AIエージェントとは？　どのような場面で活用する？　能力や仕組み、運用のコツを解説

近年さまざまな業界でDX化が推進されており、AIによる業務効率化がより重要視されるようになりました。
中でもAIエージェントは、日々の業務やユーザー対応、マーケティング、在庫管理など幅広い業界で活用できる技術として注目されています。
しかし、具体的な活用シーンや持っている能力、運用のポイントが分からず、導入に踏み切れない企業も多いのではないでしょうか。

本記事では、AIエージェントの基本的な仕組みやメリット、効率的な運用のコツなどを解説します。

AIエージェントとは？

AIエージェントとは、AI（人工知能）を用いて特定のタスクを自動的に処理・実行するシステムです。
主に自然言語処理や機械学習を活用しながら、ユーザーからの質問に対して適切な応答や行動を行います。
最終的なゴールは人間が指示し、ゴールをクリアするまでの意思決定やタスクの実行は、AIエージェントが自ら行う仕組みです。

例えば、チャットボットでユーザーから質問を受けると、持っているデータの中から適した情報を探し出し回答したり、ユーザーのニーズを満たすために必要なタスクを実行したりします。
もしAIエージェントでは対応し切れない場合は、人間のオペレーターに引き継ぐことも可能です。

AIエージェントは単に情報を与えるだけのツールではなく、人間の意思決定を支援しながら業務を遂行するパートナーとしての役割を果たしています。
企業のDX推進や業務効率化、単純作業の一時対応などを支える技術として、今後さらに活用の幅が広がっていくでしょう。

AIエージェントの導入が進んでいる背景

近年、多くの企業が業務効率化やビジネス拡大のためにAIを活用するようになりました。
その背景には、人手不足の深刻化や業務効率化に向けたDXの加速など、業務の自動化ニーズの高まりが関係しています。

特に労働力不足の問題は、多くの業界で顕著になっています。
例えば介護業界では、法人規模100人未満の介護事業所の2015年入職率が22.2％だったのに対し、2022年には19.1％にまで低下しました（※）。
現場では「優秀な人材の確保が難しい」「介護業務で手一杯になり、書類作成の時間が取れていない」といった声も挙がっています（※）。

AIエージェントは、このような人手不足による業務負担を解決する手段の一つです。
近年では、大学と企業が連携して災害ボランティア活動を支援するAIエージェントが開発されています。
また、大企業においても、特定のタスクを実行できるAIエージェント開発が進んでおり、あらゆる社会問題の解決に貢献しています。
このように、AIエージェントは公的機関・企業を問わず活用が広がっており、今後もさらなる成長を遂げる革新的な技術です。

※参考：厚生労働省.「令和6年版　労働経済の分析－人手不足への対応－」”第Ⅲ部 人手不足への対応”.
https://www.mhlw.go.jp/wp/hakusyo/roudou/24/dl/24-1-2.pdf ,（参照2025-01-30）.

AIエージェントと生成AIは同じように見えて異なる役割を担っている

AIエージェントと生成AIは一見すると似た技術のように思えますが、それぞれ異なる役割を担っています。

AIエージェントは特定のタスクを自らの判断で実行し、ユーザーの要求に応える技術です。
具体的には、ユーザーの問い合わせ内容を自ら分析し、回答を提供したり人間に代わって業務を実行したりします。

AIエージェントは、長期的なワークフロー管理やカスタマーサポート業務などに導入すると良いでしょう。

一方、生成AIは、テキストや画像、音声、動画などのコンテンツを生み出すことを目的としている技術です。
例えば、文章生成に特化したAIはブログ記事や広告コピーを、画像生成AIはデザインやイラストをユーザーの要望に従って生成します。

生成AIは、クリエイティブな業務やデータ生成を必要とする業務に向いています。

AIエージェントのタスク処理の仕組み

AIエージェントは、以下の流れでタスクを処理します。

1. 現状把握・情報収集：現状を理解して必要な情報を集める
2. 意思決定：集めたデータを元に判断する
3. アクチュエータ：実際に行動する
4. フィードバック・学習：改善点を次回に生かす

1. 現状把握・情報収集：現状を理解して必要な情報を集める

AIエージェントがタスク処理を行う際にまず実施するのが、現状を正しく理解し、必要な情報を集めることです。
このステップでは、エージェントが動作する状況や対象となるデータを解析し、次のステップで適切な判断を下せるように準備します。

