AIエージェントとは？仕組みや生成AIとの違いを解説

社内でAIエージェントの検討が始まったものの、調べるほどに論点が増えていく。

生成AIとの違い、種類の分類、製品の比較、セキュリティの懸念。

どれも重要に見えるため、「どこから手をつけるべきかが決まらない」と悩む方は少なくありません。

AIエージェントは、一度に全部を理解する必要はありません。目標を渡すと自ら手順を決めて実行するAIである、というポイントさえ押さえれば、種類も課題も選び方も整理できます。

本記事では、AIエージェントの定義から仕組み、種類、活用例、導入の進め方までをわかりやすく解説します。

AIエージェントとは

AIエージェントとは、人が与えた目標にもとづいて状況を認識し、次に取るべき行動を判断して、実行まで行うAIです。たとえば、問い合わせ内容を読み取り、顧客の契約情報を照会し、回答を作成して送るところまでを一続きで実行します。

従来のAIや業務システムは、人が手順を1つずつ指示する必要がありました。どの画面を開き、どの値を入力し、次に何を確認するかを、あらかじめ決めておかなければ動きません。

AIエージェントは、与えられた目標と権限・ルールの範囲内で、必要な手順を組み立て、外部システムなどを利用しながら実行します。人が担うのは、何を達成したいかを伝えることと、結果を確認することです。

多くのAIツールが誕生する中、AIエージェントかどうかは、次の3つの性質を満たしているかで見分けられます。

• 自律性：人が逐一指示しなくても、目標に向けて次の行動を自分で選ぶ
• 目標指向：目標の達成に向けて行動を組み立て、途中で状況が変わっても目標から外れないよう調整する
• 知覚と行動：外部のデータやシステムから情報を取り込み、ツールを操作して実際に処理を進める

この3条件を満たすものこそがAIエージェントです。質問に答えるだけで行動を起こさないAIや決められた手順を繰り返すだけの仕組みは、AIエージェントとは区別して考えます。

尚、チャットプラスでは、AIエージェントを単に回答するAIではなく、問い合わせを起点に、顧客情報を参照し、判断し、必要な業務まで実行する仕組みとして提供しています。

詳しくは、記事末尾の『AIエージェントとチャットボット、FAQの一体運用がおすすめ』の項もご覧ください。

AIエージェントが注目される3つの背景

以下では、AIエージェントが注目される3つの理由を紹介します。

AIのレベルが実用水準に達した

AIエージェントの頭脳にあたるのが、大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）です。

以前のAIは、決められた形式の入力しか扱えませんでした。LLMの進化によって、指示を文章で受け取り、その意図を読み取って必要な手順に分解できるようになっています。

たとえば、先月の問い合わせから返品についてのものを集計し、多い理由を3つ報告するよう頼めば、データの抽出、分類、集計、報告文の作成という4つの手順に自ら分けて処理します。

人が画面操作を1つずつ設計しなくても、目標を文章で伝えるだけで仕事が進む水準に達しました。この変化が、AIエージェントの業務活用を推進しています。

労働力不足で、定型業務に人を割けなくなった

労働政策研究・研修機構の推計によると、日本の労働力人口は2022年の6,902万人から、2040年には6,002万人まで減少します。労働力率も62.5%から59.2%に下がる見通しです。

これは、一人当たりの経済成長がゼロで、労働参加が現状のまま推移した場合のシナリオです。

18年間で約900万人の働き手が減れば、人を増やして業務量に対応するという前提は成り立ちません。問い合わせ対応やデータ入力、書類の照合といった定型業務に人を張り付けておく余裕は、多くの現場で失われつつあります。

定型業務を任せられる担い手として、AIエージェントに期待が集まっているというわけです。

問い合わせへの回答だけでは、後続業務まで完結しにくい

問い合わせ対応は、回答を返して終わりではありません。住所変更の問い合わせであれば、本人確認をして、顧客情報を更新し、変更完了の連絡を送るまでが1件の業務です。

チャットボットの導入によって、問い合わせへの回答は自動化が進みました。一方で、回答したあとの照会や登録、連絡を担当者が別の画面で手作業で進めている現場では、問い合わせ対応の時間が思ったほど減らないという課題が残ります。

AIエージェントは、回答に続く照会や登録、連絡までを一続きで処理することが可能です。チャットボットで回答の自動化を進めてきた企業にとって、自動化の範囲を後続業務まで広げる次の段階として注目されています。

