AIエージェントという言葉を耳にする機会が増えたものの、生成AIと何が違うのかを説明できない担当者は少なくありません。具体的に何を任せられるのかがわからないまま、導入検討だけを任されているケースも見られます。

AIエージェントとは、目標に対して自ら計画を立て、外部ツールと連携しながらタスクを自律的に実行するAIです。できること・仕組み・限界を、本記事で順を追って解説します。

機能と限界を理解しないまま導入すると、期待した効果を得られず社内での評価を落としかねません。体系的に理解できれば、自社のどの業務に適用できるかを自分の判断で説明できるようになります。

本記事では、AIエージェントができること5つ、業務・業界別の活用事例、種類、できないこと・限界までを解説しています。

自社での導入判断に必要な情報を得るために、ぜひ最後までご覧ください。

AIエージェントとは？仕組みと生成AIとの違い

AIエージェントの基本を理解するために、以下3つの視点を確認します。

• AIエージェントの仕組み
• 生成AIとの違い
• RPAとの違い

この3点を押さえると、次の見出しで紹介する「できること」の理解が深まります。

AIエージェントの仕組み

AIエージェントは、目標設定・情報収集・計画立案・実行・評価というサイクルを自律的に繰り返す仕組みで動作します。単発の指示に応答するだけの仕組みでは、複数の手順にまたがるタスクを完結できないためです。

例えば「来週の商談資料を作成して」と指示すると、AIエージェントは顧客情報をCRMから取得し、資料構成を計画したうえで下書きを作成します。情報が不足していれば、追加の情報収集も自ら行います。

この一連の流れを理解しておくと、自社のどの業務がこの仕組みに当てはまるかを判断しやすくなります。

生成AIとの違い

生成AIが指示に対して一度の応答で完結するのに対し、AIエージェントは複数のタスクを連続して自律的に処理する点が違います。生成AIは単体では外部システムと連携する機能を持たず、次の行動を自ら判断する仕組みも備えていません。

ChatGPTのような対話型の生成AIは、質問に回答するところまでしか対応しません。一方でAIエージェントは、回答した後にカレンダー登録やメール送信まで連続して実行できます。

違いを理解しておくと、生成AIで十分な業務とAIエージェントが必要な業務を切り分けて検討できます。

RPAとの違い

RPAが事前に決められた手順どおりにしか動作しないのに対し、AIエージェントは状況に応じて次の行動を自ら判断する点が異なります。RPAはルールベースの自動化ツールであり、想定外のパターンには対応できません。

請求書のフォーマットが取引先ごとに異なる業務では、RPAは処理しきれない場合があります。AIエージェントは、内容を読み取って柔軟に対応できます。

既存のRPAをそのまま活かせる業務か、AIエージェントへの置き換えが必要な業務かを見極める判断材料になります。

ここまでの違いを整理すると、以下のとおりです。

比較軸	生成AI	RPA	AIエージェント
動作のきっかけ	都度の指示	事前に設定した手順	目標の設定
対応範囲	単一の応答	決められた定型作業	複数タスクの自律的な連続処理
状況変化への対応	都度人が指示し直す	想定外のパターンに弱い	状況に応じて次の行動を判断
外部システム連携	基本的に持たない	設定した範囲内で完結	CRM・SFAなどと自律的に連携

3つの違いを表で比較すると、AIエージェントが「目標達成までの手段を自ら判断し、複数のシステムを横断して実行する」点で他の2つと一線を画すことがわかります。次の見出しでは、この特徴によって実際に何ができるのかを具体的に解説します。

AIエージェントができること5つ

AIエージェントができることは、主に以下5つです。

• 情報収集・分析
• 計画立案とタスク実行
• 外部ツール・システムとの連携
• 学習と改善
• 意思決定と実行

この5つの機能を理解すると、自社のどの業務を任せられるかが具体的にイメージできます。

情報収集・分析

AIエージェントは、外部のデータベースやWeb上の情報を自律的に収集し、目的に応じて分析します。判断の精度は収集する情報の質と量に左右されるため、情報収集は他の機能の土台になります。

