AIエージェントとは？生成AIとの違いや特徴、活用事例などをわかりやすく解説

はじめに、AIエージェントの定義と特徴を解説します。

AIエージェントの定義

AIエージェントとは、特定の目的を達成するために自律的に意思決定を行い、周囲の環境を認識・理解しながら推論を繰り返すことで、最適な行動を選択し、タスクを実行するAIのことです。従来のAIは、人間が一つの指示を与え、それに対して一つの応答を返す、という繰り返しで、人間に大きく依存していました。一方AIエージェントは、自ら目標に対する計画を立て、必要なタスクを設計したうえで、最適な行動を選択して実行することができます。

さらにAIエージェントは継続的な学習を通じて適応し、パフォーマンスを向上させる能力を持っています。また、単独で機能するだけでなく、複数のエージェントが協力して複雑なタスクを遂行することも可能です。こうした特徴により、業務の自動化や意思決定支援の分野で広く活用されています。今後、技術の進化により、さらに高度な適応能力を持つAIエージェントが登場し、ビジネスや社会における役割が拡大すると期待されています。

AIエージェントの特徴

AIエージェントは従来のAIと異なり、自律性・目標指向性・環境認識能力・適応性・経験による学習の5つの特徴を備えています。これらの特性が組み合わさることで、AIエージェントは複雑なタスクを処理し、人間の介入を最小限に抑えながら、効率的に意思決定を行うことが可能になります。

1. 自律性
AIエージェントは人間の介入なしに意思決定を行い、自律的に動作します。事前に与えられたルールや人間の指示に依存することなく、自ら判断を下すことができるのです。例えば採用面接において、AIエージェントは面接官として活用されています。応募者にリアルタイムで質問を投げかけ、回答を分析して評価を決めるという一連の業務を自律的に行ってくれるので、人事担当者の迅速かつ効率的な意思決定を支援します。

2．目標指向性
AIエージェントは、特定の目標を達成するために、自律的に意思決定を行い、最適 と判断した行動を選択する能力を持っています。単なるタスクの自動化ではなく、目標達成のための計画立案から自ら行うという点が特徴です。目標の達成度合いを踏まえ、計画の途中で軌道修正することもできます。

この目標指向性は、逐次的推論という技術で支えられています。目標を段階的に分割し、段階を経る過程で新しいデータを得るたびに推論を繰り返すというものです。逐次的推論によって最新の情報を考慮することで、より素早く目標達成に近づきます。

3. 環境認識能力
AIエージェントは、物理インターフェイスやソフトウェアインターフェイスを利用して環境を正確に感知し、リアルタイムで情報を取得・分析する能力を持っています。具体的には、センサーやAPIによる連携によって外部環境からのフィードバックを受け取って処理します。これは、AIエージェントが周囲の状況を把握し、適切な判断を下すための基盤となるものです。例えば、自動運転車ではカメラやセンサーを用いて道路状況を認識し、安全な運転判断を下します。

4. 適応性
AIエージェントの適応性とは、環境の変化に応じて学習し、最適な行動を選択する能力を指します。事前に与えられたデータだけではなく、リアルタイムかつ正確に周囲の状況を把握する環境認識能力をベースに、環境が変化しても柔軟に適応することが可能です。例えば物流業界では、AIエージェントが交通状況や天候の変化を分析し、配送ルートをリアルタイムで最適化することで、コスト削減と業務効率化を実現します。

5. 経験による学習
AIエージェントは、経験や継続的な学習を通じて性能を向上させることができます。機械学習によって過去のデータから学んだり、人間のフィードバックを取り入れたりすることで、精度と効率を継続的に向上させることが可能です。例えば企業のネットワークを監視するAIエージェントは、これまでの攻撃データや最新のサイバー脅威情報を収集し、未知の脅威を予測することによって、セキュリティ戦略を最適化できます。

