AIエージェントとは？生成AIとの違い・仕組み・種類・活用例をわかりやすく解説

更新日

2026年7月29日

確認時点

2026年7月29日時点

「AIエージェント」という言葉を調べると、生成AIの言い換えのように書かれた記事と、完全自律で人間の仕事を代替すると書かれた記事が同時に出てきます。どちらも実態とはずれており、これでは自社に必要かどうかを判断できません。AIエージェントとは、与えられた目標を理解し、必要な情報を集め、計画を立て、ツールや外部システムを使ってタスクを実行するAIシステムです。生成AIが主に文章や画像を生成するのに対し、AIエージェントは生成AIを頭脳として使いながら、検索、API呼び出し、メール、データ更新などの行動を組み合わせて目標達成を目指します。

まず、混同されやすい6つの用語を整理します。役割と「自ら行動する範囲」の2軸で見ると違いがはっきりします。

比較対象	主な役割	自ら行動する範囲
生成AI	文章・画像・回答の生成	原則として出力まで
AIアシスタント	ユーザーの作業支援	指示された範囲
チャットボット	会話・定型応答	会話フロー中心
RPA	ルール通りの画面操作	事前に定義された処理
AIエージェント	目標に応じた計画・ツール利用・実行	設定された権限の範囲内
自律型AIエージェント	長時間・複数工程の自律実行	より広いが監視が必要

※ 用語の定義はベンダーによって異なります。製品名ではなく実際の機能で判断してください。

表のうち、AIエージェントだけが「目標」を起点にしています。手順ではなく目標を渡す点が、他の5つとの構造的な違いです。

AIエージェントとは目標に基づいてタスクを完了するAIシステム

定義から入ります。AIエージェントは、AIを使って目標を追求し、ユーザーに代わってタスクを完了するソフトウェアシステムです。読み進める前に、本記事で繰り返し出てくる用語を整理します。

GLOSSARY

この記事で使う用語

目標

エージェントに与える達成すべき状態。手順ではなく結果で指定する

ツール

検索、API、コード実行、業務システムなど、エージェントが外部へ働きかける手段

ガードレール

実行できる操作や権限を制限し、危険な動作を防ぐ仕組み

最小権限

業務に必要な操作だけを許可し、それ以外は実行できない状態にする設計

完了条件

その目標が達成されたと判断するための基準

Human-in-the-Loop

自律実行の途中に人間の判断や承認を組み込む設計

目標に基づいてタスクを完了する

従来のソフトウェアには手順を渡します。AIエージェントには目標を渡します。この違いが、できることの範囲を決めます。

たとえば「請求書の内容を会計システムへ登録する」という目標を渡すと、エージェントは請求書を読み取り、必要な項目を抽出し、発注情報と照合し、登録する手順を自分で組み立てます。どの画面をどの順序で操作するかを事前に定義する必要はありません。

情報を集め、判断し、外部ツールを使う

目標を達成するには、現在の状況を把握する工程が必要です。エージェントは社内文書、データベース、Web、ログなどから情報を集め、その内容を基準に照らして判断します。

そのうえで外部のツールを選び、実行します。ここが決定的な点です。回答を返して終わるのではなく、システムの状態を実際に変えます。だからこそ権限の設計が必要になります。

自律型だけでなく半自律・承認型も含む

AIエージェントという言葉は、完全自律を意味しません。実際には、操作のたびに人間の許可を求める型、ツール側が危険度を判定して安全な操作だけ進める型、確認を挟まない型が併存します。

完全自律であることは、AIエージェントの必須条件ではありません。 業務によっては、承認を挟む設計のほうが実用的です。取り消せない操作を含む業務では、むしろ承認型が前提になります。

生成AIモデルだけではAIエージェントにならない

高性能な言語モデルを用意しても、それだけではエージェントとして機能しません。目標の設定、記憶の保持、ツールへの接続、実行できる操作の制限、結果の評価という要素が組み合わさって初めて成立します。

