「AIエージェント」という言葉を耳にする機会が増えてきました。AI（人工知能）の発展とともに、私たちの生活やビジネスに大きな変化をもたらす可能性を秘めたAIエージェントとは一体どのようなものなのでしょうか？

この記事では、AIエージェントの定義、仕組み、種類、RPAとの違い、メリット、活用事例について詳しく解説していきます。「AIエージェントとは」を理解し、AIエージェントの可能性を感じていただければ幸いです。

AI監修者兼ライター

きょろ

AIツール専門家

所有資格：Google AI Essentials

書籍掲載：Chrome拡張×ChatGPTで作業効率化/工学社出版

AIツールレビュー数100以上。AIワークスタイルのオウンドメディア立ち上げ～AI関連の記事執筆を通じて、「実際に使ってみて、本当に良いAIツールを届ける」という信念のもと、AIで日本が盛り上がることを夢見るアラサー

この記事はこんな人におすすめ

・AIエージェントとは何か知りたい
・AIエージェントが今のところどこで使えるのか気になる

AIエージェントとは？定義と基本的な仕組みをわかりやすく解説
AIエージェントとRPAの違い：目的、動作、得意分野を比較
1. AIエージェントとその他類似技術の違いは？
AIエージェント導入のメリット
AIエージェントを実際に使ってみた
AIエージェントの仕組み：AI技術、学習方法、データ処理などを詳しく解説
1. AIの主要技術と具体的な活用例
AIエージェントの種類
AIエージェント活用における注意点：倫理的な問題、セキュリティ対策、導入コストなど
AIエージェントの活用例：様々な業界での導入事例と成功のポイントを紹介
まとめ

AIエージェントとは？定義と基本的な仕組みをわかりやすく解説

AIエージェントとは、目標を達成するために、周囲の状況を認識し、自ら考えて行動を選択・実行するAIシステムです。

従来型システム

決められたコマンドと固定的な応答
変更には再プログラミングが必要
特定の作業のみに対応
文字通りの処理に限定

AIエージェント

自然な対話による直感的な操作
状況に応じた柔軟な対応が可能
経験からの継続的な学習・改善
文脈や意図を理解した処理

この進化により、人間とAIのより自然なコラボレーションが実現しています。AIの役割は単なる「ツール」から「パートナー」へと進化し、より効果的な業務遂行を可能にしています。

従来のソフトウェアプログラムのように、あらかじめ決められたルールに従うのではなく、状況に応じて柔軟に行動できる点が大きな特徴です。近年注目されている大規模言語モデル（LLM）の発展により、AIとのコミュニケーションが容易になり、AIエージェントはより実用的で身近なものになりつつあります。

例えば、顧客からの問い合わせに自動応答するチャットボットもAIエージェントの一種です。顧客の質問内容を理解し、適切な回答を自動的に生成することで、24時間365日対応を実現し、顧客満足度向上に貢献します。

AIエージェントの基本的な仕組みは、以下の要素で構成されています。

環境認識: 周囲の状況を把握するためのセンサーやデータ入力
意思決定: 状況に応じて、最適な行動を選択するためのAIアルゴリズム
行動: 実際に動作を実行するためのプログラムやシステム
学習: 過去の経験から学習し、行動を改善していくためのフィードバック機構

これらの要素が連携することで、AIエージェントは自律的に行動し、目標を達成することができます。

AIエージェントとRPAの違い：目的、動作、得意分野を比較

AIエージェントと似た技術に、RPA（Robotic Process Automation）があります。 RPAとは、パソコン上で行う定型的な事務作業を自動化するソフトウェアロボットのことです。 RPAはルールに基づいて動作しますが、AIエージェントは状況を判断し、より複雑なタスクを処理できます。

AIエージェントとRPAはどちらも業務効率化に貢献する技術ですが、目的や動作、得意分野が異なります。企業におけるプロセスが複雑化し、非構造化データの処理や迅速な意思決定が求められるようになり、RPAの限界が見え始めています。 AIエージェントは、このようなRPAでは対応できない領域で力を発揮します。

項目	AIエージェント	RPA
目的	特定の目標を達成	定型業務の自動化
動作	自律的な判断に基づく行動	あらかじめ決められたルールの通りの動作
得意分野	複雑な状況への対応、状況の変化への適応	単純作業の繰り返し、大量データ処理
例	顧客対応、需要予測	データ入力、請求書処理

