• 作成日 : 2026年2月25日

AIエージェントの仕組みとは？初心者向けにわかりやすく解説

AIエージェントの仕組みは、生成AIの進化とともに企業実務での活用が急速に広がっています。しかし「AIエージェントの仕組みがよく分からない「生成AIと何が違うのか曖昧なまま」と感じている人も少なくありません。

この記事では、AIエージェントの仕組みを軸に、生成AIとの違い、注目される背景、構成要素、具体例までを整理します。技術的な専門用語に偏らず、経営や業務の判断に役立つ視点でわかりやすく解説します。

広告

経理現場で役立つ！AIツール使い分けガイド

ChatGPT・Gemini・Claude・Copilot――使い分けないまま放置していませんか？

本資料を読めば、経理業務ごとに最適なAIがわかり、今日から実務に活かせます。

無料でダウンロードする

AIエージェントの仕組みは？

AIエージェントの仕組みは、AIが目標を達成するために自ら考え、判断し、行動を実行する点に特徴があります。

これまでのAIは、質問に対して答えを出すだけ、あるいは指示された作業をこなすだけという使い方が中心でした。

一方でAIエージェントは、たとえば、ユーザーが「来週の出張の準備をしておいて」と頼むだけで、事前に連携・許可された範囲内で最適な航空券の検索、ホテルの予約、さらにはスケジュール表の作成までを代行してくれます。指示を待つだけでなく、目的を達成するために必要なステップをAI自らが判断して動くのが、従来の生成AIとの大きな違いです。

関連記事｜マルチAIエージェントとは？仕組みや特徴・活用のメリットを紹介！
関連記事｜CopilotのAIエージェントとは？作成方法や活用シーンを紹介

 AIエージェントが自律的に動く仕組み

AIエージェントが自律的に動く仕組みは、以下のような思考のループを繰り返すことで成り立ちます。

このように、人間が逐一指示を出さなくても試行錯誤をAI自身が行うのが、エージェントと呼ばれる理由です。

従来の自動化ツールとの違いは？

AIエージェントの仕組みと、RPA（Robotic Process Automation：PC上の定型作業を自動化するツール）などの従来の自動化ツールの違いは、柔軟性と判断力の有無にあります。

RPAは、あらかじめ決められた手順を正確になぞるのが得意ですが、画面の構成が変わったり想定外のエラーが起きたりすると止まってしまいます。対してAIエージェントは、状況に合わせて手順を柔軟に変えることができます。

もしAがだめならBを試すなどの判断をAIが行うため、非定型な業務や複雑な調整が必要な仕事でも自動化できる幅が広がります。

関連資料｜マネーフォワード クラウドAIエージェント紹介資料

関連記事｜AIエージェントとは？定義・仕組み・活用メリットを初心者向けに解説

AIエージェントと生成AIの違いは？

AIエージェントの仕組みと生成AIの違いは、単に答えるだけでなく目的のために行動するかどうかにあります。

生成AIの役割と限界

生成AIの役割は、入力されたデータをもとに文章や画像を作り出すことです。ChatGPTの最新モデルなどの生成AIは、膨大な知識をもとに精度の高い回答を提示してくれます。

しかし、それ自体が勝手にメールを送ったり、社内システムを操作してデータを書き換えたりすることはありません。あくまで情報の提示にとどまるのが生成AIの限界です。ユーザーがその情報を確認し、次のアクションを起こす必要があります。

AIエージェントは意思決定と実行が可能

AIエージェントが担うのは、生成AIの思考能力を使いながら、実際の作業まで完結させる役割です。生成AIを脳とするなら、AIエージェントは脳に手足がついた状態といえます。

たとえば、顧客からのメールに返信案を作るのが生成AIだとしたら、その内容をもとにカレンダーを調整し、返信を送信し、顧客管理システム（CRM：顧客との関係性を管理するシステム）に履歴を残すまでを行うのがAIエージェントの仕組みです。意思決定と実行がセットになっているため、業務の完結力が格段に高まります。

両者を組み合わせて使うケース

両者を組み合わせて使うケースは、複雑なプロジェクト管理や顧客対応などで増えています。

生成AIが状況の分析や下書き作成を担当し、AIエージェントが複数のアプリを跨いで操作を実行するという連携です。

たとえば、マーケティング施策を生成AIが立案し、そのスケジュールに合わせてSNSの投稿予約や広告の入札調整をAIエージェントが実行する仕組みです。この協力関係によって、人間は最終的な承認作業だけに集中できるようになります。

