AIエージェントとは？ビジネス活用の基礎と最新動向

生成AIを使っていると、「便利だけど、これがそのまま自分の代わりに全部やってくれたらいいのに」と思ったことがある方も多いはずです。

その「もしも」に一歩近づける存在として、ここ数年でさまざまなAIエージェント型のシステムが登場してきました。タスクを自分で計画し、実行し、その結果を評価するところまでを半自律的にこなせる仕組みとして期待されています。

本記事では、AIエージェントの仕組みと企業における活用法について詳しく解説していきます。AIエージェントがどのようにビジネスを変革し、業務を効率化するのかを整理しながら、次のステップを考えるヒントにしていただければ幸いです。

AIエージェントとは？

AIエージェントは、人間の介入なしでタスクを自動的に完了できる人工知能システムです。このシステムは、環境を認識し、適切な判断を下し、学んだデータと状況に基づいて行動を起こします。以下の特長を持っています。

• 自律性：連続的な監視がなくても、独立して動作することができます。

• 環境認識と状況理解：自身の周囲の環境を認識し、必要な情報を収集します。

• 適応能力と自己改善：過去のタスクから学び、効率を向上させる能力を持っています。

• AIシステムとの連携：複数のAIエージェントはお互いに作用し、業務プロセスを最適化することができます。

例：顧客からのメールを処理し、過去のインタラクションを基に自動的に応答を送信することができます。

AIエージェントの力を引き出す背後のメカニズム

 AIエージェントが業務を処理する際には、一般的に次のステップで進みます。

• 認識：環境からの情報（例：顧客からの問い合わせメール、システムのデータ）を収集します。

• 判断：収集した情報を分析し、次に取るべきアクションを判断します。

• 行動：適切なアクションを実行します（例：メールの送信、データの更新など）。

さらに、機械学習技術、意思決定モデル、自然言語処理、環境とのインターフェースを活用して、効率的かつ自動的にタスクを処理します。

例：顧客からの問い合わせメールを受けたAIエージェントは、その内容を分析し、重要度を評価した後、自動的に返信するか、適切な部署に転送します。

RPAと生成型AIを超えるAIエージェントの強みとは？

業務自動化といえば、これまでは定型作業をこなすRPAや、文章・画像を生み出す生成AIが中心でした。

しかし、業務プロセスが複雑化し、予期しない例外や変更が当たり前になっています。こうした状況だからこそ、「状況を理解して、自ら手順を組み替える」レベルの自動化が求められています。

では、RPAから生成AI、そしてAIエージェントへと進化する中で、何が変わりつつあるのでしょうか。

RPA：Excelのデータをシステムに入力するような繰り返しの作業を自動化するツールです。あらかじめ設定されたプロセスに基づいて動作しますが、業務プロセスの変更や新しい状況が発生した際には、柔軟に対応することができません。

生成AI：テキストや画像、動画などの入力データを元に新しいコンテンツを生成します。本来は「答えを返す」「文章やコードを作る」といった生成が中心ですが、最近のフロントランナーモデルは、一定の自律性を持つように設計されつつあります。

たとえば、ChatGPTのエージェントモードやxAIのGrok 4のように、ツールの呼び出しやリアルタイム検索を自律的に組み合わせてタスクを進めるモデルも登場しています。

とはいえ、多くの場合は依然として「環境に働きかける主体」ではなく、あくまでエージェントを支える頭脳として利用されます。

AIエージェント：自動化と創造性の能力を組み合わせて、タスクを実行するだけでなく、状況を理解し、判断を下し、変化に適応します。これにより、RPAや生成型AIでは対応できない複雑なプロセスを解決することができます。

例：RPAは顧客に通知を自動的に送信することができます。また、生成AIはカスタマイズされたメールを生成しますが、AIエージェントは顧客のニーズを評価し、最も適切な対応を自動で決定します。

AIエージェントの注目される理由と期待

AIエージェントは、今後大きな成長が見込まれる分野です。Research and Marketsによると、AIエージェント市場は2024年には51億ドルから2030年には471億ドルに成長すると予測されています。

