AIエージェントができることとは？機能やサービスと一緒に課題を解説

AIエージェントは、複数のAI技術やデバイスを組み合わせることで、単なる自動応答ではなく複雑なタスクを自動実行することのできる、近年注目を集めている先進的なAI技術のひとつです。
判断を担うより難しい業務が遂行できるため、企業のDX推進にも大きく貢献しています。

この記事では、AIエージェントの導入を検討している方向けに、基本的な仕組みから、具体的な機能・サービス、導入時の課題まで幅広く解説します。

AIエージェントとは、作業者に代わり、与えられた目標を達成するためにデータの収集・分析を行うだけでなく、AI（人工知能）が意思決定までを行う高度なAIシステムのことです。

従来のAIは決まったコマンドに対して応答するのみでしたが、AIエージェントは情報の収集・分析・実行を一貫して行うことができるため、人間のようにタスクを計画し、状況に応じた判断を下せる点で、次世代型のAIとして注目されています。今後も進化をし続け、より包括的に業務をサポートすることができるシステムとして期待されています。

自律的な情報収集や管理

従来のAIは、入力された指示に対して処理を実行するのが基本でしたが、AIエージェントはその枠を超えた動作が可能です。
例えば、タスクや目標を与えるだけで、必要なツールの選定から情報の収集、整理、分析までを自律的に行うことができますし、何をどうすれば目標を達成できるかを自ら判断するので、最小限の指示で最大限のパフォーマンスを発揮することが可能です。
これにより、ユーザーの手間を大きく減らしながら、自動化を推進することができ、効率的な業務遂行が可能になるといえるでしょう。

学習能力

AIエージェントの大きな特長のひとつと言えるのが、実行したタスクの経験を学習し、次回以降の業務に活かせるということです。過去のデータやユーザーの行動を記録・分析し、回数を何度も重ねることにより最適な対応ができるように学習していきます。
そのため、新しいプロジェクトにおいてもゼロから情報を教える必要がなくなったり、チャットボットなどの会話履歴から、最適で違和感のない対話ができるように日々学習・改善したりと、スムーズかつ高精度なパフォーマンスが実現できるようになるでしょう。
つまり、AIエージェントは使えば使うほど知識を吸収し賢くなる、自己進化型のAIといえるでしょう。

目標達成のための意思決定

AIエージェントは、単なる業務の補助として活用するだけではなく、タスクを達成するための「意思決定」まで担えるのが最大の特長です。
これまで大幅に時間がかかっていた大量のデータの収集・分析も自動で行い、複数の選択肢から最も効果的なアクションを選び出す力を持っているということです。
たとえば広告運用であれば、プラットフォームごとのユーザー層や広告効果を多角的に考慮し、最適な配信方法を提案・実行することができる、というわけです。
これにより人間では困難な複雑な判断も自動化することができるでしょう。

マルチエージェントシステム（MAS）との連携

マルチエージェントシステム（MAS）とは、複数のAIエージェントが協力し、目標を達成するためにタスクを分担・実行するシステムのことです。
つまり、AIエージェント同士が情報を共有し、役割を分けながら複雑な業務や分散型の課題を効率よく処理することができるということです。
また、このシステムは環境の変化に適応する能力が高く、1つのエージェントでは対応しきれない大規模な業務や並列処理が必要な環境で効果を発揮することができるため、その柔軟性からプロジェクト管理や多部門連携などにも活用され始めています。

ここまでで、AIエージェントはユーザーの要求や指示に応じて、「知覚」「推論」「行動」「学習」などのステップを繰り返しながら自律的にタスクを処理をするシステムであることがわかりました。では具体的にどのような仕組みで動作しているのかイメージを膨らませましょう。
ここでは、AIエージェントがどのようなプロセスでタスクを進行させるのかを段階的に解説します。

①目標達成に向けた計画

AIエージェントはユーザーから作業の指示を受けると、まずその内容をもとに明確な目標を設定します。
次に、その目標を達成するために必要な作業を細分化し、優先順位を考慮しながらタスクを順序立てて計画を立てていきます。このプロセスが実行されることで、複雑な業務も段階的かつ効率的に処理できる基盤が整うというわけです。