競合の価格情報を定期的に収集し、変動があった場合のみ担当者に通知するといった運用が可能です。社内のドキュメントとWeb上の公開情報を横断的に検索し、必要な情報だけを抽出することもできます。

手作業での情報収集にかかっていた時間を削減し、分析・判断の工程に集中できます。

計画立案とタスク実行

AIエージェントは、与えられた目標を達成するために必要な手順を自ら組み立て、順番に実行します。複雑なタスクほど複数の手順に分解する必要があり、この分解と実行を人手で管理する負担は大きくなります。

「新商品のプレスリリース案を作成して」と指示すると、情報収集・構成案作成・執筆・体裁調整までを一連の流れとして進めます。

担当者は最終確認と修正指示に集中でき、ゼロから作業する時間を削減できます。

外部ツール・システムとの連携

AIエージェントは、CRM・SFA・カレンダー・メールなどの外部システムと連携し、データの取得や操作を行います。業務の多くは複数のシステムをまたいで進むため、システム間の橋渡しができなければタスクを完結できません。

CRMに蓄積された商談履歴を読み取り、次のアクションをカレンダーに登録するといった連携が可能です。チャットツールと連携し、タスクの進捗を関係者に自動で共有する運用も広がっています。

システムを行き来する手作業がなくなり、担当者はシステム間のデータ転記から解放されます。

学習と改善

AIエージェントは、実行したタスクの結果を学習し、次回以降の精度や効率を高めます。一度きりの実行で終わらず、繰り返し使われることを前提に設計されているためです。

過去に成約した商談の提案パターンを学習し、似た条件の商談で類似の提案を優先的に提示します。

利用を重ねるほど精度が高まるため、導入初期よりも運用が進んだ段階でより大きな効果を見込めます。

意思決定と実行

AIエージェントは、収集した情報をもとに次に取るべき行動を判断し、実行まで担います。判断だけで終わる従来のAIと異なり、判断結果を実行に移す機能を備えているためです。

在庫が一定水準を下回ったタイミングを判断し、発注依頼のメール送信までを自動で完結させる運用が可能です。

判断から実行までの時間差がなくなり、対応の遅れによる機会損失を防げます。

【業務・業界別】AIエージェントの活用事例

AIエージェントは業務・業界ごとに異なる形で活用されています。以下5つの事例を紹介します。

• 【カスタマーサポート】富士通の問い合わせ対応自動化
• 【営業・マーケティング】Algoageの新規開拓自動化
• 【人事】キリンホールディングスの採用選考効率化
• 【開発・IT】トヨタ自動車の技術継承・開発支援
• 【金融】碧海信用金庫の社内問い合わせ対応効率化

自社と近い業種・業務の事例から、導入後のイメージを具体的につかんでください。

【カスタマーサポート】富士通の問い合わせ対応自動化

富士通は、Salesforceの自律型AIエージェント「Agentforce（エージェントフォース）」をサポートデスクに導入しています。問い合わせ対応を効率化する取り組みで、従来のチャットボットでは1件の解決に8〜10回のやり取りを要し、対応時間の長さが課題でした。

2025年1月からのパイロット検証では、Agentforceの活用によって平均応対時間がチャットボット比で71.5％、人による対応比で67％短縮されました。多くの問い合わせが1回のやり取りで解決しています。
出典：Agentforceパイロット検証レポート（富士通）

富士通は今後、問い合わせの15％をAIエージェントで対応する目標を掲げています。定型的な問い合わせ対応をAIエージェントに任せられれば、オペレーターは判断が必要な個別対応に集中できます。

これまでのやり取りの経緯を踏まえて次の応答を判断する点で、後述する「モデルベース反射型」に近い性質を持つ事例といえます。

【営業・マーケティング】Algoageの新規開拓自動化

Algoage株式会社は、営業AIエージェント「アポドリ」を導入し、新規開拓のアポイント獲得を自動化しています。新規開拓の一次アプローチは定型化しやすい一方、件数をこなすには相応の人員が必要な業務でした。

