AIエージェントとは何か。仕組み、事例など徹底解説

AIエージェントとは、目的に向かって自ら判断し、行動するAIです。

従来のAIが人の指示に応じて回答や作業を行うのに対し、AIエージェントは与えられたゴールをもとに必要な情報を集め、最適な手順を考え、業務を自動または半自動で進めます。

「生成AIと何が違うのか」「自社の業務にどう活用できるのか」「人の仕事はどこまで任せられるのか」と疑問に思う方も多いでしょう。

AIエージェントを活用すれば、問い合わせ対応や営業活動、マーケティング、経費精算などの定型業務を効率化し、人はより創造的で付加価値の高い仕事に集中しやすくなります。

本記事では、AIエージェントの仕組みや生成AIとの違い、主な種類、活用メリット、導入時の課題などをわかりやすく解説します。

AIエージェントとは？｜生成AIとの違い

AIエージェントとは、目的に向かって自ら考え、判断し、行動するAIです。

平易な言葉で言えば、「指示された作業を返すAI」ではなく、「与えられた目的を達成するために動くAI」といえるでしょう。

AIと聞くと、知りたいことや困っていることに答えてくれるチャットボット、データに基づいて将来を予測する「予測AI」、画像・映像・文章などを作る「生成AI」を思い浮かべるかもしれません。

これらのAIに共通しているのは、基本的に「人の指示が起点」になることです。人が質問したり、命令したりしなければ、AIは答えを返したり、コンテンツを作ったりできません。

2024年に大きな注目を集めた生成AIも、活用範囲はあくまで限定的です。生成AIは、文章や画像、音声、動画などのコンテンツを作ることに強みがあります。

一方で、業務全体を理解し、必要な手順を考え、外部ツールと連携しながら行動することは得意ではありません。

生成AIとAIエージェントの違いを整理すると、以下のようになります。

項目	生成AI	AIエージェント
主な役割	文章・画像・音声・動画などのコンテンツを生成する	目的達成に向けて自律的に判断・行動する
行動の起点	人の指示や質問	人が与えた目的やゴール
得意なこと	情報整理、文章作成、アイデア出し、画像生成など	データ収集、推論、タスク実行、外部システムとの連携など
業務での位置づけ	作業を補助するAI	業務プロセスを支える“代理人”のようなAI
実行できる範囲	単一タスクが中心	複数のタスクを組み合わせた業務プロセスまで対応
人の関与	その都度、指示や確認が必要	目的を与えれば、自動または半自動で行動する

つまり、生成AIが「作るAI」だとすれば、AIエージェントは「動くAI」です。

仕事の現場で考えると、その違いはさらにわかりやすくなります。従来型のAIや生成AIは、人の指示をもとに単一のタスクをこなす存在です。

たとえば、必要な情報を探したり、文章を作成したり、経費精算アプリを呼び出したりすることができます。ただし、その先の作業は人が進める必要があります。

一方、AIエージェントは「今月の経費を提出して」と目的を与えれば、経費精算ツールを立ち上げ、必要なデータや領収書を探し、所定のフォーマットに入力するところまで進められます。

人は内容を確認し、必要に応じて修正して提出するだけでよくなるのです。

このように、AIエージェントは「単一のタスク」をこなすAIではありません。求められる結果から逆算し、必要な手順を考え、業務プロセスをカバーするAIです。

人がその都度細かく指示を出さなくても、目的に向かって自律的に動ける点に大きな特徴があります。ここが、AIエージェントが「次世代型AI」と言われる理由です。

経済産業省の「未来人材ビジョン」では、テクノロジーによって日本の労働人口の49%が将来自動化される可能性があると予測しています。

その自動化を支える重要な技術のひとつが、AIであり、AIエージェントです。

ルーティンワークや非創造的な仕事をAIエージェントに任せられるようになれば、人はより創造的で付加価値の高い仕事に集中できます。

労働力という企業にとって重要な経営資源の使い方を、根本から見直す機会が訪れているのです。この変化をリスクと捉えるのか、チャンスと捉えるのか。

経営者にとって、その判断は今後ますます重要になるでしょう。AIエージェントは、「産業革命」ならぬ「労働力革命」をもたらす可能性を秘めています。

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AIエージェントの仕組みとは？

AIエージェントは、目的を達成するために「知覚」「推論」「行動」「学習」の4段階で動きます。

人が細かく指示を出さなくても、必要な情報を集め、最適な行動を判断し、実行後の結果をもとに改善していく仕組みです。

ステップ	概要
知覚	テキスト、音声、画像、映像などのデータを収集し、現在の状況を把握する
推論	集めたデータを分析し、目的達成に向けて最適な行動を判断する
行動	判断した内容に基づき、問い合わせ対応や処理の実行、必要に応じた人への引き継ぎを行う
学習	実行結果やフィードバックをもとに改善し、次回以降の精度を高める