AIエージェントと生成AI、チャットボット、RPAの違い

AIエージェントは、生成AIやチャットボット、RPAと混同されがちです。いずれも業務の効率化に使われますが、指示の出し方と、どこまでを担うかが異なります。まずは全体像を表で見てみましょう。

比較項目	AIエージェント	生成AI	チャットボット	RPA
指示の出し方	目標を渡す	1回ごとに指示する	利用者が質問する	手順をすべて設定する
担う範囲	認識から判断、実行まで	文章や画像などの生成	登録した回答やナレッジにもとづく応答	決められた操作の繰り返し
手順を決める主体	AI	人	人（シナリオやナレッジを設計）	人
想定外の状況	手順を組み替えて対応する	指示し直しが必要	有人対応へ引き継ぐ	処理が止まる
得意な業務	複数の手順にまたがる業務	文章の作成や要約	定型の問い合わせ対応	大量の定型操作

どれが優れているという話ではなく、判断が必要な場面ではAIエージェント、定型の業務フローには自動化の仕組み、単純な情報の検索にはアシスタントというように、目的に応じて使い分けることが大切です。

以下では、それぞれの違いを解説します。

生成AIとの違い

生成AIとは、学習したデータをもとに、文章や画像などを新しく作り出すAIです。

生成AIは、1回の指示に対して1回応答します。お詫びのメール文面を作るよう頼めば文面を返しますが、送信するのは人です。

対してAIエージェントは、目標の達成まで複数の手順を実行します。送信先を顧客データから確認し、文面を作成して送信し、対応履歴に記録するところまでを担います。

多くのAIエージェントは、生成AIを頭脳として使っています。生成AIが考える役割を担い、AIエージェントはそこに行動する手段を加えたものと捉えると、理解しやすいのではないでしょうか。

チャットボットとの違い

チャットボットとは、利用者の質問に対して自動で回答するプログラムです。事前に用意したシナリオやFAQ、ナレッジの範囲で応答します。回答内容を管理しやすく、定型の問い合わせを安定して処理できるのが強みです。

一方でAIエージェントは、状況を見て、回答だけでなく次に行う手順も組み立てます。問い合わせの内容に応じて顧客情報を照会し、必要であれば手続きまで進めます。

2026年時点では、チャットボットで定型の問い合わせを受け止め、手続きを伴うものをAIエージェントが処理し、判断が難しいものを有人対応に引き継ぐという運用が現実的です。

それぞれの得意分野を生かすことで、回答の安定性と対応範囲の広さを両立できます。

RPAとの違い

RPA（Robotic Process Automation）とは、人がパソコンで行う定型操作をソフトウェアのロボットに覚えさせ、自動で繰り返させる仕組みです。

RPAは人が書いた手順どおりに動くため、同じ操作を正確に大量に繰り返す業務に向いています。一方で、入力画面のレイアウトが変わったり、想定外の書式の書類が届いたりすると処理が止まります。

AIエージェントは手順そのものを決めるため、書式が変わっても内容を読み取って処理を組み替えられます。ただし、手順が毎回同じとは限らない分、結果が正しいかを確認する仕組みを別に用意しなければいけません。

AIエージェントの仕組み

AIエージェントは、認識、計画、推論、実行、学習という5つの段階を繰り返して動きます。ここでは、AIエージェントの仕組みを見ていきましょう。

認識

認識は、入力やデータから、いま何が起きているかを把握する段階です。問い合わせ文や顧客データベース、社内のFAQに加え、センサーや外部サービスのAPIを通じて外部の状況を取り込みます。

認識の段階でどの情報にアクセスできるかが、後に続く判断の質を左右します。必要な情報に届かなければ、どれほど優れたモデルでも正しい判断はできません。

計画

目標達成のための手順を分解し、順序を決める段階です。この計画機能が、AIエージェントの中核にあたります。

たとえば、請求書の支払い処理という目標であれば、請求書の読み取り、発注データとの照合、差異の確認、承認の依頼、支払いの登録という手順に分解します。計画を自ら立てられることが、決められた手順を実行するだけの自動化との最も大きな違いです。

推論

目標達成のために、どのツールを使うか、次に何をするかを判断する段階です。基盤モデルの推論能力がここで働きます。基盤モデルとは、大量のデータを学習し、文章の生成や要約、分類など複数の用途に応用できるAIモデルのことを指します。

