AIエージェントの種類とは？　仕組み・用途別の違いと選び方を徹底解説

近年、AIは質問に回答するだけの存在から、自律的に業務を遂行する存在へと進化しています。その中で注目されているのがAIエージェントです。

「社内からの問い合わせ対応に追われている」「複数の業務ツールを連携して業務を自動化したい」「チャットボットの回答精度や運用負荷に課題を感じている」といった悩みを抱える企業の方も多いのではないでしょうか。

AIエージェントは、こうした課題を解決する選択肢の一つとして期待されています。本記事では、AIエージェントの仕組みや種類、導入メリット、活用事例、選び方について解説します。

【この記事で分かること】

• AIエージェントの仕組みと生成AI・チャットボットとの違い
• AIエージェントの種類と代表的な活用事例
• 自社に合ったAIエージェントの選び方

AIエージェントとは？

AIエージェントは、目標達成に向けて自律的に判断しながら業務を進めるAIです。近年は生成AIの進化とともに企業での活用が広がっています。まずはAIエージェントの定義や仕組みを理解し、従来のAIツールとの違いを見ていきましょう。

AIエージェントの定義と仕組み

AIエージェントとは、人間が設定した目標を達成するために、自律的に判断・行動するソフトウェアです。単に回答を生成するだけではなく、必要な情報を収集し、実行まで行える点が特徴といえるでしょう。

一般的なAIエージェントは、以下の流れで動作します。

1. 観察（Observe）
2. 判断（Reason）
3. 行動（Act）
4. 学習（Learn）

例えば社内ヘルプデスク業務では、問い合わせ内容を観察し、関連する社内文書を検索します。その後、回答内容を判断し、ユーザーに回答するといった流れです。

多くのAIエージェントはLLM（大規模言語モデル）を頭脳として活用しています。また、APIや業務システムと連携しながら処理を進めることも可能です。RAGを活用して社内データを参照し、回答精度を高めるケースも増えています。

さらに、実行結果や利用履歴を蓄積することで、次回以降の判断に生かせる仕組みも備えています。ただし、目標設定や運用管理は人間が行う必要があります。

従来の生成AIやチャットボットとの違い

生成AIやチャットボットは、ユーザーからの指示に応じて回答やコンテンツを生成する仕組みが一般的です。そのため「回答するAI」として利用されるケースが多く見られます。

例えば、生成AIは文章作成や要約、翻訳などを得意としています。一方、従来型チャットボットは事前に登録したFAQに基づいて回答する仕組みです。

これに対してAIエージェントは「実行するAI」とも呼ばれています。目標達成に必要なタスクを自ら分解し、複数の工程を順番に実行できるためです。

例えば旅行の手配では、生成AIが旅行プランを提案するのに対し、AIエージェントは航空券やホテルの情報を収集し、予約処理まで進められる場合があります。

またCRMやSFA、グループウェアなどの外部システムとも連携可能です。そのため、業務プロセス全体の自動化にも活用されています。

ただし、生成AIとAIエージェントは対立する技術ではありません。実際には、AIエージェントの内部で生成AIが活用されるケースも多く見られます。

AIエージェントが注目される背景

AIエージェントは近年、多くの企業から注目を集めています。その背景には、人手不足の深刻化や業務効率化へのニーズの高まりがあります。また、AI技術やシステム連携技術の進化も普及を後押ししている理由の一つでしょう。

さらに、少子高齢化による労働力不足が進む中、企業では限られた人員で業務を遂行する体制づくりが求められています。特に、社内からの問い合わせ対応や情報収集、レポート作成といった知的労働の効率化は大きな課題です。

従来のRPAは定型的な業務の自動化には有効でした。しかし、例外対応や状況に応じた判断を伴う業務には対応しにくい側面があります。一方、AIエージェントは推論や判断を行いながら業務を進めることが可能です。

さらに、LLMの進化によってタスク分解や文脈理解の精度が向上しました。API連携技術も発展しており、AIが外部システムを操作できる環境が整っています。その結果、AI活用は情報提供の段階から業務実行の段階に進みつつあります。

