AIエージェントとは？生成AIとの違いや仕組み・活用事例もわかりやすく解説

最終更新日：2025/4/30

AIの進化・発展に伴い、ビジネスシーンにおけるAIシステムの活用も増加傾向にあります。中でも、自律的にタスクを実行できる「AIエージェント」が特に注目を集めています。

AIと他のデバイスなどを組み合わせて、従来のAIよりも高度で複雑なタスクを実現できるAIエージェントによって、さまざまな分野で生産性の向上やコスト削減といった効果が期待できます。

本記事では、AIエージェントの仕組みや種類、生成AIとの違い、導入するメリット・デメリットや活用例までわかりやすく解説します。AIエージェントの役割や活用方法について理解し、自社におけるAI活用にぜひお役立てください。

目次

1　AIエージェントとは？
2　AIエージェントの仕組みと技術
　2-1 AIエージェントと機械学習の関係
3 AIエージェントと生成AIの違い
　3-1 出力内容の違い
　3-2 活用シーンの違い
　3-3 導入・運用のハードルの違い
4 AIエージェントの主な種類
　4-1 単純反射エージェント
　4-2 モデルベース反射エージェント
　4-3 目標ベースエージェント
　4-4 効用ベースエージェント
　4-5 学習エージェント
　4-6 階層型エージェント
5 AIエージェントを導入するメリット
　5-1 生産性の向上
　5-2 コスト削減
　5-3 顧客体験の向上
6 AIエージェント導入における注意点
　6-1 セキュリティとプライバシーの懸念
　6-2 倫理・法律に関する課題
　6-3 高度な専門技術が必要
7 AIエージェントの活用シーン【分野・業務別】
　7-1 カスタマーサポート・社内ヘルプデスク
　7-2 営業支援
　7-3 ソフトウェア開発支援
　7-4 採用支援
　7-5 タスク管理・実行
8 AIエージェントの企業事例5選
　8-1 NECの業務遂行AIエージェント
　8-2 NTTドコモのAIエージェントAPI
　8-3 ソフトバンクの生成AIエージェント「satto」
　8-4 富士通のAIエージェント「Fujitsu Kozuchi AI Agent」
　8-5 RICOHのAIエージェント「デジタルバティ」
9 まとめ

1 AIエージェントとは？

AIエージェントとは、ユーザーの代わりに目標達成に向けて、自律的に最適な手段を選び、タスクを遂行するAIシステムのことです。ワークフローを設計し、利用可能なツールを活用することで、タスクを自律的に実行します。

従来のAIでは、回答精度を上げるために、人間がAIと繰り返しやり取りする必要がありました。一方、AIエージェントではユーザーの具体的な指示がなくても、設定された目標を達成するために必要なタスクをAIが自律的に考え、計画から実行、結果の評価まで自動的に完了できます。

2 AIエージェントの仕組みと技術

AIエージェントでは、以下のステップで目標達成までタスクを進めます。

1. データ収集：目標達成に必要な情報や環境・状況の把握
2. ツールによる推論：大規模言語モデル（LLM）や外部データベースなどさまざまなツールを活用してデータを分析
3. 意思決定：分析結果に基づき、最適な行動を選択
4. アクション：推論での決定を元に、アクションを実行
5. 継続的な改良：AIが自ら学習し、継続的にナレッジベースを更新、精度を向上

AIエージェントの種類や用途などによって異なる場合もありますが、おおまかには上記ステップを踏むことで、適応力や学習能力を必要とする複雑なタスクの自動化を実現しています。

2-1 AIエージェントと機械学習の関係

AI技術を実現する上で、機械学習は欠かせない要素の1つです。機械学習とは、大量のデータから学習したパターンを活用して、データ予測を行う技術のことです。

AIエージェントの訓練には機械学習アルゴリズムが使われており、過去の学習履歴からパターンを見極め、自律的に判断します。また、過去データや行動のフィードバックを活用し、環境に適応しながらパフォーマンスを向上させる上で機械学習アルゴリズムが用いられます。

3 AIエージェントと生成AIの違い

AIエージェントと生成AIは、どちらも人工知能の種類ですが、機能や役割は異なります。ここでは、AIエージェントと生成AIの違いを3つの項目に分けて解説します。

3-1 出力内容の違い

生成AIは、ユーザーからの指示に沿って、新しいコンテンツを生成するAI技術で、出力内容はプロンプトに左右されます。また、主にテキストや画像、動画、音声などのデータ生成に特化しています。