②情報収集

続いて、計画が整った後、AIエージェントは細分化されたタスクを遂行するために必要な情報を収集します。
たとえば顧客対応の改善タスクであれば、過去のカスタマーサポート履歴や音声ログなどから関連データを自動で抽出し、分析をします。
また、複数の業務を並行して処理する場合には、複数のAIが協調するマルチエージェントシステム（MAS）が活用されることもあります。

 ③タスク実行

情報収集が完了すると、AIエージェントは計画に沿ってタスクを自動的に実行します。
完了したタスクはリストから削除され、次のタスクの目標設定へと自律的に移行していきます。また、業務の進捗に応じて人間の管理者がフィードバックを与えることもできるため、結果の質や精度の向上も可能です。

AIエージェントには、目的や動作の仕組みに応じたさまざまなタイプがあります。
ここでは、どの種類が自社の業務に適しているか、それぞれのAIエージェントの特徴や活用方法、メリット・デメリットをわかりやすく解説します。

単純反射エージェント

単純反射エージェントとは、事前に設定されたルールや条件、プログラムに従って即座に反応するAIエージェントです。
非常にシンプルな構造で、入力された条件に対して瞬時に返答することができるため、リアルタイム性が求められる場面に向いていますが、状況に応じた柔軟な判断や複雑な判断を必要とする処理には対応できないのがデメリットです。
そのため、BtoB領域では、簡易的なチャットボットや社内で利用されるスマートロックの解錠制御など、即時性と安定性が重視される用途で活用されています。

モデルベース反射エージェント

モデルベース反射エージェントは、単純条件反射エージェントと同じ「反射エージェント」のうちの１つですが、過去の状況ややりとりをモデルとして記憶し、それに基づいて現在の行動をもとに判断する仕組みです。
単純反射エージェントとは異なり、新しい情報を学習して記憶することができるため、環境の変化にも、ある程度柔軟に対応できるのが特長です。
観測できない情報に対しても、過去のデータからある程度推測することも可能です。ただし、モデルには限界があるため、未知のパターンや想定外の事象には弱い面もあるため注意が必要です。
現在では、自動運転車やお掃除ロボットなど、動作環境が比較的安定している場面でよく活用されています。

目標ベースエージェント

目標ベースエージェントは、タスクに応じて自ら目標を立て、それを達成するために最適な計画を立案することができるAIです。
情報収集の段階である程度の予測と計画を立案するため、効率的に目標を達成するためのアプローチを導き出すことができるということです。そのため、従来の反射型エージェントよりも複雑な環境での判断力が高く、臨機応変な対応が求められる業務にも適応ができるのが特徴といえるでしょう。
代表的な活用事例には、ロボット掃除機や自動運転システム、物流のナビゲーションAIなどがあり、効率的なルート選択や目的地までの最適な判断を行うことが可能です。

効用ベースエージェント

効用ベースエージェントは、目標を達成するだけでなく、「より効率的で利益を最大化できる方法」を選択することを重視したAIです。
複数の選択肢の中から最も成果の高い行動を選び取ることで、タスク処理の質やスピードを最適化します。目標ベースエージェントに比べ、より高度な意思決定を行えるのが特長です。活用事例としては、金融業界のトレーディングボットや物流業界のナビゲーション最適化などがあります。特に、ビジネスにおいて最適化が求められる分野で導入が進んでいます。

学習エージェント

学習エージェントは、実行したタスクの結果や管理者からのフィードバックを学習し、パフォーマンスを継続的に改善していくAIです。業務を繰り返すことで、より効率的な処理方法や判断基準を自動的に蓄積することができるため、複雑な処理や新しい状況に対しても適応できる柔軟性が特長です。
特にECサイトでのレコメンデーションシステムや、ゲームにおけるAIプレイヤーなど、反復と学習を通じて精度を高めていく場面での活用が進んでいます。業務改善にも大きく貢献することが期待されています。

階層型エージェント

階層型エージェントは、複数のAIエージェントを階層構造に配置し、上位エージェントが下位のエージェントを指揮する形でタスクを遂行する仕組みです。
目標を達成するために必要な行動を細かく分割し、それぞれの下位エージェントが部分的なタスクを分担して担当し、その情報を受けて上位のAIは進捗を監視・調整し、全体を通して目標を達成するシステムです。そのため、複雑な工程管理や大規模なプロジェクトに強く、製造業や物流業における自動ロボットの連携運用、工場のスマートオートメーションなどに幅広く利用されています。