AIエージェントの特徴まとめ

AIエージェントと生成AIの違い

AIエージェントと生成AIは、その目的と機能に大きな違いがあります。生成AIは、テキスト、画像、音声などのコンテンツを生成することに特化しており、過去のデータをもとに新しいデータを創り出す能力を持っています。例えば、ChatGPTのような生成AIは、ユーザーの入力に基づいて文章を生成し、Adobe Fireflyのような画像生成AIは、テキストから新しいビジュアルを作成します。一方、AIエージェントは、特定の目標を達成するための意思決定を行い、タスクを遂行することを目的としています。

最大の違いは、生成AIは「コンテンツを生み出すこと」に特化しているのに対し、AIエージェントは「目標達成のために行動を選択し、実行する」ことに重点を置いている点です。また、生成AIはユーザーの指示に基づいて「受動的」に出力を生成するのに対し、AIエージェントは「能動的」に動くといった違いもあります。

AIエージェントと生成AIの主な違い

AIエージェントとエージェント型AI（エージェンティックAI）の違い

AIエージェントとエージェント型AI（またはエージェンティックAI）は非常に似た概念であり、両者の違いを明確に理解している人はまだ少ないかもしれません。実際、どちらも2024年以降に急速に使われ始めた新しい概念であり、統一された定義はまだ確立されていないのが現状です。そんな中、ガートナージャパン株式会社がこれらの違いについての見解を発表しました。

同社が定める定義は以下の通りです。

この定義から分かるように、AIエージェントはエージェント型AIの一種であり、より広義の概念の中に位置付けられると考えられます。具体的には、エージェント型AIは2種類に分類されます。

「弱い」エージェント型AI：AIエージェントを指し、既存のタスクを自動化することに重点を置く
「強い」エージェント型AI：高度な意思決定を行い、人間の代理として行動するレベルに至る（狭義のエージェント型AI）

チャットボット、RPA、AIエージェント、エージェント型AIの違い

（出典）Gartner®, プレスリリース, 2025年5月14日, "Gartner、AIエージェントとエージェント型AIに関する見解を発表"

現在、多くのAIエージェントはRPAの延長として、特定の業務の（高度な）自動化に活用されている一方、近年の急速な技術の発達により、狭義のエージェント型AIへと進化しつつあります。こうした背景から、今後、これらの用語の使い方が定着し、より明確な区分が確立されていくことでしょう。

AIエージェントは、タスク計画の策定・情報収集（環境認識）・推論・行動実行の4つのステップを繰り返すことで、自律的に意思決定を行い、目標達成に向けて行動します。各ステップの詳細は以下の通りです。

1. タスク計画の策定
AIエージェントは、まず人間から受け取った目標に対し、それを達成するための計画を立てます。このプロセスでは、目標をいくつかの作業（タスク）に細分化し、それぞれの対応の順番を含めたタスク計画を立案します。例えば、カスタマーサポートのAIエージェントが「顧客の問い合わせに迅速かつ適切に対応し、満足度を向上させる」という目標を与えられたとします。するとAIエージェントは、

• 顧客の購買履歴や過去の問い合わせ履歴を確認する
• 今回の問い合わせを分析する
• 適切な回答を作成する

といったタスクと計画を策定します。

2. 情報収集（環境認識）
計画を実行するために、AIエージェントはリアルタイムで環境を認識し、必要な情報を取得します。例えば先の例では、顧客とのチャットや音声データを解析し、顧客の勘定や問い合わせ内容を分析します。ちなみにこのステップでは、AIエージェントはRAG（Retrieval-Augmented Generation）をベースに、社内データのみならずインターネット上の外部データを検索して必要な情報を収集することもあります。また、カメラやセンサー、APIなどからデータを取得することもできます。