テクノロジー企業の視点から、AIエージェントが注目される理由を以下のように挙げることができます。

• AI時代の到来と企業のニーズ：企業はAIの進化に関心を持ち、最新の技術トレンドを追い、マーケットや競合を理解することに力を入れています。この背景の中で、AIエージェントは、人間の介入なしにタスクを自動化する能力があるとして、企業の注目を集めています。

• コスト削減と業務効率の向上： AIエージェントにより、労働コストを削減し、業務効率を向上させることができます。

• DXの支援：業務にAIエージェントを組み込むことは、人間の介入を最小限に抑えつつ自律的に動く仕組みをつくるという意味で、DXにとって大きな転換点と言えます。

そのため、多くの企業はすでにAIエージェントの試行段階に入っています。McKinseyの「The state of AI in 2025」調査では、回答者の62％が「自社では少なくともAIエージェントの実験を始めている」と答えたと報告されています。

AIエージェントは企業をどのように支援するか？

AIエージェントは、次のような形で企業活動を支援します。

• 業務の自動化：複雑な業務プロセスを自動化し、時間とコストを削減します。

• 意思決定支援：データを分析し、より良い意思決定を支援します。

• 顧客体験の向上：顧客からの問い合わせに迅速に対応し、より良い体験を提供します。

例：小売業におけるAIエージェントは、顧客の購入履歴を分析し、適切な商品を提案することにより、顧客体験を向上させます。

参考：マルチAIエージェントを活用した業務効率化の「次の一手」と具体的活用イメージ｜CAT.AI

AIエージェントの限界と今後の改善点

AIエージェントにはどのような課題があるのでしょうか？

業務自動化や意思決定支援の面で非常に強力な一方で、精度のブレやバイアス、セキュリティといったリスクは、依然として無視できません。

導入を進める企業が増えるほど、「どこまでをエージェントに任せ、どこからを人間が見るのか」という線引きが重要になっています。

• 精度のリスク： AIエージェントは不完全な訓練データや偏ったデータに基づいて判断を下す場合、もっともらしい説明をしながら誤った結果を導いてしまうことがあります。そのため、多様なデータセットを取り込みつつ、定期的に学習結果を検証・更新していく運用が欠かせません。

• バイアス： 学習データに含まれる偏りは、そのままAIエージェントの判断にも乗り移ります。解決策は、データの多様性を確保し、バイアス検出ツールを導入して、AIの判断に影響を与える要素を最小限に抑えることです。

• セキュリティリスク： 重要なデータを扱う場合、データ漏洩やサイバー攻撃のリスクが伴います。これを防ぐためには、強固なセキュリティ対策を講じ、暗号化技術やアクセス制限を実施することが求められます。

例：医療分野では、AIエージェントが誤った診断を下すリスクを防ぐため、厳格な監視体制と人間の最終判断を組み合わせた運用がすでに進められています。

YopazにおけるAIエージェント開発の進展と実績

Yopazは、AIエージェントを活用した多くのソリューションを開発しており、特に顧客対応の効率化に貢献しています。

AI営業アシスタント、チャットボットなど、さまざまなAIサービスを開発しており、AIエージェントを用いた顧客フォローアップシステムも提供しています。

さらに、自社では、イベント後の顧客とのインタラクションをAIエージェントで自動化し、名刺情報の登録からパーソナライズされたメールの送信までを一気通貫で行っています。

おわりに

潜在能力の高いAIエージェントは、すでに多くの企業から注目を集めています。今後はモデルそのものだけでなく運用のノウハウも成熟し、「どの業務にもAIエージェントがいる」ことが当たり前になっていくでしょう。

Yopazでは、AIエージェントの研究開発に注力し、特に顧客対応や業務効率化において実績を上げています。自社開発のAIソリューションは、実際の業務に即した形で導入が可能であり、企業のデジタルトランスフォーメーションを加速させる一助となっています。

もし、AIソリューションを導入し、御社の業務を効率化したいとお考えであれば、ぜひご連絡ください。私たちのソリューションがどのようにお役に立てるかを、詳しくご説明させていただきます。