さまざまな種類が存在するAI技術ですが、それぞれに得意・不得意があることも把握しておきましょう。中でもAIエージェントは、他のAIができないことも補いながら、タスクの実行や意思決定までを担う自律的な存在として注目されています。

では、どのような違いがあるのでしょうか。AIエージェント、機械学習、生成AI、RPAを例にその違いを比較し、それぞれのAIがどのような場面で活用されるかをまとめました。

AIエージェントは、生成AIやRPAでは実行できない「自律的な行動」や「意思決定」が可能であり、他のAI技術との連携によってその真価を発揮します。

AIエージェントを企業活動に導入することは、単なるAIツールとして役立つだけでなく、自律的に業務をこなす「次世代型のパートナーといえるでしょう。

ここでは、AIエージェント導入の主なメリットを4つご紹介します。

自動化による業務効率化

AIエージェントを導入すれば、業務の大部分を自動化することが可能です。
人間が行っていた煩雑な情報収集や分析、意思決定プロセスをAIが担うことで、作業時間を大幅に短縮できるだけでなく、タスクを投げかけるだけで、必要な情報を収集し、整理し、最適な判断まで導けるため、手作業による業務を大幅に削減することができるのです。
また、AIエージェントは学習機能を持っているため、タスクを繰り返すことで徐々に精度と早さが向上するので、反復作業ほど自動化が進み、より大きな業務効率化が実現できるでしょう。

コスト削減

AIエージェントの導入によって、業務に関わるコストの削減も可能となります。
例えば、これまで人が担っていた分析業務や判断業務を自動化することで、不要な残業代などの人件費をはじめ、場合によっては作業スペースの賃貸費や運用費も抑えることができます。
従来のAIシステムでは、情報の整理や最終判断において必ず人の関与が必要でしたが、AIエージェントは、どの情報を収集すべきか、どのような意思決定が適切かを自律的に行えるため、業務全体にかかる間接コストの削減に大きく寄与することができるでしょう。

顧客満足度の向上

AIエージェントは、カスタマーサポートなど24時間体制でサービスを提供できるため、営業時間外の問い合わせにも対応でき、顧客満足度の向上に貢献します。
たとえば、急ぎのトラブルや相談に夜間でも応じられることで、顧客は待つ時間を削減できるため満足度や信頼を獲得することが可能です。
また、問い合わせのやり取りや購入履歴、閲覧行動を学習できるので、顧客ごとに最適な製品やサービスを提案できたり、問い合わせ対応の精度が高まり、迅速かつ的確な案内が可能となるため、企業のブランド価値向上にもつながります。

人為的ミスの削減

今まで人が担っていた業務を自動化できるため、日々の業務で発生しがちな人為的ミスを大幅に削減することが可能です。
人間による情報入力や集計作業は、どれだけ注意しても一定の確率でミスが発生してしまいます。これに対し、AIエージェントはルールに基づいた処理を安定して行えるため、入力ミスや確認漏れなどを防ぐことができますし、ミスが発生した後の修正作業や対応時間、信用損失などのコストも削減され、企業にとって長期的な信頼性の向上にもつながります。

AIエージェントは業務効率化やコスト削減に大きな効果を発揮しますが、導入にはいくつかの課題も伴います。
特にBtoBの現場では、技術的な専門性、情報漏えいのリスク、倫理的な問題、そしてデジタル依存によるトラブル対応などが検討事項になります。ここでは、導入前に把握しておくべき代表的な課題を4つに分けて解説します。

AIリテラシーの高い人材不足

AIエージェントの効果を最大限に引き出すには、単に導入するだけではなく、それを使いこなせる人材の存在が欠かせません。
AIは業務を自動化しますが、初期設計や運用、トラブル対応を行えるディベロッパーや技術者がいなければ、逆に業務が停滞する可能性もあるからです。
また、社内のAIリテラシーが低い場合、適切な活用ができず、導入効果が薄れてしまい効果を実感することができない、といったことも起こりえるでしょう。こうした課題を解決するためには、外部パートナーとの連携や、アフターフォローを重視するAIエージェントサービスの活用が重要で、社内で技術者を育てるきっかけにもつながります。