きょろ

RPAだと実際に以下のように人間が一から組み立てる必要がありますが、AIエージェントはプロンプトで指示することでAIが考えて作業を行ってくれます。

AIエージェントとその他類似技術の違いは？

他にも似たような技術として以下の違いがあります。

技術分野	主な特徴	得意とする領域	実用例
機械学習システム	データパターンの認識と予測モデルの構築	傾向分析・将来予測	気象データに基づく行動推奨システム、購買傾向の分析予測
生成AI	入力情報からの新規コンテンツ生成	文章・画像・音声の創出	自動応答システム、マーケティング素材の作成支援
RPA	事前定義された手順による業務自動化	定型作業の効率化	メール分類・転送システム、データ入力の自動化
AIエージェント	環境認識と自律的な意思決定による行動	複合的なタスク管理	総合的なカスタマーサービス、インテリジェントな業務支援

AIエージェントは、状況を判断して柔軟に対応できるため、複雑な業務や変化の激しい業務に適しています。一方、RPAは、定型的な作業を正確に繰り返すことに優れており、大量のデータ処理などに適しています。

AIエージェント導入のメリット

AIエージェントを導入することで、以下のようなメリットが期待できます。

業務効率化

AIエージェントが単純作業や反復作業を自動化することで、従業員はより創造的な業務に集中できます。例えば、AIエージェントが顧客からの問い合わせに対応することで、従業員は顧客対応にかかる時間を削減し、他の業務に時間を割くことができます。

コスト削減

人件費の削減や業務プロセスの改善などにより、コスト削減につながります。 ⁸ 中小企業がAIエージェントを導入した事例では、時給30円相当で営業マンの業務を代行できるケースもあります。

顧客満足度向上

24時間365日対応、パーソナライズされたサービス提供などにより、顧客満足度を向上させることができます。例えば、AIエージェントが顧客の購買履歴や行動を分析し、顧客ごとに最適化された商品を提案することで、顧客満足度を高めることができます。

意思決定の迅速化

AIエージェントが大量のデータを分析し、最適な選択肢を提案することで、迅速な意思決定を支援します。例えば、AIエージェントが市場トレンドを分析し、新製品開発のアイデアを提案することで、迅速な意思決定を促進できます。

競争力強化

新しいビジネスモデルの創出、業務プロセスの革新などにより、企業の競争力を強化することができます。例えば、AIエージェントを活用した新しいサービスを開発することで、競争優位性を築くことができます。

人とAIの協働

AI insideが提供する「DX Suite」では、AIエージェントがユーザーの代わりにデータの正確性を検証するなど、「Work with Buddy」と呼ばれる人とAIが協働する仕組みを実現しています。

AIエージェントを実際に使ってみた

ここでは、実際にAIエージェント「AgentGPT」を使ってみた使用感と感想をレポートします。「AgentGPT」は、ウェブ上のタスクを自動化する自律型AIエージェントです。

実際に使ってみた感想としては、食べログでの予約直前までのページを出してくれたりなど、これまで手作業で行っていた作業を自動化でき、非常に便利だと感じました。

以下はAIが自動でお店を探してくれた内容です。

「AgentGPT」は、自然言語で指示を出すだけで、自動的にタスクを実行してくれます。例えば、「明日の朝7時に東京駅周辺で朝食をとれるカフェを探して予約して」と指示すると、「AgentGPT」は自動的にカフェを探し、予約まで完了してくれます。

AIエージェントはまだ開発途上の技術であるため、必ずしも完璧に動作するわけではありません。 ¹² しかし、今回の使用体験を通して、AIエージェントが秘める可能性を強く感じました。

AIエージェントの仕組み：AI技術、学習方法、データ処理などを詳しく解説

AIエージェントは、様々なAI技術を組み合わせて実現されています。

まず、AIエージェントの基盤となるAI技術には、以下のようなものがあります。

自然言語処理（NLP）: 人間が使う言葉を理解し、処理する技術。AIエージェントが人間と自然なコミュニケーションをとるために必要不可欠な技術です。
機械学習: 大量のデータからパターンを学習し、未来のデータに対して予測を行う技術。AIエージェントが状況を判断し、行動を決定するために活用されます。
深層学習（ディープラーニング）: 機械学習の一種で、人間の脳神経回路を模倣したニューラルネットワークを用いて、より複雑なパターンを学習する技術。AIエージェントの高度な意思決定や行動生成に利用されます。
知識グラフ: 知識を構造化して表現し、AIエージェントが知識を活用できるようにする技術。AIエージェントがより高度な推論や問題解決を行うために役立ちます。