例えば、工場の生産ラインで稼働するAIエージェントは、機械の稼働データや温度センサーの情報を取得します。
業務管理の特化したAIエージェントの場合、今後のスケジュールや業務の進み具合などを認識する仕組みです。

2. 意思決定：集めたデータを基に判断する

次のステップでは、集めたデータを基に状況を整理し、次に取るべき行動を決定します。
判断精度が高いほど、効率的にタスクを進めることが可能です。

判断の方法は、実行したいタスクの目的や環境によって異なります。
例えば、カスタマーサポートのAIエージェントなら、これまでの問い合わせ内容ややり取りの様子を分析し、適切な対応を選びます。

学習が繰り返されるほどAIの経験値や回答精度が上がり、より幅広い業務で活用できるエージェントに成長する仕組みです。

3. アクチュエータ：実際に行動する

適切な判断が完了した後は、実際に行動を起こします。
具体的には、ユーザーからの質問に回答する、適切と判断した答えを提案する、必要に応じて担当者へ引き継ぐなどの対応がアクチュエータ（行動）に該当します。

例えば、旅行予約サイトのAIエージェントが、ユーザーの要望に応じて飛行機や新幹線の予約をしたり、キャンセル対応をしたりするイメージです。

4. フィードバック・学習：改善点を次回に生かす

行動を起こした後は、その結果を振り返り、次の判断や対応の精度を向上させるためのフィードバックを行います。
具体的には、質問に対する回答が適切だったのかを分析し、ずれがある場合はより分かりやすい説明や別の対応策を検討するフェーズです。

どれほど優れたAIエージェントでも、全ての状況に完璧に対応できるわけではありません。
実際に稼働させてみて初めて見えてくる課題や改善点は多くあります。
フィードバックを通して行動を改善し、より高度な業務の最適化を目指していく必要があります。

AIエージェントが持っている4つの能力

AIエージェントが持っている主な能力は、以下の4つです。

• 自らタスクを実行する能力
• 臨機応変に行動する能力
• 継続的に学習を続ける能力
• 複数のツールやエージェントと連携する能力

自らタスクを実行する能力

AIエージェントは単に情報を提供するだけでなく、状況に応じて実際にタスクを実行する機能を持っています。

これまでのAIを使った情報検索システムでは、ユーザーが自分で検索条件を指定し、必要な情報を探し出す必要がありました。
例えば、商品を探す際には、カテゴリやブランド、サイズ、カラーなどの条件を手動で入力し、その結果から自分に合ったものを選ぶといった流れが一般的でした。

しかし、AIエージェントはユーザーの意図を理解し、適切な条件を自動で設定して検索を行うことができます。
ユーザーが「旅行に適した靴を探している」と質問した際は、用途や季節、人気の商品などを考慮した上で適切な商品を提案します。

このようにAIエージェントは、判断に迷いがちな意思決定を効率的に行えるようサポートすることが可能です。

臨機応変に行動する能力

AIエージェントは、タスクを実行するだけでなく、リアルタイムで状況を分析し、常に最適な対応を選択することで、業務をよりスムーズに進めることができます。

管理システムが環境への適応力を欠くと、想定外の事態や変化への対処が困難になり、業務効率の低下を招く可能性があります。
しかし、AIエージェントは高い適応性により、リアルタイムな状況分析と適切な対応選択を実現し、このような課題を克服することが可能です。

例えば物流管理の分野では、交通状況や天候の変化に応じて配送ルートを調整します。
また、予期しない遅延が発生した場合でも、代替プランを提案して業務の遅れを防ぎます。

継続的に学習を続ける能力

AIエージェントは一度決められたルールに従うだけでなく、経験を積み重ねながら回答精度を向上させる能力を持っています。
具体的には、過去のデータや管理者のフィードバックを活用し、より適切な対応ができるように学習を続けていきます。

また、繰り返し学習を続けていくことで、当初は対応が難しかった業務をよりスムーズに処理できるようになるのも大きな特長です。

複数のツールやエージェントと連携する能力

複数のツールやエージェントと連携する能力も持っています。
単独で稼働するケースもありますが、社内で既に使用しているツールやシステムなどと連携することで、より高度な業務処理が可能となります。
連携が必要なツールやエージェントが多くなるほど真価を発揮するでしょう。

