作成日 : 2025年6月10日

AIエージェントの身近な例や活用法、生成AIとの違いも解説

AIエージェントは、業務の自動化や意思決定支援に役立つ次世代の人工知能です。生成AIとの違いを理解し、具体的な活用法を知ることで、ビジネスの成長に大きな効果をもたらすことができます。本記事では、AIエージェントの定義、特徴、活用例、導入のポイントをわかりやすく紹介します。

AIエージェントとは？
- AIエージェントを可能にした技術革新
- AIエージェントの基本的な仕組み
身近なAIエージェントの例
2025年はAIエージェント元年？実用化が進む背景
AIエージェントと生成AIとの違い
AIエージェントの種類と特徴
【業種別】AIエージェントの活用例
AIエージェント導入前の検討ポイント
AIエージェントのリスクと注意点
生成AIとAIエージェントを併用した活用アイデア
AIエージェントで革新的に業務が効率化される

AIエージェントとは？

AIエージェントとは、状況を把握し、最適な行動を自ら判断して実行する人工知能です。たとえば、スマートスピーカーが声の指示に応じて照明を消したり、ナビアプリが渋滞を避けてルートを変更したりするのは、AIエージェントの一例です。

人のように「周囲から情報を取得し、考えて行動する」ことができるのが特徴で、あらかじめ決まった手順だけをこなすRPAによる自動化とは異なります。AIエージェントは、意思決定、学習、適応ができる程度の自律性を持ち、環境の変化にも柔軟に対応しながら、複雑なタスクやワークフローを完了します。

AIエージェントを可能にした技術革新

AIエージェントが登場した背景には、2つのブレークスルーがあります。
1つ目は大規模言語モデル（LLM）の進展によって、論理的な推論が可能になったことです。
2つ目は画像、音声、動画など複数の入力情報を同時処理できるマルチモーダル能力をもてるようになったことが挙げられます。

AIエージェントの基本的な仕組み

ユーザーから特定の指示または目標を受け取ったAIエージェントは、タスクを計画して実行します。

AIエージェントが自律的にタスクを計画・実行するプロセスは、主に以下の4つのステップです。

AIエージェントがタスクを計画・実行するプロセス

知覚（Perception）
タスクを実行するために、周囲の情報を集めて状況を把握します（例：音声、テキスト、位置情報、センシングなど）。
判断（Reasoning / Planning）
外部から取得した情報と内部知識から推論し、状況を評価した上で、目標に向かって何をするかを判断します。
行動（Action）
判断に基づき、外部環境に対して実際に働きかけます（例：メール送信、画像生成、データベースへの書き込みなど）。
学習（Learning）
過去の行動や結果から改善点を学び、将来のパフォーマンスと機能を強化します。

このプロセスにより、単なるツールではなく「考える・行動する」存在として活躍します。

身近なAIエージェントの例

例①：スマートスピーカー（Amazon Alexa、Google Homeなど）

「電気を消して」「明日の天気は？」といった音声命令に対し、ユーザーの言葉を認識し、適切な情報を取得、判断して実行します。また、ユーザーの生活パターンを学習し、「毎朝7時に天気予報を読み上げる」といった自動対応も行います。

この場合、音声を通じて環境を認識し、命令の意図を判断し、動作を実行し、使われ方から学習するという一連のプロセスを自動でこなしています。

例②：交通ナビアプリ（Googleマップ）

現在の位置と目的地からルートを提案し、リアルタイムな交通情報を元にルートを変更します。事故や渋滞を検知すれば、より速い道を自動で提示します。

これは、周囲の状況を常に読み取り、最適な道順を判断し、必要に応じて行動を変更する能力を備えており、AIエージェントの基本的な機能と一致します。

例③：社内タスク管理AI（カスタマーサポート支援）

たとえば顧客からのメールが届いた場合、AIが内容を読み取り、緊急性や内容に応じて担当者に振り分けたり、FAQと照らして自動返信を行ったりします。対応結果を記録し、次回はより適切な処理ができるよう改善されていきます。

例④：ロボット掃除機（ルンバなど）

部屋の形状や家具の配置をセンサーで把握し、障害物を避けながら掃除ルートを自律的に決定します。使うたびに最適な移動パターンを学習し、効率のよい清掃が可能になります。これは「環境を認識 → 判断 → 行動 → 学習」のサイクルを備えたAIエージェントの典型例です。

例⑤：ネットショッピングのレコメンド機能

Amazonや楽天などのECサイトでは、ユーザーの閲覧履歴や購買履歴から最適な商品を提案するAIが使われています。ユーザーごとの傾向を学習し、状況に応じた商品を選んで表示するのは、意思決定と行動を担うエージェントの機能に当たります。

2025年はAIエージェント元年？実用化が進む背景

AIエージェントの需要が高まっている背景には、技術の進化と社会的ニーズの高まりがあります。ビッグデータや機械学習の発展、ディープラーニングによる性能向上がその流れを支えています。

近年では、自然言語処理の精度向上と大規模言語モデル（LLM）の登場により、AIは人間のような対話や複雑なタスクにも対応可能になりました。特に2024年後半から、クラウド基盤で事業を展開する大手を中心に、AIエージェントの技術競争は激化しています。

