AIエージェントとは？5つの機能や導入するメリットを徹底解説

ChatGPTの登場により、AIは私たちの身近な存在になりました。しかし、その進化は留まることを知らず、次なる変革が起きています。今、ビジネス界で大きな注目を集めているのがAIエージェントです。

このAIエージェントとは一体何なのでしょうか。これは、人に代わって自律的に考え、行動するAIを指します。まるで優秀なアシスタントが、タスクを自動で遂行するイメージです。

従来のAIが単発の質問応答に留まっていたのに対し、AIエージェントは複数のタスクを連携させ、目標達成まで自動で実行します。すでに多くの企業が導入し、業務効率化と人件費削減を実現しています。

本記事で、その仕組みやメリットを理解し、業務効率化の新たな可能性を探りましょう。

AIエージェントとは？

AIエージェントとは、一体どのようなものなのでしょうか。これは、単なる指示待ちのプログラムではありません。

与えられた目標に対し、自ら思考し、計画を立てて行動するAIです。これまでのAI技術がさらに進化を遂げた存在です。

まるで人間のように、状況を判断しながらタスクを進めます。ここでは、AIエージェントの基本的な定義や概念を解説します。その本質を理解し、次世代の技術への第一歩を踏み出しましょう。

AIエージェントの定義と概念

AIエージェントとは、目標達成のために自律的に行動するAIを指します。主な特徴は、一度指示を与えるだけで良い点です。最終的なゴールを伝えるだけで、AIはタスクを自ら分解し、計画を立てます。計画に沿って情報を集め、ツールを使いこなし、実行までを自動で行います。

例えば「最新の市場動向を調査し、レポートにまとめて」と依頼すると、AIエージェントは自らネットで情報を検索することが可能です。集めたデータを分析し、分かりやすいレポート形式に仕上げることもでき、一連のプロセスを自動で完結させる能力を備えています。

AI（人工知能）との関係性

AIエージェントは、AI（人工知能）という大きな枠組みの一部で、AI技術の進化形と捉えると良いでしょう。AIの歴史は、特定のタスクをこなす特化型AIから始まりました。例えば、画像認識AIや音声認識AIなどです。

これに対し、AIエージェントはさまざまなAI技術を統合しています。対話能力、情報収集能力、計画能力などを組み合わせ、より複雑で幅広いタスクに対応できるようになりました。AIエージェントの登場は、AIが新たなステージに進んだ証拠です。

これまでのAI技術から進化したポイント

これまでのAI技術からの進化は自律性と能動性です。従来のAIの多くは、人間からの指示を待つ受動的な存在で、一問一答の形式が基本でした。

一方、AIエージェントは目標達成のため能動的に行動する点が大きく異なります。自ら計画を立て、必要なアクションを連続実行し、問題が発生すれば軌道修正も可能です。

例えば、従来のAIは「東京の天気は？」と聞いても天気を答えるだけです。AIエージェントなら「出張の準備を手伝って」という依頼で、目的地の天気を調べ、服装を提案し、交通機関の予約まで代行します。タスクを完遂する能力が飛躍的に向上しています。

AIエージェント7つの分類体系

AIエージェントは、ユーザーに代わって目標達成のために最適な手段を自律的に選択してタスクを遂行するAI技術です。これまで人間が細かく指示を出していた作業を、AIが自ら考えて実行できる画期的な技術です。

従来のAIは指示に基づいた応答が主流でしたが、AIエージェントは目標に向かって計画を立て、状況に応じて適した行動を選択できます。それぞれのシステムが持つ独自の特徴を詳しく見ていきましょう。

1.反応駆動型システム

反応駆動型システムは、外部からの刺激や入力に対して即座に対応するAIエージェントの基本形態です。反応駆動型システムは、センサーから情報を受け取り、ツールやアクチュエーターを介してアクションを起こします。

主な特徴は、リアルタイムでの応答速度です。カスタマーサポートのチャットボットや緊急時の通知システムなど、迅速な判断が求められる場面で威力を発揮します。ただし、複雑な長期計画には向かないため、シンプルな業務自動化に適しているでしょう。

