企業向けAIエージェントサービス比較と導入のメリット・選び方のポイントを徹底解説！！
WEELメディア事業部AIライターの2scです。
みなさん！MicrosoftやAWS（Amazon Web Services）も注目する生成AI系ソリューション「AIエージェント」がDX（デジタルトランスフォーメーション）の常識になりつつあります。
こちらはアプリ上に実在するタスクを、ほぼ独力で遂行してくれるAIツールで、これまでの生成AIやRPAではなし得なかった、定型 / 非定型の垣根を超えた業務自動化を叶えてくれます。
すでに国内でも、このAIエージェントの開発・導入を手がけるITベンダーがしのぎを削っています。当記事では、そんな国内ベンダーのAIエージェント系サービスをご紹介していきます。
完読いただくと、DX最大の難関「非定型業務」を乗り越えられるかもしれません。
ぜひ、最後までお読みくださいね！
AIエージェントとは？
「AIエージェント」とは、現実のタスクを（半）自動で遂行・達成してくれる生成AIツールのことです。MicrosoftやAWSがAIエージェント専用のプラットフォームを発表しており、今注目の技術といえるでしょう。
このAIエージェントは自然言語で与えられたタスクについて、環境上からデータを集めて目標達成に必要な行動を判断し、タスクに操作を加えるまでをほぼ自動で行ってくれるのが特徴。特に、アプリ上に実在する複雑なタスクにまで操作を加えられるというのが、回答の提供のみに特化した生成AIとの大きな違いです。
そんなAIエージェントはさらに、幅広いタスクを完全自動化する「自律型AIエージェント」と、人と協働して特定の業務だけを半自動化する「業務特化型AIエージェント（エージェントレス）」に分類できます。うち、2025年1月時点で実用化が進んでいるのは後者のほうで、導入すると以下のメリットがあります。
- 業務の効率化
- 脱・属人化
- 人件費の削減
- 24時間、365日体制での稼働の実現
- データドリブン（データに基づく意思決定や行動を行う手法）の実現
近い将来、自律型AIエージェントも実用化が進んでいくといわれていますが、これが実現した暁には、「まるで人間を相手にしているように、一言AIエージェントに命令するだけで仕事が終わる」という、夢のような世界が当たり前になるかもしれません。間違いなく要注目の技術です！
なお、AIエージェントとRAG（検索拡張生成）の違い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。
AIエージェントのしくみ
AIエージェントは生成AIと従来のソフトウェアプログラムを組み合わせた高度なシステムのことです。そのしくみや処理フローについては以下のとおりです。
人間から自然言語でタスクや目標を受け取る。
タスク遂行に必要なものからそうでないものまで、雑多なデータが存在する。
例：データベース / インターネット / 物理空間 / フィードバック…etc.
集めたデータに基づき、生成AIがタスク遂行の手順を決定する
人間的かつ柔軟な判断が可能で、状況に応じてタスクを人間に引き継ぐこともできる
例：LLM / マルチモーダルLLM…etc.
コンテンツ生成と反復処理をうまく使い分け、環境上のタスクに操作を加えていく
生成AIによる判断力とソフトウェアプログラムによる知覚・実行能力の両方を活かしているのが処理フロー上のポイントで、生成AI単体またはソフトウェアプログラム単体よりも、高度な自動化が実現できています。
AIエージェントの種類や特徴、具体的な活用事例を紹介
AIエージェントは、用途や機能によって以下の4つの主要なタイプに分類されます。各タイプの特徴や機能、具体的な活用事例などを解説しますので、ぜひ参考にしてみてください！
1. 基本業務対応型エージェント
基本業務対応型エージェントとは、定型的な作業や簡単な顧客対応などを得意とし、迅速な対応ができるのが特徴です。
【具体的な活用事例】
- カスタマーサポートのチャットボット
- よくある質問への自動応答
- 顧客の初期段階の問い合わせを即座に処理
- 予約管理システム
- 会議やアポイントメントの自動スケジュール調整
- メールでのやり取りを通じた日程調整など
2. 業務システム搭載型エージェント
