Agentic AI（エージェント型AI）とは？AIエージェントや生成AIとの違い、活用事例を解説！

Agentic AI（エージェント型AI）とは、与えられた目標（ゴール）に向かって必要な手順を自分で考え、外部ツールやシステムも使いながらタスクを実行して完了まで進めるAIのことです。

生成AIを活用しながら、自律的に計画・実行まで行うAIとして注目されていますが、「AIエージェントと何が違うの？」「自社の業務にどう活用できるの？」と疑問に感じる方も多いのではないでしょうか。この記事では、Agentic AIの基本からAIエージェント・生成AIとの違い、導入メリット、活用例、導入手順までわかりやすく解説します。

最後まで読むことで、Agentic AIを自社でどのように活用すればよいか具体的にイメージできるようになります。

Agentic AI（エージェント型AI）とは

Agentic AIとは、目標（ゴール）に向けてAIが手順を立て、必要な情報を集め、外部ツールやシステムも使いながらタスクを完了まで進めるAIのことです。

従来の生成AIは便利な一方で、「回答は出るが実務が進まない」「次に何をするかは人が考え続ける必要がある」といった課題がありました。

その点、Agentic AIは会話で答えるだけにとどまらず、検索や社内データの参照、SaaS操作などの外部ツールを活用して実行まで担えるよう設計されています。結果として、仕事の流れそのものを前に進めやすくなるのが特徴です。

AIエージェントについて詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。

Agentic AI（エージェント型AI）とAIエージェントの違い

種類	Agentic AI	AIエージェント
意味	AIが自律的に判断・計画・実行する考え方や仕組み	特定の目標に向けて動作するAIシステム
用語が指す範囲	AIシステム全体や考え方を指すことが多い	個別のAIシステムを指すことが多い
主な役割	複数のタスクを計画・実行しながら目標達成を目指す	情報収集や判断、ツール操作などを実行する
イメージ例	問い合わせ対応を自律的に進める業務システム	在庫確認AI、メール返信AIなど

Agentic AIとAIエージェントは、提供企業や文脈によって定義が異なる場合があります。本記事では理解しやすいよう、上記のように整理します。

Agentic AIとAIエージェントは似た言葉ですが、指している範囲が異なります。一言でいうと、AIエージェントは「実行する個体（担当者）」、エージェント型AIは「個体を動かす仕組み全体」です。

AIエージェントは、与えられた目標に対して「情報収集→判断→実行」を行う自律（または半自律）のソフトウェアを指します。一方のAgentic AIは、そうしたAIエージェントを中心に、計画（プランニング）・記憶（メモリ）・ツール連携・権限管理・監査ログ・ガードレールなども含めて、業務を完了まで運ぶための仕組みとして捉える概念です。

Agentic AI（エージェント型AI）と生成AIの違い

観点	生成AI	Agentic AI
目的	回答・文章生成で支援する	業務を完了まで進める
出力の中心	文章・提案・要約・アイデア	手順（計画）＋アクション（実行）＋結果
実行範囲	基本は会話の中で完結（ツールがないと実行はできない）	検索・社内データ参照・SaaS操作・起票など外部ツール連携前提
人の関与	次の作業は人が行うことが多い	例外や承認だけ人が介入し、基本は自走しやすい
得意なこと	文章作成、壁打ち、整理、説明、翻訳、要約	マルチステップ業務、進捗管理、反復作業の自動化、処理の一貫実行
典型例	「返信文を作って」→文面を生成	「問い合わせ対応を完了して」→状況確認→必要情報取得→起票/更新→返信まで

Agentic AIと生成AIは、どちらもAI技術を活用しますが、その役割やゴールが異なります。

生成AIは、質問や指示に対して文章や画像、コードなどを生成することが得意です。一方で、生成した内容をもとに確認・入力・起票・連絡といった実務を進めるのは、人が行うケースが一般的です。

一方、Agentic AIは、回答を生成するだけでなく、目標達成に向けて自ら手順を立て、必要な情報を集め、外部ツールと連携しながら実行まで進められるよう設計されています。つまり、生成AIは「聞かれたことに答えるAI」、Agentic AIは「自ら行動して業務を完了まで進めるAI」という点が大きな違いです。