2.計画指向型システム

計画指向型システムは、長期的な目標達成に向けて戦略的に行動するAIエージェントです。将来のシナリオを予測し、戦略的な意思決定を下し、目的達成のために自らアクションを起こせる能力を持ちます。

計画指向型システムの強みは、複数のタスクを順序立てて実行できることです。プロジェクト管理や営業活動の自動化において、ステップバイステップで適切な行動を選択できます。例えば、顧客獲得から契約の締結まで一連の流れを自動化する際に真価を発揮します。

3.適応進化型システム

適応進化型システムは、環境の変化に応じて自らの行動パターンを修正していくAIエージェントです。自身の環境や目的が変化するたびに、振る舞いや戦略を調整できる能力が特徴です。

機械学習技術を活用して継続的に改善を重ねることで、初期設定では対応できなかった課題も解決できるようになります。市場の変化が激しいビジネス環境において、AIエージェントが自動的に戦略を見直してくれるため、長期的な運用に適しています。

4.価値最適化型システム

価値最適化型システムは、設定された価値基準に基づいて最適な選択をするAIエージェントです。目標達成のための最適な戦略を継続的に改善していく特徴があります。

コスト削減と品質向上のバランスを取りながら、企業に価値の高い選択肢を提示します。投資判断や資源配分などの経営判断をサポートする場面で、効果を実感できるでしょう。データに基づいた客観的な判断により、感情に左右されない合理的な選択が可能です。

5.内部状態管理型システム

内部状態管理型システムは、過去の経験や学習内容を記憶して活用するAIエージェントです。会話の内容や過去の情報を覚えておき、文脈を保つ機能を持ちます。

内部状態管理型システムの優れた点は、一貫性のある対応が可能な点です。顧客との過去のやり取りを記憶して、個別のニーズに応じたサービスを提供できます。

また、業務の進捗状況を把握して、適切なタイミングで次のアクションを提案してくれるため、業務効率が向上するでしょう。

6.階層構造型システム

階層構造型システムは、複数のレベルに分かれた意思決定プロセスを持つAIエージェントです。複数のAIエージェントを組み合わせて分業させることで、さらなる性能向上が見込めます。

戦略レベルから実行レベルまで段階的に判断するため、大規模で複雑な業務にも対応できます。企業の組織構造のように、上位の方針に従って下位のタスクを実行する仕組みです。

経営戦略の立案から具体的な実行まで、一貫したアプローチで課題解決に取り組めるのが大きな魅力です。

7.協調分散型システム

協調分散型システムは、複数のAIエージェントが連携して課題解決に取り組む仕組みです。複数のAIエージェントが連携・分担して動く仕組みは、人間の組織におけるジェネラリストとスペシャリストの協働に酷似しています。

それぞれが異なる専門分野を担当しながら、全体の目標達成に向けて協力します。1つのAIエージェントでは解決困難な複合的な課題も、チームワークによって効率的に処理することが可能です。

AIエージェントと生成AI・RPA・チャットボットとの違い【表で比較】

AIエージェントと聞くと、何を思い浮かべるでしょうか。ChatGPTやRPA（業務自動化ツール）など、既存の技術と混同されがちです。これらの技術とAIエージェントは、似ているようで全く異なります。

その違いを理解することが、AIエージェントの本質をつかむ鍵です。まずは4つの技術の違いを表で整理し、そのあとで個別に解説します。正しく区別することで、自社に最適な導入方法が見えてきます。

表1｜4つの技術の比較

比較項目	生成AI（ChatGPTなど）	RPA	従来型チャットボット	AIエージェント
主な役割	文章・画像などの生成、質問への回答	決まった操作手順の自動再現	定型的な質問への自動応答	目標達成に向けた計画・実行・修正
動き方	人が指示するたびに1回ずつ応答	事前に設定したシナリオどおりに実行	用意されたシナリオやFAQから選んで回答	目標から手順を自ら分解し、複数ステップを連続実行
判断の有無	出力内容の生成まで（実行は人が行う）	なし（ルールどおりに動く）	シナリオ上の分岐のみ	状況に応じて判断し、軌道修正する
外部ツール連携	基本は単体（連携は製品による）	画面操作・システム操作が中心	FAQや一部システムとの連携	APIなどで複数のツールを操作
得意な業務	文書作成、要約、アイデア出し	定型入力、データ転記	よくある質問への一次対応	調査→分析→資料作成のような一連の非定型業務
苦手な業務	実際の作業の実行	例外処理、手順の変更	想定外の質問	100%の正確性が必須の業務、単純すぎる作業（費用対効果が合わない）
人の関与	指示と確認のたびに必要	シナリオの設計・保守	シナリオの整備・更新	目標設定、権限設計、最終確認