一方、AIエージェントはユーザーの目標を達成するためのAI技術です。単なるコンテンツの生成にとどまらず、複数のタスクを組み合わせて実行します。必要に応じて、外部データベースやWeb検索などのツールを横断的に利用します。

3-2 活用シーンの違い

生成AIは、テキストや画像、動画などの特定のコンテンツ生成やアイデア出しに特化したAIモデルが中心です。例えば、長文の生成や要約、多言語翻訳、画像・動画・音声データの創出など、クリエイティブなアウトプットを得意としています。

一方で、AIエージェントは目的達成型のタスク処理に強みがあります。具体的には、ユーザーへの質疑応答や事務業務の代行、スケジュールやタスクの管理など、幅広い用途で活用可能です。

3-3 導入・運用のハードルの違い

AIエージェントと生成AIは、いずれでも有料・無料さまざまなツールが登場しており、コスト面のハードルは高くない場合もあるでしょう。ただ、生成AIの方がAPI連携を通じて導入しやすい傾向があります。

一方、AIエージェントは、目的の設定やフロー設計、データ準備など導入前の準備に手間がかかるものの、自動化できれば大幅な業務効率化が期待できます。

4 AIエージェントの主な種類

AIエージェントには、複数の種類があり、特定の状況やニーズに応じて適したものが用いられます。ここでは、代表的な6つのAIエージェントのタイプについて、特徴や活用例などを紹介します。

4-1 単純反射エージェント

単純反射エージェントとは、AIエージェントの中で最もシンプルな基本構造を持つシステムです。過去の情報や未来の予測を考慮せず、記憶を持たないため、現在の状況に対する反応により、情報が完全に観測できるような環境において効果を発揮します。

具体的には、毎晩決まった時間に作動するサーモスタットシステムなど、明確な条件と対応が設定された制御システムに適しています。また、高速な応答が求められる温度管理や交通信号、警報システムなどで活用され、シンプルな構造が一貫した対応を実現しています。

ただし、複雑な状況下や不完全にしか観測できない場合には、適切な判断が難しいという限界もあります。

4-2 モデルベース反射エージェント

モデルベース反射エージェントは、環境の内部モデルを保持しつつ、現在の観測データと過去の情報を組み合わせて判断できるAIエージェントです。単純反射エージェントを進化させたタイプで、記憶を活用しながら環境の変化に柔軟に対応できます。

部分的にしか観測ができないような複雑な環境でも、内部モデルが見えない部分に関する情報を補完し、より正確な判断が可能です。また、新しい情報が入るたびにモデルが更新されるため、リアルタイムの状況に応じて判断します。

例えば、お掃除ロボットが家具の位置や部屋の形状を感知しながら清掃ルートを調整し、すでに掃除した場所を避けられるのは、この仕組みによるものです。他にも、工場の生産ライン制御では、センサーの情報から設備の状態を把握し、最適な運転条件を自動的に調整するシステムが活用されています。

4-3 目標ベースエージェント

目標ベースエージェントとは、設定された目標を達成するために最適な行動を計画し、タスクを実行するAIエージェントです。現在の状況に加えて、内部モデルと目標の両方を参照して推論・予測し、柔軟に判断を行えます。

学習機能も備えており、過去の経験やフィードバックに基づいて意思決定プロセスを改善し、より効果的な対応を実現しています。また、環境の変化にも柔軟で、突発的な問題への対応や代替案も迅速に提示できます。

例えば、車のナビゲーションシステムで目的地というゴールへの最短ルートを見つけ出す動作などです。物流や製造業などの現場では、品質やコスト、効率など複数の目標を同時並行的に管理し、トータルで最も効果的な戦略を構築します。

4-4 効用ベースエージェント

効用ベースエージェントとは、単に目標を達成するだけでなく、満足度や利益といった「効用」の最大化を目的とするAIエージェントです。前述の目標型に比べて、より複雑な意思決定が可能で、複数の選択肢や評価基準をもとに最適な行動を選択できる点が特徴です。

具体的には、「どれだけ望ましいか」を数値化した効用値を各行動やシナリオに割り当てます。目標達成度や時間効率、計算コストなどを総合して算出された数値を使って、最も効果が高いと考えられる行動を選択でき、よりバランスの取れた判断が実現しています。

具体的には、ナビゲーションシステムで、最短距離のルートを選ぶのではなく、燃費の良さや通行料の有無などを総合評価し、最も効率的なルートを提案することが可能です。

4-5 学習エージェント

学習エージェントは、経験を積み重ねることで継続的に学習しながら性能を向上させる進化型のAIエージェントです。優れた学習能力を備えており、目標達成や効用の最大化を図りつつ、未知の環境にも柔軟対応できる点が特徴です。