【仕組み・自律性で分類】AIエージェントの5つの種類

AIエージェントは、自律性や意思決定の仕組みによって複数の種類に分類できます。単純なルールベース型から学習型まで特徴はさまざまです。それぞれ得意な用途や適した環境が異なるため、仕組みを理解しておくことが重要です。

以下で詳しく解説します。

1.単純反射型エージェント

単純反射型エージェントは、最も基本的なAIエージェントです。事前に定義されたルールに基づいて行動します。

仕組みは非常にシンプルで「条件Aが発生したら行動Bを実行する」という形で動作します。過去の情報を保持せず、現在の状況だけを基に判断する点が特徴です。

例えば、特定のキーワードに反応するチャットボットや、設定温度に応じて稼働するサーモスタットが代表例として挙げられます。

構造が単純なため処理速度が速く、安定した環境での利用に向いています。一方で、状況変化への柔軟な対応や複雑な判断は苦手です。そのため、高度な推論を必要とする業務には適していません。

2.モデルベース反射型エージェント

モデルベース反射型エージェントは、現在の状況だけではなく過去の情報も活用しながら行動を決定します。

内部モデルと呼ばれる仕組みを持っており、観測できない情報を補完しながら環境の変化を推測できる点が特徴です。単純反射型よりも複雑な状況に対応することが可能です。

例えば、お掃除ロボットは過去に移動した経路や障害物の位置を記憶しています。その情報を基に効率的な移動ルートを判断しています。

なお、過去の情報を保持することと、自ら学習することは異なります。モデルベース反射型は記憶を活用しますが、経験から性能を向上させる仕組みを必ずしも持つわけではありません。

3.目標ベース型エージェント

目標ベース型エージェントは、設定された目標を達成するために行動を計画するAIエージェントです。

現在の状況に反応するだけではなく、将来の状態を予測しながら複数の選択肢を比較します。そして、目標達成につながる行動を選択するという仕組みです。

例えば、自動運転車は目的地への到着を目標として走行ルートを計画します。配送ロボットも同様に、配送先に到達するための経路を判断しています。

近年のAIエージェントにも、この考え方が取り入れられているのです。ユーザーから与えられた目標を細かなタスクに分解し、順番に実行する仕組みは目標ベース型の特徴といえるでしょう。

4.効用（ユーティリティ）ベース型エージェント

効用ベース型エージェントは、目標達成だけではなく複数の評価基準を考慮しながら行動を決定します。

例えば、「コスト」「安全性」「速度」などの条件を数値化し、それぞれのバランスを踏まえて判断します。そのため、単一の目標だけでは判断できない複雑な環境に向いているといえるでしょう。

金融取引システムでは利益だけではなくリスクも考慮する必要があります。また、価格最適化システムでは利益率や需要予測など複数の条件を評価します。

ビジネスの意思決定に近い考え方を持つエージェントといえるでしょう。ただし、必ずしも期待通りの結果になるとは限らないため、評価基準の設計が重要です。

5.学習型エージェント

学習型エージェントは、経験やフィードバックを活用しながら性能を向上させるAIエージェントです。

実行した結果を分析し、その内容を次回の判断に生かします。そのため、未知の環境や変化の多い状況にも対応しやすいのが特徴といえるでしょう。

例えば、カスタマーサポートでは過去の対応履歴を参考に回答品質を改善できます。また、ECサイトのレコメンドシステムでは利用者の行動履歴を分析し、表示する商品を調整しています。

機械学習技術と組み合わせて利用されることが多く、現代のAIエージェントを支える重要な仕組みの一つです。ただし、完全に自律して成長するわけではありません。学習データや運用方針の管理は引き続き人間が担う必要があります。

【提供形態・用途で分類】AIエージェントの4つの種類

AIエージェントは、仕組みや自律性だけではなく、提供形態や利用目的によっても分類が可能です。どのタイプが適しているかは、企業が抱える課題や運用体制によって異なります。

また既製品を導入するのか、自社向けに構築するのかによって必要な工数も変わります。ここでは、企業で利用されることが多い4つの種類について見ていきましょう。

1.汎用型AIエージェント

汎用型AIエージェントは、特定の業務に限定されず幅広い用途で利用できるタイプです。全社的なAI活用を推進したい企業に向いています。

主な活用例は以下の通りです。

• 社内ナレッジの検索
• 情報収集や要約
• 文書作成支援
• データ分析
• チャットボット機能

複数の部門で共通利用しやすく、導入後に活用範囲を広げやすい点が特徴です。例えば、ChatGPT EnterpriseやGeminiを業務利用するケースも、この考え方に近いといえるでしょう。