ChatGPT（対話型AI）

AIエージェントとChatGPTの主な違いは自律性です。ChatGPTは、ユーザーからの指示に対し、一問一答で応答する仕組みです。

一方、AIエージェントは目標達成のために自律的に行動します。一つの指示から複数のステップを自ら計画し、連続実行が可能です。情報検索やファイル作成、メール送信までを自動実行します。

ChatGPTを知識豊富な相談相手に例えると、AIエージェントは自ら考えて動く優秀なアシスタントです。

RPA（業務自動化ツール）

RPA（業務自動化ツール）とAIエージェントは、業務自動化という目的は共通していますが、アプローチに根本的な違いがあります。

RPAは決められた手順を正確に繰り返すのが得意で、事前設定のシナリオに沿って定型業務を自動化します。しかし、ルール外の事態には対応が困難です。

対してAIエージェントは、状況を判断して柔軟に行動します。非定型業務や手順が変わる作業も遂行可能で、環境変化に適応しながらタスクを進めます。判断能力の有無が、両者を分ける大きなポイントです。

従来のチャットボットとの違い

従来のチャットボットとの違いは対応範囲と行動力です。多くのチャットボットはあらかじめ用意された質疑応答集に基づく仕組みです。

想定外の質問には対応困難ですが、AIエージェントは高度な言語理解能力をもっています。曖昧な指示からも意図を汲み取り、適切に対応します。

例えば、チャットボットは会議室の空き状況を答えるだけですが、AIエージェントは予約まで実行できます。外部ツールと連携し、秘書のように能動的に動くのが特徴です。

AIエージェントを支える仕組みとは？5つの機能

AIエージェントが自律的に行動できる背景には、巧妙な仕組みがあります。それは、複数の高度な機能が連携することで実現されています。

まるで人間のように、思考し、計画し、行動するための仕組みです。AIエージェントとは、これらの機能が組み合わさったシステムです。ここでは、その心臓部である5つの主要な機能を解説します。

それぞれの役割を理解すれば、AIエージェントの可能性がより見えてくるでしょう。

1.思考の中核を担う「大規模言語モデル（LLM）」

AIエージェントの頭脳、すなわち思考の中核を担うのがLLMです。LLMとはラージ・ランゲージ・モデルの略で、大規模言語モデルを指します。

ChatGPTの基盤技術としても知られ、膨大なテキストデータで学習済みです。このLLMが、人間のような自然な言語処理能力を支えています。指示の意図を正確に理解し、複雑な推論を行うことが可能です。

さらに、次の行動を決定するための思考プロセスもLLMが担当します。AIエージェントのあらゆる判断は、このLLMから生まれます。まさに、AIエージェントの司令塔となる重要な機能です。

2.タスクを計画・分解「プランニング機能」

プランニング機能は、与えられた最終目標を達成するための具体的な手順を設計します。大きなタスクを実行可能な小さなサブタスクへ分解するのが主な役割です。例えば、競合製品の調査レポート作成という目標では、次のような計画を自動立案します。

1. 競合製品をリストアップする
2. 各製品の情報をWebで検索する
3. 情報を整理・分析する
4. レポートとして文書にまとめる

ゴールから逆算した行動計画により、AIエージェントは複雑な指示も遂行できます。

3.情報を記憶・学習「メモリ機能」

メモリ機能は、AIエージェントが情報を記憶するための機能です。これまでの対話の文脈や、実行したタスクの履歴を覚えておきます。この機能がなければ、一貫性のある行動はとれません。

