【事例】AIエージェントとは？生成AIとの違いやメリットを解説

「AIエージェントという新しい技術に注目が集まっているが、どのようなものだろう？」
「生成AIは使っているけれど、それとAIエージェントとは違いは何か？」

この記事を開いたあなたは、こうした疑問を抱いていることでしょう。

AIエージェントとは、「AI（人工知能）の一種で、設定された目標に対して自律的にデータ収集・分析・意思決定・行動するもの」を指します。

重要なポイントは「自律的に行動する」という点です。これは指定された権限の中で、自らルールを設けて判断し、実行することを意味します。これが従来のAIとの大きな違いです。

このような特徴を持つAIエージェントは、ビジネスの以下のシーンで活用可能です。

AIエージェントを導入することで、以下のようなメリットが得られます。

この記事では、AIエージェントについてよく知りたい、または導入を検討したいという人に向けて、知っておくべきことを説明していきます。

最後まで読めば、知りたかったことが明らかになるでしょう。
この記事が、AIエージェントの導入を前向きに検討する手助けとなることを願っています。

1.AIエージェントとは

近年、AIを活用したデジタル技術やクラウドサービスなどがさまざま登場しています。
AIエージェントもそのひとつです。

では「AIエージェント」とは、他のAI活用とどう異なるのか、まず説明していきましょう。

1-1.「AIエージェント」とは？

「AIエージェント」を簡潔に言えば、「AI（人工知能）の中でも、設定された目標に対して自律的にデータ収集・分析・意思決定・行動するもの」です。

最も大きな特徴は、この「自律性」です。
これは、指定された権限の中で、自分でルールを設けて判断・行動することを意味します。

【AIエージェントのイメージ】

従来のAIは、常に人間からの指示が必要でした。
生成AI（例：ChatGPT）でさえ、プロンプト（AIへの指示や質問）を入力しなければ応答できません。このため、前述した「自律性」はありません。

一方AIエージェントは、最初に教育する（設定をする）ことで目標を与えれば、自分でデータを集め、分析や推論、予測を行い、意思決定と行動までを実施します。

例えば、「製品Aを製造する材料Bのコストを抑えたい」という目標を設定すると、AIエージェントは必要な情報を自ら判断し、検索・収集・分析を行い、最もコストを抑えられる仕入れ方法を提案します。

人が承認すれば、仕入れ先企業に発注まで行う、いわば「AI社員」のような存在です。

1-2.AIエージェントにできること

このように、自律的にして行動するAIエージェントですが、ビジネスシーンで「できること」として、大きく以下の3点が挙げられます。

具体的な例については、「2.AIエージェントの活用シーン」で説明しますが、まずはこの3点を詳しくいきましょう。

自律性を持って意思決定をする

AIエージェントは「自律性をもって意思決定をする」ことができます。

例えば、達成可能な方法の選択肢としてA・B・Cがある場合、最善の結果に結びつく方法を予測し、「Aの方法がベストである」と判断することができます。
その際に、人の指示や判断を仰ぐ必要はありません。

意思決定が必要な場面で人が介入する必要がなく、一連の業務プロセスをAIエージェントに任せることができます。これは従来のAIには難しかったことで、AIエージェントの大きな特徴です。

目標に向けて行動する

AIエージェントは与えられた目標を目指して行動するのも特徴です。

従来のAIは、タスクを与えられるとそれだけをこなすものでした。
例えば、「製品Aを改良したい」という目標があれば、具体的なタスクを一つひとつ指示する必要があります。

しかしAIエージェントは、「製品Aを改良したい」という目標を与えられれば、自ら何をすべきかを判断し行動します。次は何をすべきかを人が指示する必要はありません。

AIエージェントは「ゴールを目指してさまざまな行動をする」ため、複数のタスクが連続する複雑な業務プロセスにも対応可能です。

学習して適応していく

もうひとつ、AIエージェントは自ら学習し、状況に適応していくことも可能です。

従来のAIは、人から学習データを与えられることで、知識を得たり分析・予測ができるようになったりするものでした。

それに対してAIエージェントは、タスクを遂行する中で常に学習し、自らアルゴリズムを改善していきます。
すなわちタスクをこなすほど、AIエージェントの精度は向上するのです。