またすべてのエージェントが学習・適応するわけではありません。実行結果から自動的に賢くなる仕組みを持つものと、設定した手順の範囲で動くものがあります。

AIエージェントと生成AIの違い

もっとも多い誤解は、AIエージェントを生成AIの高性能版と捉えることです。両者は目的が違います。生成AIはコンテンツを生成すること、AIエージェントは目標を達成することを主目的とします。

比較項目	生成AI	AIエージェント
主目的	コンテンツ生成	目標達成・タスク完了
処理の単位	1回の入力と出力が中心	複数ステップの連続
ツールの利用	任意	重要な構成要素
記憶	会話履歴など	状態・過去の行動・長期記憶
外部システムの操作	限定的	APIやシステムを操作
自律性	低から中	中から高
人間の関与	指示と確認	目標設定・承認・監視

※ 自社が必要としているのがどちらかを、目的から判断してください。

表のとおり、違いは性能の高低ではなく構造です。生成AIは道具を持たず、AIエージェントは道具を持って動きます。

生成AIは文章・画像・回答を生成する

生成AIの役割は、入力に応じて出力を作ることです。要約、文案の作成、翻訳、画像生成などが得意な領域です。

生成した内容を実際のシステムへ登録する工程は、人間が行います。作業の起点と終点の両方に人間が立つ構造です。

AIエージェントは生成AIを使って計画・実行する

AIエージェントは、生成AIの能力を計画立案と判断に使います。目標を分解して手順を作り、どのツールを使うかを決め、実行結果を読んで次の行動を選びます。

つまり両者は対立するものではありません。生成AIはAIエージェントの一部として機能します。

生成AIはエージェントの頭脳として使われる

エージェントの中核にあるのは言語モデルです。ここが推論と生成を担います。ただし頭脳だけでは行動できません。

手足にあたるのがツールで、記憶や権限制御が加わって初めて業務を任せられる形になります。

ツール利用がなければ回答生成で終わる

判断の目安は単純です。外部システムへ働きかける機能があるかどうかで見分けられます。 どれだけ高性能なモデルでも、ツールに接続していなければ、返ってくるのは文章です。

「AIエージェント」と名乗る製品を評価するときは、何のシステムに接続できるのか、どの操作を実行できるのかを確認してください。

AIアシスタント・チャットボット・RPAとの違い

周辺の用語も整理しておきます。いずれも実務で併用される仕組みであり、優劣の関係にはありません。

AIアシスタントはユーザーの指示に応じて作業を支援する

AIアシスタントは、人が指示した範囲で作業を助けます。文書の作成支援、予定の確認、検索の代行などが典型です。

主導権は人間にあります。次に何をするかを決めるのは利用者で、アシスタントはその実行を助けます。

チャットボットは会話・問い合わせ対応を中心とする

チャットボットは、会話の流れに沿って応答します。よくある質問への回答や、定型的な受付に向いています。

会話フローを設計する形が基本なので、想定外の質問には対応しにくい構造です。近年は生成AIを組み込んだものも増えており、境界は曖昧になっています。

RPAは事前に決められた操作を正確に繰り返す

RPAは、定義した手順を同じ順序で正確に実行します。同じ画面、同じ項目を扱う処理では、AIより安定して動きます。

RPAを古い技術として扱わないでください。 再現性が求められる処理では、判断を挟まないことが利点になります。

AIエージェントは状況に応じて次の行動を選ぶ

AIエージェントは、手順を事前に固定しません。取引先ごとに扱いが微妙に違う、書類の形式が統一されていない、といった状況でも、その場で判断して処理を進めます。

代わりに、判断が誤る可能性が常にあります。この点がRPAとの根本的な違いです。

実務ではAIエージェント・生成AI・RPAを組み合わせる

現実の業務では、3つを併用する構成が多くなります。定型的な画面操作はRPA、文案の作成は生成AI、判断を含む工程の連結はAIエージェントという分担です。

編集部としては、まず自社の業務のうちどの部分が定型でどの部分が判断なのかを分けることをおすすめします。この切り分けができていないと、どの仕組みを選ぶべきかが決まりません。