業務システム搭載型エージェントとは、既存の企業システムとAIが統合され、より複雑な業務プロセスを自動化できるように作られたシステムのことです。
【具体的な活用事例】
- AIアシスタント
- 企業の基幹システムと連携
- 在庫管理、発注、財務処理の自動化
- Salesforce「アインシュタイン」
- 営業プロセスの最適化
- 顧客データ分析と営業機会の予測など
3. 特化型エージェント
特化型エージェントとは、特定の分野や専門領域に特化した高度な機能を持ち、高い精度と専門性を発揮できるのが強みのAIエージェントです。
【具体的な活用事例】
- IBM「 Watson for Oncology」
- 医療分野における高度な診断支援システム
- 膨大な医療記録や最新の医学研究に基づき、医師のがん診断や治療方針の決定をサポート
- GPT-4を活用した法律文書作成支援ツール
- 契約書の自動作成
- 法的文書の詳細な分析と起草
4. ノーコード/ローコード開発環境型エージェント
技術的な専門知識がない利用者でも、直感的な操作性で、AIでの解決策を独自に生成できる柔軟性を提供してくれるエージェントシステムです。
【具体的な活用事例】
- UiPath Studio
- ドラッグ＆ドロップでRPAワークフローを構築
- プログラミングスキルがなくても業務自動化が可能
- Zapier AI Integration
- 異なるアプリケーション間の自動ワークフロー作成
- ノンプログラマーでも複雑な業務連携が実現可能
これらの多様なAIエージェントは、企業や組織のニーズに応じて選択・活用することで、業務効率の向上やイノベーションの促進に貢献します！
各タイプのエージェントは、それぞれ独自の強みを持ち、様々な業務課題に対して最適なソリューションを提供してくれるでしょう。
AIエージェントにできること
ここからはより具体的に、AIエージェントにできることを3点お伝えします。以下、生成AIならではの判断・処理能力から、詳細をみていきましょう。
自律的な判断・処理
生成AIを搭載するAIエージェントは、外部からの入力やデータベースの内容を参考に、臨機応変に手順を考えて処理を実行してくれます。
しかも、ただ柔軟な判断を下すだけでなく、暗黙知・相場観・肌感覚など、人間特有の高度な知覚や感覚も処理に反映可能。生成AI単体またはソフトウェアプログラム単体よりも、より人間らしくタスクが遂行できます。
高度な業務自動化
AIエージェントは、生成AIによるクリエイティブな処理とソフトウェアプログラムによる反復的な処理の両方を、臨機応変に使い分けられます。また、APIで連携した外部ツールを関数呼び出しで操作することも可能で、下記のような幅広い業務で自動化が目指せます。
- 問い合わせ対応の自動化
- データの管理・分析
- メールの返信文生成
- 過去の資料に基づく社内文書生成
- スプレッドシートへの転記作業
など。
AIエージェントなら、定型業務から非定型業務まで、社内全域でDXが推進できるかもしれません。
機能の拡張・カスタマイズ
AIエージェントはモジュールやAPIによる拡張・カスタマイズが可能で、必要に応じて、下記のような機能やリソースを付け足すことができます。
- やり取りの記憶・振り返り機能
- ブラウザ検索機能
- CRMツール連携
- SNS連携
- その他外部ツール連携
など。
その組み合わせは無限大で、企業ごと現場ごとに最適なAIエージェントが用意できるでしょう。
なお、自律型AIエージェントの仕組みについてもっと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。
国内のAIエージェント導入支援サービスおすすめ7選
続いては、AIエージェントの開発・導入を支援してくれるサービスについて、国内企業が提供しているもの一覧を以下に7点ご紹介します。
業務の効率化や脱・属人化を目指されている企業の情報システム担当者のみなさんは必見です！
株式会社WEEL
弊社・株式会社WEELでは、AIエージェントの開発サービスと導入支援サービスの両方をご用意しております。プライム上場企業様を含むクライアント様との研究開発と、当メディアの運営で培ってきたノウハウを活かして、クラウドからオンプレミスまで最適なAIエージェントの選定・開発が可能です。