3. 推論
取得した情報をもとに、AIエージェントは推論を行い、最適な行動を選択します。機械学習や強化学習などのアルゴリズムを活用し、過去のデータや現在の状況を分析することで、状況に応じた判断を下します。例えば顧客の問い合わせ内容を分析した結果、それが注文キャンセルの依頼であると認識した場合、キャンセル可能な条件を満たしているかどうかを確認して、必要な手続きを案内するという流れです。

4. 行動実行
意思決定の結果に基づき、AIエージェントは具体的なアクションを実行します。カスタマーサポートのAIエージェントの場合、「こちらのリンクからキャンセルできます」と回答し、さらにキャンセル手続きが完了したことを確認したうえで、「無事キャンセルを完了しました。確認メールをお送りしております」といったフォローアップメッセージを送信します。

このとき、キャンセル手続きの完了有無や顧客からのフィードバックから、与えられた目標（迅速な対応による顧客満足度の向上）を達成できたかどうかを評価します。必要に応じてこの4つのステップを繰り返し、目標達成に向けた精度と効率を自律的に高めていきます。

AIエージェントは、目的や機能に応じてさまざまな種類に分類されます。区分や名称は各社によって若干異なりますが、ここでは、代表的な7つのタイプについてご紹介します。

1. 単純反射型エージェント（Simple Reflex Agents）

単純反射型エージェントは、事前に定義されたルールに従って即座に反応する、最もシンプルなAIエージェントです。例えば、自動応答チャットボットが特定のキーワードを検出すると、それに応じた（決められた）回答を返すというものです。ルールが明確なタスクや定型業務に向いている反面、複雑な判断やルールにない事態には上手く対応できません。

2. モデルベース反射型エージェント（Model-Based Reflex Agents）

モデルベース反射型エージェントは、単純反射型エージェントよりも高度な意思決定ができるAIエージェントです。内部モデルと呼ばれる過去の動向や環境に関する情報を知識として保持し、現在のタスクと似た事例を教訓にすることで、最適な行動を決定する能力を持っています。例えば、ECサイトの販売実績をもとに将来の売上を予測し、在庫量を調整するといったことができます。

3. 目標ベース型エージェント（Goal-Based Agents）

目標ベース型エージェントは、より強力な推論能力を備え、特定の目標を達成するために最適な行動を選択するAIエージェントです。ルールや内部モデルを参照するだけでなく、さまざまなアプローチを検証し、目標達成に最も相応しいものを選択します。例えば自動運転システムでは、目的地に素早く到着することを目指し、交通状況に応じて柔軟にルートを変更します。

4. ユーティリティ（効用）ベース型エージェント（Utility-Based Agents）

ユーティリティベース型エージェントは、目標達成に加え、ユーザーの効用（望ましさ）までも最大化できます。効用とは一見、定性的に見える要素であり、ユーザーの指向や満足度をイメージしてください。先の自動運転システムの例では、単に目的地に早く到着するだけでなく、道幅が広くカーブの少ない運転しやすい道であることを評価し、ユーザーがより快適に移動できることを目指します。

5. 学習型エージェント（Learning Agents）

学習型エージェントは、過去の経験を継続的に学習することで、行動を最適化するAIエージェントです。強化学習などによって行動の結果を評価し、内部モデルを更新し続けることによって、パフォーマンスを向上していきます。例えば、カスタマーサポートのAIは、過去の問い合わせデータを分析し、よりパーソナライズされた回答を提供できるように進化します。

6. 階層型エージェント（Hierarchical Agents）

階層型エージェントは、複数の層（レイヤー）に分かれて意思決定を行い、より高度なタスクを遂行します。具体的には、上位層のエージェントがタスクを細分化し、下位層のエージェントに割り当てることで、複雑な業務にも対応できます。例えば、スマートファクトリーでは、上位エージェントが生産計画を立て、下位エージェントが機械の動作を制御する、といった形で機能します。

