AIエージェントとは？生成AIとの違いと、企業で活用するときに知っておきたいこと

AIエージェントとは

AIエージェントにはさまざまな定義がありますが、企業利用の文脈では、

目的に応じて情報を取得し、状況を判断し、必要な処理を選び、ツールやシステムを使って行動するAIの仕組み

と考えるとわかりやすいでしょう。

通常の生成AIでは、人が質問するとAIが回答します。

例えば、「このメールを要約して」と指示すると、生成AIはメールの内容を要約します。

AIエージェントでは、その先まで進めることを考えます。

例えば、「今日届いた問い合わせを確認し、内容ごとに分類して、担当者へ振り分けて」という指示に対して、

• 問い合わせを取得する
• 内容を読む
• 種類を判断する
• 担当者を確認する
• 必要な処理を実行する

という複数の工程を組み合わせるイメージです。

つまり、生成AIが主に「回答を作る」ことを得意とするのに対し、AIエージェントは「目的に向けて処理を進める」ところまで扱います。

生成AIとAIエージェントは何が違うのか

生成AIとAIエージェントは密接に関係していますが、同じものではありません。

非常に単純化すると、生成AI：考えたり、文章を作ったりする、AIエージェント：考えた結果をもとに、必要な処理を進めるという違いがあります。

例えば出張の予定を立てたいとします。

生成AIに、「大阪出張のスケジュール案を作って」と依頼すると、移動時間や予定を考慮した案を作ることができます。

一方、AIエージェントでは、

• カレンダーを確認する
• 訪問先の予定を確認する
• 移動時間を調べる
• 候補となる予定を作る
• 必要に応じてカレンダーへ登録する

といった処理までつなげることを考えます。

つまりAIエージェントでは、生成AIの能力に加えて、外部の情報やツールと接続することが重要になります。

AIエージェントはどのように動くのか

AIエージェントの仕組みは用途によって異なりますが、大まかには次のような流れで考えることができます。

• 1. 目的や依頼を受け取る
• 2. 必要な情報を確認する
• 3. 次に何をするべきか判断する
• 4. 必要なツールやシステムを利用する
• 5. 実行結果を確認する
• 6. 必要であれば次の処理へ進む

例えば、「今週の営業会議に必要な情報を整理して」という依頼を考えます。

AIエージェントが利用できる仕組みがあれば、

• カレンダーから会議予定を確認する
• CRMやSFAから案件情報を取得する
• メールや議事録から重要な変更点を探す
• 情報をまとめる
• 会議用の資料案を作る