一方で、専門性の高い業務に対応する場合は、追加の学習やチューニングが必要になることがあります。そのため、特化型AIと組み合わせて活用されるケースも少なくありません。

2.業務特化型AIエージェント

業務特化型AIエージェントは、特定の業務や部門向けに設計されたタイプです。明確な課題を解決したい場合に適しています。

例えば、以下のような用途で活用されています。

• カスタマーサポート
• 営業支援
• 採用業務
• 人事業務
• FAQ対応

対象業務に必要なルールや知識があらかじめ組み込まれているため、導入後の成果を実感しやすいでしょう。

また、営業支援であれば商談情報の分析、人事領域であれば候補者対応の自動化など、業務に応じた機能を利用できます。

ただし、対象業務以外への応用は難しい場合があります。そのため、部門ごとの課題が明確な企業に向いているタイプといえるでしょう。

3.システム搭載型AIエージェント

システム搭載型AIエージェントは、既存の業務システムに組み込まれているタイプです。現在利用しているツールの延長線上で活用しやすい特徴があります。

例えば、以下のようなシステムで提供されています。

• Salesforce
• Microsoft 365
• CRM
• SFA
• グループウェア

既存の顧客データや業務データをそのまま利用できるため、データ連携の負担を抑えやすい点がメリットです。

また、新しいシステムを一から導入する必要がないケースも多く、ユーザー教育にかかる負担も比較的小さくなります。

ただし、標準搭載されているからといって、そのまま利用できるとは限りません。業務に合わせた設定や運用設計が必要になる場合もあります。

4.ノーコード・ローコード開発型AIエージェント

ノーコード・ローコード開発型AIエージェントは、自社の業務に合わせて独自のAIエージェントを構築できるプラットフォームです。

主な特徴は以下の通りです。

• プログラミングの専門知識がなくても構築しやすい
• 業務フローに合わせてカスタマイズできる
• 複数のLLMを選択できる
• 外部データベースと接続できる
• API連携やワークフロー設定を行える

代表例としては、DifyやMicrosoft Copilot Studioなどが挙げられます。

既製品では対応しにくい独自業務を持つ企業では、大きな効果が期待できるでしょう。また、PoCから本格運用まで段階的に活用できる点も魅力です。

ただし、プログラミングが不要であっても、業務設計や運用ルールの策定は欠かせません。AIの仕組みや対象業務への理解が導入成功の鍵となります。

AIエージェントを導入するメリット

AIエージェントは、業務効率化だけではなく、生産性向上や顧客対応の高度化にも役立つ技術です。人手不足への対応やコストの最適化を目指す企業からも注目を集めています。

ただし、効果は導入目的や運用体制によって異なります。ここでは、企業がAIエージェントを導入する主なメリットを見ていきましょう。

定型業務の自動化による大幅な効率化

AIエージェントは、繰り返し発生する定型業務の自動化に役立ちます。業務負荷を軽減しながら、生産性の向上を目指せる点が特徴です。

例えば、以下のような業務を支援できます。

• データ入力
• 情報収集
• スケジュール調整
• レポート作成
• 社内問い合わせ対応

従来のRPAは定められた手順の自動化が中心でした。一方、AIエージェントは状況に応じて判断しながら処理を進められるため、より柔軟な業務に対応しやすくなっています。

また、複数のシステムやデータベースと連携できるため、情報の一元管理やリアルタイム処理も可能です。その結果、担当者は企画立案や意思決定など、付加価値の高い業務に集中しやすくなるでしょう。

ただし、例外対応や重要な判断については、人間による確認が必要となる場合があります。

24時間365日の顧客・社内対応が可能になる

AIエージェントを活用すると、時間や場所に左右されないサポート体制を構築することが可能です。深夜や休日でも問い合わせに対応できるため、顧客体験や従業員体験の向上が期待できます。