まず、WEELでは初回1時間の無料相談で、クライアント様のお困りごとやご要望をヒアリングいたします。この時点で導入・開発をむやみにおすすめすることはなく、「既存のツールで解決できないか」「費用対効果が得られそうか」といった現実的な観点から、問題解決のお手伝いをいたします。
その後、AIエージェントで問題が解決できる場合は、下記2つのサービスのいずれかをご提案。予算や問題に応じてサービスをお選びいただけるほか、技術が進歩・普及するまでペンディングいただくことも可能です。
- AIツールの導入支援・活用促進（既製のAIエージェントパッケージを導入）
- AIソリューション開発（ゼロからAIエージェントを開発）
ちなみに、「AIツールの導入支援・活用促進」の流れは以下のとおりになります。
また、「AIソリューション開発」の流れにつきましては、下記のとおりです。
- 課題のヒアリング・要件定義
- ヒアリングを通してお悩み・ご要望から課題を抽出
- AIエージェント開発の妥当性・タイミングも検討
- データの前処理
- 生の社内データをRAGやファインチューニングに使えるように整形
- クライアント様での内製化・DIYにも対応
- PoC検証（ウォーターフォール方式）
- AIエージェントのプロトタイプを開発・試運転
- 本格開発（アジャイル方式）
- AIエージェントの最終的な仕様を設計
- 要件定義→開発→設計→テスト→……を繰り返しながら、各機能を開発
- 開発後のサポート
- 運用全般の支援からガイダンスまでを提供
- フィードバック・ご要望をもとに、AIエージェントを継続的に改修
各サービスの詳しい内容や期間、相場につきましては下表をご覧ください。
| AIツールの導入支援・活用促進 | AIソリューション開発 | |
|---|---|---|
| ターゲット | 現実的な範囲での問題解決を目指す企業様 | 最新・最善のソリューションをお求めの企業様 |
| 期間 | 2〜4ヶ月 | 4ヶ月〜 |
| 内容 | ・要件定義 ・改善案提出 ・新業務フロー図の作成 ・導入支援・ツールの設定 ・サポート | ・データ処理 ・環境構築 ・プロトタイプ開発 ・検証 ・コードの提出 ・検証結果報告 ＋ ・システムの要件定義書作成 ・AIシステムの開発 ・社内システムとの連携 ・AIシステムの実装 ・運用 |
| 見積もり相場 | ¥2,400,000〜4,800,000 | ¥13,200,000〜 |
なお、弊社のAIエージェント開発サービス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。
株式会社NTTデータ
株式会社NTTデータは、同社のAIエージェントサービス「SmartAgent」を順次リリース中です。こちらは、業務を実際に遂行する「パーソナルエージェント」と専門知識を提供する「特化エージェント群」が協働して、質の高い成果物を出力するというものになります。※1
その第一弾としては、2024年11月に営業領域向けの「LITRON Sales（リトロンセールス）」が登場しています。
こちらはテキストや音声の議事録情報から、予算 / 決裁権 / 必要性 / 導入時期 / 競合…etc.重要情報を抽出して営業支援システムに自動で反映するというもの。加えて、不足している情報をリマインドする機能も完備しています。
また第二弾として、2025年3月末までにアポ・提案準備機能をLITRON Salesで実装予定です。こちらは外部ソースと営業で得られた情報をもとに顧客課題を分析して、提案書を生成するまでの流れを自動化できるとのことです。
伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
伊藤忠テクノソリューションズ株式会社からは、AIエージェントの構築支援サービスが登場しています。2024年10月17日より開始した当サービスはオープンソースLLMの選定から、AIエージェントの構築・回答評価・ファインチューニングを一貫で伴走支援するというものです。※2
同サービスで構築できるAIエージェントの活用イメージとしては、以下のとおりになっています。
- アイデア出しの支援
- 問い合わせ対応・解決策提示
- 社内手続きの自動化
- 提案書・企画書の自動生成
- メールやチャットでの連絡の自動化
…etc.