関連資料｜経費精算の問い合わせを自動化！生成AI活用ガイド

AIエージェントが注目される背景

AIエージェントが注目される背景には、働き手の不足と、既存のデジタルツールを使いこなすための限界があります。

業務の複雑化や人手不足のため

業務の複雑化と深刻な人手不足により、より高度な自動化が求められるようになっています。

企業の中には一人ひとりが抱える業務範囲が広く、事務作業に追われて本来の営業活動や経営判断に時間が割けないことも少なくありません。

従来のツールでは対応しきれなかった、少し頭を使う事務作業をAIエージェントが代行してくれることで、貴重な人材を付加価値の高い仕事へシフトさせることができます。

生成AI単体では解決できない課題があるため

生成AIを導入しても、結局は人間がAIの結果を確認してコピペし、別のソフトに貼り付けるという作業が残ります。

AIを使いこなすための手間がかかってしまうという課題に対し、AIエージェントの仕組みは解決策となります。AIが他のソフトと連携して直接動いてくれるため、ツール間の橋渡しを人間がする必要がなくなります。

経営判断のスピードを上げるため

経営判断のスピードを上げるためにも、情報の集約と初期分析を自動化する仕組みが必要です。

市場の変化が激しい現代において、データを集めて整理するのに1週間かけていては手遅れになります。AIエージェントを使えば、競合の情報や自社の売上推移をリアルタイムで収集・整理し、判断材料として提示させることが可能です。意思決定までのリードタイムを短縮できる点が、経営層からも注目されています。

AIエージェントの仕組みを構成する4つの要素

AIエージェントの仕組みは、環境認識、センサー、意思決定、アクチュエーターの4要素で構成されます。

環境認識機能の役割

環境認識機能の役割は、いまAIがどのような状況に置かれているかを把握することです。

たとえば、社内のチャットツールでどのような会話が行われているか、あるいは共有フォルダに新しいファイルが追加されたかといった周囲の変化を監視します。

自分の役割を果たすために、どの範囲の情報にアクセスすべきかを理解するのが第一歩となります。

センサー機能が担う情報収集

センサー機能は、外部から必要なデータを取り込む入り口となります。

デジタルの世界では、API（Application Programming Interface）と呼ばれる接続口を通じて他のアプリのデータを読み取ったり、利用規約を遵守したうえでウェブサイトの情報をスクレイピング（Webサイトから特定の情報を抽出する技術）したりすることを指します。このセンサーが敏感であるほど、AIエージェントは正確な現状分析ができるようになります。

意思決定メカニズムの考え方

意思決定メカニズムは、集めた情報をもとに次に何をすべきか論理的に考える部分です。ここで大規模言語モデル（LLM）などのAIモデルが活用されます。

予算が足りないからまずは安価なプランを探す、相手が急いでいるから優先順位を上げる、など文脈をふまえた高度な判断が行われます。ゴールに至るまでのロードマップを描く、いわばエージェントの参謀にあたります。

アクチュエーターによる実行プロセス

アクチュエーターは、意思決定された内容を実際の動きとして外部に働きかける仕組みです。

具体的には、メールの送信ボタンを押す、データベースを更新する、注文書を作成するといった操作です。思考を現実の成果物に変える役割であり、この機能があることで、AIエージェントは単なる相談相手から実務の担い手へと進化します。

関連記事｜APIとは？APIを活用してバックオフィス業務を効率化 | メリット・デメリットを解説

企業でのAIエージェント活用事例

AIエージェントにより私たちの働き方がどう変わるか、業務での具体的な活用事例を見てみましょう。

スケジュールの調整業務

仕事でのわかりやすい例は、パーソナルなスケジュール調整エージェントです。

複数の候補日を提示するだけでなく、相手からの返信内容を理解し、お互いのカレンダーの空き状況をふまえて最適な日時を確定します。

さらに、会議室の予約やZoomのURL発行、リマインドメールの送信までを設定されたルールに従って自動で行います。これまで秘書や事務担当者が行っていた調整業務を、すべてAIが完結させます。

見込み客の調査とアプローチ

営業部門では、見込み客の調査とアプローチの自動化に役立ちます。

エージェントが特定の業界のニュースを毎日チェックし、自社サービスが役立ちそうな企業をリストアップします。さらに、その企業の直近の課題に合わせた提案文を作成し、適切なタイミングでメールを送る仕組みが作れます。