Agentic AI（エージェント型AI）の特徴

Agentic AIの強みは、「答える」だけで終わらず、仕事を前に進めて完了まで持っていける点にあります。ここでは、初心者でもイメージしやすい4つの特徴に絞って解説します。

自律的にタスクを完了できる

Agentic AIは、ゴールを伝えると、必要な作業を自分で整理し、順番を決めて進めます。途中で確認すべきことがあれば情報を集め、結果を踏まえて次の作業に移ります。

人が一つずつ指示しなくても、完了に近づく動きができるのが特徴です。

状況に応じて手順を更新できる

進めている途中で条件が変わったり、想定外の情報が出てきたりするのが実務です。Agentic AIは、最初に決めたやり方に固執せず、途中の結果を見ながら「次に何をするか」を見直せます。

寄り道を減らし、現実に合わせて進めやすいのが大きな魅力です。

外部ツールを呼び出して実行できる

Agentic AIは、検索・社内データの確認・SaaSへの入力や更新など、外部ツールを使って作業まで進められるように設計できます。人がコピー＆ペーストして回していた手間を減らせるのがポイントです。

ルーティンワークに多くの時間をかけている企業ほど、コスト削減や人手不足解消の効果を実感しやすくなります。

AIに任せる範囲を決められる

Agentic AIは、「ここまではAIが進める」「ここからは人が確認する」といった分担を作りやすいのが特徴です。ミスの影響が大きい作業は承認を挟むなど、運用ルールとセットで設計すると安心して業務に組み込めます。

Agentic AI（エージェント型AI）を導入するメリット

Agentic AIを導入すると、「AIができること」が増えるだけでなく、業務の進め方そのものが効率化されます。ここでは現場で効果が出やすい4つのメリットを紹介します。

人の手戻り・待ち時間が減る

Agentic AIは、情報確認→入力→連絡→起票といった作業をまとめて進めやすく、担当者の「次の一手」が減ります。やり取りの往復や確認待ちが少なくなることで、処理の流れが止まりにくくなるのがメリットです。

結果として、対応スピードが上がり、締切前の詰まりや急ぎ対応の負担も軽くできます。

ミスや抜け漏れが減る

人の作業は忙しいほど、確認漏れや入力ミスが起きやすいものです。しかし、Agentic AIなら、決めたルールや手順に沿って処理を進められるため、作業品質を一定に保ちやすくなります。

チェック項目の抜けや転記ミスを減らし、修正対応に追われる時間も抑えられます。

属人化を減らし、業務を標準化できる

「この人にしか分からない」「経験がないと回せない」業務は、引き継ぎや繁忙期にボトルネックになりがちです。しかし、Agentic AIを使えば、対応手順や判断の基準をフローとして整えやすく、誰が担当しても同じ進め方をしやすくなります。

結果として、教育コストを下げつつ、安定した運用につながります。

複数案件を同時に回せる

問い合わせ対応や申請処理など、件数が多い業務は「1件ずつ手で進める」ほど追いつかなくなります。

しかし、Agentic AIは、定型的な確認や一次対応を並行して進めやすく、処理待ちを減らせるのがポイントです。人は例外対応や最終判断に集中できるため、全体の処理量を引き上げやすくなります。

Agentic AI（エージェント型AI）でできること・向いている業務

Agentic AIは、情報を答えるだけでなく、業務を「調べる→判断する→実行する」までつなげて完了に近づけられるのが強みです。ここでは、実務で効果が出やすい代表的な活用例を5つ紹介します。

問い合わせ対応を自動化する

Agentic AIを使うと、問い合わせ対応を「回答」だけでなく「処理完了」までつなげられます。問い合わせ内容を整理し、必要に応じて注文履歴や契約情報を確認したうえで、返金・交換・配送状況確認などの手続きまで進められるためです。