AIの主要技術と具体的な活用例

自然言語処理（NLP）

定義：人間が使う言葉を理解し、処理する技術
活用例：スマートフォンの音声アシスタント
「今日の予定を教えて」という曖昧な指示でもカレンダー情報を正確に提示
文脈を理解し、的確な情報を抽出して応答

機械学習

定義：大量のデータからパターンを学習し、未来のデータに対して予測を行う技術
活用例：動画配信サービスの視聴推奨
視聴履歴から個人の好みを学習
類似ユーザーの傾向も考慮した精密な推奨を実現

深層学習（ディープラーニング）

定義：人間の脳神経回路を模倣したニューラルネットワークによる高度な学習技術
活用例：自動運転車の視覚認識システム
カメラ映像からリアルタイムで物体を識別
歩行者、信号、他車両などを瞬時に認識し判断

知識グラフ

定義：知識を構造化して表現し、より高度な推論や問題解決を可能にする技術
活用例：企業の顧客サポートシステム
問い合わせ内容から関連情報を体系的に提供
返品方法から配送業者情報まで包括的にサポート

実践での複合活用
例えば医療診断支援システムでは、これらの技術を統合的に活用しています。患者との対話をNLPで理解し、症状データを機械学習で分析、画像を深層学習で診断、医学知識グラフで総合的な判断をサポートします。このように、複数技術の連携により、より高度で正確な支援が実現しています。

またAIエージェントの学習方法には、主に以下の2つがあります。

教師あり学習: 正解データを与えてAIエージェントを学習させる方法。
強化学習: AIエージェントが試行錯誤を繰り返しながら、最適な行動を学習する方法。 ¹⁴ AIエージェントは、環境の中で行動を起こし、その結果に応じて報酬を得ることで、目標達成のための行動を学習していきます。

AIエージェントは、大量のデータを処理することで、より高度な判断や行動を行うことができます。 ¹⁵ データの種類には、テキストデータ、画像データ、音声データ、数値データなど、様々なものがあります。これらのデータを効果的に処理するために、AIエージェントはデータベースやデータウェアハウスなどの技術を活用します。

AIエージェントの種類

AIエージェントは、その機能と目的に応じて3つの基本タイプに分類されます。各タイプは特定のユースケースに最適化されています。

Agent Type	Definition	Characteristics	Examples
特化型AIエージェント	特定のタスクに特化したAIエージェント	特定の領域に特化し、限定的な範囲でタスクを自動化	顧客からの問い合わせに対応するチャットボット、特定の商品の販売を促進する販売支援AIエージェント
汎用型AIエージェント	幅広いタスクに対応できるAIエージェント	多様なタスクに対応し、状況に応じて柔軟に動作	秘書業務全般を代行するAIエージェント、様々な業務を自動化するAIエージェント
自律型AIエージェント	人間が指示しなくても、自己目標を設定し、行動するAIエージェント	高度な自律性と自己学習能力を備え、複雑な環境下でも最適な行動を選択	自動運転車、工場の生産ラインを管理するAIエージェント

AIエージェント活用における注意点：倫理的な問題、セキュリティ対策、導入コストなど

AIエージェントの活用には、多くのメリットがある一方で、以下のような注意点も存在します。

倫理的な問題

AIエージェントが差別的な判断や行動をしてしまう可能性、プライバシー侵害のリスクなど、倫理的な問題点に配慮する必要があります。 AIエージェントの開発・運用においては、倫理ガイドラインを遵守し、AIの倫理的な側面に関する議論を深めることが重要です。

セキュリティ対策

AIエージェントがサイバー攻撃の標的になる可能性、AIエージェント自体が不正アクセスなどに悪用される可能性など、セキュリティ対策をしっかりと行う必要があります。
富士通では、セキュリティAIエージェント技術を含むマルチAIエージェントセキュリティ技術を開発し、生成AIを含むAIシステム全体のセキュリティ強化に取り組んでいます。

