AIエージェントと生成AIの違いとは？　業務の活用事例や注意点を解説！

ChatGPTをはじめとする生成AIの活用が広がる中、次世代の技術としてAIエージェントが注目を集めています。
しかし、「AIエージェントとは何か？」「生成AIとはどのように違うのか？」「どのような業務に活用できるのか？」といった疑問をお持ちの企業担当者の方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から実践的な活用例まで、分かりやすく解説します。
導入によって期待できる効果や注意すべきポイントについても詳しく説明しますので、ぜひ参考にしてください。

AIエージェントとは？

AIエージェントとは、複数のAI技術を組み合わせることで、自律的にタスクを遂行する高度なシステムです。

このシステムは、ユーザーである人間の指示を受けながら、設定された目標に向かって行動する能力を持ちます。
そのため、AIエージェントを活用することで、ビジネスや日常生活のさまざまな場面で、業務効率化や意思決定のサポートが可能です。

具体的な活用例としては、スマートスピーカー、AIアシスタント、カスタマーサポート、マーケットデータ分析などが挙げられます。
AIエージェントは、企業や個人が効率的かつ最適な行動をとるための重要なツールとなっています。

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AI技術ですが、その目的と機能は異なります。

両者の主な違いは、AIエージェントが「能動的」であるのに対し、生成AIは「受動的」である点です。

AIエージェントは、設定された目標を達成するために、自律的にタスクを遂行します。
一方、生成AIはユーザーからの指示に従って、文章や画像などの新しいコンテンツを作成します。

従って、定型的な業務を自動化したい場合にはAIエージェントが、個別の指示内容に合わせて文章や画像の作成をしてほしい場合には生成AIを使用するのがおすすめです。

例えば、カスタマーサポートをAIで効率化する場合、AIエージェントがユーザーの問い合わせ内容を分析し、適切な対応文章の作成を生成AIに指示するといった連携が考えられます。

目的に応じて適切なAIを選び、それぞれの強みを生かして使い分けたり、組み合わせたりすることが重要です。

AIエージェント導入によって期待できる効果

AIエージェントを導入することで、主に以下の効果が期待できます。

• 業務効率化
• コスト削減
• データ解析

業務効率化

AIエージェントは、企業の業務効率を飛躍的に向上させる可能性を秘めています。
その理由は、主に定型・非定型業務の自動化と支援、そして継続的な業務プロセスの最適化の2点です。

まず、AIエージェントはデータ入力やレポート作成といった定型業務を自動化するだけでなく、非定型業務においても従業員をサポートします。
これにより、従業員の負担が軽減され、24時間365日安定した稼働が可能です。

AIエージェントが果たす役割は単純な作業の自動化には留まりません。
過去の処理データやフィードバックを収集・分析し、その結果を基に、より効率的な業務フローを自律的に構築・改善していきます。

コスト削減

AIエージェントの導入により、人件費を中心として運用コストの大幅な削減が実現可能です。
24時間365日の稼働と、継続的な学習による効率向上により、長期的な視点でのコスト削減効果が期待できます。

具体的なコスト削減の施策は次の通りです。

● 人件費の削減
○ 24時間の自動対応
○ 定型業務の完全自動化
○ グローバル対応の効率化

● 運用コストの削減
○ エラー率の低減
○ 処理時間の短縮
○ 品質管理の効率化

AIエージェントによるコスト削減は、単なる人件費削減にとどまらず、業務品質の向上も実現します。
適切に導入することで、企業の経営基盤を強化できるでしょう。

データ解析

AIエージェントは、データ解析の分野に革新をもたらし、企業の意思決定を強力にサポートします。

従来、人間では対応しきれなかった大量のデータでも迅速かつ正確に分析でき、継続的に学習を続けるため、市場の変化や顧客の隠れたニーズをいち早く捉えることが可能です。
さらに、顧客の行動・購買履歴などを詳細に分析することで、顧客ごとに最適化された商品提案やマーケティング施策を展開できます。

特にマーケティングや顧客対応の分野では、これらの強みを生かすことで、効果的かつ効率的な戦略立案が可能です。

AIエージェントの業種別活用例

AIエージェントは以下の場面で主に活用できます。

• カスタマーサービス
• バーチャルアシスタント
• バックオフィス業務

カスタマーサービス

カスタマーサービスにAIエージェントを導入することで、FAQ対応や商品案内を自動化できます。
これにより、24時間365日、迅速なサポートの提供が可能です。
また時間や人員に依存せず常に高品質な対応が提供できる他、過去の顧客データに基づいた、個別最適化された回答も可能です。

