ITトレンドがおすすめする製品・サービス
- ■活用業務別
- 顧客対応や営業などのフロントオフィス業務：KUROKO AI、Agentforce
- 経理や人事などのバックオフィス業務：Coo Kai ワークフロー、Jira Service Management、Agentforce IT Service
- ■提供範囲別
- 導入や構築の支援を含むソリューション：AIエージェント開発支援、ナレフルチャット
- AIエージェントを開発・管理する基盤：Agentforce、ナレフルチャット
AIエージェントの原点となるAI研究の歴史
AIエージェントは、近年になって突然生まれた技術ではありません。AIという研究分野の誕生から数えると、約70年の歴史があります。総務省の「平成28年版 情報通信白書」などの整理をもとに、初期のAI研究とエージェントの考え方を振り返ります。
1956年のダートマス会議と第1次AIブーム
AI（人工知能）という言葉は、1956年に米国で開かれたダートマス会議で使われたことが始まりとされています。その後、1950年代半ばから1960年代にかけて、コンピュータによる「推論」と「探索」の研究が進んだ時期が第1次AIブームです。
この時期のAIは、迷路やパズルのようにルールが明確な問題は解けたものの、現実の複雑な課題には対応できませんでした。期待に応えられなかったことから、研究は一度下火になりました。
知識を教え込んだ第2次AIブーム
1980年代には、専門家の知識をルールとしてコンピュータに記述し、判断させる研究が進みました。これが第2次AIブームで、特定分野の判断を支援する「エキスパートシステム」が実用化されました。
ただし、必要な知識をすべて人が書き出して登録する作業には限界がありました。情報通信白書では、このブームは1995年ごろに下火になったと整理されています。人が知識を用意し続ける方式の難しさは、後の機械学習の発展につながる課題でもありました。
「エージェント」としてAIを捉える考え方
1990年代には、AIを「環境を認識し、目的に向けて自ら行動するもの」として捉える考え方が広まりました。AIの代表的な教科書として知られる「Artificial Intelligence: A Modern Approach」は1995年に初版が刊行されました。この教科書も、AIをエージェントの研究として体系立てています。
同じ時期には、利用者に代わって情報を集めたり、処理を進めたりするソフトウェアエージェントの研究も進みました。認識、判断、行動を繰り返すという基本の考え方は、現在のAIエージェントにも受け継がれています。
機械学習と生成AIがAIエージェントを実用段階へ
エージェントの考え方は早くからありましたが、現実の業務で使うには、言葉を理解し、状況に応じて判断する力が不足していました。その壁を越える土台となった技術の流れを確認します。
データから学ぶ第3次AIブーム
情報通信白書では、2000年ごろから続く第3次AIブームの特徴を、ビッグデータを使った機械学習にあると整理しています。人がルールを書き込むのではなく、大量のデータからAI自身が規則性を学ぶ方式です。
特に、人間の脳の神経回路をまねたディープラーニング（深層学習）の発展により、画像認識や音声認識の精度が向上しました。ただし、当時のAIは特定の作業に特化したものが中心で、幅広い指示を理解して作業を進める水準には至っていませんでした。
大規模言語モデルと生成AIの普及
2020年代に入ると、大量の文章を学習した大規模言語モデル（LLM）が登場し、人の言葉で書かれた指示を理解して文章を生成できるようになりました。2022年後半以降は、対話型の生成AIサービスが一般にも広く使われ始めました。
LLMによって、AIが自然な言葉で目標を受け取り、作業の手順を考えることが可能になりました。第2次AIブームで課題だった「知識を人がすべて用意する」負担が小さくなったことも、AIエージェントの実用化を後押しした要因の一つです。
道具を使って作業するAIへの発展
生成AIは当初、質問に答えたり文章を作ったりする用途が中心でした。その後、Web検索や表計算、社内システムなど外部のツールを呼び出し、結果を見ながら次の行動を決める使い方が広がりました。
こうして、エージェント研究で描かれていた「目標に向けて自ら行動するAI」が、業務で使える形に近づきました。現在のAIエージェントは、AI研究の長い歴史と生成AIの技術が結びついて生まれたものといえます。
調査データで見るAIエージェント市場の推移
AIエージェントの市場は、2024年度ごろから国内で立ち上がった新しい市場です。ここでは、国内の調査会社が公表した市場規模の推移と予測を紹介します。数値はいずれも調査時点の見込みや予測である点に注意してください。
AIエージェント関連サービスの市場予測
デロイト トーマツ ミック経済研究所は2025年6月、AIエージェント関連の製品・サービスの国内市場に関する調査結果を公表しました。市場規模は2024年度見込みが65億円、2025年度予測が152億円、2026年度予測が316億円で、2028年度には1,216億円に達する見通しです。
同調査では、用途別の内訳も示されています。2024年度は顧客対応などのフロントオフィス業務が93.6%を占める一方、2025年度にはバックオフィス業務などの割合が30.0%まで広がる見通しです。活用の範囲が顧客対応から社内業務へ広がりつつあることがうかがえます。
AIエージェント基盤の市場予測
