AIエージェントとは
AIエージェントとは、人が与えた目的を達成するために、AI自身がタスクを分解し、ツール操作や情報取得を自律的に組み合わせて実行するシステムです。
ChatGPTのような生成AIが「質問に答える」受動型であるのに対し、AIエージェントは「次に何をすべきか」を自ら判断しながら継続的に動く能動型のAIです。
AIエージェントを理解する3つのポイント
- 自律的な判断ループ:目的達成まで「計画→実行→評価→修正」を繰り返す
- 複数ツールの連鎖実行:検索エンジン、社内データベース、SaaS API、RPAなど外部ツールを呼び出して具体的な行動を起こす
- 記憶と文脈保持:複数ステップにまたがる業務でも、過去の判断や取得情報を踏まえて次の動作を決める
業務での活用例
業務現場でAIエージェントが活用されている代表的な3シーンを紹介します。
- インサイドセールスのリサーチ自動化:見込み顧客の業界・規模・直近ニュースを自動で収集し、温度感に応じたメール文面を生成しCRMへ登録
- 経理の請求書照合:受信した請求書と社内発注データを突合し、差異があれば原因を推定して担当者へエスカレーション
- 情シスの一次問い合わせ対応:社内FAQやナレッジを参照し、解決できない案件のみ人にエスカレーション。一次対応の自動化率を高める事例が増えている
より深く知りたい方へ
AIエージェントは生成AIの応用領域として広がっており、周辺の考え方を理解しておくと活用判断が容易になります。
- 生成AI全体の概要:生成AIとは?メリットやAIとの違いを簡単解説!
- 人とAIの役割分担:ヒューマンインザループとは?人とAIの役割分担で業務自動化を最適化する方法
- AI活用の設計論:AI業務効率化は設計が9割|成果を出すための新常識とは?
よくある質問(FAQ)
- AIエージェントと生成AI(ChatGPT等)の違いは何ですか?
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生成AIが「質問に答える」受動的な役割なのに対し、AIエージェントは「目的を達成するために動き続ける」能動的な役割を持ちます。生成AIはAIエージェントの構成要素のひとつです。
- AIエージェントを導入する際に必要な前提は?
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業務プロセスがある程度標準化されていること、AIに渡せる社内データの整備、誤動作時の人によるチェック体制(Human in the Loop)の3点が前提となります。
- 失敗するパターンはありますか?
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業務が標準化されていない状態で導入すると、AIが「何を正解とすべきか」判断できず、出力品質が安定しません。業務棚卸しと標準化を先に進めるアプローチが現実的です。
- RPAとAIエージェントはどう使い分けますか?
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定型作業の確実な実行はRPA、判断や例外処理を伴う作業はAIエージェントが得意領域です。両者を組み合わせることで、業務プロセス全体を自動化できます。
RPA × AIエージェントで業務全体を自動化する
業務にAIエージェントを組み込む際、定型作業の実行はRPA、判断・例外処理はAIエージェントという分業が現実解になります。BizteX robopはAIオプションを搭載(※)したデスクトップ型RPAで、RPAの確実な実行力に生成AIの柔軟な判断力を組み合わせて業務全体を自動化します。
※AIオプション機能は近日リリース予定です

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