AIエージェントと生成AIの違いとは？　使い分け方と組み合わせるメリットを解説

「AIエージェントと生成AIは何が違うのだろう」と疑問をお持ちの方もいるのではないでしょうか。両者は業務効率化に役立つ技術ですが、AIエージェントは目標達成に向けて自律的に行動し、生成AIは指示に応じてコンテンツを生成する役割を担うのが一般的です。

近年は生成AIの普及に伴い、より高度な業務自動化を実現する手段としてAIエージェントへの注目も高まっています。

本記事では、それぞれの仕組みや違い、使い分け方、組み合わせるメリット、導入時の注意点について解説します。AIを使って業務効率化を推進したいとお考えの方は、ぜひ参考にしてみてください。

そもそもAIエージェントとは？

AIエージェントとは、目標達成に向けて自律的に判断・行動しながらタスクを遂行するAIです。近年は業務自動化への期待から注目が高まっています。まずはAIエージェントの仕組みや特徴、従来のチャットボットとの違いを見ていきましょう。

AIエージェントの仕組みと特徴

AIエージェントの大きな特徴は、与えられた目標を達成するために自ら計画を立て、実行し、結果を評価しながら行動できる点です。多くの場合はLLM（大規模言語モデル）を中核に、環境認識、推論・意思決定、行動実行を繰り返します。

例えば、問い合わせ対応では内容を分析した上で必要な情報を収集し、適切な回答を作成できます。また、Web検索やAPI、データベースなどの外部ツールとも連携可能です。ユーザーが都度指示しなくても複数の工程を処理できるため、業務自動化の手段として注目されています。

AIエージェントは単一のタスクだけではなく、複数のタスクを連携させながら処理できる点も特徴です。例えば、情報収集後に分析を行い、その結果を基にレポート作成まで実施することもできます。

従来のチャットボットとの違い

従来のチャットボットは、事前に登録したQ&Aやルールに基づいて回答する仕組みが一般的です。そのため、想定外の質問や複雑な業務への対応は難しい場合があります。

一方、AIエージェントはLLMの推論能力を活用し、状況に応じて計画・実行・評価を繰り返します。FAQへの回答だけではなく、情報収集や業務実行まで担える点が特徴です。例えば、社内ヘルプデスクやカスタマーサポートでは、問い合わせ対応に加えて必要な処理まで実行できます。ただし、従来型チャットボットも定型的な問い合わせ対応では有効であり、用途に応じた使い分けが重要です。

そもそも生成AIとは？

生成AIとは、ユーザーの指示に応じて文章や画像などのコンテンツを生成するAI技術です。ChatGPTの登場をきっかけに企業での活用が広がりました。まずは生成AIの仕組みや特徴、得意な業務について見ていきましょう。

生成AIの仕組みと特徴

生成AIは、大量のデータを学習したAIモデルを活用し、ユーザーのプロンプトに応じて新しいコンテンツを生成する技術です。文章生成ではLLM（大規模言語モデル）、画像生成では拡散モデルなどが利用されています。

生成できる内容は、テキスト、画像、音声、動画、プログラムコードなどさまざまです。既存情報を検索するだけではなく、新たなコンテンツを作り出せる点が特徴といえるでしょう。

一方、基本的にはユーザーの指示に応じて応答する仕組みであり、自律的に複数のタスクを継続して実行する用途には向いていません。

主な種類と得意な業務

生成AIにはさまざまな種類があり、用途によって得意分野が異なります。代表的な種類は以下の通りです。

• 会話型AI
• 文章生成AI
• 画像生成AI
• 動画生成AI
• コード生成AI

業務では、要約や翻訳、メール作成、議事録作成、アイデア出しなどに活用されています。また、社内FAQの回答作成や情報整理、マーケティング施策の立案支援にも役立ちます。