複雑なタスクも含めて、幅広い業務の効率化が見込めるでしょう。
株式会社ブレインパッド
株式会社ブレインパッドは、中長期的に実用化が見込まれている自律型AIエージェントに重きを置いたサービスを順次発表予定。その第一弾として、2025年2月より「BrainPad アノテーションエージェント」の試験提供を開始します。こちらはAIツール開発用データの下準備に欠かせないアノテーション（タグ付け）を自動化してくれるAIエージェントで、業界・企業特有のノウハウまで押さえた処理が可能です。（※3）
テキストと画像を関連づけて処理できるマルチモーダルLLMを搭載しており、商品の属性・キャプション付与から対応の優先順位づけ、異常検知などの幅広いケースに適用ができます。
Heylix
「Heylix」は、AI inside 株式会社が2023年8月3日よりリリースしているAIエージェントサービスになります。こちらは与えられたタスクについて、生成AI・予測AI・画像認識AI…etc.を掛け合わせたマルチモーダルなAIエージェント「Buddy（バディ）」を生成して自動化してくれるというもの。
業界・業種を問わず幅広いタスクを自動化でき、ユーザー間での「Buddy」のシェアや外部ツールとのAPI連携にも対応しています。（※4、5）
JAPAN AI株式会社
JAPAN AI株式会社は2024年11月14日より、AIエージェントサービス「JAPAN AI AGENT」を提供中。こちらについては、のべ10,000社以上の業務形態に基づく国内企業特化のエージェント群が標準で搭載されており、AIエージェントの作成・カスタマイズ機能も実装予定です。（※6）
営業・マーケティング・カスタマーサクセス・人事・経理を中心に、日常的なタスクの半自動化が目指せるサービスとなっています。
GROWTH JAPAN TECHNOLOGIES
GROWTH JAPAN TECHNOLOGIESは、AIエージェントの開発・運用支援サービスを手がけています。こちらが想定している活用シーンは、カスタマーサポート / データ分析 / レポート作成 / 繰り返しの単純作業 / 学習支援…etc.で、意思決定から反復作業まで24時間体制での自動化が実現可能とのことです。（※7）
なお、AIエージェントの開発手順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。
AIエージェント導入時のポイントと課題
企業にとって、AIエージェントの導入は今や戦略的かつ不可欠な選択肢になりつつあります。今後、急速に進化していくAI技術の中で、効果的な導入には慎重な計画と戦略が不可欠です。
以下にAIエージェント導入を成功させるためのヒントや具体的な手順、課題や対策、今後のトレンドについてまとめましたので、企業のITご担当者の方はぜひご一読ください！
導入を成功させる8つのヒント
1. 明確な目的設定
単なる最新技術の追随ではなく、具体的な業務課題の解決を目指すことが成功の鍵となります。単に最新のツールを導入すれば良いわけではなく、自社の業務や既存システムとの相性、社員の業務スキルなどを総合的に判断して導入ツールを選ぶことが大切です。
2. 段階的なアプローチ
全社一斉展開ではなく、パイロットプロジェクトから始め、段階的に拡大することで、リスクを最小限に抑えられます。また適宜、現場から課題やアイデアなどのフィードバックを受けることで、より精度の高い導入が実現します。
3. データ品質の重視
AIエージェントの精度は学習データに大きく依存するため、質の高いデータ整備が不可欠です。データ管理の担当者と入念な打ち合わせを行い、どのようなデータがどのような形式でどの程度必要なのかを、ベンダーの担当者も交えて入念に打ち合わせることが重要です。
4. 従業員の理解と受容
まずは従業員一人ひとりのAIやテクノロジーに対する不安を払拭し、AIを自身の業務支援ツールとして位置づけることが、スムーズな導入につながります。いきなり部署全体での導入ではなく、個人やチーム単位で小さな成功単位を積み重ね、ポジティブな印象や情報を少しずつ周囲に伝えていくことが成功のカギとなるでしょう。
5. セキュリティ対策
社内データの保護やアクセス権限の厳格な管理、コンプライアンスへの配慮が求められます。既存のセキュリティ担当者も交え、入念な仕組みづくりが大切です。また、社員一人一人に対するITリテラシーの向上やAI活用に対する倫理観や安全性の教育も段階に応じて必要になります。
6. 継続的な学習
社員教育は導入の前段階のみで終わる訳ではありません。AIエージェントの持続的な価値を引き出すには、担当社員に対する継続的な学習や改善のプログラムを組み込むことが重要です。また、導入担当者やベンダーによる定期的な保守や現場との確認作業も重要です。
7. 柔軟な戦略立案
テクノロジーの変化に迅速に対応できる体制づくりを心がけましょう。そのため、担当者は常に最新の情報をキャッチアップできるよう、ベンダー企業などが主催しているセミナーや無料のメルマガ、ブログなどの記事を通じて常に情報に触れておくことが大切です。
8. 専門家との連携