7. マルチエージェントシステム（Multi-Agent System：MAS）

マルチエージェントシステムは、複数の自律的なエージェントが連携し、協調しながら特定のタスクや問題を解決するためのシステムです。例えば、AWSの「Multi-Agent Collaboration 」では、複数のAIが連携してクラウドリソースを最適化します。マルチエージェントシステムは分散型の処理を行い、各エージェントが独立して動作する点が特徴です。

AIエージェントはさまざまな業界で活用され、業務の効率化やサービスの向上に貢献しています。ここでは、各業界における代表的な活用事例を紹介します。

【自動車業界】自動運転への応用

自動運転において、AIエージェントはリアルタイムで環境を認識し、最適な運転判断を行う役割を担っています。例えば、カメラやLiDARを活用して周囲の車両や歩行者を検知し、適切な速度調整や車線変更を行います。これにより、安全性の向上と交通の円滑化が期待されています。

【サービス業界】カスタマーサポートの質の向上

AIエージェントを活用したチャットボットや音声アシスタントが、顧客対応を自動化し、迅速なサポートを提供しています。例えばECサイトでは、AIエージェントが注文状況を確認し、適切な回答を即座に返すことで、顧客満足度を向上させています。またコールセンターでは、過去の問い合わせ履歴を分析し、最適な対応をオペレーターに提案することで、オペレーターの対応の質を高められます。

【ヘルスケア業界】医療サービスの提供

医療分野では、AIエージェントが診断支援や患者対応を行い、医療の質を向上させています。例えばリモートでの患者のモニタリングといった遠隔医療に使われていたり、患者の症状を分析して適切な医療機関への案内を行うことで、医療アクセスの改善に貢献したりと、幅広く利用され始めています。

【物流業界】サプライチェーン管理

物流業界では、AIエージェントが在庫管理や配送最適化を行い、物流の効率化を実現しています。例えば倉庫管理AIが商品の需要予測を行い、適切な在庫配置を提案することで、無駄な在庫を削減します。また、配送AIは、交通状況や天候を考慮しながら最適なルートを選択し、配送時間の短縮を図ります。

自社でAIエージェントを活用したい方におすすめ！「InfoWeave（インフォウィーヴ） AIエージェント」

SCSKでは、最短3日でAIエージェント環境を構築できる新サービス「InfoWeave（インフォウィーヴ） AIエージェント」をリリースしました。

（出典）InfoWeave AIエージェント｜サービス｜企業のDX戦略を加速するハイブリッドクラウドソリューション

企業のAWSアカウント上に環境を構築するため、社内セキュリティポリシーに沿った環境下で、AIエージェントを業務用途に合わせて迅速にご利用いただけます。

詳しくは、資料DL・お問い合わせから！

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AIエージェントを導入することでさまざまなメリットが得られますが、ここでは代表的な4つをご紹介します。

業務効率化と生産性向上

AIエージェントは、繰り返しの多い業務を自動化し、作業時間を短縮することで、業務効率化に貢献します。また定型業務の自動化によって、社員はより戦略的な業務に集中できるようになるため、生産性向上にも繋がります。技術の進化に伴い、AIエージェントが複雑な業務にも適応し始めている中、ますます活躍の場が広がり、生産性向上が期待できます。

データに基づく意思決定

リアルタイムにデータを分析し、客観的で迅速な意思決定を支援します。社内外のデータや、ビッグデータに代表される膨大なデータを素早く解析することで、より精度の高い戦略立案が可能です。また社員のノウハウをデータとしてAIエージェントに集約することで、属人化を解消し、全社で有効活用できるようになります。

多様な環境への応用性

AIエージェントは、特定の業務（用途）に限定されることなく、さまざまな業務プロセスに柔軟に適用できます。活用事例の章で述べたように、多様な業界で導入されていることからも、その汎用性の高さがうかがえます。また、前述のマルチエージェントシステム（MAS）によって複数のAIエージェントが協働することで、さらなる応用が可能となり、企業の業務プロセスにおいて幅広い活躍が期待できます。