また、AIエージェントは拡張性も高いです。
例えばクラウド上で稼働するAIエージェントは、需要の変化に応じて必要なリソースを適宜追加できます。
システムの拡張が必要となった際でも、大規模な変更を加えることなく運用の柔軟性を高められるのがメリットです。

AIエージェントの種類と特徴

AIエージェントの種類は、主に以下の6つに分類されます。

• 反射型エージェント
• モデルベース反射型エージェント
• 目標ベース型エージェント
• 効用ベース型エージェント
• 学習型エージェント
• 階層型エージェント

反射型エージェント

反射型エージェントとは、与えられたシナリオに基づいて業務を行うタイプです。
6種類の中では比較的シンプルで、単純業務の効率化や処理に向いています。

事前に決められた条件に従って作動するため、想定外の質問や複雑な思考回路が必要となる業務には向いていません。
特定のルールに従って即座に応答するチャットボットや、指定時刻になるとセキュリティロックがかかるシステムなどの業務に適しています。

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とは、環境の状況を内部に記憶し、そのときの状況に合わせて適切な行動を決めるエージェントです。

通常の反射型エージェントは、事前に決められたルールに基づいて単純な動作を行います。
しかし、モデルベースの場合、新たに得た情報を生かし、高度な判断を下すことが可能です。

例えば、障害物を検知して回避するロボットがモデルベースの場合、過去の移動データから適切なルートを編み出して実行します。

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、定められた目標を達成できる行動を選択しながら業務処理を行うタイプです。
単純にルールに従うのではなく、状況を分析し、目標達成に向けてどの選択が適切かを判断します。

例えば、自動運転技術では「安全に目的地へ到達する」といった目標を設定し、そのために適切なルートを選んだり、交通状況に応じて速度を調整したりします。

このように目標を基準に行動を決定するため、より柔軟で適応力のある対応が可能です。
シンプルな条件反射ではなく、状況に応じて戦略的に行動を選択できるのが目標ベース型エージェントの特長です。

効用ベース型エージェント

効用ベース型エージェントは、目標達成に向けて動くだけではなく、さまざまな選択肢の中から優先順位の高い行動を選ぶタイプです。
状況に応じて選択肢を評価し、どの行動が結果の最大化につながるのかを判断基準として作動します。

例えば、自動運転では「最短ルートで目的地に到着する」といった目標をクリアするために動きます。
効用ベース型エージェントの場合、目標を意識することに加えて「渋滞を避ける」「燃費を抑える」などの要素を考慮して判断する仕組みです。

学習型エージェント

学習型エージェントは、過去の経験を基に行動を改め、よりユーザーのニーズに合った回答を生み出すタイプです。
最初は限られた知識しか持っていなくても、学習を重ねることで、段階的に回答精度を上げていきます。

例えば、カスタマーサポートではユーザーの対応履歴を蓄積し、そこから回答のパターンを学習していきます。
また、ECサイトで「あなたにおすすめの商品」と表示されるのは、学習型エージェントがユーザーの好みやこれまでの購買行動を学習しているためです。

階層型エージェント

階層型エージェントは、複数のレベルに分かれて一つのタスクを処理するエージェントです。
複数の層に分かれた仕組みを持ち、それぞれの層が異なる役割を担いながら連携して動作します。

具体的には、上位のエージェントが全体の目標や戦略を決定し、それに基づいて下位のエージェントにタスクを割り当てる仕組みです。
下位のエージェントは、与えられた指示を基に細かい処理を実行し、行動した結果を上位へ報告します。

各層が役割を分担しながら協調することで、大規模で複雑なシステムでも効率的に運用できるのが特長です。

AIエージェントの導入で期待できるメリット

AIエージェントを導入することで、以下のメリットが期待できます。

• 業務の効率・生産性が向上する
• 問い合わせ業務の24時間365日対応が可能となる
• 顧客満足度の向上を期待できる
• 人件費の削減につながる
• ヒューマンエラーの減少を期待できる

業務の効率・生産性が向上する

AIエージェントで業務を自動化することで、社内の生産性向上が期待できます。
ルーティンワークや単純作業をAIが人間に代わって処理すれば、社員はより重要な業務に集中できるようになるでしょう。