定型の質問は自動で処理し、例外や判断が必要なケースだけ担当者に回す設計も可能です。対応の往復が減り、返信の早さと処理の完了率を両立しやすくなります。

バックオフィスの申請・承認フローを自動化する

Agentic AIは、申請業務を「不備確認→承認依頼→記録更新」まで一連の流れとして回せます。

具体的な承認フロー

1. 申請内容のチェック
2. 足りない情報の追加依頼
3. 承認ルートへの回付
4. 完了後の台帳更新

人は最終承認や例外処理に集中できるため、処理の滞留を減らし、締め作業の負担も軽くなります。

営業・CSのフォローを標準化して抜け漏れを防ぐ

Agentic AIを入れると、営業・CSのフォローを形式化して抜け漏れを減らせます。商談メモや対応履歴をもとに次のアクションを整理し、メール文面の下書きやタスク登録、リマインドまでをまとめて進められるのが特徴です。

フォローの型ができることで、担当者が変わっても同じ水準で動けるようになり、取りこぼしを減らせます。

データ収集・整理・レポート作成を自動で回す

Agentic AIなら、情報収集からレポート作成までを自動で回しやすくなります。Webや社内データから必要な情報を集め、項目ごとに整理し、要点をまとめたレポートとして出力できます。

週次・月次の定例レポートをテンプレ化して運用すれば、更新作業の手間を大きく削減可能です。人は数字の解釈や意思決定など考える部分に時間を使いやすくなります。

受注から出荷手配までの定型オペレーションを自動化する

Agentic AIは、受注後の定型作業（在庫確認・出荷手配など）をまとめて自動化できます。注文情報を読み取り、在庫を確認し、条件に合えば出荷手配まで進める、といった流れを一気通貫で実行できるのがポイントです。

例外（欠品・住所不備・高額注文など）だけ人に回す形にすると、処理スピードとミス削減の両方を狙えます。

Agentic AI（エージェント型AI）の活用事例

Agentic AIは、すでにさまざまな企業で実用化が進んでおり、業務効率化や生産性向上に活用されています。ここでは、富士通・NEC・Sakana AIの3社を例に、Agentic AIをどのように業務や研究開発へ取り入れているのかを紹介します。

富士通の事例：複数のAIが連携して倉庫の在庫管理を自動化

富士通では、倉庫内の在庫管理の効率化や精度向上を目指しています。複数のAIエージェントがそれぞれ異なる役割を担当し、在庫状況の確認や異常の検知、作業の優先順位付けなどを協力しながら実行する仕組みです。これにより、人が一つひとつ在庫を確認する負担を減らし、在庫管理の効率化や精度向上を実現しています。複数のAIが連携して業務を進める代表的なAgentic AIの活用事例といえるでしょう。※1

NECの事例：問い合わせ対応や営業支援をAgentic AIで効率化

NECでは、Agentic AIを活用し、問い合わせ対応の自動化や営業担当者向けの提案書作成、情報収集レポートの作成などを支援しています。AIが必要な情報を収集・整理したうえで、目的に応じた提案資料やレポートを作成するため、担当者の資料作成や情報収集の負担軽減が期待されています。問い合わせ対応でも、AIが内容を理解して適切な処理を進めることで、業務効率化と対応品質の向上を目指しています。※2

Sakana AIの事例：研究を自律的に進める「The AI Scientist」を開発

Sakana AIは、研究テーマのアイデア出しから実験計画、論文執筆までをAIが自律的に進める「The AI Scientist」を開発しました。従来は研究者が担っていた一連の研究プロセスをAIが支援・実行できる点が特徴で、Agentic AIの可能性を示す事例として注目を集めています。AIが単に文章を生成するだけでなく、研究全体の流れを計画し、必要なタスクを順番に実行する仕組みが採用されています。※3

Agentic AI（エージェント型AI）の作り方

Agentic AIは、AIモデルを用意するだけでは構築できません。AIが計画を立て、外部ツールと連携しながら自律的にタスクを実行できるようにするためには、開発フレームワークやクラウドサービスなどを組み合わせる必要があります。ここでは、Agentic AIを構築する際に押さえておきたい代表的な技術やサービスを紹介します。

代表的な開発ツール（フレームワーク）

フレームワーク	特徴	向いている用途
LangChain	AIと検索やデータベースなどの外部ツールを連携させやすいフレームワーク	AIチャットボット、RAG、業務自動化
LangGraph	複数のAIエージェントが連携して処理を進めるワークフローを設計しやすい	Agentic AIや複雑な業務フローの構築
Microsoft AutoGen	複数のAIエージェントが役割分担しながら協調してタスクを実行できる	マルチエージェントシステムの開発
CrewAI	チームのように複数のAIエージェントを連携させることに特化したフレームワーク	役割分担が必要な業務の自動化

