自立型AIエージェントとは？仕組み・種類・使い方・活用事例をわかりやすく解説

AIエージェントとは、ゴールを伝えるだけでAIが自ら手順を考え、ツールを使いこなしながら作業を完了させる仕組みです。2026年7月にOpenAIが自律型AIエージェント「ChatGPT Work」を発表したポストは、2万件以上のいいねを集めています。

とはいえ、「生成AIと何が違うの？」「自社でどう使えばいいの？」と疑問に思っている方も多いのではないでしょうか。

この記事では、AIエージェントの仕組みや種類、使い方、最新の活用事例までわかりやすく解説します。最後まで読めば、自社業務に自律型AIエージェントを取り入れるイメージがつかめるはずです。

【監修者】田村 洋樹

株式会社WEEL代表取締役 / 累計25社以上のAIアドバイザリーを担当 / 企業向けセミナー・大学講義でのべ10,000人超に登壇 / 日本HP・インテルなど、大手企業主催カンファレンスへの登壇実績多数。AI導入支援・生成AIを活用した業務改革のプロとして、アドバイザリー・PM・講演者など多面的な立場から企業を支援中。

自律型AIエージェントとは

AIエージェントとは、与えられた目標に向けてAIが自ら計画を立て、検索やファイル操作などのツールを使いながら作業を進める仕組みのことです。

なかでも、人が細かく指示しなくても一連の業務を最後まで完了させるものを「自律型AIエージェント」と呼びます。タスクを与えるだけで自律的に手順を考えて完了する能力を持っており、「生成AIの応用型」として活用されています。

自律型AIエージェントは、人間の「PDCAサイクル」に似た仕組みを持っています。つまり、Plan（計画）→Do（実行）→Check（評価）→Action（対策）を、搭載された生成AIが繰り返します。具体的な挙動は次の通りです。

1. Do(実行)：タスクを一度実行
2. Check(評価)：実行の結果を振り返って、目標の達成度合いを評価
3. Action(対策)：目標達成に必要なタスクを追加で生成
4. Plan(計画)：追加したタスクに優先順位をつけて整理する

以降、目標を達成するまで1〜4を自律的に繰り返す。
人間が指示を出さずともどんどんタスクを完了させていってしまうわけですね。

次の項目で「自律型AIエージェントにできること」をみていきましょう！

自律型AIエージェントと生成AIの違い

生成AIと自律型AIエージェントの違いは、AIを使用する目的です。

• 生成AI：新しいコンテンツの生成
• 自律型AIエージェント：業務の改善や効率化

まず、生成AIは新しいコンテンツを作り出すことに焦点を当てています。テキスト・画像・動画・音声など、さまざまな種類に分けられますが、どのコンテンツを生成するかは人間が判断しています。

一方、自律型AIエージェントを使用するおもな目的は、業務の改善や効率化です。AIが自律的に判断して、ファイルの管理や検索などをしながら特定の目標達成に向けて動作します。

動作原理においても、生成AIは学習したパターンをベースにコンテンツを生成するのに対し、自律型AIエージェントは環境からのインプットを基に意思決定し、行動を選択します。生成AIが一方向に処理をする点に対し、自律型AIエージェントは環境と双方向にやり取りし、状況に応じて行動を変化させられるため、より柔軟性があります。

自動化と自律化の違い

自動化と自律化で大きく異なるのは、人間の判断が介在するか否かです。自動化は決められたルールに従いながら、同じ作業を繰り返します。

自動化のプロセスでは、所々で人間の判断が必要になるため、AI自身が判断して行動することはありません。

一方、自律化は決められた目標に向かって、AI自身が判断して、自律的に行動します。人間の判断なしにプロセスが完結するので、業務の効率化が大きく進むケースが多いです。