AIエージェントが動く仕組みは7段階のループ

内部の動きを段階に分けると、どこに人間が介入すべきかが見えてきます。実際の製品が7段階を明示的に実装しているとは限りませんが、考え方の枠組みとして有効です。

1

ユーザー・システムから目標を受け取る

STEP1

達成すべき状態を受け取ります。手順ではなく結果を渡す点が重要です。ここで完了条件と禁止事項も併せて与えます。

2

必要な情報と現在の状態を確認する

STEP2

社内文書、データベース、Web、過去の実行履歴などから、判断に必要な情報を集めます。この工程の精度が、後続すべてに影響します。

3

目標達成までの手順を計画する

STEP3

目標を小さなタスクへ分解し、実行順序を決めます。計画を人間に提示して確認を取る設計にすると、実行前に方針の誤りを止められます。

4

利用するツール・API・データを選ぶ

STEP4

各タスクに対して、どのツールを使うかを決めます。利用できるツールを事前に限定しておくことが、安全設計の基本です。

5

行動を実行して結果を取得する

STEP5

選んだツールを実際に呼び出します。ここで初めて外部システムの状態が変わります。取り消せない操作は、この直前に人間の承認を挟みます。

6

結果を評価して次の行動を修正する

STEP6

得られた結果を目標と照らし合わせ、足りない部分を補う行動を選びます。この自己修正が正しい方向へ進むとは限らないため、試行回数の上限が必要です。

7

完了条件を満たしたら成果物とログを返す

STEP7

完了条件に達したら、成果物と実行ログを返します。ログがなければ、何が起きたのかを後から検証できません。

ループの暴走を止める上限を設ける

STEP6でうまくいかない場合、エージェントは別の手を試します。この動きに上限がないと、同じ処理を繰り返す状態に陥ります。

結果として、時間と費用だけが消費されます。試行回数の上限、実行時間の上限、費用の上限のいずれかを設定してください。無人で動かす構成では、この上限設定が事故を防ぐ最後の砦になります。

AIエージェントを構成する6つの要素

製品を評価するときは、この6要素がそれぞれどう実装されているかを確認してください。どれか一つが欠けると、業務では使えません。

要素	役割	自社で決めること
1. モデル	推論と生成を行う頭脳	精度・速度・費用のどれを優先するか
2. 目標・指示	何を達成するかを定める	完了条件と禁止事項
3. 記憶・状態	過去と現在の情報を保持する	保持期間と保存場所
4. ツール	外部環境へアクセスし行動する	接続先と実行できる操作
5. ガードレール	権限とルール、承認を制御する	最小権限と承認が必要な操作
6. 評価・監視	正しく動いたかを確認する	測る指標とアラートの条件