照合で金額の差異が見つかった場合に、取引先に確認するのか、社内の担当者に回すのかを、状況に応じて選ぶといった具合です。計画どおりに進まないときに、別のアプローチを選ぶのも、推論の役割です。

実行

外部ツールやAPIを操作して、実際に処理を行う段階です。メール送信やシステムへの登録、ファイル作成などを、AIエージェントが直接行います。

連携できるツールの範囲が、任せられる業務の範囲を決めます。顧客管理システムと連携していなければ顧客情報の更新は任せられず、会計システムと連携していなければ支払いの登録は任せられません。

学習

AIエージェントならではの強みが学習です。結果を評価し、次回の判断に反映します。過去のやり取りを記憶として保持し、精度を高めることが可能です。

担当者が修正した回答やうまくいかなかった処理を記録しておくことで、同じ種類の依頼に対する判断が安定していきます。ただし、何を学習させるかは人が管理する必要があります。

誤った修正や古い情報まで取り込むと、精度はかえって下がるため、注意が必要です。

AIエージェントの種類

alt属性：ジグソーパズルのピース

AIエージェントの種類は、技術的な分類と業務での使い方による分類の2つの切り口で整理できます。技術的な分類は全体像をつかむのに役立ち、製品を選ぶ場面では業務別の分類が判断の軸になります。

技術的な6分類

判断の仕組みの違いによる5つの型に、複数のエージェントを組み合わせる構成を加えると、次の6つに整理できます。

種類	判断の仕方
単純反射型	決められた条件を判定して反応する
モデルベース反射型	内部に状況のモデルを持ち、見えていない部分も推定する
目標ベース型	達成条件から逆算して手順を組む
効用ベース型	複数の選択肢を評価し、最も望ましいものを選ぶ
学習型	結果から学び、判断の精度を高める
マルチエージェント型	判断の仕組みではなく構成の形。複数のエージェントが役割を分担して協調する

この6分類は、あくまでも技術的な整理です。実際に製品を選ぶ場面では、どの業務で使うかによる分類のほうが選定のポイントになります。

カスタマーサポート特化型

カスタマーサポート特化型は、問い合わせ対応に必要な機能が最初から組み込まれた種類です。

FAQやナレッジの参照、回答の生成、有人オペレーターへの引き継ぎといった導線が標準で備わっています。CS部門やコールセンターの管理者は、まずここから検討するようにしましょう。

問い合わせ業務に必要な画面や分析機能がそろっているため、導入までの期間を短くできます。一方で、対応範囲は問い合わせ業務が中心になります。ほかの部門の業務まで広げたい場合は、連携できるシステムの範囲を事前に確認しておきます。

業務システム搭載型

業務システム搭載型は、顧客管理システムやマーケティングオートメーションなどの業務システムに、AIエージェントの機能が組み込まれた種類です。

普段使っているシステムのデータをそのまま参照できるのがメリットです。ただし、既存契約の範囲で使えるのか、別のライセンスが必要になるのかによって、コストが大きく変わります。

導入を決める前に、契約内容と追加費用の有無を確認しましょう。

ノーコード開発型

ノーコード開発型は、プログラミングをせずに、画面操作で業務フローを組み立てる種類です。情報システム部門や現場主導で、自社の業務に合わせたエージェントを内製したい場合に向いています。

自由度が高く、無料で試せる製品が多いのも特徴です。一方で、設計と保守を自社で担う必要があります。作った担当者の異動や退職によって運用が止まらないよう、設計の記録と引き継ぎの体制を用意しておくことが重要です。

▼おすすめのAIエージェントはこちらの記事で紹介しています。合わせて確認してみてください。

AIエージェントおすすめ14選！無料ツールと種類別の比較・選び方を解説

AIエージェントの導入メリット

AIエージェントを導入すると、担当者の時間の使い方と、組織としての対応品質の両方が変わります。ここでは代表的な4つのメリットを紹介します。

定型業務から担当者の時間が回復する

一次対応や情報の照会をAIエージェントが担うことで、人は判断が必要な業務に集中できます。問い合わせへの回答、データの転記、書類の照合といった作業は、1件ごとの時間は短くても、積み重なると担当者の1日の大半を占めます。