なお、生成AI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。

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AIエージェントの種類｜自律型以外の7タイプ

AIエージェントは、判断の仕方や学習の有無によっていくつかの種類に分けられます。ここでは、IBMやAWSが解説している代表的な分類をもとに、7つのタイプを紹介します。

大規模言語モデルを搭載した自律型AIエージェントは、目標ベース型の考え方をベースに、効用ベース型や学習型の要素を取り入れたものと捉えるとわかりやすいでしょう。

単純反射型エージェント

単純反射型エージェントは、「この条件ならこう動く」というルールだけで行動を決める、もっともシンプルなタイプです。過去の情報を記憶しないため、目の前の状況にしか反応できません。

例えば、室温が設定値を下回ったら暖房を入れるサーモスタットが代表例です。ルールが明確な作業には強い一方、想定外の状況には対応できない点が弱みといえます。

モデルベース反射型エージェント

モデルベース反射型エージェントは、周囲の状況を「内部モデル」として記憶し、今は見えていない情報も踏まえて判断するタイプです。単純反射型よりも、変化する環境に対応しやすくなっています。

一度ぶつかった障害物の位置を覚えて避けるロボット掃除機が、これにあたります。ただし、行動を決めるのは依然としてあらかじめ用意されたルールです。

目標ベース型エージェント

目標ベース型エージェントは、「どうすれば目標にたどり着けるか」を考え、複数の行動パターンを比較して最適な手順を選ぶタイプです。ルールに反応するだけでなく、先を見越した計画を立てられます。

身近な例は、目的地までの経路を探索するカーナビでしょう。ゴールを分解してタスクを進めるChatGPT Workのような自律型AIエージェントも、この考え方に近い動き方をしています。

効用ベース型エージェント

効用ベース型エージェントは、目標を達成できるかどうかに加えて「どの方法がもっとも望ましいか」を数値（効用）で評価し、行動を選ぶタイプです。

例えば自動運転車なら、到着時間だけでなく安全性や燃費のバランスも考えてルートを決めます。複数の条件を天秤にかける必要がある業務に向いています。

学習型エージェント

学習型エージェントは、行動の結果から得たフィードバックをもとに、判断の精度を少しずつ高めていくタイプです。はじめから完璧なルールを用意しなくても、使うほど性能が上がっていく点が強みといえます。

ユーザーの反応を学んで表示内容を改善するレコメンドシステムや、強化学習で運転を改善する自動運転システムなどが代表例です。

階層型エージェント

階層型エージェントは、上位のエージェントが大きなタスクを分解し、下位のエージェントに作業を割り振る「組織」のような構造を持つタイプです。上位は全体の計画に、下位は個別の作業の実行に専念します。

例えばスマート工場なら、上位エージェントが生産計画を立て、下位エージェントが各工程の機械を制御するといった使い方が想定されています。

マルチエージェントシステム

マルチエージェントシステムは、役割の異なる複数のAIエージェントが情報をやり取りしながら、協力して1つの目標に取り組む仕組みです。調査担当・執筆担当・レビュー担当のように分業させることで、1体では難しい複雑なタスクもこなせるようになります。

最近のAIエージェントサービスでは、裏側で複数のエージェントを連携させて作業を進めるものも増えています。

なお、マルチエージェントシステムの仕組みや代表的なツールについては、以下の記事で詳しく解説しています。

WEEL

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自律型AIエージェントにできることは？

「次世代の生成AI」ともいえる自律型AIエージェントなら、生成AIでは難しかった以下のことが実現します。

• ソースコードの実行やWeb検索、ファイル操作なども含めた自動化
• 抽象的・大雑把な命令の達成
• 課されたタスクに対する、一貫性を保った挙動
• 途中経過（実行・評価・修正）の表示

さらに、自律型AIエージェントを使う際には、「プロンプト開発」が不要です。「達成したいゴール」を伝えれば、手順の組み立てから実行までを自律型AIエージェントに任せられます。具体的には以下のようなことをすべて、自律型AIエージェントが代行してくれるのです。