AI導入に関する専門家や信頼できるベンダーと密接に協力することで、最新の知見を活用できます。最近ではベンダー企業のほかにも、個人やチームでAIの導入支援をおこなうAIコンサルタントも増えてきているため、必要に応じて現場でのヒアリングや課題抽出をお願いするのも良いでしょう。
AIエージェント活用の課題と対策
AIエージェントの導入には、データの品質や従業員のスキル、セキュリティに対するリスク対策など、多岐にわたる項目や課題があります。
これらを克服するには、組織全体での目的（業務の品質向上と効率化）の共有はもちろん、導入に関する理解の促進や段階的な実装、継続的な教育研修、厳格なデータ管理など、企業を挙げての仕組みづくりや保守・継続が鍵となります。
注意しなければならないのは「ツールの導入自体が目的化していないか？」という点です。エージェントシステムを導入したことで、かえって社員のミスが増えたり顧客満足度が下がってしまっては本末転倒です。
担当者が目的をしっかり把握し、現場の状況と照らし合わせながら計画的に進めていきましょう。
今後のAIトレンドとインサイト
近年の生成AIの進化により、企業の業務効率化や意思決定が加速しています。今後もこの流れは加速していくと考えて良いでしょう。
特に、社内データを活用したカスタムAIエージェントの導入が進み、業務フローの自動化や高度なパーソナライズが可能になります。
また、マルチモーダルAIの発展により、テキストや画像、音声などを統合した新しいシステムが、各業界で続々と誕生することが予想されています。
そのため、AI活用に関する倫理やセキュリティ面での対策も重要な課題となり、規制の強化とともに透明性の高いAI活用が求められます。各企業はこうした技術革新の恩恵を活かしつつ、信頼性と適用範囲の最適化で自社のブランド価値を高めていくことが成功のカギとなるでしょう。
なお、AIエージェントの開発手順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。
AIエージェントの開発・導入サービスで非定型業務もDX化！
当記事では、AIエージェントの開発・導入を支援するサービスについて、その周辺知識も含めてご紹介しました。以下にもう一度、AIエージェントを開発・導入するメリットを振り返っていきましょう。
AIエージェントがもたらすメリット
- 業務効率化
- 脱・属人化
- 人件費の削減
- 24時間、365日体制での稼働の実現
- データドリブン（データに基づく意思決定や行動を行う手法）の実現
AIエージェントは、臨機応変な判断力が強みの「生成AI」と、正確な知覚と実行力が強みの「ソフトウェアプログラム」からなる複合的なシステムです。生成AIまたはソフトウェアプログラム単体では難しかった、アプリ上に実在する複雑なタスクの自動化を叶えてくれます。
そんなAIエージェントの開発・導入を扱うサービスは、国内でも一般的になりつつあります。弊社・WEELでもAIエージェントの開発・導入サービスをご用意しており、クラウドからオンプレミスまで最適なAIエージェントをご提供可能です。DXの障壁となる非定型業務にお悩みの企業様はぜひ、弊社の無料相談でお困りごと・ご要望をお聞かせください！
最後に
いかがだったでしょうか？
株式会社WEELは、自社・業務特化の効果が出るAIプロダクト開発が強みです！
開発実績として、
・新規事業室での「リサーチ」「分析」「事業計画検討」を70％自動化するAIエージェント
・社内お問い合わせの1次回答を自動化するRAG型のチャットボット
・過去事例や最新情報を加味して、10秒で記事のたたき台を作成できるAIプロダクト
・お客様からのメール対応の工数を80％削減したAIメール
・サーバーやAI PCを活用したオンプレでの生成AI活用
・生徒の感情や学習状況を踏まえ、勉強をアシストするAIアシスタント
などの開発実績がございます。
まずは、「無料相談」にてご相談を承っておりますので、ご興味がある方はぜひご連絡ください。
「生成AIを社内で活用したい」「生成AIの事業をやっていきたい」という方に向けて、生成AI社内セミナー・勉強会をさせていただいております。
セミナー内容や料金については、ご相談ください。
また、サービス紹介資料もご用意しておりますので、併せてご確認ください。
- ※1：AIエージェントを活用した新たな生成AIサービスを提供開始 | NTTデータグループ – NTT DATA GROUP
- ※2：AIエージェントの構築支援サービスを開始（2024年10月17日） | CTC
- ※3：ブレインパッド、自律型AIエージェントサービス第一弾として、アノテーションエージェントサービスを提供開始
- ※4：Heylix
- ※5：AI inside、AIエージェント「Heylix」を提供開始、生成AIによるビジネス変革を実現するマーケットプレイスを構築へ
- ※6：『日本企業のための最も実用的なAIエージェントへ』JAPAN AI株式会社、自律型AIエージェント「JAPAN AI AGENT」を提供開始
- ※7：AIエージェント開発サービス — GROWTH JAPAN TECHNOLOGIES