情報漏えい

AIエージェントは企業の業務プロセスに深く関わるため、取り扱う情報には顧客データや社内の機密情報が含まれます。そのため、ハッキングや不正アクセスによる情報漏えいのリスクは常に意識しないといけません。
特にAIエージェントは学習機能を持つため、不正な操作で学習内容を悪用されると、意図しない挙動や情報の改ざんといった重大な問題を引き起こす可能性もあります。もちろん、情報漏えいのリスクはAIエージェントに限らず、IT全般に関わる共通課題ですが、AIを導入する企業は特に高水準のセキュリティ対策が求められます。

倫理的判断の欠如

AIエージェントは、あくまで「合理性」や「正確性」に基づいて動作するため、人間のような「倫理的判断」を伴う意思決定は苦手分野です。
たとえば、顧客とのトラブル時やセンシティブな判断が求められる場面では、適切な対応ができないこともあります。加えて、AIがどのようにして意思決定を行っているのかが不明瞭でユーザーにとって信頼性が低く感じられる「ブラックボックス化」も問題視されています。このような状況を防ぐには、アルゴリズムが可視化されているAIエージェントを選定し、人間が介入・監視できる運用体制を整えることが不可欠です。

デジタル依存

AIエージェントの活用が進む一方で、業務がデジタル環境に依存しすぎると、思わぬトラブルへの対応力が低下する恐れがあるでしょう。
たとえば、停電やシステム障害が発生した際にAIに頼りきっていた場合、業務が完全に停止してしまうリスクがあるということです。また、AIの判断プロセスを誰も把握していなければ、問題の原因特定や修正も困難になるため、一定期間の業務停止や人的作業への切り替えなどが必要になります。これを防ぐには、アルゴリズムの挙動や進捗状況を人が把握できる体制を構築し、緊急時の手動対応やリカバリープロセスをあらかじめ設計しておくことが重要です。

AIエージェントはさまざまなメリットがあることから、業界を問わず幅広い分野で活用が進んでいます。ここでは、金融業、製造業、医療業、鉄道業の4つの業界を取り上げ、AIエージェントがどのように役立ち、どのような効果を発揮しているかについて具体的な事例をもとにご紹介します。

金融業

金融業界は膨大なデータを、迅速かつ正確に分析する必要があるため、AIエージェントとの相性が非常にいい分野といえます。
たとえば、市場のトレンドや価格の変動など、リアルタイムで変化する情報を瞬時に分析し、投資判断やリスク回避の意思決定をサポートすることができるからです。特にAIエージェントは、感情に左右されずに膨大な履歴データをもとに行動するため、感覚的な判断を排除できる点が大きなメリットです。また、隠れたリスク要因の検出や詐欺の早期発見にも役立ち、損失の最小化に貢献したり、過去の取引データをもとに不正検知や顧客ごとのリスクスコアを算出し、審査業務の効率化にも貢献します。迅速かつデータドリブンな意思決定が求められる金融業では、AIエージェントは今後さらに欠かせない存在となるでしょう。

製造業

製造業では、AIエージェントによる設備の監視や生産プロセスの最適化が注目されています。
生産ライン上の機械や装置の稼働状況をAIエージェントが常時監視することができるようになるので、不具合や遅延、故障の兆候をリアルタイムに検知し、管理者にアラートを発することができます。
これにより、人の目視確認に頼らずとも即時的な対応が可能になり、生産停止リスクの軽減やメンテナンスの効率化が実現します。また、過去の稼働履歴やメンテナンスデータを学習させれば、故障のリスクもある程度予測でき、結果として生産性の安定とコスト削減につながります。製造現場のデジタル変革において、AIエージェントは中核を担う存在です。

医療業

医療分野では、AIエージェントの導入によって、診療や保険事務の高度な支援が実現可能になります。
例えば、患者ごとの通院履歴やアレルギー情報、過去の診断結果をもとに、AIエージェントが最適な治療法をパーソナライズして提案したり、最新の医療ガイドラインや文献も継続的に学習できるので、医師の意思決定を支援することが可能になるでしょう。
さらに、医療保険の適用範囲は非常に複雑ですが、AIエージェントを活用することで、条件に合致するかどうかを瞬時に判断できるようになるため、患者からの信頼を得るきっかけとなるでしょう。つまり、医療従事者の負担を軽減し、質の高い医療サービスの提供を可能にするでしょう。

