AIエージェントとは？仕組みや種類、活用例をわかりやすく解説！

AIエージェントとは

AIエージェントとは、人の代わりに業務や意思決定を実行する自律型の人工知能のことです。ユーザーからの指示に対し、ただ命令通りに動くのではなく、自分で状況を把握し、目的にあわせて最適な方法を選びながら実行する能力をもっています。

既に私たちの身の回りにもAIエージェントは広がりつつあります。利用したことがある人も多い具体例として、次のようなものが挙げられます。

• ●予定の調整や会議の準備を自動で行うAI秘書
• ●問い合わせ対応を自律的に行うチャットボット
• ●営業担当者の代わりに顧客情報を整理し提案資料を作成するツール

このように、AIエージェントは業務のサポートや単純作業の代行にとどまらず、情報整理や提案内容の準備など、より上流の業務にも関与するようになってきています。AIエージェントは、タスクを指示通りにこなす存在から、考えて動くパートナーへと進化しているのです。

AIエージェントの３つの特徴

AIエージェントは、業務の効率化や意思決定の支援など、さまざまな分野で活用が進んでいます。ここでは、実用性の高いAIエージェントに共通する３つの特徴を紹介します。

外部連携性

多くのAIエージェントは、他のアプリケーションやサービスと連携しながら、複数の作業を自動でこなせます。AIエージェントは、複数のツールを横断して操作できるため、「業務のハブ」のような存在として活躍しています。例えば、以下のような一連の処理をAIエージェントが自動で実行できます。

• ●GoogleドキュメントやMicrosoft Wordと連携し、文書ファイルを作成する
• ●GoogleカレンダーやTimeRexと連携し、カレンダーに予定を登録する
• ●Google検索や社内検索エンジンと連携し、必要な情報を探す
• ●GmailやMicrosoft Outlook、SMTPサーバと連携し、あらかじめ決められた相手にメールを送信する

複数のシステムを切り替える手間を減らせるため、担当者の負担を軽くし、業務のスピードと正確性を高めることにもつながります。

自律性

AIエージェントは、目標を伝えるだけで自動的に優先順位を判断し、作業を進められます。単なる外部のツール連携にとどまらず、何をどの順で進めるべきかといった判断も担えるのが魅力です。

例えば「新製品の紹介記事を作成してほしい」と依頼すれば、AIエージェントは製品情報の収集や、競合との比較、訴求ポイントを明確にした構成案から文書生成まで対応できます。

運用面でも担当者の負担を最小限に抑えられます。一度設定すれば、AIエージェントが定型業務を継続的に代行するため、都度細かく設定したり操作したりする必要がなく、業務全体の効率化や省力化に貢献します。

文脈理解力

AIエージェントは、これまでの会話の流れや作業の進捗をもとに、今何が求められているのかを判断し、適切な対応を行う能力を備えています。自然な応答ができるため、人間の会話に近いスムーズなやりとりが可能です。

例えば、ユーザーが「先ほどのファイルを送ってほしい」という曖昧な指示を出した場合でも、AIエージェントはその直前のやりとりや操作履歴を参照したうえで、「どのファイルを指しているのか」を特定し、適切に対応します。

AIエージェントの文脈理解力は、回答のフィードバックや指示の修正を繰り返すほど高まり、よりユーザーの意図に合致する行動を取るようになります。

AIエージェントの仕組み

AIエージェントが業務を自律的にこなすには、いくつかのステップがあります。ここでは、順番にAIエージェントの内部で起きていることを解説します。

• １．自然言語処理
• ２．推論と意思決定
• ３．タスク処理とシステム連携
• ４．継続的な学習と最適化

自然言語処理

最初のステップは、ユーザーの言葉を理解することです。AIエージェントは自然言語処理という技術を使います。これは、人間が日常的に使っている文章や会話の内容を、AIがコンピュータ上で理解できるように変換するための仕組みです。

自然言語処理では、話し言葉や書き言葉の意味を読み取ります。「明日の午前中に会議を設定してほしい」という指示では、日付や時間、目的などの情報を正確に抜き出します。曖昧な表現や省略された言葉についても、直前の会話や文脈をもとに推測し、意味を解釈するよう設計されています。ただし、意図を正確に読み取るにはある程度明確な指示も必要です。

