2025年に登場したAIエージェント。それまでの生成AIと異なり、自律的に動くことが特徴です。コーディングなどソフト開発に使うイメージが強いのですが、AIエージェントは、一般事務の業務改善、効率化にも活用できます。

生成AIとAIエージェントの違いはどこにあるのか、AIエージェントがどのように使われているのか、今後どのような活用方法が見込まれるのかを見ていきましょう。

AIエージェントと生成AIの違いは？

2025年はAIエージェント元年、2026年は実業務に取り入れられる普及元年といわれています。いよいよAIエージェントが広く使われるようになりそうです。

生成AIは、人間が指示を行い、テキスト、画像、音声、プログラミングコードなどを生成します。それに対して、AIエージェントは、人間がゴールだけ設定すれば、自律的に計画を立てて、必要なツールを使用して、結果を自ら評価し、タスクを完遂させます。

つまり、生成AIはコンテンツを生み出すツール、AIエージェントは自律的にタスクを実行するチームメンバーのような存在です。

	生成AI	AIエージェント
主体性	人間の指示に応じて回答や画像などを生成	目標に対して自ら計画、実行する
動作	質問→回答（1ターン）	目標を指示→計画→実行→評価（マルチターン）
対応力	プロンプトの質、具体性に依存	現場の変化に合わせて方針の調整が可能
ツール	生成AI単体での回答生成が中心	他のツール、RPA/APA、他のエージェントと連携
人間の役割	適切なプロンプトの作成、最終判断	目標の設定、ルール設計、監督

AIエージェントの主な機能

AIエージェントの頭脳となる主要な機能は以下の通りです。

計画と推論

人間が指示した目標を小さく手順として分解します。それによって、「今やるべきこと」を決めます。

メモリ管理

過去の知識やAIエージェント上の直近の会話をメモリとして蓄え、必要に応じて取り出します。

ツール利用

検索ツールやRAG、社内システムのAPIなど、外部のツールを呼び出します。

行動／観測ループ

目的に近づくように、観測→判断→行動→再観測を繰り返します。

マルチエージェントの調整

複数のエージェントを用いるときに、連携ルールを調整します。

AIエージェントの種類

AIエージェントは動作や意思決定の範囲によっていくつかの種類に分類されます。

反射エージェント

事前に人間が定義した条件やルール、過去のデータに基づいて動作します。

目的ベースエージェント

人間が定めた目標達成に向かって、予測、推理を行い、自律的に最適な方法を選択して行動します。

有用性ベース（効用ベース）エージェント

複数の選択肢から、成果の最大化に向けて判断、行動します。

学習エージェント

経験を積んでそこから学んで自己改善します。利用を重ねるほどパフォーマンスが向上します。

階層エージェント

意思決定をレイヤー分けし、上位では抽象的、長期的な判断をし、下位では具体的、短期的な判断を担います。より複雑な計画、意思決定が可能です。

コラボレーティブ・エージェント

人間や他のエージェントと情報、タスクを分担、共有して、チームで共通の目的達成を効率化します。

AIエージェントのユースケース

WebやSNSでは、アプリやシステムの開発に利用するケースをよく見かけます。けれども、AIエージェントの利用方法はそれだけでなく、実際には非IT職の人にも幅広く使えるツールになるのです。

実際に、どのように使われているのか、またはどういう用途で使えるのかを見ていきましょう。

IT領域

AIエージェントは、プログラミングの知識がなくてもアプリや業務ツールの作成が可能です。

Excel、スプレッドシートのマクロや関数をAIエージェントに書いてもらい、簡易アプリを作ったり、ある程度アプリ開発に携わったことがある人なら、AIエージェントを利用してアプリを作成、リリースしたりというケースも出てきています。

現時点では、不具合が出たときに修正できるだけの知識が必要ですが、いずれ誰が扱ってもアプリ開発ができるまでになるかもしれません。

AIエージェントを組み込んであるセキュリティソリューションも開発されています。ログの傾向を学習して異常を検知し、アラートの一次選別を自動化します。ネットワークをリアルタイムで監視し、パターン分析で脆弱性を特定して防御を強化できます。

新製品の開発、マーケティング

市場調査をAIエージェントに任せられます。市場にはどのくらいの規模感があるのか、国内外の主要な企業やその製品、成長要因・阻害要因などを調べ、そこに参入するメリットがあるのか、どのような製品の需要が考えられるのかといったことをレポートします。

調査した内容をプレゼンテーションに使うなら、そのデータの可視化や資料作成までAIエージェントが行います。

市場調査のデータから、新製品のアイデア出しや、企画書作成もAIエージェントで行えます。

製品開発が進み、広告を考える段では、広告イメージやキャッチコピー作成案などを出すのにも使えます。

最終決定は人間が行いますが、ある程度の段階まではAIを大いに活用できるようになるでしょう。

日常業務の効率化

メールの作成や自動返信、会議の議事録を音声から起こしてまとめるといった日常業務をAIエージェントに任せることで効率化が図れます。

コールセンターなどの応答

問い合わせがあったときに、内容を分析して高リスクのものは担当に自動エスカレーションを設定します。簡単な内容なら、自動応答も可能です。

情報システム部などへの社内からの問い合わせにも応用できます。

製造、物流

工場では、予知保全や品質管理に利用し、物流では配送ルートや在庫量の最適化などに利用します。受注量や在庫などを適切に管理し、無駄を省けます。

医療、介護

患者の受診や服薬データを学習して、次回予約スケジュール管理、患者の服薬タイミングの通知などを行います。

その他、あらゆる場面で、AIエージェントの利活用の場は広がっていきそうです。

関連記事：生成AIの先にくる「AIエージェント」
https://hypervoice.jp/X3RIto2J

開発不要で社内データの活用 | ナレフルチャット

ハイパーがおすすめするのが、法人向け生成AIサービス「ナレフルチャット」です。RAG（検索拡張生成）技術を活用したエージェント機能により、ユーザーの質問に対してSharePoint内の関連文書を参照した、より正確で具体的な回答が可能です。

一度データ連携を行えば、以降はSharePoint上でのデータ更新を自動的に検知し、再連携の手間なく最新データを維持できます。

詳細はこちら：ナレフルチャット - HYPER inc

なお、ナレフルチャットの基本情報や生成AIの使い分けについては以下の記事で詳しく解説しています。こちらも参考にしてください。

関連記事：安全に使える生成AI「ナレフルチャット」

まとめ

AIエージェントは目標に向かって自律的にタスクを実行する
AIエージェントで人間が担うのは目標の設定、ルール設計、監督
IT領域はもちろん、マーケティング、日常の事務、製造・物流、医療など幅広い分野で利活用が見込まれる