例えば経理の請求業務では、AIが請求書の発行やデータ入力を担当し、最終的な確認や例外対応を人間が行う仕組みを構築できます。
手作業による入力ミスを防ぎつつ、より速いスピードで会計処理が可能となるため、社員一人ひとりにかかる負担の軽減も期待できます。

問い合わせ業務の24時間365日対応が可能となる

AIエージェントの導入で、問い合わせ業務の24時間365日対応が可能となります。
一時対応を全て人間のオペレーターが行う場合、営業時間外の問い合わせには対応できません。
すぐに問題を解決したくても、翌営業日まで回答を待たなければならないため、ユーザーにとっての利便性を損なう恐れがあります。

しかし、AIエージェントを活用すれば、時間や曜日に関係なく、即時対応することが可能です。
人手不足の解消もでき、社員満足度の向上にもつながるでしょう。

顧客満足度の向上を期待できる

社内の生産性や作業効率が上がることで、顧客満足度の向上も期待できます。
AIエージェントは、ユーザーのこれまでの行動履歴やデータを把握し、それに基づいた適切な回答を提供するためです。

例えば、ECサイトでは、これまでのお気に入り登録や購入履歴からユーザーの好みに合った商品を提案します。
ユーザーのニーズとマッチする商品を提案することで、企業や商品に対する信頼性が高まり、顧客満足度の向上につながります。

人件費の削減につながる

人件費の削減も、AIエージェントを活用するメリットの一つです。

AIで業務の一部を自動化すると、人員を減らしながら仕事を回せるようになります。
浮いたコストを他の重要な業務や新しい事業に投資することも可能です。

限られた人材をより生産性の高い業務に集中させれば、企業全体の運営効率や売上向上が期待できるでしょう。

ヒューマンエラーの減少を期待できる

AIエージェントの導入で、人間が作業を行う際に発生しがちなミスの削減が期待できます。
人間は疲労で集中力が低下すると、入力ミスや手順の抜け漏れが起こる可能性があります。
しかし、AIはデータに基づいて一貫した処理を行うため、判断のぶれが少ないです。

例えば、経理業務でAIが請求書の発行やデータ入力を自動化することで、誤入力や計算ミスを防げます。
正確性が求められる業務ほど、AIエージェントの導入は大きな効果をもたらすでしょう。

AIエージェントはどのような場面で活用できる？

AIエージェントは、近年幅広い業界で採用されています。
具体的な活用シーンは、以下の通りです。

• カスタマーサポート・問い合わせ対応
• 社内業務の自動処理・効率化
• マーケティングや営業活動のデータ分析
• 医療分野での診断サポート
• 金融業界での資産管理支援
• 自動運転技術の開発

カスタマーサポート・問い合わせ対応

カスタマーサポートの問い合わせ対応の一時対応をAIエージェントに任せることで、対応のスピードが上がり、ユーザーの待ち時間を短縮できます。

よくある質問や簡単な手続きをAIが即座に回答・処理するため、問い合わせ件数の多い窓口でもスムーズに対応できるようになるでしょう。
複雑な相談や個別対応などの対応が難しいケースはオペレーターに引き継げるため、柔軟なサポート体制を確立できます。

社内業務の自動処理・効率化

AIエージェントは、社内業務の自動処理や効率化にも役立っています。
毎日行う単純な事務作業や簡単なタスクをAIが行うことで、より重要度の高い業務にリソースを当てられるようになります。

例えば、AIエージェントにメールの内容を分析させて優先順位を付けてもらえば、重要な連絡を見逃さずに処理することが可能です。
期限付きのタスクは自動でカレンダーに登録し、適切なタイミングで通知を送ることで、作業効率がさらに向上するでしょう。

ルーティンワークでリソースを取られている企業は、AIエージェントの導入で課題を解決できる可能性があります。

マーケティングや営業活動のデータ分析

マーケティングや営業活動のデータ分析にも活用可能です。

AIエージェントは、人間では処理が難しい膨大な情報をリアルタイムで解析してくれます。
例えば、ユーザーの購入履歴や行動パターンを分析し、より良い成果が出るように適切な施策を提案します。