具体的には、「環境からの学習」「行動の評価」「学習時のパフォーマンス」「新たな行動提案（問題ジェネレーター）」という4つの機能を活用し、行動と判断の品質を改善し続けます。

例えば、ECサイトでユーザーの好みに応じた商品やサービスを継続的に提案する仕組みや、カスタマーサービスで過去の対応履歴から応答の精度を高めるといったシーンで活用されています。

4-6 階層型エージェント

階層型エージェントは、複数のAIエージェントが階層的に連携し、複雑かつ大規模なタスクを効率的に処理する高度なタイプです。上層のエージェントが全体の戦略や調整を行い、下層エージェントがタスクを実行する、といった分業体制で統制と柔軟対応を両立します。

下層エージェントが現場で判断しつつ、状況に応じて上層に報告することで、予期せぬ事態にも迅速かつ柔軟な対応が実現しています。また、各層のエージェントは専門領域に特化して学習するため、システム全体としての知識や精度が継続的に向上する点も特徴です。

具体的には、製造ラインや物流システムといった多くの要素が関与し、協働が必要な場面で有用です。

5 AIエージェントを導入するメリット

AIエージェントはさまざまな分野や用途に応じて選べるため、導入によって多くのメリットが期待できます。ここでは、主に3つのメリットについて説明します。

5-1 生産性の向上

AIエージェントは、自律的にタスクを計画、実行するAIシステムであり、組織全体の生産性の向上に貢献します。AIエージェントによって反復的な作業や膨大な量のデータ処理を自動化することで、従業員はよりクリエイティブかつ戦略的な業務に集中できるようになります。

また、複数の専門AIエージェントを協働させる「マルチエージェント・フレームワーク」では、知識やフィードバックを共有し、単体のAIエージェントよりも高度な意思決定や問題解決につなげることも可能です。

5-2 コスト削減

AIエージェントを活用することで、業務の自動化が進むため、人件費や固定費の削減につながります。AIエージェントにルーティン業務を任せることで、自動化によって非効率なプロセスを解消し、人為的ミスを軽減することが可能です。

また、環境の変化にも柔軟に対応できるため、複雑なタスクを安定的に遂行できます。具体的には、24時間稼働可能なAIエージェントにより、夜間や休日の人件費を削減しつつ、従来通りの業務品質を確保できます。

5-3 顧客体験の向上

AIエージェントは、現代において多くの顧客が求めるよりパーソナライズされた魅力的な体験を支援します。個々のニーズに応じて、最適な商品・サービスの推奨や即時対応が可能になるため、顧客体験の質が高まり、顧客エンゲージメントやコンバージョン率の向上につながります。

また、AIエージェントは従来よりも高精度で柔軟な応答が実現するため、顧客サービスにおいては迅速かつ正確な情報提供を行い、満足度を大きく向上させます。

さらに、外部のシステムやツールと連携して学習を続け、ユーザーの行動履歴や対話履歴を継続的に更新します。その結果、単なる自動応答を超え、より洗練された顧客対応が実現します。

6 AIエージェント導入における注意点

AIエージェントの導入には多くのメリットがありますが、デメリットや注意点も存在します。ここでは、代表的な3つの課題について解説します。AIエージェント活動に向けて、事前に把握しておきましょう。

6-1 セキュリティとプライバシーの懸念

高度なAIエージェントを導入する際には、セキュリティとプライバシーの確保は重要です。大量のデータを正常に扱うシステムは、情報漏えいや不正アクセスのリスクを抱えており、十分な対策が求められます。

特に、顧客の個人情報や購買履歴などの機密情報は、データの不正流出や利用目的が不明瞭なまま収集される可能性もあります。安全性のリスクに対応するためには、次のような対策が有用です。

• データの暗号化
• アクセス権限の管理
• 定期的なセキュリティ監査
• リアルタイムの異常検知システム
• 個人情報の収集範囲の制限
• 説明責任の確保

システムの導入・運用と並行して、マルチエージェントによる協調的な防御プログラムや量子暗号技術など、より強固なセキュリティ体制の導入も検討する価値があります。

6-2 倫理・法律に関する課題

AIエージェントの活用が進む中、倫理的・法的な課題への対応も不可欠です。深層学習モデルでは、学習データの偏りなどにより、不公平もしくは差別的な回答を導き出す可能性があります。また、AIのアウトプットが人間の価値観や社会的倫理と乖離している場合、社会問題に発展するリスクが高まります。

