• 作成日 : 2026年2月24日

ワークフロー型AIエージェントとは？仕組みやAIワークフローとの違い

ワークフロー型AIエージェントは、生成AIを単体で使うのではなく、業務の流れの中に組み込み、定型的な判断や処理を自動で進める仕組みです。近年はAIエージェントという言葉が広く使われていますが、実務では自由に動くAIよりも、決められた流れで確実に動くAIが求められる場面が多くあります。この記事では、ワークフロー型AIエージェントの基本的な考え方から、AIワークフローや生成AIエージェントとの違い、実務での使いどころまでをわかりやすく整理します。

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ワークフロー型AIエージェントとは？

ワークフロー型AIエージェントは、あらかじめ定義された手順に沿って、生成AIが自律的にタスクをこなすシステムの形態を指します。

特定のゴールに向けてどのステップで、どのAIモデルが、どのような判断を下すかという設計図に基づいて動くAIのことです。

従来の生成AIは、ユーザーが投げかけた質問に対して一問一答で答える形が中心でした。しかし、ワークフロー型AIエージェントは、一つの指示に対して複数のステップを自動でつなぎ合わせ、最終的な成果物までたどり着きます。

たとえば、届いたメールの内容を判別し、必要な情報を抽出し、データベースに登録した上で返信案を作成するといった、一連のプロセスをひとまとめに実行できるのが特徴です。

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RPAとの違いは？

従来のAI活用やRPAとワークフロー型AIエージェントには、判断の柔軟性に大きな違いがあります。

RPA（Robotic Process Automation：パソコン上で行う定型的な事務作業を、ソフトウェアのロボットが自動化する技術）は「Aの次はBをする」という固定されたルールをなぞるのが得意ですが、データの形式が少しでも変わると止まってしまいます。一方で、ワークフロー型AIエージェントは、手順は決まっていても、その中身の処理には生成AIの柔軟な解釈能力を活用します。

テキストの要約やニュアンスの読み取りなど、人間の思考が必要だった部分をAIが肩代わりすることで、RPAでは難しかった非定型なデータの処理ができるようになります。

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なぜ今ワークフロー型エージェントが注目されているの？

ビジネスの現場でワークフロー型エージェントが注目される理由は、結果の予測しやすさにあります。

自律型のAIは目標を与えれば自由に動きますが、企業の業務においては勝手な判断でミスが起きることは許されません。そのため、AIが暴走しないように制御しつつ、高い生産性を保つための現実的な解として、ワークフロー型が評価されています。

業務手順をフロー図として視覚化し、AIの動きをコントロールすることで、組織として安心して任せられる自動化が実現できるからです。

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ワークフロー型AIエージェントの仕組みは？

ワークフロー型AIエージェントは、処理の順番を決めるフローと、特定の条件下で繰り返すループを組み合わせて構築されます。

フロー型エージェントの考え方

フロー型エージェントは、業務の工程を「ノード」と呼ばれる部品でつなぎ、順番に処理を進めます。例えば営業担当が顧客からの問い合わせを受けた場合、

といった流れです。このように、一本道のフローを作ることで、AIが今どのステップにいるのかが明確になり、エラーが起きた際もどこでつまずいたのかを特定しやすくなります。

AIエージェントにおけるループと分岐の仕組み

実務では、一度の処理で終わらないケースも多いため、ループや分岐の設計が重要になります。

たとえば、作成した記事の品質が基準に達していない場合に、再度AIに修正を命じるフィードバックループなどが挙げられます。また、問い合わせ内容がクレームなら上席に通知し、一般的な質問ならFAQを参照して回答するといった分岐を設定することで、状況に合わせた柔軟な対応が可能になります。

このループ構造があることで、AIエージェントは単なるプログラムを超えた自律的な改善に近い動きを見せます。

AIエージェントとバッチ処理の親和性

大量のデータを一括で処理するバッチ処理業務と、ワークフロー型AIエージェントは非常に相性が良いと言えます。たとえば、経理部門で月末に発生する数百件の領収書データの照合や、人事部門での大量の履歴書スクリーニングなどが該当します。