1-3.AIエージェントと生成AIとの違い

ここまでの説明で、AIエージェントが従来のAIとはどのように異なるのか、ある程度イメージできたことでしょう。

しかし、「最近注目されている生成AIも、AIエージェントと同じような最先端のAIなのでは？」という疑問もあるかもしれません。

そこで、AIエージェントと生成AIとの違いをわかりやすく比較してみました。

【AIエージェントと生成AIの違い】

このように、AIエージェントは生成AIとは大きく異なります。
生成AIはできることが限られており、人の指示に従って単一のタスクをこなすのに対し、AIエージェントは幅広く活用可能で、一連の業務プロセスにおいても指示を出す必要がありません。

人に例えるなら、生成AIは得意分野に特化したスキルを持つスペシャリスト、AIエージェントは広範囲な知識や技術を持ち、ある程度業務の指揮をとることができるジェネラリストと言えるでしょう。

2.AIエージェントの活用シーン

前章でも触れたように、AIエージェントはビジネスの幅広い領域で活用できます。
そこで、その主な例を挙げて説明します。

では、それぞれわかりやすく説明します。

2-1.カスタマーサービス

カスタマーサービスは、AIエージェントの最も一般的な活用シーンの一つです。
コンタクトセンター（コールセンター）での顧客対応業務は、AIエージェントの特徴と非常に相性が良いと言えます。

AIエージェントをチャットボットや音声アシスタントと連携し、顧客からの問い合わせに迅速に対応します。

問い合わせがあった際、AIエージェントは単一の質問に答えるだけでなく、複数のタスクを与えられた場合でも柔軟に問題解決に向かいます。

例えば、製品の使い方を説明するだけでなく、故障の可能性があれば顧客が自力で対処できるか、修理が必要かを判断し、修理が必要なら修理依頼を自動で行うといった一連の対応を自律的に実施します。

商品の注文受付においても、在庫確認や配送状況の確認など必要な作業を自ら行います。
もし対応できない問題が発生した場合は、オペレーターに引き継ぎますが、それ以外はAIエージェントが24時間365日、一貫して対応可能です。

2-2.バーチャルアシスタント

AIエージェントは、ビジネスパーソンのバーチャルアシスタントとしても有用です。
スケジュールの管理、メール返信、タスクのリマインド、議事録作成などの秘書業務を自働化できます。

日常の細かいタスクやルーティーンをAIエージェントに任せることで、ユーザーはコア業務に専念でき、業務効率が向上するでしょう。

2-3.社内サポートデスク

社内サポートデスクでも、AIエージェントは活躍します。
事前に社内のマニュアルやルールブックを学習させておくことで、社員からのさまざまな問い合わせや要望に対応できます。

チャットボットや社内ポータルでも基本的な対応は可能ですが、複雑なタスクをこなす必要がある場合は人力に頼ることが多いです。

しかしAIエージェントであれば、複雑な問題にも自律的に対応できるため、人が担当する工数を大幅に減らすことができるでしょう。

2-4.営業支援

営業部門でのサポートにもAIエージェントは活用できます。

例えば既存顧客に対して、過去の取引履歴や顧客情報を参照し、「この顧客にはどのような提案が適切か」を考え、実際に提案することが可能です。

また、見込み顧客に対しては、過去の成功事例のデータを基に見込み度を判断、「いつ、どのようなアプローチをすれば成約できるか」を導き出し、顧客に商品やサービスの案内を行うことができます。

このように、従来は営業担当者が行っていた業務プロセスを、人が介入することなくAIエージェントに任せることで、営業に関わる工数を削減し、人手不足の解消にもつながります。

2-5.マーケティング支援

営業だけでなく、マーケティングでもAIエージェントのサポート力が発揮されます。
顧客の過去の取引履歴や行動履歴を詳細に分析し、ターゲットをセグメントして最適な商品提案メールを作成、送信するといったことが可能です。

顧客ごとにパーソナライズされたマーケティングを実施することが効果的であることは、多くの企業が認識しています。しかし、これを人力で行うには膨大な工数と時間がかかるため、実施に踏み切れない企業も少なくありません。