24時間365日の対応による機会損失の防止

AIエージェントは時間帯に関係なく稼働します。夜間や休日に届いた問い合わせにも即座に対応し、利用者を翌営業日まで待たせることがありません。

たとえば、仕事を終えた夜間に手続きを済ませたいユーザーが多いサービスでは、営業時間外の対応が顧客満足度に直結するでしょう。返答が遅れて比較検討中の見込み客が他社に流れる、手続きを後回しにした利用者がそのまま解約する、といった取りこぼしも防げます。

意思決定の高速化

データ収集と整理をAIエージェントが担うことで、人は判断に集中できます。多くの現場では、判断そのものよりも、判断に必要な情報を集めて整える作業に時間がかかっているのが実情です。

たとえば、月次の問い合わせ傾向の報告であれば、ログの抽出、分類、前月との比較までをAIエージェントが済ませます。担当者は、問い合わせが増えた理由の見極めと対策の決定に時間を使えます。情報を整える時間が短くなる分、判断までの時間も短くなります。

属人化の解消と品質の安定

経験の浅い担当者が対応すると回答の質がばらつくという悩みは、多くのサポート現場に共通します。

ベテランが過去に行った判断や回答をナレッジとして整え、AIエージェントに参照させれば、誰が対応しても一定の品質を保てます。判断の基準が形になって残るため、担当者が入れ替わってもノウハウが失われません。

AIエージェントの活用例

AIエージェントは、部門を問わず、複数の手順にまたがる業務で力を発揮します。ここでは代表的な4つの部門での活用例を紹介します。

カスタマーサポート

カスタマーサポートでは、一次対応から回答の生成、有人への引き継ぎまでを一続きで担います。問い合わせの内容から用件を判別し、顧客の契約情報や過去の対応履歴を照会したうえで回答を作成します。

住所変更や配送状況の確認のように手続きを伴う問い合わせであれば、システムへの登録まで処理します。判断が難しい問い合わせは、それまでのやり取りを添えて有人オペレーターに引き継ぐため、顧客が同じ説明を繰り返す必要もありません。

営業とマーケティング

営業とマーケティングでは、見込み客の追客、商談前の企業調査、提案資料の下書きを任せられます。資料をダウンロードした見込み客に、閲覧した資料の内容に合わせたメールを送り、反応に応じて次の連絡を組み立てるといった活用が可能です。

バックオフィス

バックオフィスでは、経費精算の突合、請求書処理、不備の検知を任せられます。提出された領収書を読み取り、申請内容と金額や日付が一致しているかを照合します。

不一致や規程違反の疑いがあるものだけを担当者に回すため、全件を目で確認する必要がなくなります。請求書処理でも、発注データとの照合から支払い予定の登録までを一続きで進められます。

数値の照合は正解が明確で、誤りに気づきやすいため、AIエージェントに任せやすい業務です。

開発とIT運用

開発とIT運用では、コードの生成、障害の一次切り分け、監視とログの分析を任せられます。システムの監視で異常を検知すると、ログを分析して原因の候補を絞り込み、影響範囲を整理して担当者に通知します。

社内から寄せられるパスワードの再設定やアカウント発行の依頼にも対応できるため、情報システム部門の問い合わせ負荷を下げられます。

▼身近な例から本格的な業務での活用事例まで、AIエージェントの例はこちらの記事で紹介しています。

AIエージェントの例13選！AIエージェントの考え方を理解しやすい身近な例

AIエージェントの導入4ステップ

AIエージェントの導入は、ツールを選ぶところから始めると失敗しやすくなります。任せる業務を決め、参照させる情報を整えてから検証に進む順番が、手戻りを最も小さくします。

ステップ1：任せる業務を1つに絞る

あらゆる業務の自動化を目標にすると、どこから手をつけるかが決まりません。最初は、件数が多く、正解が事後に確認でき、誤りがあっても取り返しがつく業務を1つ選択してください。

問い合わせの一次対応か、社内からの問い合わせか、経費精算の突合かによって、必要な機能も選ぶべき製品も変わります。

ステップ2：データとFAQを整備する

回答精度は、学習元の情報の質で決まります。導入の前に、FAQの重複と古い記事を整理しておきます。

同じ質問に対して内容の異なる回答が複数残っていると、AIエージェントはどちらを参照すべきか判断できません。廃止された手順が書かれた古いマニュアルが残っていれば、それを現在の手順として回答してしまいます。