※ 製品比較のチェック項目として使えます。判断列を自社の条件で上書きしてください。

表の判断列を見ると、自社が決めるべきことは後半3つに集中しています。モデルの選定より、ツールの範囲と権限の設計のほうが検討量が多くなります。

1. モデル｜推論・生成を行う頭脳

言語モデルやマルチモーダルモデルが、判断と生成を担います。モデルの選択は精度、速度、費用のトレードオフです。

すべての工程に最高性能のモデルを使う必要はありません。分類のような単純な工程には軽いモデルを使い、計画立案には高性能なモデルを使う構成も取れます。

2. 目標・指示｜何を達成するか決める

システム全体への指示、個別のタスク、完了条件、そして禁止事項を定義します。このうち省略されやすいのは禁止事項です。

何をさせるかだけを決めて何をさせないかを決めないと、想定外の操作が起きたときに止める根拠がありません。

3. 記憶・状態｜過去と現在を保持する

会話履歴、短期記憶、長期記憶、タスクの進行状態、ユーザー設定などを保持します。記憶があることで、前の工程の結果を次に使えます。

一方で、業務データを保持する以上、保存場所と期間の確認が必要になります。個人情報を扱う場合はここが要件になります。

4. ツール｜外部環境へアクセス・行動する

検索、API、コード実行、データベース、メール、業務システムへの接続がツールにあたります。ここが行動の幅を決めます。

接続を増やすほど任せられる業務は広がりますが、同時にリスクも広がります。読み取りだけの接続と、書き込みや送信を伴う接続を分けて考えてください。

5. ガードレール｜権限・ルール・承認を制御する

最小権限の設定、入力と出力の制御、人間の承認、予算上限、禁止操作の定義が含まれます。エージェントの安全性は、ほぼこの要素で決まります。

ガードレールを後から追加するのは困難です。設計の初期に組み込んでください。

6. 評価・監視｜正しく動いたか確認する

実行ログ、完了率、エラー、コスト、品質評価、アラートが該当します。動かした結果を測れなければ、改善もできません。

とくに無人で定期実行する構成では、異常を知らせる仕組みが不可欠です。止まったことに気づかない状態が、もっとも危険です。

AIエージェントの種類は自律性と構成で分かれる

種類の分け方には、自律性による分類と構成による分類があります。製品選定では前者、設計では後者が効いてきます。

種類	動き方	向く場面
ルールベース型	条件と行動を事前に定義する	高い再現性が必要な処理
ワークフロー型	工程を設計し、工程内でAIが判断・生成する	業務自動化の最初の導入
適応型・ツール利用型	状況に応じて使うツールや手順を選ぶ	例外や非構造データを含む業務
自律型	長時間・複数工程を自ら計画・実行・修正する	監視と権限、停止設計を用意できる場合

※ 自社の業務がどの型に当てはまるかを、例外の多さから判断してください。

表の上から下へ進むほど、任せられる範囲は広がり、必要な統制も重くなります。最初からもっとも自律性の高い型を選ぶ理由はありません。

ルールベース型とワークフロー型は導入しやすい

ルールベース型は、条件と行動をあらかじめ決めておく方式です。動きが予測できるため、検証も説明も簡単です。

ワークフロー型は、工程の骨格を人間が設計し、各工程の中の判断や生成をAIが担います。全体の流れが固定されているため、どこで問題が起きたかを特定しやすくなります。

適応型と自律型は例外への対応力が高い

適応型は、状況を見て使うツールや手順を選びます。書類の形式が統一されていない、取引先ごとにルールが違うといった業務に向きます。

自律型はさらに範囲が広く、長時間にわたって複数工程を自分で進めます。その分、権限の設計、監視、停止手順の準備が前提になります。

構成では単一型とマルチ型に分かれる

1つのエージェントがタスクを処理する単一エージェント型と、複数のエージェントが役割を分担して協調するマルチエージェント型があります。この選択は次の章で詳しく扱います。

単一エージェントとマルチエージェントの違い

構成の判断で重要なのは順序です。最初からマルチエージェントにせず、単一エージェントで成立しない理由を確認してから拡張してください。

項目	単一エージェント	マルチエージェント
構成	シンプル	複雑
費用	抑えやすい	API利用と調整のコストが増える
評価	しやすい	相互作用の評価が必要
責任分界	明確	分担の設計が必要
向く用途	明確な単一業務	複数の専門領域にまたがる業務
初期のPoC	向く	原則として後段

※ 複雑な構成であることは、導入価値の高さを意味しません。

表を見ると、初期段階では単一エージェントが有利な項目が並びます。マルチエージェントが必要になるのは、役割とデータと権限が明確に分かれる場合です。

＋マルチエージェント化で得られるもの

• 専門領域ごとに最適なモデルや指示を割り当てられる
• 並行処理により長い工程を分担できる
• 役割ごとに権限を分離できる
• 担当領域が明確になり指示を管理しやすい