その点AIエージェントを導入すれば、データの分析から施策の実施まで人の力を借りずに行うことができ、多くの企業でパーソナライズドマーケティングが可能になるでしょう。

2-6.サプライチェーン管理

AIエージェントは特定の部署や領域に限らず、サプライチェーン全体の管理にも対応できます。
需要予測から商品調達、在庫管理、配送ルートの最適化、生産計画など、サプライチェーンに関わる業務全般を自動化することが可能です。

この場合、複数の拠点や企業との連携が必要ですが、AIエージェント同士が相互に連携し、協力して目的を遂行することが可能なのも特徴のひとつです。

2-7.自動運転

ビジネスだけでなく日常生活にも関わるのが、自動運転技術です。
自動車などの車両を、Aエージェントが運転・操作する技術で、車両にセンサーやドライブレコーダーなどを搭載し、他の車両や歩行者の動向、道路状況などの情報を収集・分析します。

これにより、事故リスクを未然に防ぎ、ドライバーの負担を軽減します。将来的には「2024年問題＝トラックやバス、タクシーなどのドライバー不足」の解消も期待されています。

3.AIエージェントの種類

AIエージェントは、さまざまなビジネスシーンで業務の自動化や効率化を実現しますが、その特徴によっていくつかの種類に分類されます。

自社での用途に適したAIエージェントを選定するためには、各タイプの違いを理解しておくことが重要です。

以下に主なAIエージェントの種類をまとめました。

【AIエージェントの主な種類】

単純な業務であれば、単純反射型エージェントが適しています。しかし、臨機応変な判断が必要な場合はモデルベース型が望ましいでしょう。より複雑なタスクをAIエージェントに任せたい場合は目標ベース型、効果を最大化したいならユーティリティ型が適しています。

また、学習して精度を高めることが求められる場合は学習型を、大規模なタスクには階層型を選ぶことで、業務の内容や目的に応じた適切なエージェントを選定できます。

4.AIエージェントを導入するメリット

これまでに、AIエージェントの基本的な理解が深まったかと思います。
「自社でも導入を検討したい」と思っている方もいるでしょう。

この章では、AIエージェント導入時の重要なポイントをお伝えします。

まず、AIエージェントを導入際の主なメリットは以下の6点です。

それぞれ詳しく見ていきましょう。

4-1.業務の効率化と、生産性の向上

AIエージェントの最も大きなメリットは、業務の効率化と生産性の向上です。

AIエージェントは、一連の業務プロセスを、自律的に実行できます。
従来の自動化に比べ、広範囲な業務を担当でき、人の介入を最小限に抑えられるでしょう。

例えばカスタマーサービスにおけるAIは、従来のIVR（自動応答システム）よりも、柔軟に質問に対応できます。シナリオにない問い合わせにも、FAQや過去の応答を基に自動で回答するため、オペレーターへの引き継ぎが減ります。

これにより、人はより重要な業務に集中でき、生産性の向上が期待できます。

4-2.コスト削減

AIエージェントは、コスト削減にも寄与します。

業務の自動化により、必要な人数を減少させ、人件費が圧縮できるでしょう。
夜間や休日のサポートもAIエージェントに任せることで、追加の人件費を削減できます。

また、複数のクラウドサービスをAIに統合することで、システムのランニングコストも抑えられます。

4-3.客観的な意思決定

「自律性を持って意思決定をする」で説明したように、AIエージェントはデータに基づいた客観的な意思決定が可能です。

人間は感情や経験に影響されるため、判断にバイアスがかかることがあります。

一方AIエージェントは、常にデータに基づいて一貫性のある決定を下すため、信頼性の高い意思決定ができるでしょう。また、学習を重ねることで判断精度が向上します。

4-4.高度なデータ分析

顧客のニーズや市場のトレンドを把握にはデータ分析が不可欠ですが、AIエージェントはこの分野でも優れた能力を発揮します。

AIエージェントは、複雑なアルゴリズムを使い、膨大なデータから有益な情報を抽出できるため、より精度の高い高度な分析が可能です。これにより、顧客ニーズや市場動向を正確に予測できます。