例えば、社内ヘルプデスクでは就業規則やIT関連の質問に即時回答できます。また、カスタマーサポートでは配送状況の確認や各種手続きの案内を自動化することも可能です。

FAQやナレッジベースと連携することで、自己解決率の向上も期待できるでしょう。グローバル企業であれば、多言語対応によって時差を問わず均質なサポートを提供しやすくなります。

その結果、問い合わせの待ち時間を短縮でき、担当部署の負担軽減にもつながります。ただし、複雑な案件については担当者へ引き継ぐ運用が欠かせません。

人手不足の解消と人件費の削減

少子高齢化による労働力不足が深刻化する中、AIエージェントは限られた人員で業務を運営するための有効な選択肢となっています。

例えば、オペレーターや事務スタッフが行っていた以下のような業務の一部を、AIが代行することが可能です。

• 問い合わせ対応
• データ整理
• 申請処理の補助
• 定型レポート作成

これにより、採用コストや教育コストの抑制につながる可能性があります。また、繁忙期の業務負荷を平準化しやすい点もメリットです。

さらに、入力ミスや処理漏れといったヒューマンエラーの削減も期待できます。修正や確認にかかる間接的なコストを抑えられる場合もあるでしょう。

ただし、AIエージェントは人員削減を目的とした技術ではありません。従業員をより付加価値の高い業務にシフトさせるための支援ツールとして活用することが重要です。

データの自動収集・分析による意思決定の迅速化

AIエージェントは、大量のデータを短時間で収集・整理し、分析結果を分かりやすく提示できます。データドリブンな意思決定を支援できる点は大きな強みです。

例えば、以下のような用途で活用されています。

• 競合調査
• 市場分析
• 顧客動向分析
• 営業データ分析
• レポート作成

BIツールや社内システムと連携することで、複数の情報源から必要なデータを収集し、インサイトを抽出することも可能です。

また、分析結果だけではなく、根拠となる情報源を提示できる仕組みを備えた製品も増えています。そのため、経営層や現場担当者は意思決定に必要な情報を迅速に把握しやすくなるでしょう。

ただし、AIの分析結果が常に正しいとは限りません。最終的な判断は人間が行い、必要に応じて内容を検証することが大切です。

AIエージェントの活用事例

AIエージェントは、すでにさまざまな業務で活用されています。単なる質問応答にとどまらず、情報収集や分析、システム操作などの業務実行まで担える点が特徴です。

バックオフィス業務から顧客対応、営業支援まで活用範囲は広がっています。ここでは、代表的な活用事例を紹介します。

社内ヘルプデスク・FAQ対応の自動化

AIエージェントは、総務や人事、情報システム部門に寄せられる社内問い合わせ対応の効率化に活用されています。問い合わせ対応の負担軽減と社員の自己解決率向上が期待できるためです。

例えば、以下のような質問への対応を自動化できます。

• 勤怠ルールに関する質問
• 福利厚生制度の確認
• パスワード再発行の案内
• アカウント申請手続きの案内
• 各種申請書類の提出先確認

近年はRAGを活用し、社内マニュアルや就業規則、申請手順書などを根拠として回答を生成するケースが増えています。質問の意図を理解し、関連資料や担当部署まで案内できる点も特徴です。

また、社内ポータルやナレッジベースと連携することで、必要な情報に素早くアクセスできる環境を構築できます。

ただし、制度改定直後の情報や重要な規程については、原文確認や担当部署への確認が必要となる場合があります。

カスタマーサポートでの問い合わせ対応

AIエージェントは、顧客対応の自動化にも活用されています。24時間365日のサポート体制を実現しやすくなるためです。

例えば、以下のような対応を自動化できます。

• 配送状況の確認
• 会員情報の変更
• 注文内容の確認
• 返品や交換手続きの案内
• 返金申請の受付

CRMや基幹システムと連携することで、問い合わせへの回答だけではなく、必要な手続きまで実行できる場合があります。

また、多言語対応によって海外顧客へのサポートを強化できる点もメリットです。待ち時間の短縮につながるため、顧客満足度の向上も期待できます。

一方で、複雑な問い合わせやクレーム対応など、高度な判断が求められるケースでは有人対応が欠かせません。AIと人間が役割を分担することで、より効率的なサポート体制を構築できます。