メモリには、短期記憶と長期記憶の2種類が存在します。短期記憶は、現在のタスクに必要な情報を一時的に保持する役割です。一方、長期記憶は過去の経験や知識を蓄積し、行動の改善へと繋げます。

成功や失敗といった体験から学ぶ様子は、人間が経験から学習する姿と似ています。このメモリ機能こそが、AIエージェントが文脈を理解し、成長を続ける原動力です。

4.外部ツールと連携「ツール使用機能」

ツール使用機能は、AIエージェントの行動範囲を広げる重要な機能です。LLM（ラージ・ランゲージ・モデル）のみでは思考は可能でも、実際に行動へ移すことができません。

この機能が外部のツールやAPIと連携し、実行を担います。Web検索や電卓ツールの利用などがその一例です。

メールソフトやカレンダーアプリ、企業のデータベースなど、さまざまなツールを使いこなすことが可能です。AIエージェントは単なる対話相手ではなく、デジタル世界の具体的なタスクを実行できます。

5.行動を自ら評価・修正「自己反省機能」

自己反省機能は、AIエージェントの精度を高める重要な仕組みです。自らの行動と結果を客観的に評価し、改善点を見出します。タスク完了後には、計画通りに進んだか、より良い方法はなかったかを検証します。

見つかった間違いや非効率な点を学習し、次の計画を修正するサイクルが特徴です。この機能によりAIは試行錯誤を重ねながら成長し、使うほどにアウトプットの精度が向上します。。

企業がAIエージェントを導入する4つのメリット

AIエージェントの導入は、企業に大きな変革をもたらす可能性があります。単なる業務効率化ツールとは一線を画す、その潜在能力は計り知れません。

ビジネスの在り方そのものを、根本から変えてしまう力があります。ここでは、企業がAIエージェントを導入することで得られるメリットを解説します。具体的な4つの利点を理解し、自社の成長にどう繋がるか想像してみましょう。

未来のビジネスチャンスを掴むためのヒントが、ここに隠されています。

1.生産性の飛躍的な向上ができる

AIエージェント導入のメリットは、生産性の飛躍的な向上です。これまで人間が行っていた多くの業務を、AIエージェントが代行します。

情報収集やデータ入力、資料作成、メール対応などの定型業務はもちろん、より複雑な非定型業務まで、24時間365日休むことなく遂行可能です。人間であれば数時間かかる作業も、AIエージェントなら数分で完了します。

これにより、組織全体のアウトプット量が劇的に増加するでしょう。従業員は煩雑な作業から解放され、より付加価値の高い業務に集中できます。結果として、企業全体の生産性が底上げされます。

2.人件費・採用コストの削減ができる

人件費や採用コストの削減も、大きなメリットの1つです。慢性的な人手不足に悩む企業にとって、AIエージェントは救世主となります。これまで人員を割いていた業務をAIに任せることで、省人化が可能です。

既存の従業員を、より重要なポジションへ再配置することもできるでしょう。また、新たな人材を採用・育成するには多大なコストと時間がかかります。AIエージェントを導入すれば、その必要がなくなるケースも増えるはずです。

特に、コールセンター業務やデータ分析などの分野で効果を発揮します。長期的な視点で見れば、コストカットに繋がります。

3.ヒューマンエラーの防止と品質の安定化

人間が作業する以上、ミスを完全になくすことは困難です。集中力の低下や見落としによるヒューマンエラーは、常に発生し得ます。しかし、AIエージェントは感情や体調に左右されません。

決められたルールや手順に基づき、常に正確な作業を実行します。これにより、業務の品質を高いレベルで安定させることが可能です。例えば、データ入力や請求書処理などで絶大な効果を発揮します。

ミスの削減は、手戻りやトラブルの防止にも直結します。顧客満足度の向上や、企業としての信頼性の確保にも繋がるでしょう。業務品質の標準化は、企業にとって大きな強みとなります。