鉄道業

鉄道業においては、AIエージェントがカスタマーサポートを担うことで、利用者の利便性向上に貢献しています。
たとえば、駅構内の案内業務では、AIがリアルタイムの運行情報や乗り換え案内、時刻変更などを即座に回答することができるため、有人窓口の混雑緩和や、問い合わせ対応のスピードが向上し、顧客満足度を大きく高めています。
また、過去のトラブル対応の履歴や運行履歴も学習しているため、予測ベースの案内や対応も可能なうえに、AIエージェントが蓄積する知識は、社内のマニュアル改善や教育にも活用され、鉄道業務全体の効率化にも寄与しています。

AIエージェントを導入する際は、効果を最大限に発揮するために使用する目的や業務内容に応じた最適なツールの選定が重要です。

現在では多機能かつ高精度なAIエージェントが多数登場していますが、ここでは、企業の業務効率化・意思決定支援・顧客対応などに優れた3つを厳選してご紹介します。導入検討中の企業様は、自社ニーズに合う製品選びの参考にしてください。

MONO-X AI Studio

MONO-X AI Studioは、既存システムのAIデータ分析ツール「MONO-X DataAnalyst」と連携することで、直感的な操作でAIを活用した業務プロセスの自動化が可能になるAIエージェントです。
ユーザーからの指示を受けると、DataAnalystが蓄積された業務データを抽出し、その情報をもとにAIエージェントが自動的に分析・判断を行います。これにより、煩雑な業務や意思決定のプロセスを省略し、スピーディかつ正確な業務遂行を可能にします。

特に、営業支援・在庫管理・顧客対応など幅広い領域に対応可能で、業種や業務規模に応じて柔軟にカスタマイズできる点やノーコードで運用できる点も魅力です。プログラミングの専門知識がなくても操作できる設計であるため、現場レベルでの運用もスムーズに進められるでしょう。

Agentforce

Agentforceは、営業活動からカスタマーサポート、システム保守、財務分析まで、多岐にわたる業務をAIエージェントに任せられるツールです。
特に優れているのはカスタマイズ性で、ローコードビルダーを併用することで、自社のルールやワークフローに合わせたAIエージェントの構築が可能になります。また、SlackやTableauといった業務ツールとの連携機能も標準搭載されており、既存のデジタル環境との親和性も高く、スムーズな導入が期待できます。業務プロセスの統合や分析、対話型の情報処理が求められる企業に最適なソリューションです。

Zendesk

Zendeskは、特にカスタマーサポートに強みを持つAIエージェントツールです。

なかでも「Zendesk Suite」プランに含まれるAIエージェントは、180億件を超える会話ログを学習しており、顧客の問い合わせに対して適切かつスピーディーに自動対応することが可能です。

過去の対応履歴がない場合でも、FAQや過去の類似ケースを検索・分析し、最適な回答を導き出すことができたり、学習機能により、使用すればするほど対応精度が向上するため、導入初期と比べて業務負荷を大幅に軽減することが可能です。顧客対応を自動化しながらも、高品質なサービスを維持したい企業におすすめです。 

AIエージェントは、業務の効率化・意思決定の迅速化・顧客対応の質向上など、さまざまな面で企業に恩恵をもたらすことができるツールです。しかし、情報漏洩やシステム障害、倫理的課題といったリスクにも十分に注意する必要があることも忘れてはいけません。
これらの課題を軽視せず、セキュリティ対策や人材育成、バックアップ体制の整備をしっかり行うことで、AIエージェントの力を最大限に発揮することが可能です。自社の目的や課題に応じた最適なツールを選び、段階的かつ戦略的に導入を進めることが、成功への鍵となるでしょう。

MONO-Xでは、企業の業務課題に合わせたAIエージェントの活用をサポートしています。
ご相談や資料請求は、以下の「MONO-X AI」ページより承っております。

▼次世代のチャットベースAIデータ分析ツール「MONO-X AI」についてのお問い合わせ・ご相談はこちら
MONO-X AI 公式サイト