営業活動における顧客データの分析と資料作成

営業部門では、顧客データの分析や提案資料の作成支援にAIエージェントが活用されています。営業担当者の準備負担を軽減し、顧客対応に集中しやすくなるためです。

例えば、CRMやSFAに蓄積された以下の情報を分析できます。

• 商談履歴
• メールのやり取り
• 問い合わせ履歴
• 購買履歴

過去の提案内容

分析結果を基に、次回のアプローチ案や顧客ごとに最適化されたメール文面を生成することも可能です。

また商談の録音データを解析し、議事録を自動生成して活動履歴へ登録する運用も広がっています。営業レポート作成の効率化にもつながるでしょう。

その結果、営業担当者は資料作成や情報整理に費やしていた時間を削減し、顧客との関係構築や提案内容のブラッシュアップに注力できます。

ただし、提案内容の最終確認や顧客との信頼関係構築は人間が担うことが重要です。AIは営業活動を支援するパートナーとして活用するのが望ましいでしょう。

自社に合ったAIエージェントの選び方

AIエージェントにはさまざまな種類があり、機能や導入形態も異なります。そのため、自社の課題や利用環境に合わせて選定することが重要です。

また、機能の多さだけで判断するのではなく、運用負荷や定着しやすさも考慮する必要があります。ここでは、AIエージェント選びで確認したいポイントを紹介します。

導入目的と自動化したい業務を明確にする

AIエージェントを選定する際は、まず導入目的を明確にすることが大切です。目的が曖昧なまま導入すると、期待した成果を得られない可能性があります。

例えば、以下のような観点を整理しておくとよいでしょう。

• どの業務を自動化したいのか
• どの課題を解決したいのか
• どのような成果を期待するのか
• どの指標で効果を測定するのか

問い合わせ対応の効率化と営業支援では、必要な機能が大きく異なります。また、データ分析を重視する場合と社内ヘルプデスクを強化したい場合でも、選ぶべきAIエージェントは変わるでしょう。

導入前には業務フローを可視化し、現状の課題を整理することが重要です。PoCから始めて効果を検証しながら段階的に導入を進める方法も有効といえます。

既存システムや外部ツールと連携できるか確認する

AIエージェントの実用性は、既存システムとの連携能力によって大きく左右されます。必要なデータにアクセスできなければ、業務自動化の効果を十分に発揮できないためです。

特に以下のようなシステムとの連携可否を確認しましょう。

• CRM
• SFA
• チャットツール
• グループウェア
• 基幹システム

例えば、SalesforceやMicrosoft 365、Google Workspaceなどと連携できれば、既存の業務データを有効活用できます。

また、API連携のしやすさやSaaS向けコネクタの有無も重要な比較ポイントです。情報入力の二重管理を防ぎ、データを一元管理しやすくなります。

ただし、連携機能が用意されていても、実際には設定や運用設計が必要になるケースがあります。導入前に連携方法や運用負荷も確認しておきましょう。

セキュリティ対策やコンプライアンス基準を満たしているか

企業でAIエージェントを利用する場合は、セキュリティやガバナンスの確認が欠かせません。機密情報や顧客情報を扱うケースが多いためです。

確認したい主なポイントは以下の通りです。

• データ利用方針：入力データがAI学習に利用されるか
• アクセス制御：権限管理や閲覧制限が可能か
• ログ管理：操作ログや監査ログを取得できるか
• データ保管：保存場所や管理体制は適切か
• 認証・規格：ISO27001やSOC2などへの対応状況

また、シャドーAI対策やプライバシー保護の観点も重要となります。国内データセンターの利用可否を重視する企業も少なくありません。

ただし、認証を取得しているだけで安全性が保証されるわけではありません。運用ルールや利用ガイドラインの整備も併せて行う必要があります。

専門知識がなくても構築・運用しやすいか

AIエージェントは導入後の運用が長期にわたるため、構築や運用のしやすさも重要な判断基準です。

例えば、以下のようなポイントを確認するとよいでしょう。

• ノーコード・ローコードに対応しているか
• GUIで直感的に操作できるか
• 設定変更が容易か
• 日本語マニュアルがあるか
• サポート窓口が充実しているか