Agentic AIを開発する際は、AIエージェントの動きや役割を設計するフレームワーク（AIエージェントを構築するための土台となるソフトウェア）を利用するのが一般的です。

代表的なフレームワークには、LangChainやLangGraph、Microsoft AutoGen、CrewAIなどがあります。

開発したいAgentic AIの規模や用途によって適したフレームワークは異なります。まずは実現したい業務や必要な機能を整理したうえで選定するとよいでしょう。

目的に合ったAIモデルを選ぶ

Agentic AIでは、どのAIモデルを利用するかも重要なポイントです。AIモデルとは、文章生成や推論などを行うAIの頭脳となる仕組みです。

例えば、高い精度や安定した性能を重視する場合は、GPTシリーズやClaudeがよく利用されています。一方、自社環境で柔軟に運用したい場合は、オープンソースのLlamaを利用する方法もあります。

その一方で、GPUやサーバーなどのインフラ環境が必要になるため、運用コストも考慮しなければなりません。開発コストや求める性能、セキュリティ要件に応じて、最適なAIモデルを選択することが大切です。

Google Cloudの「Vertex AI」でAgentic AIを開発する

Google Cloudでは、Agentic AIの開発・運用を支援するサービスとしてVertex AIを提供しています。その中のVertex AI Agent Builderは、AIエージェントを比較的効率よく構築するための機能群です。

Agent Builderでは、生成AIモデルや検索機能、外部システムとの連携などを組み合わせながら、用途に応じたAIエージェントを開発できます。また、Google Cloudの各種サービスと連携しやすいため、既存システムへ組み込みやすい点も特徴です。

Google Cloudを利用してAgentic AIを開発したい企業にとって、有力な選択肢の一つといえるでしょう。

Agentic AI（エージェント型AI）を導入するステップ

Agentic AIは、いきなり全社導入するよりも「小さく試して、型を作って、連携して広げる」やり方が成功しやすいです。ここではPoCから横展開まで、失敗しにくい4ステップを紹介します。

代表的なAgentic AI（エージェント型AI）製品

Agentic AIは、すでにさまざまな企業やサービスで実用化が進んでいます。開発者向けのプラットフォームから業務自動化ツールまで、目的に応じて利用できる製品はさまざまです。ここでは、代表的なAgentic AI対応サービスを3つ紹介します。

OpenAI Agents

OpenAIは、AIエージェントを開発するためのResponses APIやAgents SDKを提供しています。Web検索やファイル検索、Computer Useなどのツールと連携しながら、複数のステップにわたるタスクを自律的に実行できる点が特徴です。

従来のAssistants APIに代わる仕組みとして提供されており、新規開発ではResponses APIやAgents SDKの利用が推奨されています。

Zapier AI Actions

Zapier AI Actionsは、GmailやSlack、Google Sheetsなど数千種類のアプリとAIを連携できるサービスです。AIがユーザーの指示をもとにメール送信やデータ更新、タスク登録などを自動で実行できるため、プログラミングの知識がなくてもAgentic AIのような業務自動化を実現しやすい点が特徴です。

Google Vertex AI Agent Builder

Google CloudのVertex AI Agent Builderは、Agentic AIやAIエージェントを構築するための開発サービスです。

生成AIモデルや検索機能、外部システムとの連携機能を組み合わせて、業務に合わせたAIエージェントを開発できます。Google Cloudの各種サービスとも連携しやすく、企業向けのAgentic AI基盤として活用されています。

Agentic AI（エージェント型AI）の注意点

Agentic AIは業務を「実行」まで進められる分、導入効果が大きい一方で注意すべき点も増えます。ここでは、特にトラブルになりやすい3つのポイントを紹介します。

生成AIよりもミスの影響が大きい

Agentic AIは、文章を返すだけでなく、検索・データ更新・起票などの「作業そのもの」に踏み込めるため、誤りが起きたときの影響が大きくなります。

特に、間違った顧客情報の更新・誤送信・誤った発注・返金処理などは、すぐに損失や信用問題につながりかねません。更新系の操作は承認を挟む、最初は読み取り中心で運用するなど、安全第一で始めるのが基本です。

