生成AIが普及し、業務でも「AIを使う」こと自体は珍しくなくなりました。一方で最近よく聞く「AIエージェント」は、ChatGPTのようなチャットAIと何が違うのか、どこまで仕事を任せられるのかが曖昧なまま語られることも多い印象です。
たとえば、問い合わせ対応では「返答案は作れるが、必要情報が揃っていないと結局人がやり直す」。営業では「提案の叩き台は出るが、顧客状況や社内ルールが反映されず使いにくい」。バックオフィスでは「手続き案内はできるが、申請のチェックや起票までつながらない」。こうした“あと一歩”の壁に対して、注目されているのがAIエージェントです。
本記事では、AIエージェントの定義から仕組み、できること、企業での活用イメージ、そして導入時のポイントまでを一つの流れで整理します。最初の理解合わせにも、検討の入り口にも使える内容を目指しました。
目次
AIエージェントとは
AIエージェントとは、目的（ゴール）に向けて、必要な作業を自分で組み立て、判断し、外部ツールやシステムを使って実行まで進めるAIのことです。単に文章を生成して終わるのではなく、「次に何をすべきか」を考え、実際の業務プロセスに踏み込んでいく点が特徴です。
たとえば「問い合わせに返信して」と言われたとき、チャットAIが得意なのは返信文を作るところまでです。AIエージェントはそこから先、過去の対応履歴や社内ナレッジを参照し、必要な情報が不足していれば確認質問を組み立て、場合によってはチケット起票や担当者への引き継ぎまで“仕事として完了”させる方向に動きます。言い換えるなら、AIエージェントは「答えるAI」ではなく「進めるAI」です。
この違いは小さく見えるかもしれませんが、企業の現場では決定的です。なぜなら、成果を左右するのは「良い文章を出すこと」ではなく、「業務が前に進むこと」だからです。
なぜ今、AIエージェントが注目されているのか
注目の背景には、技術面と業務課題の両方があります。
第一に、生成AIが“文章生成の道具”から“推論や計画にも使える道具”へ進化したことが大きいです。複数の条件を踏まえた整理、前提を置いた上での提案、手順の組み立てなど、人が業務で当たり前に行っている「考えながら進める」動きが、一定の実用レベルに近づいてきました。
第二に、ツール連携の現実味が増しました。AIが作った文章を人がコピペするだけでは、業務効率の伸びは頭打ちになります。しかしCRM、チケット管理、ワークフロー、社内DB、カレンダーなどと接続できるようになると、AIが“次のアクション”を実際に起こせるようになります。ここで初めて、AIが業務の一部として機能し始めます。
第三に、企業の現場が抱える課題が「定型だけではない」ことです。人手不足や属人化の解消は多くの企業に共通しますが、完全に定型な業務ばかりではありません。例外対応や判断が混ざるからこそ人に依存し、教育コストや品質ばらつきが発生します。この“定型と非定型の間”を埋める存在として、AIエージェントが期待されています。
AIエージェントの仕組み
AIエージェントの仕組みは製品によって差がありますが、基本は「目的→計画→実行→評価→引き継ぎ」というループで理解すると掴みやすくなります。
まず人が目的を与えます。「今月のリード獲得を増やすために施策案をまとめたい」「問い合わせ返信を作成し、情報が足りなければ確認したい」といった形です。ここで重要なのは、単なる質問ではなく、仕事としてのゴールがあることです。
次にエージェントは、そのゴールを達成するために何をするべきかを考えます。いきなり結論を出すのではなく、必要な情報の洗い出し、タスクの分解、順序立てといった“段取り”を作ります。人間で言えば、作業の前に頭の中で手順を描くのに近い動きです。
段取りができたら、エージェントは外部のツールやデータにアクセスします。社内ナレッジを検索したり、過去ログを参照したり、フォーム入力やチケット起票のようなアクションを起こしたりします。ここが、AIエージェントが「会話」に留まらない理由です。