といった処理を組み合わせることができます。

ポイントは、一つの質問に一つの回答を返すだけではなく、目的に必要な複数の処理をつなげることです。

AIエージェントに必要なのは「ツール」

AIエージェントが実際に何かを行うためには、外部のシステムやツールと接続する必要があります。

例えば、

• メール
• カレンダー
• CRM
• SFA
• チャット
• ファイルストレージ
• 社内データベース
• 業務システム
• Webサービス

などです。

生成AIだけでは、実際のメールを送ったり、社内システムのデータを更新したりすることはできません。

そのため、AIエージェントでは、AIが考える部分と、実際に処理を行うツールを組み合わせます。

このとき重要なのは、AIにすべての操作を自由に許可すればよいわけではないということです。

どのツールを使えるのか。何を読むことができるのか。何を変更できるのか。どの処理には人の確認が必要なのか。

こうした権限設計が非常に重要になります。

RAGとAIエージェントは何が違うのか

RAGとAIエージェントも、混同されやすい言葉です。

RAGは、生成AIが回答を作るために必要な情報を検索して参照する仕組みです。

一方、AIエージェントは、情報を取得するだけでなく、その情報を使って次の処理へ進む仕組みです。

例えば、「当社の出張規程を教えて」という質問に対して、RAGでは社内規程を検索し、その内容をもとに回答できます。

一方、「来週の大阪出張に必要な申請を確認して」という依頼であれば、AIエージェントは、

• 出張予定を確認する
• 社内規程をRAGなどで確認する
• 必要な申請項目を整理する
• 申請システムを確認する
• 人に必要な作業を提示する

といった処理を組み合わせることができます。

つまり、RAG＝必要な情報を取得する仕組み、AIエージェント＝情報を使いながら処理を進める仕組みと考えると違いを理解しやすいでしょう。

実際には、AIエージェントの中でRAGを利用することもあります。

AIエージェントは「自律型AI」なのか

AIエージェントについて説明するとき、「自律型AI」という表現が使われることがあります。

確かに、AIエージェントはある程度自分で次の処理を判断することがあります。

しかし、企業利用では「完全に自律して何でも判断するAI」と考えるのは適切ではありません。

実際には、

• 実行できる処理
• 利用できる情報
• 操作できるシステム
• 判断できる範囲
• 人に確認する条件

などをあらかじめ設計します。

つまり、AIエージェントの重要なポイントは、AIを自由にすることではなく、AIが安全に動ける範囲を設計することです。

AIエージェントでは「判断」と「実行」を分けて考える

企業でAIエージェントを設計するときには、判断することと、実際に処理を実行することを分けて考えることが重要です。

例えばAIが、「この顧客にはフォローアップメールを送った方がよい」と判断したとします。

そこから、

• AIがメール案だけを作る
• 人が確認して送信する
• 条件を満たした場合だけ自動送信する
• AIが完全に自動送信する

では、リスクが大きく異なります。

すべての処理を自動化する必要はありません。

むしろ、AIが提案する → 人が確認する → システムが実行するという形の方が適している業務も多くあります。

企業でAIエージェントを活用する場合には、効率だけではなく、業務上の責任やリスクに応じて自動化の範囲を決めることが重要です。

AIエージェントはどのような業務で使えるのか

AIエージェントは、複数の情報やシステムを使いながら進める業務と相性があります。

営業支援

顧客情報、商談履歴、メール、会議記録などを確認し、次に行うべきフォローや提案準備を支援します。

会議準備

カレンダー、過去の議事録、案件情報などから必要な情報を集め、会議前のサマリーを作成します。

社内問い合わせ

RAGなどを利用して社内情報を確認しながら、必要な手続きや次の行動まで案内します。

カスタマーサポート

問い合わせ内容を確認し、FAQやマニュアルを参照しながら回答案を作り、必要に応じて担当部署へ振り分けます。

IT運用

システムの状態やログを確認し、問題の可能性を整理したり、決められた手順に沿って対応を支援したりします。

情報整理

メール、チャット、議事録、資料など複数の情報源から、重要な内容やタスクを整理します。

このようにAIエージェントは、単一の作業を自動化するというより、複数の情報と処理をつなぐ業務で活用できます。

AIエージェントを導入すれば仕事が自動化されるわけではない

AIエージェントという言葉から、「これを導入すれば業務を全部自動化できる」という印象を持つかもしれません。

しかし実際には、AIエージェントを導入するだけで業務が自動化されるわけではありません。

例えば、

• 業務手順が人によって違う
• どの情報が正しいかわからない
• システム間で情報が分断されている
• 判断基準が明文化されていない
• 誰が承認するのか決まっていない

という状態では、AIに処理を任せることも難しくなります。

AIエージェントを導入すると、むしろ、「この仕事はどのようなルールで動いているのか」を整理する必要が出てきます。

つまりAIエージェント導入は、AIの問題だけではなく、業務プロセスを見直すきっかけにもなります。

AIエージェントでは企業の情報がさらに重要になる

AIエージェントが業務を支援するためには、正しい情報へアクセスできることが重要です。

例えば営業支援AIが、

• 古い顧客情報
• 更新されていない案件情報
• 誤った商品情報

を参照していれば、適切な判断はできません。

AIエージェントは、情報を読んで終わるのではなく、その情報をもとに次の行動を決める可能性があります。

そのため、生成AIやRAG以上に、どの情報を正とするのかが重要になります。

情報の整理、更新管理、アクセス権限、情報源の明確化などが、AIエージェントを安定して利用するための基盤になります。

AIエージェントでは人の役割がなくなるのか

AIエージェントによって、一部の作業を自動化できる可能性はあります。

しかし、人の役割がすべてなくなるわけではありません。

むしろAIが扱う範囲が広がるほど、

• 目的を決める
• 判断基準を設計する
• 例外を判断する
• 結果を確認する
• 責任を持つ
• 改善する

といった人の役割が重要になります。

AIエージェントは、人の代わりにすべてを判断する存在というより、人が仕事を進めるために、情報収集や判断、実行を支援する仕組みとして考える方が現実的です。

NeoTech Innovationが考えるAIエージェント

NeoTech Innovationでは、AIエージェントを単なる「自動化ツール」とは考えていません。重要なのは、人、情報、AI、業務、システムをどうつなぐかだと考えています。

AIが高度になっても、企業の情報が整理されていなければ、適切な判断はできません。

業務プロセスが曖昧であれば、どの処理をAIに任せるべきかも決められません。

また、システムと接続できなければ、AIが提案しても実際の業務にはつながりません。

そのため、情報を整理する → AIが参照できる状態にする → 業務の流れを整理する → AIに任せる範囲を決める → システムと接続する → 人が確認するポイントを設計するという一連の考え方が必要です。

私たちは、AIエージェントを導入すること自体を目的にするのではなく、現場の仕事の中で、人とAIが役割を分担しながら、実際に業務が前へ進む状態をつくることが重要だと考えています。

まとめ

AIエージェントは、生成AIなどを活用しながら、目的に応じて情報を取得し、判断し、必要な処理を進める仕組みです。

生成AIが主に回答やコンテンツを生成するのに対し、AIエージェントは、その結果を使って次の行動へつなげます。

またRAGは、AIエージェントが必要な情報を取得するための仕組みとして組み合わせることができます。

しかし、企業でAIエージェントを活用するために重要なのは、AIそのものだけではありません。

どの情報を使うのか。何をAIに判断させるのか。何を実行させるのか。どこで人が確認するのか。どのシステムと接続するのか。

これらを設計する必要があります。

AIエージェントは、「人をなくすためのAI」ではありません。

人、情報、AI、システムをつなぎ、仕事を前へ進めるための仕組み。それが、企業におけるAIエージェントの重要な役割だとNeoTech Innovationは考えています。