推論と意思決定

次のステップでは、読み取った意図に対し、どのように対応するのが最適かを考えます。具体的には、目的を達成するために必要な手順を洗い出し、優先順位をつけます。

この際、ルールや制約条件はあらかじめ人間が設定し、基本的な動作や判断基準を決定します。そのうえで、AIエージェントは過去のデータ傾向からユーザーごとの行動予測やタスクを最適化し、自動で判断します。

営業メールを送信する際には「同じ相手に週に１通以上は送らない」というルールを踏まえたうえで、過去のやり取りや反応率も加味し、送る相手やタイミング、内容などを判断します。

タスク処理とシステム連携

意思決定の次は、実際に作業を進めるステップです。AIエージェントは、他のアプリケーションやサービスと連携しながら、タスクを実行します。事前に設計されたワークフローに基づいて進められるため、ミスが少なく高い再現性があります。

例えば、会議を設定する指示をした場合、まず参加者の予定を確認します。次にGoogleカレンダーへ予定を登録し、必要に応じて招待メールを送るなど、複数のシステムと連携したタスクが自動で進行します。

継続的な学習と最適化

AIエージェントのなかには、タスク終了後に、実行した内容やユーザーの反応を自動で学習し、最適化を行うものがあります。同じような依頼が繰り返された場合には、過去のやり方を参考にして対応のスピードや精度を上げます。AIエージェントは何度も使うほど、より賢く、使いやすくなります。

チームミーティングの調整依頼を繰り返す際には、AIエージェントはメンバーの空き時間や過去の実施日時の傾向をもとに、メンバーの負担が少ない時間帯を優先してスケジュール案を提示するようになります。

AIエージェントの種類と活用例

AIエージェントは、機能や特性に応じて、いくつかのタイプに分類されます。以下では、代表的なAIエージェントの種類と、それぞれの特徴や活用例について解説します。

反応型エージェント

反応型エージェントは、外部からの刺激や状況に対して、あらかじめ定められたルールや条件にもとづいて即座に反応するシンプルなタイプです。周囲の状況を自律的に理解・整理する仕組みはもたず、入力に対する出力を直接決定します。

処理が高速であり、リアルタイム性が求められる場面で効果を発揮します。製造業の生産ラインでも、安全管理の自動化として活用が可能です。センサーが異常を検知すると、AIエージェントが即座に反応して機械を停止させ、事故やトラブルを未然に防ぎます。

モデルベースエージェント

モデルベースエージェントは、周囲の状況やルールをあらかじめ理解したうえで、自分の置かれている状況を判断し、行動を決定します。過去の経験や知識を活用して、天候や在庫、人員配置など要素の変化が多い状況にも対応可能です。環境の変化を予測し、柔軟な対応が求められる業務に適しています。

例えば物流業界では、交通状況や天候などの変化が日々の配送計画に影響します。モデルベースエージェントは、変化をリアルタイムで読み取り、最適な配送ルートを即時に再計算するシステムとしても活用されています。

目標指向型エージェント

目標指向型エージェントは、特定の目標を達成するために必要なステップを考え、実行する能力をもっています。現在の状態と目標とのギャップを認識し、その差を埋めるための最適な処理を実行します。

例えば、チャットボットにも利用されており、カスタマーサポート部門では、顧客の問い合わせ内容に応じて適切な回答を順序立てて提示し、問題解決までのプロセスを自動で進めます。

学習型エージェント

学習型エージェントは、経験やデータから学習し、自らの行動や判断を改善できます。最新情報を取り入れ、環境に適応する能力をもつため、継続的な学習で回答の精度や判断力が向上します。

このタイプは、マーケティング部門や財務・経理部門などに適しています。顧客行動を学習して商品提案を行ったり、取引パターンを学習して自動仕訳や異常検知に活用したりできます。

階層型エージェント

階層型エージェントは、戦略・計画などの上位層や実行・レビューなどの下位層のように、複数のレベルで構成されています。上位層が戦略的な計画を立て、下位層が具体的な行動を実行する構造です。

プロジェクト管理では、上位層は開発全体のスケジュール策定や要員配置、マイルストーンの管理などを担当します。一方、下位層は個々の開発タスクの進捗確認やテスト結果の収集などの実行を担当し、結果がフィードバックとして上位層に送信されます。

このように、抽象度の異なる層が役割を分担し、連携することで、全体最適と現場レベルの柔軟な対応が両立できます。複雑なタスクも効率的に処理し、プロジェクト全体の精度とスピードが向上します。