4.従業員が創造的な業務へ集中できる

AIエージェントが定型業務を代行することで、従業員は単純作業から解放され、人間にしかできない創造的な業務へ集中できるようになります。

新しいアイデアを創出する時間が生まれ、企画立案や戦略策定、顧客との深い対話といった、付加価値の高い仕事へ集中できる環境が整うでしょう。

従業員のモチベーションを高め、個々の成長を促すことで企業全体のイノベーションの活性化が期待できます。

企業がAIエージェントを導入する際の3つのデメリット

AIエージェントは多くのメリットをもたらす一方、見過ごせない課題も存在します。導入を成功させるには、利点だけでなく注意すべき点も把握することが不可欠です。メリットとデメリットを比較検討し、慎重に判断を進める必要があります。

ここでは、企業がAIエージェントを導入する際のデメリットを解説します。事前にリスクを把握し、対策を講じることが成功の鍵です。3つの注意点を理解し、現実的な導入計画を立てていきましょう。

1.導入・運用コストが高い可能性

AIエージェントの導入には、相応のコストがかかります。特に、自社の業務に合わせてオーダーメイドで開発する場合、初期費用として数百万円から数千万円が必要になることも珍しくありません。

専門的な知識を持つAIエンジニアの人件費も高騰しています。導入後も継続的に運用コストが発生します。システムの維持管理や、API（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）の利用料金、定期的なアップデート費用などです。

導入によって得られる費用対効果を、事前にしっかり試算する必要があります。スモールスタートで効果を検証しながら、段階的に投資するのが賢明です。

2.情報漏えいやセキュリティのリスクがある

AIエージェントは、業務遂行のためにさまざまなデータにアクセスします。顧客情報や財務情報、社外秘の技術情報なども含まれるでしょう。そのため、セキュリティ対策が不十分だと重大なリスクに繋がります。

外部からのサイバー攻撃による、情報漏洩の危険性は常に念頭に置くべきです。また、AIエージェントが学習した情報を意図せず外部に出力する可能性もゼロではありません。どのようなデータをAIに連携させるのか、厳格なルール作りが不可欠です。

アクセス権限の管理を徹底し、信頼できるサービスを選定しましょう。セキュリティは、AIエージェント導入での最重要課題の1つです。

3.アウトプットの正確性には限界がある

AIエージェントは優秀ですが、万能ではありません。そのアウトプットが、常に100%正しいとは限りません。AIは、学習データに存在しない誤った情報を生成することがあります。

これはハルシネーションと呼ばれ、大きな課題の一つと言えるでしょう。AIエージェントの生成物を鵜呑みにすることには、大きなリスクが伴います。特に重要な意思決定の場面では、必ず人間の目による確認が不可欠です。

最終的な判断の責任は、AIではなく人間が負うことを忘れてはいけません。AIを優秀なアシスタントと位置づけ、ダブルチェックの体制を整えましょう。

AIエージェント導入の3ステップ

AIエージェントの導入を成功させるには、計画的な進行が不可欠です。やみくもに導入しても、期待した効果は得られないでしょう。明確なビジョンを持ち、段階的に進めることが成功への近道です。

ここでは、AIエージェントをスムーズに導入するための3ステップを解説します。この手順に沿って進めることで、失敗のリスクを最小限に抑えられます。自社の状況と照らし合わせながら、着実な一歩を踏み出しましょう。

ステップ①：目的の明確化と業務プロセスの分析

導入の第一歩は、何のためにAIエージェントを使うのか、を明確にすることです。生産性向上というような漠然とした目標では不十分です。

どの部署の、どの業務の、どの部分を効率化したいか、まで具体化します。そのために、まずは既存の業務プロセスを詳細に分析しましょう。業務の流れを可視化し、どこに時間や手間がかかっているかを洗い出します。

課題が明確になれば、AIエージェントの最適な活用法が見えてきます。例えば、営業部門のレポート作成時間を月20時間削減するなど、数値で測れる具体的な目標（KPI）を設定することが重要です。この最初のステップが、プロジェクト全体の成否を左右します。

ステップ②：導入方法の選定

目的が明確になったら、導入方法を選定します。導入方法には、主にSaaS型サービスの利用と自社開発があります。

SaaS型サービスは、比較的低コストでスピーディーに導入可能です。専門知識がなくても利用できる点が魅力です。一方、自社開発は、業務に特化したAIエージェントを構築できますが、開発コストや時間、専門人材が必要となります。