あらかじめ定義したワークフローに沿って、AIエージェントが夜間にバッチ処理を行うことで、社員は翌朝、AIが整理し終えた結果を確認するだけで済みます。人間の手で行うには膨大な時間がかかる作業も、AIであれば疲れを知らずに正確に処理し続けられるのが強みです。

関連資料｜工程フロー図のテンプレート

AIワークフローとAIエージェントの違いは？

AIワークフローとAIエージェントは似た言葉ですが、主導権がシステム側にあるかAIの判断にあるかが異なります。

AIワークフローとAIエージェントの役割の違い

AIワークフローは、あらかじめ決められた経路をAIが通る仕組みを指します。一方、AIエージェントは、目標を達成するためにAI自身がどのツールを使うか、次に何をするかを考える要素が含まれます。

ワークフロー型AIエージェントは、この両方の良いところを合わせたものです。基本のルートは人間が決めたワークフローに従わせつつ、各工程の中での細かい判断やツール選択については、AIエージェントの自律性に任せるという役割分担を行います。

ワークフロー型AIエージェントが向いている業務

ワークフロー型が向いているのは、手順がある程度決まっていて、かつミスが許されない業務です。具体的には以下のようなケースが該当します。

自律型AIエージェントが向いている業務

一方で、自律型エージェントが向いているのは、正解が一つではなく、探索が必要な業務です。

関連記事｜自律型AIエージェントとは？主な構成要素や活用のメリットを解説！

生成AIの業務自動化におけるワークフローAIエージェントの役割は？

生成AIを業務に取り入れる際、重要になるのは業務の流れの中でAIをどう動かすかです。

ワークフローAIエージェントは、生成AIを業務フローの一部として機能させ、処理を順序立てて進める役割を担います。単なる生成AIの利用とは異なり、業務全体を前提に動く点が特徴です。

生成AIワークフローはどのような流れで構成されている？

生成AIワークフローは、業務を入力・判断・処理・出力といった流れに分解し、その途中に生成AIを組み込む形で構成されます。

たとえば、データの受け取り、条件チェック、生成AIによる分類や文章生成、結果の保存や通知までを、一連の流れとして設計します。

ここで重要なのは、生成AIが自由に動く存在ではなく、あらかじめ決められた業務フローの中で役割を与えられている点です。この構造により、業務の再現性や安定性を保ったままAIを活用できます。

なぜ生成AIワークフローにワークフローAIエージェントを組み込むの？

生成AIを単発で使うだけでは、業務は途中で止まってしまいます。 ワークフローAIエージェントを組み込むことで、「次に何をする」を判断しながら処理を自動で進められるようになります。

具体的には、入力内容を確認し、条件を満たしていれば生成AIに処理を依頼し、その結果を次の業務工程に渡す、といった流れを人の操作なしで実行できます。 これにより、定型業務をまとめて自動化しやすくなり、業務の属人性や手戻りを減らす効果が期待できます。

生成AIとワークフローAIエージェントに人の判断はどこまで任せる？

生成AIワークフローを設計するうえで重要なのは、すべてをAIに任せないことです。

判断基準が明確な定型処理はワークフローAIエージェントに任せる一方で、例外対応や最終判断が必要な場面では人が介在する設計（Human-in-the-loop）が求められます。

たとえば、金額の確定、契約内容の承認、イレギュラーなケースの対応などは、人が確認するポイントとして残します。
ワークフローAIエージェントは、人の判断を置き換える存在ではなく、人が判断しやすい状態を作るための仕組みとして位置づけることが、生成AIを業務で継続的に活用するための鍵になります。

関連記事｜AIエージェントの課題を解決するRAGとは？活用するメリットを解説

ワークフロー型AIエージェントの実装方法は？

実装には、ノーコードツールを使う方法から、Pythonなどの言語で作り込む方法まであります。

ノーコードツールを活用する方法

プログラミングの知識がない担当者でも、最近ではノーコードやローコードを使用し、操作画面上でブロックをつなぎ合わせるようにAIエージェントを構築できるツールが増えています。