AIエージェントと生成AIの違い

AI技術の発展により、多様なAIサービスが登場しています。特に注目を集めているのが、AIエージェントと生成AIです。どちらも人工知能を活用した技術ですが、それぞれ目的や機能、活用シーンが異なります。

ここでは、AIエージェントを軸にして、生成AIの違いや、代表的な生成AIであるChatGPTとの関係性について解説します。

生成AIとの違い

生成AIは、大量のデータを学習し、新たなコンテンツを生成する能力に特化したAIです。役割はあくまで生成にとどまり、自発的な行動は想定されていません。ユーザーの指示に従い、受動的にその都度対応します。

一方、AIエージェントはユーザーの指示や目的を理解したうえで、複数のタスクを能動的に実行する仕組みです。つまり、生成AIが知識の出力に強みをもつのに対し、AIエージェントは行動の実行に特化していると言えます。

AIエージェントと生成AIは目的や機能こそ異なりますが、連携してタスクを遂行する関係にあります。例えば、AIエージェントがタスクの指示や手順を管理し、実行過程で生成AIがメールの下書き作成や資料作成を行う場合です。このように、AIエージェントが全体の流れを制御し、生成AIが具体的なアウトプットを担うことで、効率的なタスク処理ができます。

ChatGPTとの違い

ChatGPTは、生成AIの一種で、文章生成に特化したツールです。学習した大量のテキストデータをもとに、与えられた入力に対して自然な文章を生成し、質問応答・要約・翻訳・アイデア提案などを行う能力をもっています。

ChatGPTはAIエージェントが文書作成や回答生成などをする際に、活用される生成AIの一つという位置づけです。AIエージェントは目的達成のために必要な知識出力を、ChatGPTのような生成AIから得て、それをもとに何をすべきかを判断し、実行します。

ChatGPTの役割は、AIエージェントのタスク実行を支えるだけにとどまりません。ChatGPT単体での使い方や活用例など、詳細情報は以下の記事で解説しています。

AIエージェントの課題

AIエージェントは外部ツールと連携し、自律的に行動するというメリットがある一方で、以下のような課題もあります。

倫理的課題

自律的な判断や行動により、ユーザーが意図しない判断を下すリスクがあります。例えば性別や年齢、人種などのデータをもとに、採用支援の評価や対応に偏りが生じるなどの差別的な対応をする可能性があり、透明性や説明責任の確保が求められています。

そのため、AIエージェントの選定時には、リスクを抑制するための仕組みが備わっているかの確認が大切です。判断時のアルゴリズムが追跡できる設計なのかや、カスタマイズができるのかにも注目しましょう。

セキュリティやプライバシーの課題

AIエージェントは大量の個人情報や機密データを扱うため、情報漏えいや不正アクセスのリスクが高まります。また、ユーザーの行動履歴を常時収集する仕組みは、プライバシー侵害にもつながるおそれがあります。AIエージェントを選ぶ際には、セキュリティ機能が十分に備わっているかも重要な判断基準になります。

さらに、公的なガイドラインも整備されています。AIエージェント導入にあたっては、総務省と経済産業省が策定した「AI事業者ガイドライン」も確認しましょう。

参考： 「AI事業者ガイドライン」掲載ページ｜総務省

技術面の課題

高度な自然言語処理や文脈理解の技術が求められますが、現状では誤認識や誤応答が発生するケースも少なくありません。また、外部システムとの連携や継続的な精度改善も技術的なハードルとなります。AIエージェントを選ぶ際には、使用するAIエージェントの性能や外部連携の柔軟性も確認しましょう。

AIエージェントにはまだ課題があるものの、それらを踏まえたうえで慎重に製品を選び、活用次第で業務効率化や生産性向上といった大きな成果を得られます。

以下の記事では、倫理的・技術的課題やセキュリティ面の課題にも対応できるおすすめのAIエージェントを紹介しています。比較ポイントの解説もあるので、AIエージェントの導入を検討される場合は以下の記事も参考にしてください。

まとめ

AIエージェントは、業務効率化や意思決定支援など、企業活動のさまざまな場面で活用が期待される存在です。種類や特徴、生成AIとの違いを理解し、自社の業務でAIエージェントがどのように活用できるかを検討してみてください。