請求書の自動入力

バックオフィスでは、バラバラな形式で届く請求書を読み取り、会計ソフトの項目と照らし合わせて自動入力する作業などで活躍します。

関連資料｜経理業務におけるAI活用事例

関連記事｜RPAで給与計算を自動化！AIとの違いやメリット・デメリットを解説

AIエージェントを導入するメリット・デメリット

AIエージェントの仕組みには、業務効率化の大きなメリットがある反面、運用上の注意点も存在します。

AIエージェントを導入するメリット

AIエージェントを導入するメリットは、生産性の向上と、ヒューマンエラーの削減にあります。

人間が手作業で行うと起きがちな入力ミスや、情報の確認漏れを防ぐことができます。また、一度仕組みを構築すれば、業務量が増えても人を雇い増すことなく対応できるため、固定費の抑制にもつながります。複雑な判断を伴う作業を自動化できるため、RPAよりも幅広い業務に適用できるのが強みです。

運用時に注意すべきデメリット

運用時に注意すべきデメリットは、AIが予期せぬ判断をしてしまうリスクです。

自律的に動くため、AIが不完全な情報や間違った推論に基づいて誤ったメールを送ったり、不適切なデータを更新したりする可能性があります。

また、外部ツールと連携させるため、セキュリティ設定を誤ると機密情報が流出する恐れもあります。導入時には、AIが動く範囲に「ガードレール（AIの行動を制限するルールや安全策）」を設ける設計が求められます。

 人とAIエージェントの役割分担は？

人とAIエージェントの役割分担は、AIが実行し、人間が承認する形が望ましいでしょう。

すべての作業をAIに丸投げするのではなく、重要なポイントで人間がチェックを入れるフローにします。

たとえば、エージェントが作成した見積書を人間が最後に確認して送信ボタンを押すといった形です。AIの自律性を活かしつつ、最終的な責任は人間が負うという体制を整えることが、安全な運用のコツとなります。

関連記事｜生成AI時代の法務対応ガイド：知財・個人情報・契約・ガバナンス対応について解説

AIエージェントを導入する際の注意点

AIエージェントの仕組みを導入する際、見落としがちなポイントがいくつかあります。

仕組みを理解して導入する

仕組みを理解せずに導入すると、魔法のように何でもできるツールだと思い込んでしまい、失敗しやすくなります。

AIエージェントはあくまで設定された情報の範囲内でしか動けません。自社のデータが整理されていなかったり、業務手順が属人化していたりすると、AIは何をしていいか判断できなくなります。ツールの性能以前に、自社の業務プロセスが整理されていることが前提となります。

業務を熟知し指示の精度を高める

AIエージェントの作り方は、プログラミングだけでなく指示の精度が重要になります。

多くの人はシステム開発のように考えがちですが、実際にはAIにどのような役割を与え、どの情報を参照し、どこまで判断を任せるかを設計する、業務定義に近い工程が中心です。

技術者任せにするのではなく、現場の業務を熟知している担当者が設計に関わらないと、実用的なエージェントは完成しません。

AIエージェントに任せる業務を明確にする

自社に合わない設計が生まれる理由は、目的が曖昧なまま、流行っているからと導入を急ぐためです。

どの作業をAIに任せ、どこで人間が介入するかという線引きがはっきりしていないと、かえって確認の手間が増えてしまいます。また、AIに持たせる権限を広げすぎると制御不能になり、狭すぎると従来のAIと変わらない利便性しか得られません。

バランスを見極めるためには、まず小さな業務から試していくのが賢明です。

関連資料｜作業フロー のテンプレート
関連資料｜情シス・DX担当者が知るべき ITガバナンスと全体最適の両立策

AIエージェントとは自律的に動くAIのこと

AIエージェントの仕組みは、単なるAIツールではなく認識・判断・実行を自律的に行う点に特徴があります。生成AIとの違いや、4つの構成要素を正しく理解することで、過度な期待や誤った導入を避けることができるようになります。

自社の業務のどこまでをAIに任せるべきか、人が担うべき最終判断は何かを整理しましょう。それが、AIエージェントを正しく活用し、持続可能な業務効率化を実現するための前提となります。仕組みをふまえたうえで、まずはリスクの低いルーチンワークから、AIとの協働を始めてみてはいかがでしょうか。

AIエージェントの具体的な導入ステップや、自社に最適なツールの選定について、さらに詳しい情報を集めてみることをおすすめします。

• 監修：マネーフォワード クラウド

  マネーフォワード クラウドが監修する「AIの基礎知識」です。ビジネスや生活に役立つAIの基本と最新情報を分かりやすく解説。AIを身につけ、新しい一歩を踏み出すのを応援します。