「AIを使った新規事業の発案」がタスクの場合

1. 事例をGoogle検索
2. 現状の課題を要約
3. 現実を反映したアイデアの生成

「ソフトウェア開発」がタスクの場合

1. 仕様を決定
2. コードをブロック単位で生成
3. エラーやバグの解消

このように生成AIと比べて、格段にできることが増えた自律型AIエージェントは実際の業務でも役立ってくれます。ただビジネスの現場で活用するには、後述する「開発」の工程が欠かせません。

生成AIの法人利用方法について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

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自律型AIエージェントを利用するメリット

自律型AIエージェントの最大のメリットは、人が逐一指示しなくても業務を最後まで進めてくれる点です。ここでは、企業が導入することで得られる4つのメリットを解説します。

効率性アップ

まず、業務効率が大幅に向上します。高速かつ正確なタスク処理により、スピードだけでなく品質も向上します。特にテキストデータ処理では結果が如実に表れるでしょう。

手作業による入力ミスや転記漏れを減らせるため、品質の安定にもつながります。ただし、AIも誤った情報を出力する場合があるため、重要な成果物は人が最終確認しましょう。同時に、従業員の作業負担も軽減されます。AIが自律的に単純作業を処理することで、従業員はより高度な業務に専念できるのです。

顧客満足度の向上

ビジネスにおいて非常に重要な「顧客満足度」の向上にもつながります。AIエージェントなら様々なシーンで迅速かつ的確に問題を解決。人手不足とも無縁なAIなら、人件費をかけずに充実した顧客対応が可能となります。

コスト削減

コスト面での利点も見逃せません。自動化により長時間労働や人手に依存するコストが削減され、人的ミスも減少するため、企業の運営コストが低減します。

また、需要に応じた拡張・縮小が容易なため、企業の成長や市場変動に柔軟に対応できます。

データ分析による意思決定

AIエージェントは大量のデータを迅速に分析し、正確で迅速な意思決定をサポートします。この点は、生成AIと最も違う点で、大きな利点ともいえます。

顧客データを活用し、個別のニーズに合わせた対応、そして分析による意思決定は様々なビジネスシーンで活躍すること間違いなしです。

自律型AIエージェントを利用するデメリット

多くのメリットをもたらす自律型AIエージェントですが、実は以下のようなデメリットも存在します。

• 導入や開発に多くのコストが必要
• 専門人材の確保が困難

以下でそれぞれのデメリットを詳しく解説していきます。

導入や開発に多くのコストが必要

自律型AIエージェントを開発したり、社内システムに導入したりする際は、多くのコストがかかります。導入や開発前に社内業務を見直す必要もあるので、単純に自律型AIエージェントの費用がかかるだけでなく、人件費なども多く必要です。

また、導入後は月額課金や従量課金などで運用コストがかかる点にも注意しましょう。そのため、自律型AIエージェントの開発や導入の際には、初期費用や運用コストを総合的に考慮してコストを抑えることが大切です。

専門人材の確保が困難

自律型AIエージェントといっても、人間が何もしなくていいわけではありません。AIが正しく動作するよう目標を設定する必要があるほか、うまく動作しなかった際の修正対応などが必要です。

そのため、AIに詳しい専門人材の確保が求められますが、高度な知見や技術を要するため、専門人材は日本全体でも不足しています。

自社で専門人材を確保できない場合は、外部の会社に業務を委託するか、研修などを経て自社の社員を育てるなどの手段を検討しましょう。

自律型AIエージェントの作り方

やはり自律型AIエージェントの作り方は気になるところです。

作り方といっても、実際は「設計」「開発」「検証」のフェーズの流れでエージェントを開発する必要があります。

ここからは「自律型AIエージェントの開発方法」を説明していきます。

あくまで一例にはなりますが、弊社の生成AIツール開発を例に取って解説。弊社で用意している2つの開発プラン、「プロトタイプ開発」と「ソリューション開発」について詳しくみていきましょう。