−マルチエージェント化で増える負担

• エージェント間の通信と調整の設計が必要になる
• 同じ処理を重複して実行する無駄が発生しうる
• どのエージェントの判断が誤ったかを特定しにくい
• API呼び出しが増えて費用が上がる

単一エージェントで基準性能を確認する

まず単一で動かし、精度と工数の基準値を取ってください。この基準がないと、マルチ化して改善したのかどうかを判定できません。

役割・データ・権限が明確に分かれる場合に複数化する

複数化する妥当な理由は、扱うデータや権限が分かれていることです。たとえば人事データと会計データを別のエージェントが扱い、権限も分離するという構成には意味があります。

逆に、単に工程が多いという理由だけで分割すると、調整の手間が増えるだけになります。

複雑な構成を導入価値と混同しない

マルチエージェントは技術的に高度に見えますが、業務の成果とは別の話です。編集部としては、構成の複雑さを提案の質と読み替えないよう注意することをおすすめします。

AIエージェントでできること

できることは大きく3つの型に整理できます。個別の業務は多岐にわたりますが、動きの型は共通しています。

FEATURES

AIエージェントに任せられる3つの型

1

情報を集めて成果物を作る

調査、要約、レポート、資料のドラフト作成。出典と事実確認は人間が担う

2

複数システムを操作して業務を進める

CRM更新、チケット作成、会計登録、コード変更。実行前の承認を挟む

3

継続的に監視して条件に応じて対応する

指標の定点観測、異常検知、通知、期限管理。通知先の設計が重要

3つのうち、最初に試しやすいのは1番です。出力が社外へ出ず、誤りがあっても取り返しがつくためです。

代表的な分野は8つに整理できる

適用される分野としては、情報検索・調査、営業、マーケティング、顧客対応、バックオフィス、人事、IT・開発、データ分析、業務監視が挙げられます。

いずれの分野でも、任せられるのは条件を満たす業務だけです。「何でもできる」という説明は正確ではありません。 判断基準を文章化でき、完了条件を定義でき、失敗しても戻せる業務が対象になります。

できる業務の詳細は用途別の記事で確認する

部門ごとの具体的な業務、入力と成果物、人間が確認すべき点については、AIエージェントでできること20選をまとめた記事で整理しています。

AIエージェントの活用分野

導入が進んでいる分野を挙げます。本記事では分類までを扱い、実在企業の社名や成果の数値は扱いません。

5分野の共通点は、複数のシステムをまたぐ作業が多く、判断基準を言語化しやすいことです。逆に、対面での交渉や創造的な企画が中心の業務は、この一覧に入っていません。

事例を読むときは条件を確認する

導入事例に書かれた成果が、自社で再現できるとは限りません。業種、扱うデータ、既存システム、発注側の作業量が違えば結果も変わります。

事例を判断材料にする場合は、成果の数字ではなく前提条件の近さを見てください。本記事では実在企業の社名や成果の数値を扱っていないため、個別の事例はAIエージェントの活用事例をまとめた記事でご確認ください。