そして、実行した結果を見て、必要ならやり直します。たとえば、問い合わせ返信を作ってみたが根拠となる情報が不足しているなら、確認すべき点を質問として提示し、追加情報を得た上で返信案を更新する。あるいは、施策案の裏付けが弱いなら追加調査を行い、提案の精度を上げる。こうした“評価と修正”が回ることで、単発の生成よりも実務に耐える形になっていきます。
最後に、企業利用では人の確認や承認が入るのが一般的です。エージェントが全自動で完結する設計も理論上は可能ですが、現場では安全性や責任分界の観点から、人が最終判断を持つ形が現実的です。だからこそ、AIエージェントは「人を置き換える」より「人の仕事を前に進める」方向で価値を出しやすいのです。
AIエージェントでできること
AIエージェントの得意領域は、ひと言で言えば「複数ステップの仕事を、目的に沿ってまとめて進めること」です。
たとえば情報収集。単にWebを検索して要約するだけなら、従来のAIでもそれなりにできます。しかし現場で求められるのは、社内の資料や過去の提案、顧客の状況、運用ルールなど、複数の情報源を突き合わせた上での整理です。エージェントは、目的に必要な情報を“探しに行く”動きができるため、資料探しや前処理の負担を減らせます。
文書作成も同様です。コラム記事や提案書をゼロから一気に書くよりも、構成を作り、根拠を並べ、トーンを整え、抜け漏れをチェックし、必要なら差分修正する、といった工程の方が実務に近い。AIエージェントは、この工程を意識して“仕事として使える下書き”を作る方向に向いています。
問い合わせ対応ではさらに分かりやすい違いが出ます。チャットAIが作る返信案は、それ自体が丁寧でも、必要情報が欠けていたり、規約や運用ルールとズレていたりすると、結局人が作り直すことになります。エージェントは、ナレッジ参照と不足情報の検知を組み合わせ、返信案を出すだけでなく「この情報がないので確認したい」「このケースは担当へエスカレーションが必要」といった“処理としての完了”に近づけられます。
さらに、ツール連携がある場合は、作成した内容をチケットに起票したり、担当へ通知したり、定型の入力を補助したりと、実作業への接続が可能になります。これが積み重なると、単なる効率化を越えて「業務の標準化」や「属人性の低減」へつながっていきます。
企業での活用事例（イメージ）
マーケティングであれば、オウンドメディア運用との相性が分かりやすいでしょう。企画の段階で検索意図を整理し、見出し構成を作り、初稿を書き、既存記事の更新ポイントを提示し、FAQや導入事例への内部リンク案まで整える。人が本来注力すべき「独自の知見」や「読者理解」に時間を割けるようになります。
営業では、提案準備やフォローが支援対象になりやすいです。顧客の業界情報と過去のやり取りを整理し、次の商談で聞くべき質問を作り、提案の論点を構造化し、メールの下書きを作る。特に新人や兼任者が多い組織では、品質の底上げにもつながります。
カスタマーサポートでは、一次対応の速度と品質を両立させやすいです。問い合わせ文を読み取り、該当ナレッジを引き、返信案を作りつつ、必要なら確認質問を提示し、エスカレーション基準に沿って担当へ渡す。現場の体感としては「返信文を作る」よりも「処理の迷いが減る」ことの価値が大きくなりがちです。
バックオフィスや情シスでは、社内問い合わせの窓口支援として効果が出やすいです。手続きや規程の案内はもちろん、申請内容の形式チェックや不足書類の指摘、チケット起票や担当割り当ての補助までつながると、運用の負担が目に見えて下がります。
AIエージェントとRPA・チャットボットは何が違うのか
比較でよく出てくるのがRPAとチャットボットです。結論から言えば、RPAは「決められた手順を正確に回す」ことに強く、チャットボットは「会話で案内する」ことに強い。一方AIエージェントは、目的から逆算して必要な手順を組み立て、状況に応じて判断しながら進めることを狙います。