Algomatic社の公式発表によると、同社はアポドリの活用によって年間経常収益（ARR）換算で約1.1億円相当の売上を創出しました。前年比191％のペースで成長しており、新規MRR（月次経常収益）の約2割をアポドリ経由の商談が占めています。月次の受注率は、他の外部チャネルと比べて約3倍に達しています。
出典：プレスリリース（Algomatic）

新規開拓の初期対応を代行できれば、既存の営業チームは商談化した案件への対応に集中できます。「アポ獲得件数の最大化」というゴールに向けて手順を自ら組み立てる点で、後述する「目標指向型」に近い性質を持つ事例です。

【人事】キリンホールディングスの採用選考効率化

キリンホールディングスは、新卒採用のエントリーシート読み取りから一次面接までをAI面接官に任せる仕組みを本格導入しました。学歴や経歴だけでは判断しきれない候補者のポテンシャルを、多様な視点で公平に見極める狙いがあります。

2024年10月のトライアル導入では、人事担当者による評価とAI面接官による評価の相関係数が0.8以上と強い相関を示しました。
出典：キリンホールディングス、AI面接官を本格導入決定（VARIETAS）

一次選考をAIに任せることで生まれた人的リソースを、最終面接や候補者の育成プランの検討に振り向けられます。

評価データを蓄積しながら精度を高めていく仕組みは、後述する「学習型」の要素を含むAIエージェントの一例です。

【開発・IT】トヨタ自動車の技術継承・開発支援

トヨタ自動車は、マイクロソフトと共同でAIエージェント「O-Beya（オーベヤ）」を構築し、エンジニアの知見継承と開発支援に活用しています。ベテランエンジニアが持つ設計ノウハウは属人化しやすく、若手への継承や過去情報の検索に時間がかかることが課題でした。

O-Beyaはエンジンや燃費性能など分野ごとに構成された9つのAIエージェントで、パワートレーン開発に携わる約800人のエンジニアが利用しています。過去の設計データや最新の法規情報を横断的に検索し、質問に対して即座に回答します。
出典：トヨタ自動車、エンジニアの知見をAIエージェントで継承へ（News Center Japan）

2024年1月の運用開始以降、パワートレーン開発の現場で月間数百回の利用実績を積み重ねています。ベテランエンジニアの暗黙知をデジタル化する取り組みとして定着しつつあります。

情報検索にかかっていた時間を削減できれば、エンジニアは設計そのものの検討に時間を充てられます。

【金融】碧海信用金庫の社内問い合わせ対応効率化

碧海信用金庫は、NTTデータの生成AIサービス「LITRON（リトロン） Generative Assistant on finposs」を導入しています。金庫内の問い合わせ対応を効率化する取り組みで、金融機関は日々の規程確認や事務照会が多く、担当部署への対応に相応の工数がかかっていました。

同サービスはRAG機能により金庫独自の文書を参照して回答を生成し、毎日約4,000件発生する金庫内の問い合わせへの回答を効率化します。FISC準拠の高いセキュリティ基準を満たしており、機密性の高い金融機関でも安全に活用できます。
出典：碧海信用金庫がNTTデータの生成AI活用サービスを導入（NTTデータ）

碧海信用金庫とNTTデータは、今後の展開として融資稟議書や補助金申請書の作成支援など、社内問い合わせ以外の業務にも対応範囲を広げていく方針を示しています。

社内照会対応の負荷を減らせれば、担当者は顧客対応や本来の業務に時間を割けるようになります。

AIエージェントの種類は5つ

AIエージェントは、判断の仕組みによって以下5種類に分類されます。

• 単純反射型
• モデルベース反射型
• 目標指向型
• 効用志向型
• 学習型

種類ごとの特徴を理解すると、自社の業務にどのタイプが適しているかを判断しやすくなります。

単純反射型

単純反射型は、あらかじめ定めたルールに従い、現在の状況だけを見て即座に反応するタイプです。過去の情報や将来の予測を必要とせず、単純な条件分岐で対応できる業務に向いています。