近年はテキストと画像を同時に扱えるマルチモーダルAIも登場しました。生成AIは業務全体を自動化するというより、個別業務や知的作業を効率化する用途に適しています。

AIエージェントと生成AIの違いとは？

AIエージェントと生成AIは、どちらもAI技術を活用した業務支援ツールですが、役割や目的が異なります。両者は競合するものではなく、相互に補完し合う関係です。ここでは、役割や自律性、外部システムとの連携といった観点から違いを見ていきましょう。

役割と目的の違い（行動型 vs 応答型）

AIエージェントと生成AIの最も大きな違いは、目指すゴールにあります。AIエージェントは目標達成や問題解決を目的とする「行動型」のAIです。一方、生成AIは文章や画像などのコンテンツを生成する「応答型」のAIといえます。

例えば、出張手配を例に考えてみましょう。生成AIは出張計画の提案や移動手段の候補提示を行います。一方、AIエージェントは出張条件を基に情報を収集し、予約手続きまで支援できる場合があります。

問い合わせ対応でも同様です。生成AIは回答文の作成を得意としますが、AIエージェントは回答に加え、必要なシステム処理や手続きまで進められます。なお、AIエージェントの多くは内部で生成AIを活用しており、両者は対立する技術ではありません。

自律性とタスク実行能力の違い

生成AIは、ユーザーから与えられたプロンプトに応じて回答やコンテンツを生成します。そのため、作業を進める際は人間が都度指示を出す必要があります。

一方、AIエージェントは目標達成に必要な工程を自ら分解し、計画・実行・評価を繰り返しながらタスクを進めることが可能です。例えば、問い合わせ内容の分析から関連情報の収集、回答作成、結果確認までを一連の流れとして処理できます。

この自律性の高さが、AIエージェントが注目される理由の一つです。特に複数工程にまたがる業務やワークフロー自動化では大きな効果が期待できます。ただし、重要な意思決定や承認業務では、人間による監督や確認が必要です。

入出力の仕組みと外部ツール連携の違い

生成AIは、入力された情報を基にコンテンツを生成する仕組みです。近年はRAGやプラグインによって外部情報を参照できるようになりましたが、基本的には回答や生成結果を返すことが主な役割となります。

一方、AIエージェントは外部環境との双方向のやり取りを前提としています。Web検索やAPI、社内データベース、CRM、ERPなどと連携し、必要な情報を取得しながら業務を進めることが可能です。

例えば、顧客情報を取得して回答内容を最適化したり、社内システムへデータを登録したりできます。リアルタイムで情報を更新しながら行動できる点は、生成AIとの大きな違いといえるでしょう。

AIエージェントは情報を生成するだけではなく、その情報を活用して実際の業務を進められることが特徴です。

AIエージェントと生成AIを組み合わせてできること

AIエージェントと生成AIは、それぞれ異なる強みを持つ技術です。AIエージェントが計画や実行を担い、生成AIがコンテンツ生成を担うことで、単独利用よりも高い効果が期待できます。ここでは、両者を組み合わせた具体的な活用例を紹介します。

対話の高度化と顧客対応の改善

AIエージェントと生成AIを組み合わせることで、顧客対応の品質向上と効率化を両立しやすくなります。AIエージェントは顧客情報や過去の問い合わせ履歴、対話の文脈を管理し、生成AIはその情報を基に自然で分かりやすい回答を作成します。

例えば、コールセンターやカスタマーサポートでは、顧客ごとの状況に応じた回答をリアルタイムで提供できます。過去の購買履歴や対応履歴を踏まえたパーソナライズ対応も可能です。

その結果、オペレーターの負担軽減や対応品質の向上につながります。ただし、複雑なクレーム対応などでは人間との連携が欠かせません。

データ収集から意思決定までのサポート

AIエージェントは複数のシステムから必要なデータを収集し、整理する役割を担います。一方、生成AIは収集した情報を分析し、要約や提案として分かりやすく整理することが可能です。

例えば、営業データや市場動向、顧客情報を集約し、営業戦略やマーケティング施策の検討材料を作成できます。また、BIツールや経営ダッシュボードと連携することで、レポート作成や会議資料作成の効率化にも役立つでしょう。最終的な経営判断は人間が行う必要がありますが、意思決定に必要な情報を迅速に整理できる点は大きなメリットです。