リスク対策として、学習データの多様性を確保し、定期的な監査などを通じて公平性を維持することが重要です。また、人間の評価を組み合わせることで、より信頼性の高い対応が可能になります。

法律面では、個人情報保護やデータの適正利用に関する規制に準拠するために、セキュリティ体制の構築と透明性のあるデータ管理方針が求められます。

6-3 高度な専門技術が必要

AIエージェントを効果的に運用するためには、高度な専門知識や技術が欠かせません。企業固有のデータを活用してAIをトレーニングし、各種アプリケーションと統合するスキルが必要ですが、多くの企業が対応可能な人材の確保を課題としています。

また、AIはあくまでも人間が使うツールであり、社内でのリテラシー教育も必要です。初期投資や人材育成の負担が大きい場合は、外部のベンダーやコンサルティング企業の支援を利用することで、効率的にリソースを活用でき、AIエージェントの長期的な安定運用や投資対効果の向上が見込めます。

7 AIエージェントの活用シーン【分野・業務別】

企業やビジネスにおいて、AIエージェントはさまざまな用途やシーンで活用されています。ここでは、AIエージェントの具体的な活用例を紹介します。

7-1 カスタマーサポート・社内ヘルプデスク

コールセンターやカスタマーサポートにおいて、AIエージェントは重要な役割を果たします。Webサイトやスマホアプリに統合することで、バーチャルアシスタントやチャットボットとして24時間対応を実現でき、顧客満足度や業務効率の向上に貢献します。

また、感情分析機能を備えた最新の対話型AIシステムでは、相手の感情を把握し、状況に応じて適切なトーンやタイミングで対応することも可能です。さらに、社内ヘルプデスクに多く寄せられるQ&AをAIに学習させることで、自動応答が可能になり、担当者の業務負担の軽減や生産性の向上を促します。

7-2 営業支援

AIエージェントは、見込み客の発掘から商談の最適化、販売後のアフターフォローまで、営業活動における強力な支援ツールとして活躍します。CRM（顧客管理システム）と連携し、過去の取引データや顧客の行動履歴を分析して、優先度の高いターゲットへ的確なアプローチを実行するといった使い方が可能です。

また、担当者との会話内容を自動で記録・分析し、次のアクションを提案することでよりパーソナライズされたアプローチが実現します。他にも、顧客ごとのニーズや課題に応じた提案資料の作成、プレゼン内容のカスタマイズにも対応でき、営業プロセス全体の効率化と高度化につながります。

7-3 ソフトウェア開発支援

AIエージェントは、ソフトウェア開発の現場において、コードの自動生成やバグの検出、テスト自動化、ドキュメント作成支援などさまざまな用途で活用されています。

具体的には、生成AIを活用したAIエージェントが、開発者の意図を自然言語で理解し、プログラムコードを生成でき、作業効率の向上や初心者の開発支援につながります。また、コードの品質チェックやセキュリティ上の脆弱性検出により、人為的なミスを未然に防ぎ、トラブルの発生リスクを最小限に抑えることが可能です。

7-4 採用支援

AIエージェントは、採用活動における効率化と最適化にも有用です。履歴書のスクリーニングから、面接スケジュールの自動調整、応募者への一次対応など、定型的な業務を自動化できます。同時に、人事担当者は優秀な人材の発掘や企業ブランディングといった本質的な活動に注力できる環境が生まれます。

また、採用後のパフォーマンスチェックや必要に応じたサポートの提案といった用途でも、AIエージェントが役立ちます。活用によって、定着率の向上や早期離職の防止、個人のキャリア支援にもつながるでしょう。

7-5 タスク管理・実行

AIエージェントは、タスクのスケジューリングや優先順位の最適化、進捗状況のモニタリングなどにも活用できます。チームメンバーのスケジュールや業務負荷を分析し、リソースの最適な配分がスムーズに実現することで、業務全体の効率アップが期待できます。

また、プロジェクト管理ツールと連携したタスクの自動割り当てやリマインダー通知、期限管理なども自律的に実行します。過去の実行履歴や業務パターンから学習し、次に行うべき作業や効率的な進行方法を提案することも可能です。