プロトタイプ開発

「プロトタイプ開発」は既製の自律型AIエージェントや生成AIに微調整を加えていく開発プラン。「社内の業務自動化」を目指す場合に、おすすめです。

通常の開発手法よりも低コストで短期間に開発が可能であり、生成AIツールの開発を低リスクで行いたいという方におすすめです。

具体的な流れは、以下のとおり。

設計
検証要件の確定：PoC開発でどの機能を検証するのかを確認する
テストデータ準備：機能の検証に必要なデータを収集する

開発
データクレンジング：生成AIがデータを読み込みやすいように事前にデータの処理を行う
チューニング：エンべディングやファインチューニングなどの手法を使って、生成AIに学習をさせる
ロジック開発：開発するサービスの全体設計を行う

検証
検証要件ごとにテスト：約1ヶ月かけて機能の効果測定を行う
結果報告：検証結果をもとに、実現可能性の高いシステムを提案する

検証後に機能の実現可能性が確認でき次第、その機能を組み込んだシステムの全体像を提案。その上で、開発を行いたいと判断された場合は、弊社で続けて開発を承っております。

もし機能の実装が困難な場合は追加検証を行い、最適な提案をさせていただきます。

弊社は、生成AI開発において大手企業様との取引実績があり、またメディアを通して日本最速で生成AIの最新情報を提供。

助成金や補助金を活用した開発のご相談も承っており、負担額を最大75~80%減らすことが可能です。
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気になる方は、まず無料相談から承っておりますので、ぜひこちらからご相談ください。

ソリューション開発

ソリューション開発では、生成AIツールや自律型AIエージェントをイチから開発。社内への導入も弊社に一任いただけます。

こちらがソリューション開発の流れとなります。

弊社では、設計と検証はウォーターフォール方式で行い、各機能の開発はアジャイル方式で行うハイブリット方式を採用。設計に1ヶ月、開発・テストに4ヶ月、検証に2ヶ月、実際の導入に2ヶ月と、設計から導入まで8ヶ月間を開発の目安としていますが、これは機能やサービスによって変動する可能性があります。

弊社は、全ての開発を自社で行っており、スピード感のある生成AIサービスの開発が可能です。
急ぎの開発などのご要望にもお応えします。

自律型AIエージェントの具体的な開発手順を知りたい方は、以下の記事もご覧ください。

WEEL

AIエージェントの作り方！開発手順・おすすめツールを解説 | WEEL 自社業務の自動化を実現するAIエージェントの開発方法を解説。自律型と業務特化型のAIエージェント、開発手順、費用相場、主要クラウドサービスの提供する開発ツールについ…

おすすめの自律型AIエージェントサービス10選を紹介

ここからは、導入するだけで業務をあらかた代行してくれる「自律型AIエージェント」を紹介。パイオニア「AutoGPT」を超える、新進気鋭の自律型AIエージェントを10個ピックアップしました。

なお、各ツールの提供状況や料金は2026年9月時点の情報です。

まずは在米日本人が開発した、「AGI（汎用人工知能）の赤ちゃん」を名乗る自律型AIエージェントからみていきましょう。

BabyAGI

BabyAGIは与えられたタスクを一度受け取ると、その完遂まで全自動で処理する自律型AIエージェントです。元祖の「AutoGPT」ではタスクごとに人間の返答が必要でしたが、BabyAGIではタスクごとの返答が不要です。初めのタスクと最終的なゴール目標を指示するだけで、その後は自律的に実行と軌道修正を行います。

さらに、BabyAGIは過去の失敗や成功を次回以降のタスクに反映。使うほどに成長し、賢くなっていく自律型AIエージェントなのです。

下記の記事でBabyAGIについて詳しく解説していますので、ぜひご覧ください。

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LangChain

LangChainは、既製の生成AIと組み合わせて複雑な処理を行いたい場合に役立つライブラリ。ChatGPTと組み合わせることで、Webサイト・PDF・ドキュメントの参照や、一連のプロンプトの一括入力などが可能となります。※1