AIエージェントのメリット

導入の価値は「速くなる」だけではありません。業務の構造に対して効く点が5つあります。

5つのうち、見落とされやすいのは最後の項目です。担当者の頭の中にあった判断基準が、指示とログとして形になります。属人化の解消という副次的な効果があります。

効果は精度と修正工数を含めて評価する

処理時間が短くなっても、人間が成果物を直す時間が同じだけかかっていれば、全体の工数は減りません。

評価するときは、作業時間だけでなく、人間の介入なしで完了した割合と、修正にかかった時間を併せて見てください。

人員削減を一律の効果として扱わない

編集部としては、人員削減を導入目的の中心に据えないことをおすすめします。実際に起きるのは、担当者が確認と判断に時間を使えるようになる変化です。

またツール連携ができない環境では、効果は限定されます。接続先のシステムがAPIを持たない場合、期待した自動化に届かないことがあります。

AIエージェントのデメリット・リスク

導入前に把握しておくべきリスクを挙げます。いずれも設計で軽減できますが、把握していなければ対策も打てません。

7つのうち、影響がもっとも大きいのは2番目です。権限を渡した範囲でしか動けない反面、渡した範囲では実際に動けてしまいます。

外部からの指示混入を前提に設計する

Webページ、メール、添付文書の中に、エージェント向けの指示を埋め込む手口があります。エージェントがそれを利用者の指示と区別できない場合、意図しない操作につながります。

対策として現実的なのは、接続先を信頼できる範囲に限ることと、書き込みや送信を伴う操作に承認を挟むことです。

費用は実行時間と試行回数で膨らむ

長時間の自律実行では、モデルの呼び出し回数が増えます。同じ処理を繰り返す状態に陥ると、気づくまで費用が発生し続けます。

上限額の設定機能があるかを、料金表と同じ重さで確認してください。

権限の直接付与は避ける

AIエージェントの信頼性を高める方法

リスクは設計で下げられます。次の7点を、導入の要件として扱ってください。

7つのうち、最初に手を付けるべきは1番です。禁止事項が書かれていない状態では、他の6つを設計する基準が決まりません。

承認を挟む基準は3つで判断する

どの操作に承認を入れるべきかは、次の3点で判断できます。取り消せるかどうか、金銭が動くかどうか、社外へ出ていくかどうかです。

いずれかに該当する操作は、実行前の確認を挟んでください。該当しない操作は自動で進めても、失敗の影響が小さく収まります。

限定環境でのテストを省略しない

本番のデータとシステムでいきなり動かすと、想定外の操作が起きたときの影響が読めません。テスト用のアカウントやサンドボックス環境で挙動を確認してから、本番へ移してください。

編集部としては、限定環境での確認項目に「わざと失敗させたときの挙動」を含めることをおすすめします。うまくいくケースだけを確認しても、事故は防げません。

向いている業務・向いていない業務

任せられるかどうかは、業務の内容ではなく条件で決まります。同じ「請求書処理」でも、条件が揃っていれば向き、揃っていなければ向きません。

＋向いている業務の条件

• 複数の工程がある
• 情報収集・判断・操作が連続する
• 完了条件を定義できる
• ツールやAPIへ接続できる
• 人間が結果を確認できる
• 失敗時に停止・修正できる
• 実行件数・工数・品質を測定できる

−向いていない業務の条件

• 目的と完了条件が曖昧である
• データが不足または矛盾している
• 例外が処理の大半を占める
• 一度の誤りで重大な損失が出る
• 人事・医療・法律などの最終判断である
• 無承認での決済・削除・契約を含む
• 責任者が決まっていない