4-5.パーソナライズされたデータ分析

AIエージェントは、顧客データを基に、サービスをパーソナライズすることもできます。
取引履歴や行動履歴を分析し、顧客ごとに最適な商品やサービスを提案します。

提案メールを自動で送信可能で、個別ニーズに応えることができれば、顧客満足度やロイヤルティの向上につながるでしょう。

4-6.24時間365日の稼働

AIエージェントのもう一つの大きなメリットは、24時間365日稼働できる点です。

カスタマーサポートを24時間サービス提供する場合、人件費や運営費が発生しますが、AIエージェントは休憩なしで対応が可能です。これにより、効率や生産性が向上し、顧客満足度の向上も期待できるでしょう。

5.AIエージェントの活用事例

ここでは実際にAIエージェントを活用して成果を上げた企業の事例をご紹介します。

5-1.鉄道会社A社：駅員向けAIアシスタントで顧客対応の効率化、サービス品質向上を実現

鉄道事業を展開するA社では、駅員が顧客対応をする際に、必要な情報を探すのに時間がかかり、顧客を待たせることが課題でした。

また、多くの問い合わせを的確に分析できておらず、貴重なVOCがサービス改善に活用できていませんでした。

そこで、駅員向けのアシスタントとしてAIエージェントを導入しました。
駅員がいる窓口にタブレット端末を設置し、AIエージェントにアクセスして、チャット形式で対話しながら必要な情報を迅速に取得できるようにしました。

さらに、問い合わせ内容を分類・分析する仕組みも構築し、顧客1人あたりの対応時間が短縮され、待ち時間が減少しました。

また、問い合わせ内容に基づくフィードバックを取り入れ、サービス品質の向上にも取り組んでいます。

5-2.法律事務所B：AIチャットボットで法律相談に24時間対応

B事務所では、法的トラブルに直面した人々が弁護士に相談しにくい現状を改善するため、掲示板型の無料法律相談サービスを提供しています。

このサービスでは、相談者が内容を投稿し、弁護士が任意で回答を行いますが回答のタイミングは不確定で、誰からも応答が得られない場合もあります。

そこで、AIチャットボットによる相談受け付けサービスを開始しました。
この仕組みでは、過去の膨大な法律相談のデータベースを基に、AIチャットボットが自動で回答します。

弁護士の知見ではなく、データを根拠にした回答のため、100％の正確性は保証されませんが、「いますぐ相談したい」と思っている人が、夜中や休日でも即時に回答を得られるサービスとして、今後の利用拡大が期待されています。

6.AIエージェント導入の注意点

AIエージェントがビジネスにおいて有用あることは明らかです。
「自社でも導入を検討したい」と考える企業も多いでしょう。

しかし、AIエージェントの導入には、注意すべき点がいくつかあります。
以下の3点を確認しましょう。

それぞれ詳しく説明します。

6-1.質の高い適切な学習データを用意する

AIエージェントは運用を通じて自らデータを集め、学習・改善しますが、初期段階で大量のデータを学習させる必要があります。

この際には、学習データの質が非常に重要です。
不正確なデータ、量の不足、データの偏りがある場合、AIエージェントの精度が低下する恐れがあります。

そのため、導入時には、開発段階で質が高く、目的に合った偏りのないデータを用意することが重要です。

6-2.セキュリティもあわせて強化する必要がある

AIエージェントは、膨大なデータを自律的に活用しますが、その中には顧客情報や従業員情報、製品情報などの機密情報が含まれることが多いです。

そのため、情報漏えいやサイバー攻撃を防ぐために、導入に合わせてセキュリティを強化する必要があります。
具体的な対策としては、以下が挙げられます。

まとめ

いかがでしたか？AIエージェントについての理解が深まったことと思います。
ここで、要点を改めて整理しましょう。

◎「AIエージェント」とは
設定された目標に基づいて自律的にデータ収集・分析・意思決定・行動するAI（人工知能）

◎AIエージェントにできること

◎AIエージェントの活用シーン

◎AIエージェントを導入するメリット

◎AIエージェント導入の注意点

以上のポイントを踏まえて、あなたの企業がAIエージェント導入を適切に検討できることを願っています。