自社の予算や技術力、求める機能の複雑さを考慮し、最適な方法を選定しましょう。

ステップ③：スモールスタートと効果検証

導入方法を決めたら、実践に移ります。ただし、全社展開は避けるべきです。まずは特定の部署や一部の業務に限定したスモールスタートを推奨します。

小さな範囲で試すことで、リスクを抑えノウハウを蓄積することが可能です。見つかった課題は、本格展開前に改善できます。導入効果の客観的検証も必要です。

ステップ①で設定したKPIを基に、費用対効果を測定します。業務効率化とコスト効果を評価し、改善を繰り返しながら徐々に対象範囲を広げていきましょう。このサイクルがAIエージェント導入を成功に導きます。

AIエージェントの業務別活用例｜問い合わせ対応・データ入力など

AIエージェントの仕組みがわかったところで、実際の業務ではどのように使えるのかを見ていきましょう。ポイントは、「情報を集める」「判断する」「システムを操作する」がひと続きになっている業務です。

問い合わせ対応（カスタマーサポート・社内ヘルプデスク）

問い合わせ対応は、AIエージェントの効果が出やすい代表的な業務です。従来のチャットボットは、用意した回答を返すところまででした。AIエージェントは、問い合わせの意図を読み取り、マニュアルや過去の対応履歴から根拠を探して回答案を作ります。さらに、連携するシステムに権限を与えれば、対応履歴の登録や担当者への引き継ぎまで行えます。

一方で、返金や契約変更のような影響の大きい操作は、最初から自動化せず、人の承認を挟む設計が現実的です。まずは回答案の作成までを任せ、精度を確認しながら範囲を広げましょう。

データ入力・帳票処理

請求書や申込書からの転記作業は、これまでRPAやOCRで自動化されてきた領域です。ただし、書式が取引先ごとに異なる場合や、手書き・FAX・メール本文が混在する場合は、ルールベースでは例外が増えがちです。AIエージェントなら、書式が揺れる書類でも項目の意味を理解して読み取り、入力先のシステムへ反映できます。

ただし、金額や口座情報などの誤りは影響が大きくなります。重要項目は人が確認するダブルチェックの体制を前提にしましょう。書式が固定されている帳票は、RPAのほうが低コストで安定する場合もあります。

AIエージェントを導入した企業事例

AIエージェントの導入により劇的な業務改善を実現した企業が続々と登場しています。これらの企業は単なる効率化にとどまらず、創出した時間を新規事業や創造的な業務に活用することで、さらなる成長を遂げています。

ここからは、業界の異なる3社の導入事例を紹介しますので、それぞれが直面していた課題と解決策、そして得られた成果に注目してください。

具体的な事例を通して、AIエージェントの実用性を確認していきましょう。

事例1:株式会社サイバーエージェント │ シーエーアシスタントを自社開発・導入

サイバーエージェントは広告事業に従事する社員一人ひとりに専属AIアシスタント「シーエーアシスタント」を提供しています。

「シーエーアシスタント」は広告分析やグラフ作成、初期構築管理、テクニカルサポート、一次回答生成の5つの機能を持ちます。Slackをインターフェースとして自然な対話でAIとやり取りできる点が特徴的です。

これにより、月間約23万時間の広告オペレーション作業時間のうち、30%にあたる約7万時間の削減を目標に掲げました。社員は作業時間を顧客の広告効果最大化に向けた考察時間により多く充てることが可能になりました。

出典参照：広告事業に従事する社員一人ひとりに専属AIアシスタントを提供 生成AI活用でオペレーション業務の効率化を図る社内アプリケーション「シーエーアシスタント」を自社開発｜株式会社サイバーエージェント

事例2:ソフトバンク株式会社 │ デジタルワーカー4000プロジェクトで業務時間創出に成功

ソフトバンクは2019年4月から2022年3月に「デジタルワーカー4000プロジェクト」を実施し、成果を上げています。

電子押印の導入や新卒採用選考におけるAI動画面接など、3,000以上の施策を実行しました。このようなAIやRPAの活用により、合計4,513人月相当の業務時間を創出し、約241億円のコスト削減を実現しました。