どの製品を選んでも、参照させる情報が散らかっていれば精度は上がりません。

ステップ3：小規模に検証する

1つの部門、1つの業務に絞って効果を測ります。検証を始める前に、自動解決率や処理時間など、成功と判断する基準を数値で決めておきます。

あわせて、問い合わせが少ない月、標準的な月、繁忙期の3パターンで、実行量とコストを試算します。実行回数に応じて料金が変わる製品では、繁忙期にコストが想定を超えることがあるためです。

ステップ4：運用体制と改善サイクルを設ける

本番に移したあとは、対話ログを見て月1回のチューニングを回します。誰がログを確認し、誰が回答を修正し、誰がFAQを更新するのかを、本番に移す前に決めておきます。

担当が曖昧なまま運用を始めると改善が止まり、情報が古くなって精度が落ちていきます。ログから見つかった回答できなかった質問をFAQに追加し、翌月の対話に反映する流れを定着させます。

AIエージェントの課題とリスク

ここでは、AIエージェント導入前に押さえておきたい5つの課題と対策を解説します。

意図しない実行とハルシネーション

ハルシネーションとは、AIが事実と異なる内容を、もっともらしく出力してしまう現象です。AIエージェントは自ら判断して実行するため、誤った判断がそのまま実行に移ります。

ある広告運用の現場では、検索広告の除外キーワードの選定をAIエージェントに任せたところ、本来は対象から外してはいけないクライアントの製品カテゴリが、除外の候補として提案されました。

取り消せない操作の手前に人の承認を挟む設計と実行権限を業務単位で区切る設定が重要です。問い合わせへの回答は任せても、顧客情報の削除や一斉送信は承認制にするというように、影響の大きさに応じて線を引きます。

情報セキュリティとプライバシー

AIエージェントは複数のシステムに接続して動くため、接続先が増えるほど、権限を過剰に与えたことによる事故が起きやすくなります。

対策として、導入前に国内でのデータ処理の可否、通信と保存データの暗号化、権限管理の細かさの3点を確認しましょう。

学習元のデータが整備されていない

回答の精度は、学習元の情報の質で決まります。散在したマニュアルを学習させても、精度は上がりません。

導入前にFAQの重複と古い記事を整理し、参照させる範囲を限定しておきます。整備は一度で終わらせず、更新の担当と頻度を決めて続けることが、精度を保つ条件です。

コストが実行量で変動する

実行回数に応じて料金が変わる従量制の製品では、問い合わせが増えた月にコストが想定を超えることがあります。

対策として、問い合わせが少ない月、標準的な月、繁忙期の3パターンで試算し、利用量の上限を設定できるかを確認します。ライセンス費用だけでなく、データ整備や運用担当者の工数、出力を人が確認する時間まで含めて見積もると、導入後の想定外を減らせます。

専門業務には対応しきれない

法務の判断や医療に関わる案内、与信の審査のように、判断に責任が伴う領域は、AIエージェントだけで完結させられません。もっともらしい回答が出てきても、その根拠が正しいとは限らないためです。

判断に責任が伴う領域では、AIエージェントには情報の収集と整理までを任せ、結論を出す前に必ず人の確認を入れるようにしましょう。

AIエージェントとチャットボット、FAQの一体運用がおすすめ

AIエージェントの精度を決めるのは、参照させる情報の質と人が確認する場所の設計です。この2つを同時に満たす方法として、下記のようにAIエージェントとチャットボット、FAQシステムを一体で運用する形をおすすめします。

• FAQPlus：AIがFAQ記事を自動で作成し、似た記事やリンク切れを自動でチェックするFAQシステム
• AI AgentPlus：会員ランクや購入履歴などから状況を分析して一人ひとりに合わせた対応を支援し、対話履歴を自動で分析して改善点を提案するAIエージェント
• ChatPlus：シナリオ型から生成AI型、有人チャットまでに対応するチャットボット

これら3つを連携させると、AIエージェントとチャットボット、FAQのナレッジを一元管理できます。有人チャットへの引き継ぎは、AIエージェントの判断に人の確認を挟む場所としても機能します。

現代のAIの使い方は過渡期を迎え、複数のAIエージェントと人が協働する方向へと進化しています。

AIエージェントに任せる業務が増えるほど、人が担うのは作業ではなく、目標の設定と結果の確認へと移っていきます。まずは任せる業務を1つ決め、参照させる情報を整えるところから、AIエージェントの導入を始めてください。