8 AIエージェントの企業事例5選

ここからは、AIエージェントを実際に開発、活用している企業の事例を紹介します。自社におけるAIエージェント活用に向けて、ぜひお役立てください。

8-1 NECの業務遂行AIエージェント

NECは、生成AIと各種ITサービスを連携させた「業務遂行AIエージェント」を、2025年1月より順次提供しています。このAIエージェントは、ユーザーが依頼したい業務を自然言語で入力すると、AIが自律的にタスクを分解し、最適なプロセスを設計・実行するプログラムです。

第一弾として、経営計画や人材管理、マーケティング戦略など、情報収集・分析・意思決定が求められる高度な業務分野における活用が決まっています。NEC独自の生成AI「cotomi」や図表文脈理解技術も活用し、外部データの検索や社内システムとの連携も自動で実行します。

NEC

8-2 NTTドコモのAIエージェントAPI

NTTドコモは、2019年より対話型AIサービス「ドコモAIエージェントAPI」を提供しています。音声やテキストを活用したAI搭載対話型プラットフォームで、法人向けにFAQ応答や音声対話を行うエージェントを簡単に構築できる仕組みです。

直感的かつ柔軟な対話設計が可能なシナリオ作成機能を搭載し、作成されたエージェントは、音声認識・音声合成機能を通じて自然な音声対話を実現します。また、50種類以上の音声スタイルや、FAQリストから自動で対話シナリオを生成する機能も利用可能です。

NTTドコモ

8-3 ソフトバンクの生成AIエージェント「satto」

ソフトバンクは2024年8月、生成AIを搭載した直感的AIエージェント「satto（さっと）β版」の提供を開始しました。sattoでは、「いつでもサッと助けてくれる存在」というコンセプトのもと、専門的なプロンプト入力不要でタスクを実行できます。

主な機能は、メール文の自動作成や誤字脱字の修正、スクリーンショットからのToDoリスト作成など、日常業務の自動化をサポートするものが中心です。Google Workspaceといった外部サービスとの連携にも対応しており、ビジネスプロセスの効率化に役立ちます。

ソフトバンク

8-4 富士通のAIエージェント「Fujitsu Kozuchi AI Agent」

富士通が開発した「Fujitsu Kozuchi AI Agent」は、高度な業務を自律的に遂行できる独自のAIエージェントです。業務ごとに特化したAIエージェントが組織やプロジェクトの一員として業務に参加し、情報共有や施策提案を行うことを可能にしています。

また、人間の抽象的な会話から本質的な課題を抽出し、解決すべきタスクを自律的に生成します。富士通独自の生成AI「Takane」や、「Kozuchi AutoML」などとも連携し、タスク実行から課題解決までを一貫してサポートすることが可能です。

富士通

8-5 RICOHのAIエージェント「デジタルバティ」

RICOHは、社内データを活用して業務効率化を図るAIエージェントサービス「RICOH デジタルバディ」を開発しました。ユーザーは、社内の規定や事例、提案資料などを簡単に検索・活用でき、迅速な意思決定を促します。

導入も簡単で、社内データをアップロードするだけで部門や業務単位の生成AI環境を構築できる点も魅力です。実際に、商談中にAIが音声データをリアルタイムで解析し、過去の事例をベースとして最適な提案やアドバイスを提示することで、受注率の20％向上を実現しています。

RICOH

9 まとめ

AIエージェントは、ユーザーが指定した目標を達成するために、タスクを自律的に計画、実行できる高度なAIシステムです。従来のAIと異なり、人間の介入が最小限で済むため、企業における生産性の向上やコスト削減、顧客体験の向上といったメリットが期待できます。

AIエージェントには多様な種類があり、それぞれ異なる特徴や用途を持つため、導入や運用には適切な知識と専門技術が求められます。今回紹介した企業における活用事例も参考に、自社におけるAIエージェントの活用を検討してみてはいかがでしょうか。

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本記事を執筆している株式会社バイタリフィはWebやアプリ開発などを中心に顧客のDX化を支援し、 2025年9月で20周年を迎えました。多くのお客様、関係者の皆様に支えられながら、こうして20年間に渡り物づくりに携わる事ができた事、大変感謝申し上げます。

20周年を迎えた当社は新たに「生成AI」のバイタリフィとして再出発しています。

• コストパフォーマンスに優れるチャットボット『FirstContact』について、シナリオ型と生成AIをハイブリッド利用できるように製品をバージョンアップ（成果と費用、期待値のバランスに優れた新しい生成AIの活用方法です）
• これまで利用してきた基幹系システム、もしくはWebやアプリに “生成AI機能を追加して” さらなる業務効率化を推進する
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