これらのツールを使えば、APIの連携設定や条件分岐の作成が視覚的に行えます。迅速に導入を進めるには、こうしたノーコード、ローコードのツールを活用するのが近道でしょう。

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

Difyを活用する方法

企業向けのノーコードAI開発ツールの代表格として、現在もっとも注目されているのがDify （ディファイ、もしくはディフィー）です。Dify は、AIエージェントやワークフローを構築するためのオープンソースプラットフォームとして非常に注目されています。

Difyを使うと、複数のAIモデルを使い分ける、独自の知識ベース（RAG ：社内ドキュメントなどの外部情報をAIに参照させる仕組み）を組み込むといったことが容易にできます。特に、複雑なフロー図を画面上で描きながら、どのタイミングでAIに思考させるかを細かく設定できるため、実務に合ったワークフロー型AIエージェントを作るのに適しています。

関連記事｜Dify AIエージェントとは｜使い方や導入時の注意点を解説

Pythonを活用する方法

より高度なカスタマイズが必要な場合は、Pythonを用いた実装が選択肢に入ります。LangChain （ラングチェーン）やCrewAI （クルーエーアイ）といったライブラリを使用すれば、複数のAIエージェントに「営業」「アナリスト」といった役割を与えて連携させることが可能です。

ただし、コードで記述する場合は、単に動くだけでなく、継続的に運用するための「保守コスト」を考慮する必要があります。具体的には、AIの回答エラーを防ぐ処理（エラーハンドリング）や、利用量に応じた費用管理（トークン管理）、さらに頻繁に行われるAIモデルの仕様変更への対応などが挙げられます。技術的なリソースが限られている場合は、まずはノーコードツールなどの「ツールベース」で始めるのが賢明でしょう。

ワークフロー型AIエージェントを導入する際のポイント

ワークフロー型AIエージェントの導入において、技術そのものよりも業務の整理ができているかが成功を左右します。

業務フローを明確にする

ワークフロー型AIエージェントを導入しても成果が出ない最大の原因は、元の業務フローが属人化（特定の担当者しか手順や判断基準を把握していない状態）しており、はっきりしていないことです。AIは「なんとなく良い感じにして」という指示では、安定した成果を出せません。

誰が、いつ、何を基準に判断しているのかを言語化できて初めて、AIをワークフローに組み込めます。導入を検討する際は、まず現在の作業手順をフロー図に書き出すことから始めましょう。

関連資料｜業務フローのテンプレート

業務内容を標準化する

担当者によってやり方が違う業務は、AIエージェントとの相性がよくありません。無理にAIを導入しようとすると、例外が多すぎてエラーが多発し、結局人間が手直しすることになります。

AIエージェントを活用する前に、まず業務を標準化し、誰がやっても同じ結果になるルールを作る必要があります。標準化さえできていれば、AIエージェントはそのルールを忠実に守り、24時間365日働き続けてくれる良好なパートナーになります。

AIエージェントを判断の補助として利用する

AIにすべての決定を委ねるのではなく、人間の判断を助ける副操縦士として設計するのも一つの手です。

たとえば、膨大な資料からリスク箇所を抽出し、その根拠とともに人間に提示するまでのワークフローを作ります。最終的な判断は人間が行うため、AIの誤情報による被害を防ぎつつ、作業時間を大幅に短縮できます。こうした判断支援型のワークフローこそが、多くの企業にとって最も導入しやすく、効果を実感しやすい形ではないでしょうか。

ワークフロー型AIエージェントの導入で定型業務の効率化を

ワークフロー型AIエージェントは、AIにすべてを任せる仕組みではなく、業務の流れを整理した上でAIを組み込むための実践的な考え方です。業務手順が明確な領域では、ワークフロー型AIエージェントは高い再現性と安定性を発揮します。

重要なのは、技術選定よりも先に、現在の業務フローを言語化し、どこをAIに任せるかを決めることです。まずは、定型化されているけれど手間がかかっている小さな業務から、ワークフロー型AIエージェントの導入を試してみてはいかがでしょうか。業務を整理する過程そのものが、会社全体の無駄を省き、生産性を高めるきっかけになるはずです。

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• 監修：マネーフォワード クラウド

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