2025年10月には正式版の「LangChain 1.0」がリリースされ、少ないコードでAIエージェントを構築できる「create_agent」が標準機能になりました。処理の流れを細かく制御したい場合は、姉妹ライブラリの「LangGraph」と組み合わせるのが定番です。

PythonとJavaScript（TypeScript）に対応しており、社内文書を検索して回答するエージェントや、Web検索とデータ分析を組み合わせた調査エージェントなどを自社向けに開発できます。自律型AIエージェントを「使う」ためではなく「作る」ためのツールと考えるとよいでしょう。

下記の記事でLangChainについて詳しく解説していますので、ぜひご覧ください。

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Open Interpreter

Open Interpreterは、既製の生成AIと組み合わせて利用するライブラリで、自律型AIエージェントの機能を備えています。開発したいアプリとその仕様を提示するだけで、自律的に環境構築からコーディングまでを行います。

2026年9月時点では、Open InterpreterはOpenAIの「Codex」をベースにしたRust製の新バージョンに刷新され、低コストなモデルでも高い性能を発揮するコーディングエージェントとして開発が続いています。複数のAIモデルを切り替えて使えるほか、macOS・Linux・Windowsのサンドボックス内で安全にコマンドを実行できます。

実際のブラウザを操作してWebアプリをテストする機能にも対応しています。なお、従来のPython版はコミュニティが管理するフォーク版として引き継がれています。

ちなみにOpen Interpreterについては、以下の記事が「実践付き」で詳細を解説しております。

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MultiOn

MultiOnは、自律型エージェントとして機能する革新的なツールです。当初はChrome拡張機能として提供され、ウェブ操作やタスクの自動完了を実現します。※2

このツールの主な特徴は、例えば在庫の注文やソーシャルメディア管理などの日常的なタスクを自動化し、ユーザーの労力を節約できる点です。MultiOnは状況を分析し、適応してタスクを効率的に完了させ、学習能力もあります。ただし、2026年9月時点ではMultiOnの公式サイト（multion.ai）は運営会社AGI, Inc.のサイトへ転送されています。現在の主力製品は、スマートフォン上でアプリを横断して操作するオンデバイス型エージェント「AGI-0」です。

公式サイトでは従来のChrome拡張機能の案内が確認できないため、利用を検討する際は最新の提供状況をチェックしましょう。

Devin

Devinは、米国のAIスタートアップCognitionが発表した、革新的な自律型AIソフトウェアです。従来のAIアシスタントとは一線を画し、コーディングサポートにとどまらず、バグ修正から実装まで開発プロセス全体を自律的に処理できます。※3

GitHub Copilotなどの既存のAIツールと異なり、Devinはエンドツーエンドで開発を行う能力を持っている点は驚きですね。使用方法は非常にシンプルで、チャットボックス型のインターフェースにプロンプトを入力するだけで、Devinが詳細な計画を立てて作業を進行してくれます。Devinは検索からサイト公開までを自律的に実行できます。また、作業中はリアルタイムで進捗を報告し、必要に応じて人間が修正命令を出すことも可能なため、より実務に近い感覚で業務を進められるのではないでしょうか。

このように、Devinは開発プロセスを大幅に効率化し、ソフトウェア開発の新たな可能性を切り開く存在として注目されています。

2026年9月時点の料金プランは、無料のFreeに加えてPro（月額20ドル）・Max（月額200ドル）・Team（月額80ドル＋開発者1人あたり月額40ドル）・Enterprise（個別見積もり）の5種類です。