営業活動においても問い合わせ履歴や商談の進捗状況を整理し、次に取るべき行動の提示が可能です。
どのタイミングでアプローチすべきか、どのユーザーを優先的に対応すべきかといった複雑な判断がスムーズになることで、成約率の向上が期待できます。

医療分野での診断サポート

AIエージェントは、医療現場での診断サポートツールとしても活用されています。
これまでの医療向けAIは、医師の質問に対して情報を提供する役割が中心でした。
しかし、現在のAIエージェントは診療支援の範囲を広げ、患者対応や業務効率化にも貢献できるようになっています。

例えば、診察予約の管理を自動化し、患者の症状や希望に応じて医師のスケジュールを調整する機能があります。
問い合わせ対応もでき、治療方針に関する基本的な説明や診察に必要な準備事項の案内も可能です。
保険の適用範囲の確認や、過去のカルテから必要な情報をすぐに参照できる機能を持つタイプもあります。

金融業界での資産管理支援

AIエージェントは、金融業界の資産管理支援にも活用されています。

これまで個々のユーザーに合ったアドバイスを行うためには、多くの時間と労力が必要でした。
しかし、AIエージェントの登場でユーザーの資産状況やリスクを自動で分析すれば、適切な金融商品や投資戦略の提案がしやすくなります。

さらに、重要な商談やミーティング前には、関連ユーザーの過去の取引内容を整理して必要な情報をひとまとめにする機能も備えています。
時間がかかる情報整理の作業も、AIエージェントが自動で処理することで、担当者は本来の業務に集中しやすくなるでしょう。

自動運転技術の開発

AIエージェントは、自動車業界の自動運転技術の開発にも貢献しています。
例えば、車の走行データをリアルタイムで解析し、異常があれば運転者に通知するのもその役割の一つです。
修理やメンテナンスをしなければならない部分が自動で特定できれば、走行中の故障や事故のリスクを未然に防げます。

また、ディーラーや修理工場の販促施策にもAIエージェントが活用されています。
ターゲットのニーズに合った施策を考える際、AIの支援を活用すれば、本来分析作業などにかかっていた時間を削減できるでしょう。

AIエージェントが抱える3つの課題

AIエージェントは業務効率化に役立つ技術ですが、以下のような課題が懸念されます。
効率的に運用するためにも、事前にどのような点に注意すべきなのか理解しましょう。

• 学習データの質によって回答精度が左右される
• 個人情報や機密情報の漏えいリスクがある
• 運用体制を整える必要がある

学習データの質によって回答精度が左右される

AIエージェントは過去のデータを基に判断を下しますが、学習する情報の質が低いと回答精度が落ちてしまう可能性があります。
ユーザーのニーズに応えられるよう、学習データに含まれる情報の出所には細心の注意を払いましょう。

またAIに全てを任せるのではなく、人間が定期的にデータを見直し、必要に応じて修正や更新を行う運用体制を整えることも欠かせません。
誤った情報を学習した場合、誤解を招く内容を回答するリスクがあるため、運用側の管理は不可欠です。

個人情報や機密情報の漏えいリスクがある

AIエージェントは業務の効率化に貢献する一方で、個人情報や機密情報の漏えいリスクも持っています。
特にユーザーデータや社内の重要な情報を扱う場合は、セキュリティ対策をしっかり行いましょう。
悪意のある第三者の不正アクセスやハッキングにより、ユーザーの個人情報が抜き取られる可能性があるためです。

個人情報の流出は、企業の信頼低下につながります。
必要に応じてデータを暗号化したり、アクセス権限を適切に設定したりしましょう。

運用体制を整える必要がある

AIエージェントを導入する際は、事前に運用体制を整える必要があります。
継続的にメンテナンスやデータの更新を行い、運用の最適化を図ることで導入効果を感じられるようになるためです。

例えば、回答の精度が落ちてきた場合、学習データの見直しや改善が必要です。
また、業務フローに変化があれば、AIの設定を見直さなければなりません。
しかし、細かなシステムの調整には専門的な知識が必要です。
社内に専門知識を持つ人材が確保できない場合は、特別な知識がなくても調整できるプラットフォームを使ったり、外部にサポートを依頼したりすると良いでしょう。