パーソナライズによる体験価値の向上

AIエージェントは、ユーザーの行動を学習し、個別最適化されたサービスを提供します。24時間365日、いつでもスピーディーに対応できるため顧客満足度が高まることはもちろん、そうして集計された膨大な顧客データからユーザーにとっての効用を適切に判断することによって、パーソナライズされた顧客サービスを提供することが可能です。

このようにAIエージェントは多くのメリットがある一方、導入・運用に際していくつかのリスクや課題が存在します。ここでは、主な懸念点について整理します。

セキュリティとプライバシーに関するリスク

AIエージェントは大量のデータを処理するため、機密情報の漏洩や不正アクセスのリスクが伴います。特に、個人情報や企業の重要データを扱う場合、適切な暗号化やアクセス制御が不可欠です。また、AIが外部データを参照する際、信頼性の低い情報源を利用すると誤った判断を下す可能性があるため、データの管理体制を強化する必要があります。

法的・倫理的なリスク

AIエージェントの意思決定が法的責任の所在を曖昧にするケースがあります。例えばAIエージェントが運転を制御する自動運転車が事故を起こした場合、運転者がいなかったときに、メーカー、ソフトウェア開発者、車両所有者のいずれが責任を負うべきかが議論されています。また、AIの判断には学習データのバイアスが影響することがあり、不公平な結果を生む可能性があるため、倫理的な配慮が求められます。

技術的な課題

AIエージェントの開発・運用には、機械学習・自然言語処理・強化学習などの専門的な知識が不可欠です。さらに、高品質かつ大量の学習データが開発段階だけでなく、導入後も継続的に必要となります。しかし、これらの要素を網羅し、十分な技術力を確保するのは容易ではなく、高度な専門知識を持つ人材の育成やデータ管理の体制構築が求められます。

リソースの課題

AIエージェントの運用には高い計算リソースが求められ、特に大規模なシステムになるほど大きな投資が必要です。導入時には業務設計や外部ツールとの連携・統合といった構築に時間がかかるうえ、運用するにも高度な人材を確保しなくてはなりません。こうしたコストに対し、企業はROI（投資対効果）を慎重に評価する必要があります。AIエージェントが業務に適しているかを検討し、最適なインフラと体制を構築することが重要です。

AIエージェントを導入する際は、目的を明確にし、業務に適したAIエージェントを選定・構築することが重要です。まずは、単に「業務を効率化する」だけではなく、「構造を変革する」という大きな視点で、企業が解決したい課題を整理し、AIエージェントがどのように業務を支援できるかを具体化する必要があります。企業の在り方を変えるという点では、推進体制としても経営トップが自ら率先し、関係者を巻き込んで進める姿勢が求められます。また、導入して終わりではなく、効果検証による最適化や、適用範囲の拡大（全社展開）といった中長期的な計画も欠かせません。その間の運用体制やデータ管理方法の確立も重要なポイントとなります。

これらの要素を網羅し、十分な技術力を確保するのは容易ではなく、人材育成やシステム基盤の整備が求められます。AIエージェントの構築を支援するツールやアセスメント、運用支援など、外部のリソースを活用しながら、効果的な導入プロセスを設計しましょう。そのために、まずは身近なITベンダーにご相談することをお勧めします。

AIエージェントは、業務の効率化や意思決定の最適化を支援し、幅広い業界で活用されています。今後の技術進化により適用範囲はさらに拡大し、まさしく人間の代理人（エージェント）として不可欠な存在へと進化していくでしょう。

IT技術やビジネス環境が急速に変化する現代において、企業の競争力向上や新たな価値創出のために、AIエージェントはますます重要性を増しています。そのために、企業はセキュリティや法的責任、技術的課題への対応を考慮しながら、適切な導入戦略を策定することが重要です。効果的な活用を目指し、専門的な知識を持つパートナーと連携しながら、最適な導入・運用を進めることが、成功の鍵となるでしょう。