富士通より引用

特に、生成AIは急速に普及しており、新たな攻撃に備える必要があります。

導入コスト

AIエージェントの開発、導入、運用には、多額のコストがかかる可能性があります。導入前に、コストと効果をよく検討する必要があります。クラウド型とオンプレミス型があり、それぞれにメリット・デメリットがあります。クラウド型は初期費用が抑えられますが、セキュリティ面で不安がある場合はオンプレミス型が適しています。

人材育成

AIエージェントを効果的に活用するためには、AIエージェントに関する知識やスキルを持った人材を育成する必要があります。 AIエージェントの仕組みや特性を理解し、適切に運用・管理できる人材が必要です。

きょろ

Claudeを提供するAnthrpic社ではAIエージェントに対して基本3原則を策定しています。

Anthropic社のAIエージェント開発基本原則

シンプルさの追求

複雑性を最小限に抑え、保守性と拡張性を重視した設計を行う。必要な機能に焦点を当て、余分な要素を排除することで、信頼性の高いシステムを実現。

透明性の確保

エージェントの計画手順を明示的に表示し、意思決定プロセスを可視化。動作の予測可能性を高め、システムへの信頼性を担保する。

堅牢な実装基盤

徹底的なドキュメント化とテストを通じて、エージェントとコンピュータのインターフェース（ACI）を慎重に構築。安定性と信頼性を確保。

Anthropic社のAIエージェント開発基本原則参照元

AIエージェントの活用例：様々な業界での導入事例と成功のポイントを紹介

AIエージェントは、様々な業界で導入が進んでいます。

金融業界: 金融商品の販売、不正検知、リスク管理など
医療業界: 病気の診断、治療法の提案、患者のケアなど
製造業界: 生産ラインの自動化、品質管理、在庫管理など
小売業界: 顧客対応、商品推薦、需要予測など
運輸業界: 自動運転、配達業務の効率化、交通渋滞の解消など

AIエージェント導入を成功させるためには、以下のポイントが重要です。

明確な目標設定: AIエージェントに何をさせたいのか、どのような成果を期待するのかを明確に定義する。
適切なデータ準備: AIエージェントの学習に必要となるデータを収集し、適切に加工する。 AIエージェントが効果的に機能するためには、高品質なデータが不可欠です。
継続的な改善: AIエージェントの性能を評価し、改善を繰り返すことで、より効果的な活用を実現する。

まとめ

AIエージェントは、今後ますます進化し、私たちの生活やビジネスに欠かせない存在になると予想されます。マルチエージェントシステムのように、複数のAIエージェントが連携して複雑な問題を解決するシステムも登場し、AIエージェントの可能性はさらに広がっていくでしょう。

AIエージェントは、私たちの生活をより豊かに、ビジネスをより効率的にする可能性を秘めています。 AIエージェントは、複雑なタスクを自動化し、人間の意思決定を支援することで、生産性向上やイノベーション促進に貢献します。また、AIエージェントは、暗号資産 (仮想通貨) の分野においても、取引実行やイールドファーミング戦略の最適化など、革新的な変化をもたらす可能性を秘めています。

AIエージェントの進化を注視し、その可能性を最大限に活かしていくことが、今後の社会において重要です。 AIエージェントは、単なる自動化ツールではなく、人間のパートナーとして、より良い未来を創造していくための重要な役割を担うことになるでしょう。

きょろ

趣味：業務効率化、RPA、AI、サウナ、音楽
職務経験：ECマーチャンダイザー、WEBマーケティング、リードナーチャリング支援
所有資格：Google AI Essentials,HubSpot Inbound Certification,HubSpot Marketing Software Certification,HubSpot Inbound Sales Certification
▼書籍掲載実績
Chrome拡張×ChatGPTで作業効率化/工学社出版
 保護者と教育者のための生成AI入門/工学社出版（【全国学校図書館協議会選定図書】）

突如、社内にて資料100件を毎月作ることとなり、何とかサボれないかとテクノロジー初心者が業務効率化にハマる。AIのスキルがない初心者レベルでもできる業務効率化やAIツールを紹介。中の人はSEO歴５年、HubSpot歴１年