下記の記事でDevinについて詳しく解説していますので、ぜひご覧ください。

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Twitter Personality

Twitter Personalityは、Wordwareが開発したAIエージェントツールで、ユーザーのTwitterアカウントのツイート分析ができます。※4

個性や性格、強みや弱みをユーモラスに批評した診断結果が面白く、現在話題になっているツイート分析ツールです。使い方は簡単で、ユーザーネームを入力して「Discover」をクリックするとツイート分析の診断結果が表示されます。様々な芸能人のツイート分析結果がXに投稿され、その辛辣な診断結果が人気を集め、X（旧Twitter）で一時的なトレンドにもなりました。

2026年9月時点では、Wordwareに代わってAIアシスタント「Sauna」の開発チームがサービスを再開しており、公式サイトから診断を試せます。

SuperAGI

SuperAGIは、自律型エージェントを構築、管理、実行するための開発者向けオープンソースAIエージェントフレームワークです。これにより、企業や開発者はAIエージェントを活用してビジネスプロセスの自動化を実現できるでしょう。※5

使い方としては、自律的なエージェントのワークフローを作成し、エージェントの機能を拡張します。GitHub、Jira、Slack、Notionなどのツールとも連携できるため、複数のモデルやツールキットから選択しましょう。また、マーケットプレイスからエージェントテンプレートやモデルを選び、エージェントシステムの動作テレメトリを取得できる点も見逃せません。

ただし、オープンソース版のSuperAGIは2024年1月のリリースを最後に更新が止まっています。※20 2026年9月時点では、運営企業は営業・マーケティング向けの「AI Super App for Work」として、AIネイティブなCRMや営業活動の自動化を提供するサービスへ軸足を移しています。

これから自律型AIエージェントを自作したい場合は、更新が続いているLangChainなどのフレームワークを選ぶのが無難でしょう。

Godmode

Godmodeは、Auto-GPTとBabyAGIにインスパイアされたウェブプラットフォームで、これらの技術を活用して動作します。このプラットフォームはウェブUIが公開されており、AgentGPTとは異なり、APIキーなしでも試すことができますが、未入力の場合は処理回数に制限がある点は注意が必要。※6

Godmodeでは、目標から生成されたタスクリストの中から実行するタスクをユーザーが選択でき、エージェントがタスク処理を行う際には、その考えや根拠を示してユーザーの承認を求めます。また、ユーザーがフィードバックを与えることも可能です。使用するモデルはGPT-4及びGPT-3.5-turboで、APIキーがあれば制限なく利用できます。

その他の機能として、実行結果をテキストファイルに保存する機能や、エージェントのアクションを制御する機能も備えています。

Genspark Super Agent

Genspark Super Agentは、2025年4月に登場した汎用型の自律型AIエージェントです。複数の大規模言語モデルと80以上のツールを組み合わせ、調査・スライド作成・動画生成・電話での予約代行といったタスクを自律的にこなします。※7

2026年9月時点の料金は、1日100クレジットまで使える無料プランのほか、Plus（月額24.99ドル）・Pro（月額249.99ドル）などが用意されています。調査から資料作成までを1つのツールで完結させたいライターやマーケターにおすすめです。

JAPAN AI AGENT

JAPAN AI AGENTは、日本企業向けに実用性を重視して開発された自律型AIエージェントです。市場分析・資料作成・議事録作成といった、職種を問わずに頻発する業務に幅広く対応できます。※8

また、自社の業務に合わせてAIエージェントをカスタマイズできるのも魅力です。無料の併走サポートも付いているので、AIの利用に詳しくない方でも安心して利用できます。

2025年6月には公式AIエージェントが100種類を突破し、企業ごとにカスタマイズされたエージェントも1,600件以上作成されています。社内文書の検索や資料作成など、部署を問わず使えるエージェントがそろっているのが強みです。

自律型AIエージェント活用事例7選

ここからは「ビジネスの現場」における、自律型AIエージェントの活用事例を7つ紹介。以下に示す実例を読むだけで、社内業務に自律型AIエージェントを導入するための予習ができます。