AIエージェントを効率的に運用するコツ

AIエージェントを効率的に運用するコツは、以下の通りです。

• 導入前に目標を設定する
• 質の良いデータを収集する
• ユーザー目線で開発する
• AIエージェントと既存システムを連携させる
• 継続的な改善を前提に運用する

導入前に目標を設定する

AIエージェントを効果的に活用するには、導入前に明確な目標を設定しましょう。

目的が定まっていないまま導入すると、期待した成果が得られず業務改善につながらない可能性があります。
どのような業務に導入し、どのような課題を解決したいのかを具体的に定めることで、導入効果を得やすくなります。

例えば、人事業務の効率化を目的とするなら「応募書類の選考や面接日程の調整をAIが行い、社員の残業時間を〇時間短縮する」などです。
目標を定め、計画的に運用しましょう。

質の良いデータを収集する

AIエージェントの精度を高めるためにも、質の良いデータを収集しましょう。
学習データに誤りや偏りがあると、ユーザーに間違った回答を提供してしまうリスクがあるためです。
特に医療や金融などの分野で誤情報を伝えてしまうと、ユーザーの健康や財産に重大な影響を及ぼす可能性があるため注意しましょう。

また、必要な情報を過不足なくAIに学習させるのもポイントです。
例えば、ユーザーの過去の問い合わせデータや購入履歴を正確に伝えることで、より信頼性の高い回答や提案ができるようになります。

ユーザー目線で開発する

AIエージェントの開発プロセスでは、ユーザーが使いやすい仕組みになっているかを考慮しましょう。
ユーザーが直感的に操作でき、求めている情報やサポートをスムーズに得られる設計でなければ、十分な効果を発揮できない可能性があります。

また、回答のスピードや処理の正確性も、高品質なUX（ユーザーエクスペリエンス）に直結する要素の一つです。
ユーザーの視点を取り入れつつ実際の運用環境に合わせて設計することで、より実用的なAIエージェントを構築できます。
導入前にテストを実施し、ユーザーが迷わず操作できるかを確認しましょう。

AIエージェントと既存システムを連携させる

AIエージェントの効果を得るには、必要に応じて既存のシステムと連携し、業務の流れにスムーズに組み込むことがポイントです。
独立したシステムとして運用するのではなく、社内のデータベースや業務アプリケーションと統合することで、より実用的な環境を構築できるためです。

例えば、カスタマーサポートのAIエージェントと顧客管理システムを連携させれば、過去の問い合わせ履歴を参照しながら対応できるようになります。
また、経理システムや人事システムと統合すれば、経費精算や勤怠管理の自動化が進み、業務の効率化につながるでしょう。

異なる役割を担うシステムと連携することで、情報の受け渡しもスムーズになり社内の生産性が向上します。

継続的な改善を前提に運用する

AIエージェントの精度を維持するには、システムの継続的な改善が不可欠です。
一度導入しただけでは業務の変化やユーザーのニーズに適応できず、十分な効果を発揮できない場合があります。
定期的にAIのパフォーマンスを確認し、必要に応じて調整を行いましょう。

具体的には、ユーザーのフィードバックを収集し、どの回答が適切であったかを分析することで、より的確でニーズに合った対応が可能となります。
業務にやり方に変更があった、新たなエビデンスが見つかった際は、その都度学習データを変更して誤情報の提供を防ぎましょう。

業務の状況に合わせて柔軟に改善を加えながら運用することで、長期的に効果を発揮できるAIエージェントを構築できます。

AIエージェントによる業務効率化で社内の生産性を向上しよう

AIエージェントはさまざまな業界で活用が進んでおり、業務の自動化や効率化を実現するツールとなっています。
単に質問に回答するだけでなく、状況に応じて適切な判断を下すため、社員の業務負担の軽減や作業のスピード向上に大きく貢献するのが特長です。
AIエージェントで業務の効率化を実現しながら、より生産性の高い社内体制を構築しましょう。

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直感的な操作で生成AIサービスの開発やカスタマイズが可能なため、業務の自動化や効率化をスムーズに進められます。

また、多種多様なLLMや既存システムとも連携できるため、業務フローを大きく変えずに導入が可能です。
「使い慣れたシステムと組み合わせて使いたい」「社内の業務改善を行いたい」とお考えの企業担当者の方は、ぜひお気軽にご相談ください。

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