RPAはルールが明確で画面や処理が安定しているほど効果が出ますが、例外が増えると維持が難しくなります。チャットボットは一次受付として優秀ですが、複雑な判断や実行を任せるには設計が必要です。AIエージェントは、これらを置き換えるというより、むしろ「RPAやワークフローを賢く使い分ける司令塔」のように位置付けると現実的です。実務では、AIエージェントが判断と段取りを担当し、確実な実行はRPAやワークフローに渡す、といった組み合わせが成果につながりやすいです。
AIエージェント導入で得られるメリット
導入メリットは「速くなる」だけではありません。もちろん、資料探しや下書き作成が短縮されるのは分かりやすい効果です。しかし企業で効いてくるのは、対応品質が整い、属人性が減り、引き継ぎが楽になることです。
たとえば問い合わせ対応では、担当者の経験や言い回しに依存していた部分が、ナレッジとルールに基づく運用へ寄っていきます。営業提案では、最低限押さえるべき確認項目や論点が標準化されます。バックオフィスでは、よくある差し戻しや手続きミスが減り、全体の処理スピードが上がります。こうした変化は、単純な工数削減よりも“組織の強さ”として効いてきます。
導入を成功させるための考え方
AIエージェントは便利ですが、導入の順序を間違えると「便利そうだが怖くて使えない」状態になりがちです。成功しやすい進め方は、小さく始めて、ガードレールを整えながら広げることです。
最初の対象は、影響が大きいのに致命的リスクが低い業務が向きます。たとえば“最終判断は人がするが、下書きと前処理は重い”仕事です。ここから始めると、効果が見えやすく、現場も安心して使い始められます。
次に重要なのが参照情報です。エージェントは賢く見えても、根拠となる社内情報が整理されていなければ、結局はそれらしい文章を作るだけになってしまいます。FAQ、規程、運用ルール、過去の良い対応例など、参照先を整えるほど性能が安定します。
さらに、ツール連携を行う場合は権限設計が肝になります。参照だけ許すのか、下書き作成まで許すのか、実行（送信・起票・更新）まで許すのか。監査ログはどう残すのか。承認をどこで挟むのか。こうした設計があることで、現場は安心して“業務の中”に組み込めます。
運用に入ったら、ログと改善のサイクルを回すことが重要です。どこで詰まるのか、どんな問い合わせで迷うのか、どのナレッジが不足しているのかが見えてきます。そこでナレッジを足し、ルールを調整し、テンプレートや出力形式を整えると、使い勝手も成果も伸びていきます。
AIエージェントが苦手なことも押さえておく
最後に現実的な注意点として、AIエージェントが不得意な領域も整理しておきます。判断基準が言語化されていない業務や、入力データが毎回バラバラで必要情報が揃わない業務は、いきなり自動実行まで任せると事故が起きやすいです。また、ひとつのミスが重大な影響を及ぼす場面では、確認ステップや承認フローを前提に設計すべきです。
ただし、こうした業務でも「提案や下書きまで」「チェック観点の提示まで」と役割を限定すれば価値を出せます。万能化を急がず、責任分界と安全設計をセットで考えることが、結局は最短ルートになります。
まとめ：AIエージェントは「業務を前に進めるAI」
AIエージェントは、目的に向けて段取りを作り、判断し、必要なツールや情報を使って実行まで進めるAIです。チャットAIが“回答”に強いのに対し、AIエージェントは“仕事の完了”に近づくところに強みがあります。
導入は、小さく始めて、参照情報を整え、権限とガードレールを設計し、運用しながら改善する。この順序を踏むほど、現場に定着しやすく、成果も再現性を持って伸びていきます。
brox AIエージェントでは、こうしたAIエージェント活用を企業の業務に合わせて設計し、ナレッジ参照や運用・ガバナンスまで含めて支援できます。自社のどの業務から始めるのが最適か、どの程度まで自動化できるかを具体的に整理したい場合は、ぜひ一度ご相談ください。