アイ・ティ・アール（ITR）は2025年8月、「ITR Market View：生成AI/機械学習プラットフォーム市場2025」を公表しました。この調査では、AIエージェント基盤の国内市場を取り上げています。ここでの基盤とは、AIエージェントを開発、実行、管理するための環境を指します。
同調査によると、2024年度の売上金額は1億6,000万円で、前年度の8倍に拡大しました。2029年度には135億円に達すると予測され、2024年度から2029年度の年平均成長率は142.8%と見込まれています。
調査によって数字が異なる理由
2つの調査で市場規模の数字が大きく異なるのは、対象とする範囲が違うことが一因です。前者はAIエージェント関連の製品・サービス全体、後者はAIエージェントを開発、実行、管理する基盤に絞った市場を対象としています。
市場データを社内の検討資料に使う際は、調査会社名や公表時期とあわせて、何を市場に含めているかを確認しましょう。新しい市場は定義が固まっていないため、複数の調査を見比べて傾向をつかむと誤解を避けられます。
ITトレンドでは、最新の製品・サービスを多数比較・掲載しています。まず資料請求して、さまざまな製品の機能や特徴を比較してみてください。忙しい業務時間内でも、各社に問い合わせる手間なく、たった1回の入力（約60秒）でAIエージェントの一括資料請求が可能です。浮いた時間で、じっくりと製品の比較検討を進めましょう。
AIエージェントに関わる国内ルールの整備
AIエージェントの普及にあわせて、国内ではAIの開発や利用に関するルールの整備も進んでいます。AIエージェントを業務で使う企業が押さえておきたい、ガイドラインと法律の流れを紹介します。
AI事業者ガイドラインへのAIエージェントの反映
総務省と経済産業省は、AIを開発、提供、利用する事業者向けの指針として、2024年4月に「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」を公表しました。その後、2025年3月に第1.1版、2026年3月に第1.2版へと改訂されています。
第1.2版では、AIエージェントの登場を踏まえたリスクの整理などが加えられました。法的な拘束力を持つものではありませんが、AIエージェントを利用する際の社内ルールを作るうえで参考になる資料です。最新の内容は総務省や経済産業省の公式サイトで確認しましょう。
AI法の施行と人工知能基本計画
2025年6月には「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律（AI法）」が公布され、同年9月に全面施行されました。AIの研究開発と活用を推進するための基本的な考え方を定めた法律で、内閣にAI戦略本部が設置されています。
この法律にもとづき、2025年12月には「人工知能基本計画」が閣議決定されました。AIエージェントを含むAIの活用は、国の政策としても推進される段階に入ったといえます。今後の制度の変化は、内閣府の公表情報で確認しましょう。
歴史を踏まえたAIエージェント導入の考え方
AIの歴史は、大きな期待と、その期待に技術が追いつかない時期を繰り返してきました。この流れを踏まえると、AIエージェントを導入する際にも冷静な見極めが大切です。導入を検討する企業が意識したい考え方を2つ紹介します。
期待と実際にできることの差を見極める
過去のAIブームでは、期待が先行し、実際の性能との差が明らかになると関心が下がる流れがありました。AIエージェントも、どの業務でも人の代わりになるわけではなく、誤った処理をする可能性もあります。
導入前には、自社の業務で何をどこまで任せられるかを、試験的な利用で確かめることが大切です。導入や構築の支援を含むサービスを利用し、提供会社と一緒に対象業務を見極める方法もあります。
技術の変化を前提に選ぶ
AIエージェントを支える生成AIの技術は、短い期間で更新が続いています。現時点の機能だけで判断すると、数年後には業務の要件にあわなくなる可能性があります。
そのため、利用するAIモデルを切り替えられるか、自社でAIエージェントを追加・修正できる基盤があるかといった、変化への対応のしやすさも確認しておきたいポイントです。契約期間や料金体系も、利用の拡大や縮小に対応しやすいかをあわせて確かめましょう。
活用業務と提供範囲で整理する製品一覧
研究段階にあったエージェントの考え方は、現在さまざまな製品として提供されています。活用する業務と提供範囲の違いから、掲載製品を一覧にしました。
| 製品名 | 特徴 |
|---|---|
| Agentforce | 構築から管理までを一元化し、動作制御や人への引き継ぎも備える |
| Jira Service Management | 問い合わせ・障害・資産の管理にAIを組みあわせたサービス管理製品 |
| Agentforce IT Service | ITヘルプデスクをAI対話に切り替える、情シス向けのサービス |
| Coo Kai ワークフロー | Teams上の申請・承認にCopilotのAI機能を組みあわせたワークフロー |
| KUROKO AI | 業界ごとに学習した特化型のAIが、店舗集客の施策を提案・実行 |
| ナレフルチャット | 複数のAIモデルを使い分け、社内文書の参照やエージェント作成も可能 |
| AIエージェント開発支援 | 要件定義から実装・定着・運用までを一貫して支援する開発サービス |
現在利用できるAIエージェント製品の紹介