創出した時間は新規事業や付加価値の高い業務に充当され、Beyond Carrier戦略の推進に大きく貢献しています。このプロジェクトで培ったノウハウは、他企業のDX支援にも活用されています。

出典参照：AIやRPAの活用などにより約4,500人月相当の業務時間を創出、創出した時間で新規事業をさらに加速｜ソフトバンク株式会社

事例3:富士通株式会社 │ Fujitsu Kozuchi AI Agentの提供を開始

富士通は2024年10月から「Fujitsu Kozuchi AI Agent」の提供を開始し、AIが人と協調して自律的に高度な業務を推進する仕組みを構築しました。

会議AIエージェントは損益や商談に関する打合せに自ら参加し、適切な情報共有や施策を提案します。人々の抽象的な会話から本質的な課題を抽出してタスクを生成し、適したAIを複数選定して実行を指示する高度な機能をもっています。

企業向け大規模言語モデル「Takane」を活用することで、高い日本語性能を実現しているのが強みです。今後は生産管理や法務などの業務領域にも展開予定となっています。

出典参照：AIが人と協調して自律的に高度な業務を推進する「Fujitsu Kozuchi AI Agent」を提供開始｜富士通株式会社

AIエージェントを導入すべき企業・すべきでない企業の判断軸

デメリットを踏まえると、AIエージェントは「どの企業にも必要」というものではありません。導入の可否は、次の6つの軸で判断できます。

表3｜AIエージェント導入の判断軸

判断軸	導入を進めやすい企業	見送り・後回しが妥当な企業
業務の性質	判断を伴う繰り返し業務や、書式・内容が揺れる非定型業務が多い	手順が固定され例外がほとんどない（RPAや既存ツールで足りる）
業務量・頻度	特定業務が毎月・毎日発生し、担当者の時間を圧迫している	年に数回の単発業務が中心
データ・システム環境	業務データがデジタル化され、API連携などができる	紙中心で、データが個人のPCや各部署に散在している
誤りの許容度	人のチェックを前提に運用でき、誤りを検知・修正できる	誤りが重大事故や法的責任に直結し、検証体制も作れない
セキュリティ・ガバナンス	扱うデータの範囲やアクセス権限のルールを整備できる	機密情報の取り扱い方針が未整理のまま
推進体制	責任者とKPIを決め、効果検証を担当する人を置ける	担当者が不在、または目的が「AIを使うこと」自体になっている

AIエージェントに関するよくある質問

Q1. AIエージェントとChatGPTは何が違いますか？
A. 最大の違いは、自律的に行動できるかどうかです。ChatGPTは指示に対して回答を生成するのが中心ですが、AIエージェントは目標に向けて手順を計画し、外部ツールを使って複数のステップを実行します。AIエージェントはChatGPTのようなLLMを頭脳として活用しており、両者は競合ではなく、土台と応用の関係です。

Q2. RPAとAIエージェントは、どちらを導入すべきですか？
A. 業務の性質で選びます。手順が決まっていて例外が少ない定型業務はRPA、入力形式が揺れたり判断が必要になったりする業務はAIエージェントが向いています。両者を組み合わせ、判断をAIエージェント、決まった操作をRPAが担う運用も可能です。

Q3. 中小企業でもAIエージェントを導入できますか？費用はどのくらいですか？
A. 導入は可能です。SaaS型のサービスを使えば、専門人材がいなくても小さく始められます。一方、自社業務に合わせた開発では、初期費用が数百万円から数千万円かかることもあります。まずは特定の業務でSaaS型を試し、効果を測ってから拡大する進め方をおすすめします。費用は機能や利用量で大きく変わるため、複数社に見積もりを取って比較しましょう。

まとめ｜AIエージェントの仕組みを理解して、導入を検討しよう

本記事では、AIエージェントの基本から応用までを解説しました。AIエージェントとは、自ら考え、計画し、実行する次世代のAIです。その仕組みやメリットを理解することは、今後のビジネスに不可欠です。

導入には課題もありますが、そのポテンシャルは計り知れません。本記事で解説した導入ステップや各サービスの情報が、皆様が具体的な検討を進める上での確かな指針となるはずです。ぜひこの記事を参考に、自社への活用の可能性を探ってみてください。