【仕事が超進む！】エージェント型AIとは？AIエージェントや生成AIとの違いも解説！

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。

「エージェント型AI」そのものの意味を理解できても、「業務にどうやって導入する？」「他のAIツールとどう使い分ければいい？」といった悩みを抱えている方も多いのではないでしょうか。

そこで本記事では、エージェント型AIの基本をわかりやすく整理したうえで、AIエージェントや生成AIとの違い、導入メリットや具体的な導入ステップまで紹介します。

この記事を読み終える頃には、用語の違いがはっきりするだけでなく、エージェント型AIを本格導入するまでの進め方がイメージできるようになるはずです。

ぜひ最後までご覧ください！

エージェント型AIとは

エージェント型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、エージェント型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。

なお、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。

WEEL

自律型AIエージェントの仕組みとは？使い方や活用事例、おすすめサービスを解説 | WEEL 当記事では生成AIよりも高度な業務自動化が可能な「自律型AIエージェント」について徹底解説。その種類やビジネスでの活用事例もみていきます。「生成AIだと、プロンプトの…

エージェント型AIとAIエージェントの違い

エージェント型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。

一方のエージェント型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。

チャットで答えるChatGPTとの違い

エージェント型AIとChatGPTは、その役割やゴールが異なります。

まずChatGPTのようなチャット型生成AIは、基本的に「質問に対して最適な回答を返す」ことが得意です。つまり、思考や文章作成の支援には強い一方で、回答をもとに実務を進めるには、次の作業（確認・入力・起票・連絡など）を人が実行する場面が多くなります。

一方、エージェント型AIは「答える」だけで終わらず、目標達成に向けて手順を立て、必要な情報を集め、外部ツールを使って実行し、完了まで進めることを前提に設計されています。つまり、会話＝ゴールではなく、業務完了＝ゴールになりやすいのが大きな違いです。

エージェント型AIの特徴

エージェント型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

エージェント型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。エージェント型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

エージェント型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

エージェント型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。

最初は任せる範囲を小さく始めて、成果と安全性を確認しながら段階的に広げていくのが現実的です。

エージェント型AIを導入するメリット

エージェント型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

エージェント型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、エージェント型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、エージェント型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、エージェント型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。

エージェント型AIでできること・向いている業務

エージェント型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

エージェント型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

エージェント型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。

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

エージェント型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

エージェント型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

エージェント型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。

エージェント型AIを導入するステップ

エージェント型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。

①小さな業務でPoC（実証実験）をしてみる

まずは影響範囲が小さく、手順が比較的決まっている業務で試します。

PoCでは、完了率・手戻り率・人の介入回数・作業時間を指標にし、どこで止まるかを把握します。最初から自動化しすぎず、承認を挟んで安全に検証するのがコツです。

②上手くいったフローを標準化・テンプレート化する

PoCで成果が出たら、属人的な運用をやめて「誰でも回せる型」に落とします。入力項目・判断基準・例外時の対応・最終的な出力をテンプレ化し、再現性を高めましょう。

併せて、成功パターンと失敗パターンを整理しておくと改善が速くなります。まずは1業務1テンプレを目標にすると進めやすいです。

③既存システム（チャット・SaaS・RPA）と連携させる

実務で効果を出すには、エージェント型AIが「話す」だけでなく「作業する」状態に近づけることが重要です。チャット窓口に組み込み、必要に応じてCRMや在庫管理、ワークフロー、メールなどと連携させます。

API連携が難しい部分はRPAで補うのも手です。ただし最初は権限を絞り、更新系の操作は承認付きにするのが安全です。

④ガバナンス・運用ルールを決めて横展開する

横展開の前に、「AIに何をさせてよいか」をルールとして明文化します。

運用担当と改善サイクルも決めておくと、導入後に止まりません。ルールが整ってから他部署へ広げると、トラブルを防ぎやすくなります。

エージェント型AIの注意点

エージェント型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

エージェント型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。

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

エージェント型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。

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。

エージェント型AIのよくある質問

エージェント型AIで自社業務を次のレベルに押し上げよう！

エージェント型AIは、会話で答えるだけでなく、目標に向けて手順を立て、外部ツールも使いながら業務を完了まで進められるのが強みです。

業務の属人化や単純な抜け漏れが解消されるなど、企業にとって多くのメリットがあります。

なお、エージェント型AIは今後、企業の業務により深く入り込み、実行まで担う活用が広がっていくと見られています。一方で「エージェント型を謳うだけのサービス」も増えやすいため、導入時は小さなPoCから始めて、成果と安全性を確認しながら広げていくことが大切です。

最後に

いかがだったでしょうか？

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。

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【監修者】田村 洋樹

株式会社WEELの代表取締役として、AI導入支援や生成AIを活用した業務改革を中心に、アドバイザリー・プロジェクトマネジメント・講演活動など多面的な立場で企業を支援している。

これまでに累計25社以上のAIアドバイザリーを担当し、企業向けセミナーや大学講義を通じて、のべ10,000人を超える受講者に対して実践的な知見を提供。上場企業や国立大学などでの登壇実績も多く、日本HP主催「HP Future Ready AI Conference 2024」や、インテル主催「Intel Connection Japan 2024」など、業界を代表するカンファレンスにも登壇している。