Agentic AI（エージェント型AI）に全てを任せすぎると暴走の危険がある

任せる範囲を決めずに動かすと、AIが良かれと思って進めた結果、意図しない処理を連続して行うことがあります。

例えば、条件を誤解したまま複数のシステムに入力したり、例外ケースを通常処理として扱ってしまったりするケースです。

対策としては、「どこまで自動で進めてよいか」「どの条件なら人に確認するか」を先に決め、確認ポイントを用意することが重要です。

社内データの扱いに注意する

Agentic AIは業務データに触れる機会が多いため、情報管理の設計が欠かせません。具体的には、以下のルールを先に決めておく必要があります。

データの取り扱いで決めておくべきこと

1. AIに渡してよいデータの範囲
2. 参照できるシステムや画面
3. 個人情報や機密情報の扱い
4. ログの保存ルール

それぞれの権限を広げすぎると事故につながるので、最小権限から始め、必要に応じて段階的に拡張する運用が安全です。

生成AI全般のリスクは下記でも解説

Agentic AI（エージェント型AI）以外に押さえたい関連ワード

Agentic AIの普及に伴い、「Agentic Workflow」や「Agentic Coding」など、関連するキーワードも増えています。それぞれ意味や用途が異なるため、違いを理解しておくと最新のAI技術やサービスをより深く理解しやすくなります。

ここでは、特に押さえておきたい4つの関連用語を紹介します。

Agentic Workflowとは

Agentic Workflowとは、AIに単純な作業だけを任せるのではなく、作業結果をAI自身が確認し、必要に応じて修正しながら目標達成まで進める設計思想です。例えば、資料を作成した後に内容を見直し、不足している情報があれば追加で調査し、修正版を作成するといった一連の流れをAIが自律的に繰り返します。

従来のワークフロー自動化よりも柔軟に判断できる点が特徴です。

Agentic Codingとは

Agentic Codingとは、Agentic AIの考え方をソフトウェア開発（コーディング）に応用した手法です。AIがプログラムを書くだけでなく、テストの実行やエラーの修正、必要に応じたコードの改善までを自律的に進めます。

近年ではClaude CodeやGitHub Copilotなどにも、この考え方を取り入れた機能が登場しています。

Agentic RAGとは

Agentic RAGとは、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）にAgentic AIの自律的な判断を組み合わせた仕組みです。通常のRAGは指定された情報を検索して回答しますが、Agentic RAGではAI自身が「何を調べるべきか」「追加で検索が必要か」を判断しながら情報を収集します。

そのため、より複雑な質問や複数の情報源を組み合わせた回答を生成しやすい点が特徴です。

Agentic AI Foundationとは

Agentic AI Foundationは、2025年12月にLinux Foundation傘下で設立された団体です。OpenAIやAnthropic、Blockが共同設立し、Google、Microsoft、AWSなども参加しています。AIエージェント同士が連携しやすい共通技術やオープンな仕様の整備を進めており、今後のAgentic AIの普及を支える取り組みとして注目されています。

今後、Agentic AIの普及が進むにつれて、企業間で連携しやすい共通ルールづくりを担う重要な団体として注目されています。

Agentic AI（エージェント型AI）のよくある質問

Agentic AI（エージェント型AI）を活用して業務効率化を実現しよう！

Agentic AIは、目標達成に向けて計画・実行・改善を繰り返しながら業務を進められる次世代のAIです。単なる文章生成にとどまらず、業務の自動化や生産性向上、人手不足への対応など、幅広い場面で活用が期待されています。

一方で、導入効果を高めるには、自社の課題や業務フローに合わせて適切に設計・運用することが欠かせません。Agentic AIの導入を検討する際は、まず解決したい業務課題を整理し、自社に適した活用方法を検討することから始めましょう。

最後に

エージェント型AIを業務に取り入れることで、問い合わせ対応や申請処理などの定型業務を「実行して完了」までつなげ、手戻りや待ち時間を減らす効果が期待できます。とはいえ、システム連携や運用ルール作りを自社だけで進めるのが難しい場合も多いため、パートナー企業と一緒にPoCから設計を進めるのも有効です。