複数部門に分散したデータを横断的に活用できるため、情報収集にかかる時間の短縮にもつながります。

クリエイティブ作業や業務プロセスの自動化

AIエージェントと生成AIを組み合わせることで、コンテンツ制作から業務実行までの流れを効率化することが可能です。AIエージェントはタスク管理や進捗管理を行い、生成AIは文章作成や資料作成、デザイン生成などを担当します。

例えば、マーケティング施策では、AIエージェントが制作スケジュールを管理し、生成AIが記事案や提案資料を作成できます。また、ソフトウェア開発ではコード生成やテスト支援にも活用可能です。人間が細かな指示を繰り返さなくても業務を進めやすくなりますが、生成物の品質確認や最終承認は人間が行う必要があります。

ビジネスでAIエージェントを活用するメリット

AIエージェントは、単なる業務効率化ツールではありません。業務自動化や顧客対応の高度化を実現し、生産性向上や人手不足対策にも貢献します。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について解説します。

複雑な業務の自動化と効率化

AIエージェントは、定型業務だけではなく複数工程にわたる業務の自動化にも対応できます。情報収集や分析、判断、実行までを一連の流れとして処理できるためです。

例えば、営業活動では顧客情報の収集から提案資料作成までを支援できます。また、問い合わせ対応や経費精算、購買申請などの業務でも活用可能です。複数システムを横断して処理できるため、業務の属人化防止やヒューマンエラーの削減にもつながります。その結果、従業員は反復作業から解放され、より戦略的な業務に集中しやすくなるでしょう。

顧客満足度（CX）や従業員満足度（EX）の向上

AIエージェントは、顧客体験と従業員体験の両方を向上させる可能性があります。顧客対応では、過去の問い合わせ履歴や利用状況を踏まえたパーソナライズ対応が可能です。迅速かつ的確な回答によって、顧客満足度の向上が期待できます。

社内では、ヘルプデスクや契約関連業務、各種申請手続きの支援にも活用されています。情報システム部や総務、人事への問い合わせ負担を軽減できるためです。ナレッジ共有や社内FAQの活用も進みやすくなります。ただし、高度な判断を伴う対応では人間との連携が重要です。

24時間365日の安定した稼働

AIエージェントは、人間の勤務時間に左右されず業務を継続できます。深夜や休日でも問い合わせ対応や監視業務を行えるため、サポート体制の強化に役立つでしょう。

例えば、ECサイトの顧客対応やITシステムの監視業務では、24時間体制での対応が求められる場合があります。また、グローバル企業では時差を気にせず多言語対応を行える点もメリットです。人手不足が課題となる企業にとって、有効な選択肢の一つといえます。ただし、安定運用には適切な監視体制や保守運用の仕組みが欠かせません。

繁忙期や問い合わせ件数が急増するタイミングでも対応品質を維持しやすい点は大きなメリットです。

AIエージェントと生成AIの使い分け方

AIエージェントと生成AIは、それぞれ得意とする領域が異なります。重要なのは、どちらを選ぶかではなく、業務内容に応じて使い分けることです。ここでは、生成AIとAIエージェントが活躍しやすい代表的な業務を紹介します。

単発のコンテンツ作成には「生成AI」

生成AIは、文章や画像などのコンテンツ生成を得意としています。プロンプトを入力するだけで短時間で結果を得られるため、スポット的な業務や知的作業の支援に適しています。

例えば、ブログ記事のたたき台作成や長文の要約、翻訳、メール文面作成、議事録作成などに活用可能です。マーケティング施策のアイデア出しや資料作成、コード生成の補助にも役立つでしょう。一方で、生成AIの出力には誤情報が含まれる場合があります。そのため、事実確認や品質確認は人間が行うことが前提です。