例外の比率を先に数える

向いていない条件のうち、判断を誤りやすいのは3番目です。件数の多い業務は自動化の候補に見えますが、その大半が例外処理であれば、確認の手間が増えるだけになります。

1か月分の処理を数え、標準処理と例外の比率を出してください。標準処理が過半を占めていなければ、別の業務を選ぶほうが確実です。

責任者が決まっていない業務には着手しない

導入前に確認する項目

技術の検討より先に決めることがあります。次の7項目が固まっていれば、製品選定も外注も進めやすくなります。

7項目のうち6番目の「中止条件」は、検討の場で抜け落ちやすい項目です。成功基準だけを決めたPoCは、成果が出ないまま延長されます。

○PoCへ進んでよい状態

• 対象業務の完了条件を文章で書ける
• 接続先のシステムと権限範囲が把握できている
• 承認者と運用責任者が決まっている
• 導入前の工数と件数を測れる

×PoCの前に整えるべき状態

• 任せたい業務が特定できていない
• 例外処理が大半を占めている
• 機密情報の取り扱い方針が未整備である
• 中止条件を決めずに成功基準だけ用意している

KPIは導入前の値と比べられる形で決める

比較の基準がなければ、効果の議論は体感の話になります。着手前に対象業務の実測値を記録してください。

KPI	内容	測るタイミング
完了率	人間の介入なしでタスクを完了できた割合	導入後・週次
正確性	正しい判断と操作の割合	導入後・週次
修正時間	人間が成果物を直す時間	導入後・週次
介入率	人間が途中で介入した割合	導入後・週次
処理時間	完了までにかかった時間	導入前と導入後
1件あたり費用	モデル・API・運用の費用	導入後・月次
エラー率	誤操作・誤回答・停止の件数	導入後・継続
利用率	現場が継続して利用した割合	導入後・月次

※ 導入前の値を記録していないと比較できません。着手前に測定してください。

表のうち、組み合わせて見るべきは「完了率」と「修正時間」です。完了率が高くても修正に時間がかかっていれば、工数は減っていません。

法人向けAIエージェントサービスの選び方

製品を比べる前に、比較軸を決めてください。機能の多さで選ぶと、必要のない要件まで抱えることになります。

FEATURES

提供形態の3分類

1

ノーコード型

画面操作で構築する。現場部門が主導しやすいが、複雑な連携には限界がある

2

ローコード型

一部にコードを書く。柔軟性と導入速度の折り合いがつけやすい

3

開発型

コードで構築する。自由度が高く、開発と運用の体制が前提になる

自社にどの体制があるかで、選ぶべき形態が変わります。開発担当がいない組織が開発型を選ぶと、導入後の改善が止まります。

比較する5つの軸

5軸のうち2番目が実質的な絞り込みになります。既存システムへ接続できなければ、他の条件をどれだけ満たしても業務は回りません。

統制機能が上位プランに集約される場合がある

シングルサインオン、監査ログ、権限管理といった機能は、上位プランや法人向けプランに含まれることがあります。検証時のプランと本番のプランが違うと、後から要件を満たせない事態が起きます。

検証の段階から、本番で使うプランの機能一覧を確認してください。個別のサービスの比較については、法人向けAIエージェントサービスの比較記事で扱っています。

よくある質問

定義や違いについて、混同されやすい点を8つの質問にまとめました。

FAQ

AIエージェントに関するよくある質問

Q.AIエージェントとChatGPTの違いは何ですか？−

A.

ChatGPTのような生成AIは回答や文章を生成することを中心とし、生成した内容をシステムへ登録する工程は人間が行います。AIエージェントは生成AIを頭脳として使いながら、必要な情報を集め、計画を立て、ツールを使って外部システムを操作し、結果を記録するところまでを担います。外部システムへ働きかける機能があるかどうかが判断の目安になります。

Q.AIエージェントは自動で学習しますか？+

Q.AIエージェントは完全に自律していますか？+

Q.AIエージェントとRPAはどちらがよいですか？+

Q.単一エージェントとマルチエージェントはどちらがよいですか？+

Q.AIエージェントで何ができますか？+

Q.企業の活用事例はどこで確認できますか？+

Q.導入にはどのくらいの準備が必要ですか？+

AIエージェントは目標に向けて考え、道具を使い、行動するAI

AIエージェントは、生成AIモデルに目標、記憶、ツール、ルール、評価を組み合わせたシステムです。生成AIの高性能版ではなく、構造が違います。そして完全自律であることは条件ではありません。人間の承認と監視を含む設計のほうが、実務では現実的です。

次に取るべき行動は1つです。自社の業務のうち、完了条件を文章で書ける業務を3つ挙げてください。 そこが検討の出発点になります。書けない業務は、AIエージェントの問題ではなく手順が固まっていない問題なので、先に手順を書き出すほうが早く進みます。