知覚（環境認識、状況把握）

AIエージェントは、データを収集することから始めます。テキストや音声、映像・画像など構造化、非構造化を問わず、データを収集。目的達成のための現状をとらえます。

推論（情報収集、意思決定）

機械学習モデルを使用して、収集したデータを分析。最適な行動を決めます。このプロセスは、AIエージェントが過去の経験から学び、時間の経過とともに応答を洗練する力によって強化されます。

行動

推論で得た決定をもとに、必要なアクションを実行します。具体的には、顧客の問い合わせへの対応、リクエストの処理、または複雑な問題を人間にエスカレーションすることなど。実行はシームレスかつ効率的に設計されているため、迅速で正確。人のような「ムラ」があありません。

学習

AIエージェントは継続的に学習し、アルゴリズムを改良して精度と有効性を向上させます。 ナレッジベースを更新し、フィードバックを活用して今後のやり取りを改善します。この継続的な学習機能で、AIエージェントはビジネス環境が変化しても、効果的かつ適切であり続けることができます。

AIエージェントの種類（タイプ）は？

では、AIエージェントにはどのような種類があるでしょうか。AIエージェントは日々進化しており、またさまざまな定義の仕方がありますが、ここでは主に8種類を紹介します。

・ルールベース型エージェント

事前に設定されたルールや条件に基づいて動作するAIエージェントで、応用が聞きにくいが、限られた特定のタスクに強い特徴があります。

・反射型（リアクティブ）AIエージェント

指示に即座に反応し、最適な行動を選択するAIエージェント。過去のデータを記憶せず、現在の状況に基づいて判断するのが特徴で、囲碁や将棋、チェスなどのゲームで用いられるのがこれに該当します。

・状態ベース型AIエージェント

過去の情報を保持し、環境の変化を考慮しながら行動を決定するAIエージェント。向上や倉庫のロボットなど、高度な意思決定が必要な場面で利用されることが多いです。

・目標指向型AIエージェント

目標達成を目的とし、そのために計画を立て、状況に応じて最適な戦略を取り、自発的に動作するAIエージェント。単なる「反応」ではなく、複数の選択肢の中から最も良い行動を選択します。

・ユーリティリティベース型AIエージェント

単なる目標達成ではなく、「どの選択が最も望ましいか」を評価し、最適な行動を選択するAIエージェント。目標の達成度をスコア化し、最適な選択肢を決定環境の変化に応じた最適化が可能なのが特徴で、ロボット制御やマーケット分析などでの活用に適しています。

・学習型AIエージェント

機械学習を用いて自律的に学習し、環境に適応するAIエージェント。データを学習して継続的に改善、「進化」します。

• 自律型AIエージェント

完全に自律的に判断・行動し、タスクを遂行するAIエージェント。複雑な意思決定も可能で、APIを通じた外部システムとの連携もできます。

・分散型マルチエージェント

複数のAIエージェントが協力し合いながら、目標を達成するシステムで、異なる昨日を持ったAIエージェント協業しながらタスクを実行します、

AIエージェントを活用するメリットは？

こうした能力を持つAIエージェントで得られるメリットをみていきましょう。AIエージェントの活用範囲は多岐にわたるため、その提供領域によって得られる効果はさまざまですが、共通して言えるのは下記の3つです。

効率化とコスト削減

チャットボットなどの従来型AIと異なり、AIエージェントは「タスク」ベースではなく「プロセス」で業務を任せられます。そのため、人が介入する時間が減少して業務の効率化が進み、時間と人的コストを削減できます。

一貫性と精度

AIエージェントは、データに基づいて推論するので、意思決定内容や行動の精度が保たれ、かつ一貫性があり、説得力も備えます。人の場合、属人的で根拠がなく、ムラのある場合がありますが、AIエージェントではそうしたケースはありません。これは顧客満足度の向上や業務の効率化やスムーズな意思決定につながります。

無休稼働

人とは異なり、AIエージェントは24時間無休で動き、疲れを知りません。タイムゾーンや営業時間に関係なく仕事を任せられます。時間を有効活用できるほか、人のように状態や状況によってミスすることもありません。

これらのメリットは具体的にどのようなシーンで享受できるか。営業、マーケティング、カスタマーサービスでみてみましょう。

◆営業

顧客の問い合わせを理解し、人間が仲介することなく適切な対応方法や提案してくれます。また、見込み顧客に対し、過去の商談や取引情報から、どのタイミングでどのようなアプローチをするべきかを導き出し、必要に応じて顧客に案内してくれます。