連続したタスクやシステム連携には「AIエージェント」

AIエージェントは、継続的なタスク処理や業務フローの自動化を得意としています。複数のシステムと連携しながら、自律的に業務を進められる点が特徴です。

例えば、CRMやERPと連携した顧客情報の更新、営業活動の支援、社内システムへの登録作業などに活用できます。また、カスタマーサポートの自動化やITヘルプデスク業務にも導入が進んでいます。業務プロセス全体の最適化や人手不足対策にも貢献するでしょう。

ただし、運用ルールの設計や重要な意思決定、最終承認は人間が担う必要があります。

AIエージェント導入時の注意点と課題

AIエージェントは多くのメリットをもたらす一方で、セキュリティや情報精度、導入コストなどの課題も存在します。導入効果を高めるためには、技術選定だけではなく運用体制やガバナンスの整備も重要です。ここでは、主なリスクと対策について解説します。

情報漏えいやセキュリティのリスク

AIエージェントは、社内システムやデータベースにアクセスしながら業務を実行します。そのため、機密情報や個人情報を扱う場合には、不正アクセスや情報漏えいへの対策が欠かせません。

これはAIエージェント特有の課題ではなく、従来のシステム運用でも重要視されてきたテーマです。しかし、AI活用によってアクセス範囲が広がるため、より慎重な管理が求められます。具体的には、アクセス権限の最適化やデータ暗号化、多要素認証の導入が有効です。また、操作ログの取得や監査体制の整備、ゼロトラストの考え方を取り入れた運用も重要になります。

ハルシネーション（誤情報）への対策

AIエージェントや生成AIは、事実とは異なる情報を生成する場合があります。この現象はハルシネーションと呼ばれ、学習データの偏りや情報不足などが原因になることがあります。

そのため、AIの出力を無条件に信用するのではなく、検証プロセスを設けることが重要です。例えば、社内データベースと連携するRAGを活用することで、情報精度の向上が期待できます。

また、重要な業務では承認フローを設け、人間が最終確認を行う体制が必要です。ヒューマン・イン・ザ・ループの考え方を取り入れることで、リスクを抑えながら活用しやすくなるでしょう。

専門知識の必要性と導入コスト

AIエージェントを導入する際は、業務設計やシステム連携に関する知識が求められます。また、導入後も運用や保守に一定のコストが発生するため、事前の計画が重要です。

そのため、最初から大規模導入を目指すのではなく、PoC（概念実証）を通じて効果を検証する方法が推奨されます。まずは問い合わせ対応や情報検索など、小規模な業務から始めるとよいでしょう。近年はDifyのようなノーコード・ローコードツールも登場しており、開発負担を抑えながら構築できる環境が整いつつあります。ROIを意識しながら段階的に導入を進めることが成功のポイントです。

また、導入前には対象業務の整理や効果測定の指標設定も重要です。事前にKPIを設定しておくことで、導入後の成果を評価しやすくなります。

AIエージェントと生成AIをうまく活用して業務効率化を図ろう

AIエージェントと生成AIは、それぞれ異なる役割を持つAI技術です。文章作成や要約、アイデア出しなどの単発業務には生成AIが適しています。一方、複数システムを横断する業務自動化や継続的なタスク実行にはAIエージェントが有効です。両者を組み合わせることで、業務効率化や生産性向上につながる可能性があります。

AI活用が企業競争力に影響を与える中、自社の課題に応じた導入方針を検討することが重要です。まずは小規模な業務改善から始め、効果を検証しながら活用範囲を広げるとよいでしょう。

AIエージェントや生成AIの導入を検討している場合は、ノーコードでAIアプリやAIエージェントを構築できるDifyも選択肢の一つです。DifyはGPTやGeminiなど複数のLLMに対応しており、RAG構築や外部システム連携にも対応しています。

TDSE株式会社はDifyの公式販売・構築パートナーとして、環境構築からAIアプリ開発、技術伴走支援、研修まで総合的にサポートしています。自社でのAI活用や業務自動化を検討している方は、まずは資料請求やお問い合わせを通じて情報収集してみてはいかがでしょうか。自社業務に適したAIエージェントや生成AIの活用方法を検討したい方は、TDSE株式会社へご相談ください。

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