株式会社三菱UFJ銀行

三菱UFJ銀行は、Salesforceの金融業界向け自律型AIエージェント「Agentforce 360 for Financial Services」を、2026年3月に営業現場で本格稼働させました。※9

このAIエージェントは、社内に散らばった顧客情報や取引履歴、過去の提案内容を自動で集約・分析し、面談前の準備や提案づくりを支援します。ベテラン行員のノウハウも自然な言葉で呼び出せるため、面談準備にかかる時間の大幅な短縮が期待されています。

パナソニック コネクト株式会社

パナソニック コネクトは、AIの使い方を「聞く」から「頼む」へと進化させ、業務を任せるAIエージェントの活用を広げています。2025年度には、AI活用によって総労働時間の3.4%にあたる約78.8万時間を削減しました。※10

今後は基幹システムや営業支援システムと連携した「業務データ連携型AIエージェント」を経理や営業などの部門に展開し、2030年までに総労働時間の10%削減を目指すとしています。

freee株式会社

freeeは2026年9月、税理士事務所向けに「freee顧問先管理 | AIエージェント」の正式提供を開始しました。記帳やルールの提案、月次・申告書のチェックといった共通業務を、あらかじめ設計済みのAIエージェントが代行します。※11

士業向けのAIエージェント開発基盤「freee Agent Hub」も同時に正式提供されており、事務所ごとの業務に合わせたエージェントづくりも可能です。資料回収から決算申告まで、会計業務をAIで一気通貫に支援する取り組みとして注目されています。

Salesforce

Salesforceは2024年7月に完全自律型AIエージェント「Einstein Service Agent」を発表しました。その後、自律型AIエージェント基盤「Agentforce」に統合され、2026年9月現在は「Agentforce Service Agent」として提供されています。このシステムは、事前プログラムなしで幅広いサービス問題に対応し、カスタマーサービスの効率化を図ります。※12

大規模言語モデル(LLM)と連携することで、コンテキストやニュアンスを理解し、Salesforce CRMデータをベースに会話型の応答を生成します。さらに、各企業のブランドボイスやトーンに合わせてカスタマイズできます。Einstein Service Agentは24時間365日、自然言語で顧客対応を行い、必要に応じてオペレーターに引き継ぐことができます。日本では2024年10月30日から提供が始まり、2026年9月時点ではAgentforceの機能として一般提供されています。※12

2025年10月には、AIエージェントと人が協働する企業向け基盤「Agentforce 360」を発表し、同年11月から日本でも提供を開始しました。前述の三菱UFJ銀行のように、国内の大手企業でも本格導入が進んでいます。

Virtuals Protocol・Animoca Brands

Virtuals ProtocolとAnimoca Brandsの両社は、自律型AIエージェントとゲームの融合を促進するための共同投資イニシアチブを発表しています。※13

自律型AIエージェントを搭載したゲーム技術の開発を加速させるプロジェクトを支援して、ゲーマーにこれまでよりも没入感のあるゲーム世界を提供することを目的にしているとのことです。

投資対象には、以下のようなものが含まれます。

• 無限のストーリーを創造できる自律型NPC
• 人間プレイヤーと競争できるAIゲーマー
• デジタルツインとして機能するAIアバター

ゲーム業界は、今でもかなり規模が大きく注目されていますが、自律型AIエージェントとの融合によって、さらに人気が高まりそうですね！

NTTデータ

NTTデータは、営業部門向けの自律型AIエージェントサービス「LITRON Sales」を2024年11月から提供しています。※14

おおまかな依頼内容から提案書を自律的に作成できるほか、ほかのAIに指示を出せるのも魅力です。

たとえば、訪問予定の顧客企業を自律型AIエージェントに伝えると、AIが過去の商談やWeb上に公開されている財務データを検索して顧客の経営課題などを抽出し、解決が期待できる商材やサービスを調べて提案書を自動作成してくれます。