◆マーケティング

顧客データから、人間が考えたアイデアに基づいてターゲットセグメントの抽出と、一人ひとりに合わせたメールの自動生成・発信を行えます。人間が顧客ごとにメールを作成するのは膨大な時間がかかりますが、AIエージェントと顧客データがあれば、それぞれにあった応答を瞬時にしてくれます。

◆カスタマーサービス

顧客からの問い合わせに対して、在庫確認や発送状況、受け取り店舗の変更などを自律的に確認し注文変更に対応します。CRMの中の情報だけでなく、物流データや店舗の購入履歴なども利用して、顧客の希望通りの対応が可能です。

AIエージェントを活用する際の課題は？

一方で、AIエージェントを導入する際の課題は何でしょうか。大きく3つあります

まずは「データの品質と量」。AIエージェントは大量のデータをもとに学習、判断するため、データの品質と量が不十分だと効果を発揮できません。また、偏ったデータが含まれると公平は判断もできなくなり、正確性に欠けてしまいます。

もう一つが「セキュリティとプライバシー」。AIを活用してビジネスにインパクトを出そうとすればするほど、機密情報を扱う比率は高まります。そうすれば、サイバーアタックからの防御や人的ミスの撲滅といったセキュリティ対策は必要不可欠であり、個人情報を扱う場合はプライバシーにも配慮する必要があり、その知識も必要です。

各国の政府機関はAIに関する法規制を設け始めており、それに準拠するためのガバナンスも構築しなければなりません。

3つ目は「説明責任」。AIがなぜ、その回答を導きだしたのか。どのファクトデータを使って、どのように思考したのかがわからなければ、AIエージェントの行動を信用できません。「ブラックボックス」をいかに防ぐかも重要な課題です。

AIの専門家はどうみている？

AIエージェントに対して、テクノロジー業界のAI専門家の注目も高まっています。AI関連の人材育成や経営コンサルティングサービスを提供するCynthialy株式会社の國本知里代表取締役は、こうコメントしています。

「2025年はAIエージェント元年。AIエージェントは情報検索や意思決定支援に留まらず、プロセスの自動化や問題解決の推進まで担える点で『社員と変わらない存在』になっていくでしょう。

今まで生成AIの課題は、こちらから問わないと何もやってくれないという受動性。一方、AIエージェントは与えられたゴール（例えば顧客の問題解決、セールスプロセスの最適化、内部オペレーションの改善）に向け、外部システムとの連携やタスク管理を能動的に行い、段階的に目標達成に近づく言わば「自律的な存在」です。

例えば、営業担当者向けには、顧客データを自動分析して次のアクションを提案し、必要な資料を自動生成することで、営業プロセス全般を強力にサポートできます。

カスタマーサポートでは、顧客問い合わせに対し、過去のケースやナレッジベースと連携しながら、能動的に解決策を提示し顧客満足度を高めることができます。

ですが、AIエージェントが機能するのは、あくまでデータが整った環境。データを整備した企業はAIエージェント活用を成功させる一方、データが整備されていない企業のAIエージェント導入は失敗します。どれだけAIのために環境を整えていけるのか、AIに合わせた働き方・整備が必要となるでしょう」。大きな期待とデータの重要性を語っています。

また、トヨタコネクティッド株式会社の川村将太・AI統括部戦略室Executive AI Directorは、こうみています。

「AIエージェントには非常に可能性を感じています。単なる質問応答の枠を超え、多様な課題に対してゴールを理解し、自ら最適なプロセスを選び出す存在へと進化しつつあります。今までのAIは、『人間が求めたことに答える』ものが多いですが、AIエージェントは『人間が設定した目標に対し、その達成のための道筋を自ら計画し実行する』自律性を備えています。これにより、組織は単なるツールにとどまらず、業務そのものを見直し価値創造の在り方を再定義する流れとして着目しています。

活用範囲は幅広く、顧客サポートやインサイドセールス、データ分析、プロジェクト管理、AIキャラをつかったゲームプレイ構築など。加えて、エージェント同士が交渉・協力する『マルチAIエージェント』に発展すれば、組織横断的な調整や複雑なサプライチェーン管理が容易になり、一層の効率化が進むでしょう。

時間や人的リソースを大幅に削減することで、人間はより創造性や付加価値の高い業務に集中し、新たなビジネスモデルやサービス開発へと注力できるプレイヤーが現れ始めるはずです。