近年は業務部門が主体となって改善を進めるケースも増えています。そのため、情報システム部門だけではなく、現場担当者でも扱いやすい製品が求められています。

また、ベンダーによる導入支援や技術サポートが充実していれば、社内教育にかかる負担を軽減しやすくなるでしょう。

ただし、ノーコード・ローコードであっても業務理解や運用設計は必要です。使いやすさだけではなく、自社で継続的に改善できる体制を構築できるかも確認しておきましょう。

AIエージェント導入時の注意点

AIエージェントには多くのメリットがありますが、十分な効果を得るためには運用面での注意も必要です。特にデータ品質やセキュリティ、ガバナンス体制は導入成果を左右する重要な要素といえます。

AIを導入するだけで課題が解決するわけではありません。ここでは、導入前に確認しておきたい主な注意点を解説します。

AIが参照する社内データの整備が必要になる

AIエージェントの回答品質は、参照するデータの品質に大きく左右されます。どれだけ高性能なAIであっても、情報源に問題があれば適切な回答は期待できません。

特に以下のようなデータは重要な情報源です。

• 業務マニュアル
• FAQ
• 就業規則
• 申請手順書
• 社内ナレッジ

情報が古い場合や内容に矛盾がある場合は、誤回答やハルシネーションの原因となります。また、ファイルの保存場所や命名ルールが統一されていないと、AIが必要な情報を適切に参照できない可能性があります。

近年はRAGを活用したAIエージェントも増えていますが、その精度は参照データの品質に依存します。導入前にはデータの棚卸しや更新ルールの整備を行い、ナレッジマネジメントの仕組みを構築することが重要です。

機密情報の漏えい対策を徹底する

AIエージェントを業務利用する際は、情報セキュリティ対策を十分に講じる必要があります。機密情報や顧客情報を扱うケースが多いためです。

特に注意したいポイントは以下の通りです。

• アクセス権限の最小化
• ガードレール設定
• 操作ログの取得
• APIキーの適切な管理
• データ領域の分離

また、近年はプロンプトインジェクションによって意図しない情報を取得させる攻撃も問題視されています。そのため、AIに付与する権限は必要最小限に抑えることが重要です。

外部向けのデータと社内向けのデータを分離し、ゼロトラストの考え方を取り入れた運用も有効でしょう。

ただし、情報漏えいはAIだけが原因で発生するわけではありません。運用ルールや権限管理ポリシーの整備も同じくらい重要な対策です。

全てをAIに任せず人間による確認を含める

AIエージェントを活用する場合でも、重要な処理には人間による最終確認を組み込むことが大切です。これはヒューマンインザループ（Human in the Loop）と呼ばれる考え方です。

例えば、以下のような業務では人間による確認が欠かせません。

• 高額な発注業務
• 契約手続き
• 重要な顧客対応
• 経営判断に関わる業務

AIは大量の情報を処理できますが、誤判断や想定外の動作が発生する可能性もあります。最終承認を人間が行うことで、業務や顧客への影響を最小限に抑えられるでしょう。

また最初から全てを自動化するのではなく、段階的に自動化範囲を広げる方法も有効です。

AIは人間を置き換える存在ではなく、業務を支援するツールとして活用することが重要です。効率化とリスク管理のバランスを取りながら運用を進めましょう。

まとめ

AIエージェントは、目標達成に向けて自律的に判断・行動するAIです。仕組みや自律性による分類だけではなく、汎用型や業務特化型など用途による分類も存在します。

また、定型業務の自動化や24時間365日の対応、データ分析による意思決定支援など、多くのメリットが期待できます。一方で導入を成功させるためには、目的の明確化や既存システムとの連携、セキュリティ対策が欠かせません。

まずは小規模な業務から導入し、効果を検証しながら活用範囲を広げることが重要です。自社課題に合ったAIエージェントを選定することで、業務効率化やDX推進につなげやすくなるでしょう。

独自のAIエージェントを構築したい場合は、ノーコードで開発できるDifyも有力な選択肢です。複数のLLMに対応しており、RAGや外部システム連携も柔軟に構築できます。

TDSE株式会社では、Difyのライセンス提供に加え、環境構築やAIアプリ開発、技術伴走支援まで幅広くサポートしています。AIエージェントの導入や業務自動化をご検討中の方は、資料請求やお問い合わせから詳細をご確認ください。

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