歴史を経て実用化が進んだAIエージェントのうち、顧客対応や社内業務に使えるものと、導入や構築の支援を含むものを取り上げます。
Agentforce
- 信頼性の高いコンテキストでAIを強化
- 実績あるアプリとワークフローでビジネスを動かす
- 信頼できるAIエージェントを構築
株式会社セールスフォース・ジャパンが提供する「Agentforce」は、顧客と従業員の体験を向上させる、拡張性とオープン性を備えたAIエージェントの運用プラットフォームです。AIエージェントの構築からテスト、展開、管理、オーケストレーションまでをまとめて扱えます。「Agent Script」で動作を制御する仕組みや、人への引き継ぎを可能にするガードレールを備え、研究から実用へ進んだAIエージェントを業務に組み込む基盤として検討できます。
Jira Service Management
- 高機能で低価格なAI搭載サービス管理(ITSM)プラットフォーム
- AIが問い合せを自動解決。担当者の負担を減らし対応を大幅改善
- 社内資産を一元管理。インシデントや変更と紐づけ迅速に原因特定
アトラシアン株式会社が提供する「Jira Service Management」は、問い合わせ対応、障害管理、資産管理を一つのプラットフォームで扱うサービス管理製品です。AIプラットフォームのRovoが、情報の検索や要約、回答案の作成、チケットのトリアージなどを担います。IT部門だけでなく人事や総務、法務、経理も同じ仕組みで使えるため、社内のバックオフィス業務での活用を考える企業向けです。
Agentforce IT Service
- 自律型の会話型AIがITヘルプデスク業務を自動化
- ITIL準拠の包括的なITサービス管理（ITSM）機能
- 人とAIのシームレスな連携とシステム統合
株式会社セールスフォース・ジャパンが提供する「Agentforce IT Service」は、ITヘルプデスクに特化した自律型AIのクラウドサービスです。従来のメールによる手動対応から、SlackやTeams上のAI対話に切り替え、社内ナレッジをふまえた対応を24時間行います。ITIL準拠のITサービス管理や、CMDBと連携した資産・ライセンス管理も扱えます。バックオフィスの中でも情報システム部門の問い合わせ対応を任せたい場合の選択肢です。
Coo Kai ワークフロー
- Coo Kai ワークフロー（AI機能搭載）
- 日本初のTeams認定などMicrosoft Teams連動のAzure Nativeアプリ
- Microsoftゴールドパートナー※MCPP最上位「Specialization」認定
株式会社ピーエスシーが提供する「Coo Kai ワークフロー」は、Microsoft Teams上で申請と承認、申請履歴や一覧の確認ができるクラウド型のワークフローです。AI機能としてCopilotを搭載し、文書の作成を支援します。外出先からスマートフォンで承認申請を行う使い方にも対応します。経理や総務などで申請業務の比重が大きい企業が、AIの補助を取り入れる例として検討できます。
KUROKO AI
- AIが毎日競合と市場を分析し施策を自動提案
- 業界別に学習した特化型エージェントが運用を支援
- MEO・AEO、LINE配信や口コミ返信など多様なチャネルを一元管理
株式会社ExpreTechが提供する「KUROKO AI」は、店舗の集客施策を、AIが競合や市場の分析にもとづいて提案・実行するAIエージェントです。MEO対策や口コミ返信、公式LINEの運用に対応し、飲食や美容、ホテルなど業界ごとに学習した特化型のエージェントが運用を支援します。担当者は管理画面で内容を承認・編集・却下するだけです。営業やマーケティングなど、顧客に近い業務への活用例にあたります。
ナレフルチャット
- ChatGPTなど複数モデルを用途に応じて切替可能
- プロンプト自動生成と共有でノウハウが組織に蓄積（特許取得済）
- 社内ドキュメント連携AIエージェントを簡単構築
CLINKS株式会社が提供する「ナレフルチャット」は、複数のAIモデルを切り替えて使える、クローズド環境の法人向け生成AIプラットフォームです。生成AIの普及を背景に、社内ドキュメントを参照するRAGや、目的別のAIエージェントの作成・共有、プロンプトの自動生成などを一つの環境で扱えます。導入後の学習コンテンツや伴走サポートも用意されており、活用の支援を含めて検討したい企業向けです。
AIエージェント開発支援
- 要件定義から実装・運用まで一気通貫で支援
- 作って終わりにしないための、定着の体験設計
- ツールは中立に選定！運用代行も内製化も選択可能
株式会社スニフアウトが提供する「AIエージェント開発支援」は、自動化したい業務の整理から、要件定義、実装、現場への定着、運用までを一貫して支援するサービスです。Difyなどのローコードツールや、Claude、ChatGPT、Geminiなど複数のモデルから、内容にあわせて作り方を選びます。小さく試作して効果を確かめてから本開発に進むため、新しい技術を段階的に取り入れたい企業が相談しやすい選択肢です。
まとめ
AIエージェントの歴史は、1956年のダートマス会議に始まるAI研究と、1990年代に広まったエージェントの考え方にさかのぼります。生成AIの普及で実用段階に入り、国内の調査会社は2024年度以降の市場拡大を予測しています。AI事業者ガイドラインやAI法など、ルールの整備も同時に進む段階です。歴史を踏まえて期待と実際の差を見極め、自社の業務にあうAIエージェントを資料請求で比べてみてください。