また、Vertical AI SaaS(≒業界特化型の垂直型AIエージェントを前提にしたSaaS）は、これまであまりソフトウェアの浸透が進まなかった産業セクターにも、新たな価値提供をもたらしうる。自動化されたアウトプット創出と付随サービスの統合で、単なる生産性向上を超えて、顧客の価値創造プロセスそのもののあり方をかえていくでしょう。

この動きは、従来は限定的だった業務プロセスや人件費領域を自動化・最適化することで、顧客あたりの提供価値を従来の数倍以上の規模へ拡大し、CAC（顧客獲得コスト）削減も実現します。結果として、クリーニング店やカイロプラクティック、獣医サービスといった一見小規模な市場でも収益性が高まると言われています。

この進化は、単なるコスト削減策を超え、組織の働き方改革や競争戦略を左右するインパクトであるでしょう。いわば、AIエージェントは人間のパートナーとして機能し、企業は業務を再構築する中で、新たな市場機会を発見するチャンスだと言えます。

また、業務フローそのものが再設計されることで、組織内での人の役割やスキルセットも変化していき、AIマネージメントスキルが問われるでしょう。

Salesforceのアプローチは？

多岐にわたるメリットがあるAIエージェントの開発にSalesforceは今、最も力を注いでいます。

「Agentforce（エージェントフォース）」というAIエージェントを動作するためのプラットフォームを開発。営業やマーケティング、カスタマーサービス、コマースなどあらゆる顧客接点アプリケーションで自律的に動作するAIエージェントを標準機能として提供するほか、顧客がノーコード／ローコードで自社に適したAIエージェントを作り出すことができます。

SalesforceのCRMを使っていれば、一からAIエージェントのためにシステムを開発することなく、今の環境を生かしながらスピーディにAIエージェントのメリットを享受できるのです。

AIエージェントの能力を生かすために最も重要なものはデータ。ビジネスにおいて最も必用不可欠なデータは顧客情報です。

「A社にアプローチしたいからそのための提案書を作って」というプロンプトに対し、顧客の属性情報や取引実績、商談情報などのデータと連携したAIエージェントと、インターネット上だけのデータを参照するAIエージェントでは、その精度は歴然なことは言うまでもありません。

Salesforceはこの顧客情報管理、CRMにおいて25年の開発実績があり、世界No.1のシェアを誇るテクノロジーカンパニーです。CRMとAIを最も有機的に融合でき、AIエージェントの活用を強力に推進します。

NTTテクノクロス株式会社のビジネスイノベーション事業部第四ビジネスユニットプリンシパルエバンジェリストで、Salesforceユーザーグループ役員会幹事長を務める鈴木貞弘氏は、Agentfotrceの活用メリットとしてコンタクトセンターを例にこう話しています。

「コンタクトセンター領域においてAgentforceは、ルールベースのBotでは実現できない高次元の自動顧客応対を実現できるのは、間違いありません。

そして、『Einstein for Service』の機能とは異なり、人手を全く介することなく顧客応対が可能となるので、労働力の削減＝新しい労働力を実現できます。

また、単なる問い合わせへの回答だけではなく、例えばSalesforce上で管理されているフィールドエンジニアの空き状況を確認したり、お客様の保守契約内容をベースに新しい修理依頼を起票するなど、さまざまなシーンでの活用が期待できます。

一方で、Agentforceが自律的に行動するためには、トピックとアクションを整備する必要があります。これにはAgentforceをはじめとしたSalesforceの機能を熟知するだけではなく、「どの業務のどのタスクにAgentforceを適用するとROIが最大化できるか」を常に考えながら適用領域を決めていく必要があります。「Salesforce管理者」は、Salesforceと業務のハブとなる役割を担っていますので、「エージェント時代」に求められる期待は大きくなります」

元アップル米本社副社長兼日本法人代表取締役で、現在はAIコンサルティング事業を展開するAI inside 取締役CMO / Inside X 管掌の前刀禎明氏はこう話しています。

「僕自身は、AIトランスフォーメーションのコンサルティング事業を推進していますが、Agentforceは世界でもいち早く”究極のAI体験”を可能にしていくUIとUXを備えたエンタープライズプラットフォーム。まだまだ複雑なAIが使われている企業のAI活用の現場で、極限までシンプルにしていくことがビジネスの成長を生み出すでしょう。人々がさらに進化できる機会を創造する存在になってほしい」

「労働力革命」となるSalesforceのAIエージェント

Chat GPTの登場によって生成AIに衝撃を受けたビジネスパーソンも多いと思いますが、ステージはすでにAIエージェントの時代に入っています。今が「労働力革命」の時。SalesforceのAIエージェント、Agentforceにぜひ触れてみてください。