中でもOpenAIの「Operator」の発表は、自律的に判断し行動する「エージェント」への需要を高めると予想されているのです。

より柔軟で人間に近い意思決定が可能になったことに加え、入力デバイスであるセンサーやIoTの普及によりAIが扱える情報量と質も向上しました。ノーコードツールやクラウドAIの登場もあり、中小企業でも導入しやすい環境が整っています。

こうした背景から、2025年は「AIエージェント元年」と呼ばれ、多くの業界で実用化が本格化する見込みです。

AIエージェントと生成AIとの違い

生成AIとAIエージェントは、どちらも人工知能の一種です。生成AIは「創る」ことに特化しており、与えられた指示（プロンプト）に応じて、文章・画像・音声などのコンテンツを自動生成します。問い合わせメールの文案、広告コピー、要約、翻訳、画像作成などが得意ですが、自ら行動することはなく、あくまで指示（入力）に基づく出力が基本です。

一方、AIエージェントは「考える・行動する」ことを得意とし、外部と内部からの双方向の情報収集を踏まえて状況を判断し、自律的にタスクを実行します。営業メールを誰に・いつ・どの手段で送るかを判断し自動で配信したり、タスクを担当者に割り当てて進捗を管理したり、ユーザーの行動に応じてタイミングよく情報を案内したりといった活用が可能です。

項目	生成AI	AIエージェント
主な役割	コンテンツを生成する（文章・画像・音声など）	状況を判断し、目的に応じて行動を実行する
自律性	なし（指示が必要）	あり（自ら判断・実行）
得意なこと	問い合わせ文や営業メールを生成文書要約やマニュアル作成画像やバナーを自動生成	メールの送信先・タイミング・手段を判断し自動送信タスク配分やリマインド通知レコメンド表示の最適化製品の品質管理や機械故障の予測保全カード取引や経費精算の不正検知需要予測による在庫の最適化問い合わせの24時間対応渋滞回避ルートの提案
使用例	ChatGPT、DALL·E、Midjourney など	ナビアプリ、チャットボット、社内アシスタントなど

AIエージェントの種類と特徴

AIエージェントは、その構造や機能に応じていくつかのタイプに分類され、それぞれ異なる特性を持ちます。ビジネスで効果的に活用するには、こうした違いを理解することが重要です。

反応型エージェント：即時対応に優れる

反応型エージェントは、現在の状況に対して決められたルールに基づいて即座に行動するタイプです。たとえば、特定のキーワードを含む問い合わせメールに対して自動返信を行うようなシステムが該当します。処理速度が速く、単純な作業の自動化に適していますが、柔軟な判断や複雑なタスクには不向きです。

目標指向型エージェント：目的達成に向けて行動する

目標指向型エージェントは、あらかじめ設定された目標に向かって、必要なステップを自律的に計画・実行する能力を持っています。たとえば、ホテル予約の完了を目指して空室情報の確認から予約確定までを一貫して処理するようなシステムがこれに当たります。プロセスの自動化や業務効率化に有効です。

学習型エージェント：経験から学習し成長する

学習型エージェントは、過去の経験をもとに行動を改善していく能力を持っています。たとえば、顧客対応を行うチャットボットが、ユーザーの反応を蓄積しながら、より的確な応答ができるようになるといった使い方が可能です。継続的な改善が求められる分野に向いています。

【業種別】AIエージェントの活用例

AIエージェントは、高い応用性と自律的な判断能力により、さまざまな業界で活用が進んでいます。特に、繰り返し作業の自動化や顧客対応の効率化、業務の最適化などで効果を発揮しています。以下では、主な業種における具体的な事例を紹介します。

カスタマーサポートでの問い合わせ対応の自動化

カスタマーサポートは、AIエージェントの導入が進んでいる代表的な領域です。チャットボットや音声認識と連携し、顧客からの問い合わせに24時間体制で自動対応する仕組みが整っています。

よくある質問への即時回答に加え、問い合わせ内容の文脈を理解し、FAQやナレッジベースから情報を提示するほか、必要に応じて人間のオペレーターへ引き継ぐ判断も行います。さらに、顧客の購入履歴などをもとに、おすすめの商品やサービスを提案するなど、パーソナライズされた顧客体験も提供可能です。

営業・マーケティング活動の自動化

営業・マーケティング分野では、AIエージェントが行動データの分析や処理を担い、効率化に貢献しています。見込み顧客の行動履歴を分析し優先順位を付けたり、提案メールを最適なタイミングで自動送信したりすることで、業務の成果向上に役立っているのです。

たとえば、生成AIが作成した文書をもとに、AIエージェントが最適なターゲットを選定し、メールやSNSで配信します。反応を分析して、次のアクションを自律的に提案・実行するなど、マーケティング全体の最適化が可能です。

採用や人材管理の効率化

人事の分野でも、AIエージェントは採用業務の省力化に寄与しています。大量の応募データから条件に合った候補者を自動スクリーニングしたり、面接の日程調整を行ったりすることで、事務負担を軽減可能です。