2025年6月にはマーケティング業務の負荷を最大6割削減する「LITRON Marketing」、同年10月には業種や部門を問わず業務の自動化に使えるエージェント型AI基盤「LITRON CORE」の提供も始まりました。

株式会社ブレインパッド

株式会社ブレインパッドは、自律型AIエージェントを搭載したアノテーションエージェントサービスを提供しています。※15

アノテーションエージェントサービスでは、業界や企業特有の知識や文脈を理解した「専門的アノテーション」を可能にするとのこと。業界に詳しい担当者が手作業で実施していたタグ付けをAIが代行できるようになったので、業務の効率化が期待できます。

アノテーションエージェントサービスは、株式会社ブレインパッドが今後提供する自律型AIエージェントの第一弾にすぎないため、今後の動向にも注目しましょう。

自律型AIエージェントの使い方【ChatGPT Work】

ここでは、2026年9月時点で手軽に試せる自律型AIエージェントとして、OpenAIの「ChatGPT Work」を例に使い方を紹介します。

ChatGPT Workとは

ChatGPT Workは、OpenAIが2026年7月に発表した自律型AIエージェントです。ゴールを伝えると、ChatGPTがWebサイトやファイル、連携したアプリを行き来しながら作業を進め、資料・スプレッドシート・スライドなどの成果物まで仕上げてくれます。

2025年7月に登場した「ChatGPTエージェント（エージェントモード）」は提供を終了しており、複数のステップにまたがる作業はChatGPT Workに引き継がれました。Web版・モバイル版では対象の有料プランで利用でき、デスクトップアプリからも使えます。

ステップ1：ChatGPTを開いて「Work」に切り替える

まずはChatGPTにログインします。メッセージ入力欄にある「Chat」と「Work」の切り替えから「Work」を選べば準備完了です。

作業にGoogleドライブやSlackなどの情報を使いたい場合は、あらかじめ連携を設定しておくとスムーズに進みます。

ステップ2：達成したいゴールを入力する

次に、AIに任せたい作業を「最終的に何がほしいか」がわかる形で入力します。細かな手順まで書く必要はなく、目的・条件・成果物の形式を伝えるのがポイントです。

今回は、以下のプロンプトで比較表の作成を依頼してみます。

国内の中小企業向けに提供されている勤怠管理サービスを5つ調べて、料金・主な機能・無料トライアルの有無を比較表にまとめてください。最後に、従業員50名のIT企業に最も向いているサービスを理由とあわせて1つ提案してください。

ステップ3：作業の進み具合を確認する

実行が始まると、ChatGPT Workは作業を小さなステップに分けて、調査・整理・作成を自律的に進めていきます。途中経過は画面上で確認でき、方向性がずれていると感じたら追加の指示を出して軌道修正できます。

メールの送信など取り消しにくい操作については、実行前に確認を求められることがあります。内容をよく確かめてから承認しましょう。

ステップ4：成果物を確認して仕上げる

作業が終わると、比較表やレポートなどの成果物が表示されます。AIが集めた情報には誤りが含まれる可能性もあるため、料金などの重要な数字は公式サイトで確認してから業務に使いましょう。

そのまま「この表をスライドにまとめて」と続けて依頼すれば、成果物をさらに発展させることもできます。

AIエージェントのご相談はWEELへ

AIエージェントとは、ゴールを伝えるだけで計画・実行・振り返りを自ら繰り返し、業務を最後までこなしてくれるAIの仕組みです。なかでも自律型AIエージェントは、情報収集から資料作成、顧客対応までを任せられる存在として、国内の大手企業でも導入が進んでいます。

自律型AIエージェントを導入すれば、業務自動化の精度と効率を飛躍的に向上が目指せます。競合が先行する前に、最適な活用方法を検討しましょう。

生成AIを社内で活用していきたい方へ

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