「問い合わせ内容にキーワードAが含まれていれば定型文Bを返す」といった一次対応がこのタイプに当てはまります。

構造がシンプルなため、判断基準が明確な定型業務であれば短期間で導入できます。

モデルベース反射型

モデルベース反射型は、内部に環境の状態を記録するモデルを持ち、現状だけでなく過去の経緯も踏まえて判断します。単純反射型では対応できない、状況の変化を考慮する必要がある業務に対応するためです。

在庫管理では、現在の在庫数だけでなく過去の出荷推移も踏まえて発注タイミングを判断します。

状況変化を織り込んだ判断ができるため、単純反射型より複雑な業務にも適用できます。

目標指向型

目標指向型は、設定された目標を達成するために、複数の選択肢の中から最適な行動を選びます。単一のルールでは対応しきれない、目的達成までの経路が複数存在する業務に向いています。

「来月の商談件数を20件確保する」という目標に対し、リード抽出からアポ打診までの手順を自ら組み立てます。

目標さえ設定すれば手段はAIエージェントが判断するため、担当者の設計負担を抑えられます。

効用志向型

効用志向型は、複数の選択肢を「どれだけ望ましい結果か」という基準で比較し、最も効用が高い行動を選びます。目標達成の方法が複数あり、その中でも優先順位をつける必要がある業務に向いています。

複数の配送ルートの中から、コストと納期のバランスが最も良いルートを選択する場面が該当します。

単なる目標達成にとどまらず、コストや品質とのバランスを踏まえた判断を任せられます。

学習型

学習型は、実行結果のフィードバックを蓄積し、判断の精度を継続的に高めていくタイプです。業務環境や顧客の反応は変化し続けるため、固定的なルールだけでは精度を維持できません。

過去の商談成約データを学習し、成約につながりやすい提案パターンを優先的に提示します。

運用期間が長くなるほど精度が向上するため、長期的な活用を前提にした投資判断がしやすくなります。

AIエージェントにできないこと・限界

AIエージェントには、以下3つのできないこと・限界があります。

• 倫理的判断や最終意思決定
• ハルシネーション（誤情報生成）のリスク
• 学習データに起因するバイアス

限界を把握しないまま導入すると、想定外のトラブルにつながる場合があります。

倫理的判断や最終意思決定

AIエージェントは、合理性や正確性に基づいて動作するため、倫理的な判断を伴う最終意思決定は苦手です。医療診断や採用判断、契約審査といった業務は、数値や過去データだけで判断できない要素を含むためです。

候補者の将来性や取引先との関係性の機微など、定量化しづらい判断要素をAIエージェントだけで完結させると、現場の納得感を得られない結果につながる場合があります。

採用選考でAIがポテンシャルを評価する場合でも、最終的な合否判断は人が担う設計にしている企業があります。

重要性の高い判断に人の確認を組み込んでおけば、AIの判断ミスによる重大な誤りを防げます。

ハルシネーション（誤情報生成）のリスク

AIエージェントは、事実に基づかない内容をあたかも真実のように出力するハルシネーションのリスクを抱えています。生成AIを基盤とする仕組み上、学習データにない情報を推測で埋めてしまう性質があるためです。

価格や納期といった商談に直結する情報を誤って提示すると、顧客からの信頼を損なう事態につながりかねません。

とくに複数のタスクを連続して実行するAIエージェントでは、初期段階の誤情報が後続のタスクにも引き継がれ、影響範囲が広がりやすい点に注意が必要です。

出力をそのまま使わず、重要な場面で人の確認を挟む運用にすれば、誤情報による被害を最小限に抑えられます。

学習データに起因するバイアス

AIエージェントは、学習データに存在する偏りをそのまま引き継いでしまう場合があります。AIの判断は過去のデータパターンをもとにしているため、データ自体に偏りがあれば判断結果にも偏りが生じます。