従業員からの問い合わせ対応やFAQ検索、休暇申請などにもAIは対応でき、人事担当者の工数削減に貢献します。実績評価に個別フィードバックを行うほか、従業員のキャリア志向やスキルを分析し研修や配置の提案を行うなど、人材育成面でも活用が広がっています。

AIエージェント導入前の検討ポイント

AIエージェントを導入する前には、次のような点を検討しましょう。

業務のどこを自動化すべきかを見極める

最初に、自社のどの業務にAIエージェントを導入すべきかを明確にすることが必要です。繰り返し発生する定型業務や、膨大な情報処理を必要とする業務、人的リソースに負担がかかっている業務などをリストアップし、導入によって得られる効果（時間短縮・コスト削減・精度向上など）を検討します。

データの整備状況をチェック

AIエージェントは、機械学習に基づいて動作するため、長期にわたって蓄積された多くのデータが不可欠です。未加工の生データも含めて、さまざまなデータが一元管理されている必要があります。過去の業務記録、顧客履歴、FAQ、対応ログなど、組織全体の情報が収集・管理されているかを確認しましょう。

また、十分な量のデータがない場合は、導入前に数多くのソースからデータを統合し、安全に格納するといった準備も必要です。

継続的な運用の体制づくり

AIエージェントは導入すれば終わりではなく、継続的な運用と改善が求められます。
トラブル対応、精度チェック、定期的なチューニングのための担当者や体制をあらかじめ決めておくことが重要です。

また、AIだけに任せず、人間の判断が必要な場面を見極めて、人との連携体制も確保しておきましょう。

AIエージェントのリスクと注意点

AIエージェントは多くの業務を自動化し、効率化を実現する一方で、導入と運用に際していくつかのリスクや注意点も存在します。これらを事前に理解し、適切な対策を講じることが、安心かつ効果的な活用につながります。

判断の透明性と説明責任の確保

AIエージェントが自律的に意思決定を行う場合、その判断がどのような根拠に基づいているのかを人間が理解できないケースがあります。特に、顧客対応や業務プロセスの自動化など、ビジネス上の影響が大きい場面では、AIの判断内容や理由を説明可能にする仕組みが求められます。

ブラックボックス化を防ぎ、トラブル時にも原因を追跡できる体制を整えることが重要です。

セキュリティとプライバシーへの配慮

AIエージェントは顧客情報や業務データなど、機密性の高い情報を扱うことが多くなります。そのため、情報漏洩や不正アクセスなどのセキュリティリスクには万全の対策が必要です。データの暗号化、アクセス権限の制限、ログの監視など、基本的なセキュリティ対策を徹底しましょう。個人情報保護に関する法令やガイドラインにも対応しておくことが不可欠です。

社内の業務変化への対応

AIエージェントの導入は、社員の業務内容や役割の変化を伴うことがあります。これにより、「自分の仕事がAIに奪われるのではないか」といった不安が生まれる場合もあります。

導入前から社内への丁寧な説明を行い、AIはあくまで「支援ツール」であることを明確に伝えましょう。必要に応じてスキル習得の機会や新たな役割の提示を行い、不安の解消を図ることが大切です。

生成AIとAIエージェントを併用した活用アイデア

生成AIとAIエージェントを組み合わせることで、より高度でパーソナライズされた顧客対応や商品提案が可能になります。時間の経過とともに学習効果も期待できることから、より「個客」のニーズに適ったモノやサービスを提供できるようになるでしょう。

自然な対応で顧客満足を向上

AIエージェントが顧客からの問い合わせを理解し、生成AIが会話に即した丁寧な文章をリアルタイムに作成します。人間のオペレーターに近い応答が可能になるほか、購入履歴や行動データをもとに個別に最適化された対応ができるため、顧客満足度が高まります。

担当者の業務をスマートに支援

AIエージェントは生成AIと連携し、問い合わせの要約や返信文の下書きを作成します。営業スタッフの負担を減らしながら、対応スピードと正確性を向上させます。商品提案文なども自動生成できることから、業務全体の効率化に役立ちます。

購入体験をパーソナライズ

AIエージェントは、ユーザーの好みや行動に合わせた商品をリアルタイムに提案します。生成AIがその魅力を伝える文面を生成し、スムーズな購買をサポートします。個々のニーズに応じた対応をAIが担うことで、売上アップも期待できるでしょう。

AIエージェントは、サイト訪問から購入完了までの一連のプロセスを支援し、各ステップで生成AIによる説明文や案内を挿入します。顧客は自分に最適化された情報を得ながら、スムーズに買い物を進められ、サイト全体の満足度とコンバージョン率の向上につながるのです。

AIエージェントで革新的に業務が効率化される

AIエージェントは、状況を把握して自律的に判断・行動する人工知能です。生成AIがコンテンツを「作る」役割を担うのに対し、AIエージェントはタスクを「実行する」点が特徴です。スマートスピーカーやナビアプリのように日常にも浸透し、ビジネスでは業務の自動化、顧客対応の迅速化、判断業務の補助などを通じて、大幅な効率化と負担軽減が期待されます。

※ 掲載している情報は記事更新時点のものです。