具体的には、AIエージェントによるよくある質問への即時回答、ユーザーの関心や購買履歴に応じた最適な商品提案、飲食店・病院・美容院などの予約自動化が挙げられます。

バーチャルアシスタント

AIエージェントを活用したバーチャルアシスタントを導入すると、日常的な業務タスクを自動化し業務効率を大幅に向上させることが可能です。
例えば、社内向けバーチャルアシスタントは、定型的な事務作業を自動化することで、従業員がより本質的な業務に集中できる環境を整えます。

自動化できる具体的なタスクとしては、スケジュール管理やメール管理、タスク管理、議事録の作成などが挙げられます。
これらの業務をAIエージェントに代行させれば、従業員の負担を軽減することが可能です。

バックオフィス業務

バックオフィス業務にもAIエージェント導入が進められています。
バックオフィス業務は、多くの場合ルーティンワークが中心であるため、AIによる自動化で生産性を大幅に高めることが可能です。

具体的には、AIによる注文データの自動入力（入力ミスの削減）、売上データに基づく請求書の自動作成（発行ミスの防止）、領収書データのAIによる自動読み取りと精算処理、勤怠データ分析による給与計算の自動化などが挙げられます。
これにより、ヒューマンエラーを削減し、従業員の負担を軽減することが可能です。

AIエージェントの導入・運用時の課題と注意点

AIエージェントの導入、運用時には次のような課題と注意点が挙げられます。

• 誤った判断・回答のリスク
• プライバシー保護とセキュリティ対策
• 倫理的課題（情報漏えい・意思決定の透明性）
• IT人材に求められる技術の高度化

誤った判断・回答のリスク

AIエージェントには誤った判断・回答のリスクもあります。

AIエージェントは大量のデータを基に業務を遂行しますが、学習データに偏りがあったり、古い情報が含まれていたりすると、不正確な情報を提供する可能性があります。
特に、顧客対応や重要な意思決定においては、AIの誤った出力が企業の信頼性を損なうリスクがあるため、注意が必要です。

このようなリスクを軽減するためにも、以下の対策が求められます。

• AIが使用するデータに偏りがないかをチェック
• 重要な意思決定をAIに任せず、最終的な判断は人間が行う仕組みを構築
• AIの出力結果を定期的に評価し、問題があれば調整・修正を実施

AIエージェントの判断・回答は学習データに依存するため、必ずしも正しいとは限りません。
誤った判断・回答によるリスクを回避するためには、高品質なデータセットの準備と、人間のチェックが不可欠です。

倫理的課題（意思決定の透明性）

倫理的なリスクもAIエージェントを導入する上で留意すべき課題です。

AIの判断が、人間の価値観や倫理観と合わない場合、社会的な問題を引き起こす可能性も否定できません。
そのようなリスクを回避するには、AIの意思決定プロセスを透明化しAIの判断基準や理由を明確に説明できるようにすることが大切です。
特に、金融や人事など、個人の生活に直接影響を与える場面では、その重要性が高まるでしょう。

またAIの学習データに偏りがあると、特定の性別や年齢、人種などに対して差別的な判断をしてしまうことも懸念されます。
学習データの多様性を確保するだけでなく、AIの判断を定期的に評価する必要もあります。

IT人材に求められる技術の高度化

AIエージェントの導入・運用には、高度な技術スキルを持つIT人材が不可欠です。
特に機械学習やデータサイエンス、AIモデルのチューニング（調整）に精通した専門家がいなければ、AIエージェントを適切に活用することは難しいでしょう。

この課題に対応するためには、社内でAI技術を扱える人材を育成することが手段の一つです。
また外部の専門企業と連携したり、ローコード・ノーコードプラットフォームを活用して開発のハードルを下げたりすることも有効な手段となります。

自社の状況に応じて適切な体制づくりを行い、AIエージェントを積極的に活用しましょう。

AIエージェントと生成AIの違いを理解し適材適所で活用しよう

AIエージェントは、企業のデジタル変革を加速させる重要なツールであり、生成AIとは異なり、目標達成のために自律的にタスクを遂行します。
そのため、業務効率化、コスト削減、データ解析など、さまざまな効果が期待できます。

一方で、AIエージェントの導入・運用には、技術的なハードルや運用上の課題も存在することを忘れてはいけません。
特に、AIの精度を向上・維持するためには、専門知識が必要となり、適切なデータの管理やチューニング（調整）が求められます。

ノーコードで生成AIサービスを開発できる「Dify」のようなツールを活用すれば、これらの課題を克服できる可能性があります。

「自社にAIエンジニアがいない」「AIの運用に不安がある」といった企業でも、Difyなら、直感的な操作でスムーズにAIエージェントを導入可能です。
社内ドキュメントや指定のWebページを学習データとして使用でき、Google検索やSlackなどの外部ツールとも連携できます。

AIエージェントの活用に課題を感じている企業担当者の方は、ぜひDifyの導入をご検討ください。

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