例えば、過去の採用実績データに特定の属性が多く含まれていた場合、AIエージェントがその属性の候補者を無自覚に優先してしまう可能性があります。

特定の属性の候補者や取引先に対して、意図せず不公平な判断を下してしまうケースが指摘されています。

定期的に判断結果を人が検証する体制を整えておけば、バイアスの影響を早期に発見・是正できます。

AIエージェント導入前に確認すべきポイント

AIエージェントを導入する前に、以下3つのポイントを確認しておく必要があります。

• 業務プロセスの整理
• セキュリティ・情報漏えい対策
• 運用体制の構築

確認を怠ると、導入後に想定した効果を得られない可能性があります。

業務プロセスの整理

導入前に、どの業務のどの部分をAIエージェントに任せるのかを明確にしておく必要があります。業務プロセスが整理されていないままでは、AIエージェントに何を判断・実行させるべきかを設計できません。

業務プロセスを整理せずにAIエージェントを導入した結果、効果が出ないまま検討段階で止まってしまう企業も見られます。

対象業務を選ぶ際は、まず特定の部署や工程に絞って試験導入し、効果を確認してから対象範囲を広げる進め方が現実的です。

事前に業務プロセスを整理しておけば、AIエージェント導入の効果を測定しやすくなります。

セキュリティ・情報漏えい対策

AIエージェントに社外秘の情報を扱わせる場合は、事前にセキュリティ対策を確認しておく必要があります。外部ツールと連携して動作する仕組み上、権限設定を誤ると情報漏えいにつながるリスクがあるためです。

金融機関では、FISCなど業界基準に準拠したセキュリティ体制を備えたサービスを選定する動きが見られます。

セキュリティ要件を事前に確認しておけば、情報システム部門や法務部門との合意形成もスムーズに進みます。

運用体制の構築

AIエージェント導入後は、出力内容を確認するチェック体制と、利用範囲を定めた運用ルールの整備が必要です。運用ルールが曖昧なままでは、誤った出力が放置されたり、現場が使い方に迷って利用が進まなかったりします。

誰が、どの場面で、どこまでAIの判断に任せるかを明文化し、定期的に運用ルールを見直す体制を整える企業があります。

運用体制を整えておけば、導入後も安定してAIエージェントの効果を引き出し続けられます。

AIエージェントに関するよくある質問

AIエージェントに関する質問は以下の3つです。

• 個人でもAIエージェントを使えますか
• AIエージェントの導入にはどのくらいの費用がかかりますか
• AIエージェントとチャットボットは何が違いますか

質問に対する回答を確認して、自社での導入検討の参考にしてみてください。

出典・参考リンク

本記事で引用した統計・企業事例の一次情報は以下のとおりです。

• Agentforceパイロット検証レポート（富士通）
• アポドリ導入事例に関するプレスリリース（Algomatic）
• キリンホールディングス、AI面接官を本格導入決定（VARIETAS）
• トヨタ自動車、エンジニアの知見をAIエージェントで継承へ（News Center Japan）
• 碧海信用金庫がNTTデータの生成AI活用サービスを導入（NTTデータ）

AIエージェントを理解し自社業務への活用を検討しよう

AIエージェントは、目標に対して自ら計画を立て、外部ツールと連携しながらタスクを自律的に実行するAIです。情報収集・計画立案・意思決定と実行までを担う一方、倫理的判断やハルシネーションのリスクといった限界も抱えています。

自社の業務にAIエージェントを適用できるかを判断するには、業務プロセスを整理したうえで、本記事で紹介した事例に近い業務から検討を始めることが近道です。

業務プロセスの整理やセキュリティ要件の確認が済んだら、次は自社に合うAIエージェントサービスの選定という新たな課題に向き合うことになります。自社の課題に合わせた比較検討を進め、AIエージェント活用の一歩を踏み出してください。