「AIエージェント」とは、ユーザーの指示から意図をくみ取り、仕事や日常生活におけるあらゆる作業や手続きを実行してくれるAIサービスです。
話し相手に過ぎなかった「ChatGPT」から、業務やタスクをAIが勝手に代行してくれる世界に期待感が高まっており、生成AI（人工知能）の次のステージとして、注目が集まっています。
この記事では、そのような期待が集まる「AIエージェント」とはどんなものなのか。ChatGPTとの違いやAIエージェントを実現できるようになった背景について解説します。
AIエージェントがどのような仕組みで動き、具体的にいまできることまで解説するので、AI活用により業務効率化に取り組んでいる方などにオススメです！
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AIエージェントとは
まずは、AIエージェントの定義から確認していきましょう。
AIエージェントとは｜自ら考え実行する自律型AIサービス
AIエージェントとは、AI（人工知能）とエージェント（代理人）を組み合わせた造語で、人間が具体的な指示をしなくても、AIが必要な作業を自ら考えて実行するサービスを指します。
ユーザーが自然言語で与えた指示について、あらかじめ設定された目標に向けて、自ら最適な手段を用いて行動を計画・実行できるのが特徴です。
必要な作業を推測したり、実際に作業をしたりといった役割を分け、それぞれを担う生成AIやAIを組み合わせたマルチエージェントシステムが採用されていることが多くなっています。
AIエージェントは、カスタマーサポートや顧客対応などさまざまな業務での活用が期待されており、2024年は「AIエージェント元年」と呼ばれました。
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AIエージェントを実現できるようになった背景
AIエージェントが実現できるようになった背景には、技術の進化が大きく関わっています。
大規模言語モデル（LLM）の急速な進化
まず、大規模言語モデル（LLM）の登場により、自然言語による柔軟な指示と理解・応答が可能になりました。
この技術により、AIはユーザーからの質問や指示を正確に解釈し、曖昧あるいは複雑な指示に対しても柔軟に解釈し実行できるようになりました。従来のチャットボットなどで使われていたルールベースでは難しかった判断もAIに任せられるようになったのです。
また、大規模言語モデル（LLM）の進化は指数関数的に早まっています。複雑な指示にも即座に応答できる応答スピードの向上や、精度の向上も進んでいます。
AIエージェントを構成する技術スタックの確立
また、AIエージェントを構成する技術スタックが確立されたことも重要です。大規模言語モデルに加えて、短期/長期の記憶を保存するデータ管理の技術や、推論・実行を行う技術も確立されてきました。
例えば、ユーザーの指示を達成するために「行動」とその「理由」をLLMに考えさせ、結果に基づき、再度行動と理由を検討させるサイクルを繰り返すReact（リアクト）と呼ばれる新たなフレームワークなどが該当します。
この手法によって、AIエージェントは、自己改善しながら柔軟にタスクを実行できる自律性を手に入れ、複雑な業務にも対応可能になっています。
AIエージェントと「対話型AI」の違い
「自律型AI」とよばれるAIエージェントは、「対話型AI」とよばれるChatGPTと何が違うのでしょうか。
| 項目 | AIエージェント | 対話型AI（ChatGPTなど） |
| 機能の特徴 | タスクの自律的な実行が可能 | ユーザーの質問に回答する「話し相手」 |
| 処理能力 | 指示を解釈して具体的な処理を遂行 | 学習データに基づいた情報提供がメイン |
| 目的 | 業務自動化や効率化、目標達成の支援 | 会話の支援、情報の提供 |
| 対応範囲 | 予約、経費精算、データ分析などの実行が可能 | 回答のみで具体的なタスク実行は難しい |
| 自律性 | 設定された目標に基づき自律的に行動する | ユーザーの入力に応じて返答する |
AIエージェントとChatGPTなどの対話型AIとの大きな違いは、役割と機能にあります。これまでの対話型AI（AIチャットボット）は、生成AI技術の一つである大規模言語モデル（LLM）を利用して、ユーザーの質問に回答する「話し相手」としての機能に特化していました。
ユーザーからの質問に対し、学習データに基づいて適切な回答を生成することは可能でしたが、予約の手続きや経費精算といった具体的なタスクの実行には対応できず、あくまで情報提供の範囲に留まっていました。
一方、AIエージェントは単なる回答にとどまらず、実際にタスクを実行する能力を備えています。ユーザーの指示を解釈し、目的を達成するために最適な行動を自律的に選択し、必要な処理を計画・遂行することができるため、業務の自動化や効率化において大きな力を発揮します。
AIエージェントを構成する要素｜知覚・判断・実行・学習
AIエージェントを構成する要素は、「知覚」「判断・推論」「行動」「学習」に整理することができます。
まず、外部からの情報（テキスト・音声・画像など）を受け取り、状況を確認します。次に、目的や状況に応じて行動を選択します。そして、外部環境に対して具体的なアクションを取り、経験からパフォーマンスを改善していきます。
メールでの問い合わせ対応を行う場合を考えてみます。まず、問い合わせメールの情報や指示を受け取り、内容を精査します。そのうえで、テンプレートでの対応を行うのか、エスカレーションをするのかの判断をします。そして、実際に実行し、フィードバック内容に応じて行動を修正していくという流れです。
AIエージェントの活躍が期待されている分野・サービス
AIエージェントは、さまざまな領域でサービスの展開が期待されています。
AIエージェントサービスは「企業」x「職種」向けが本命
まず、大きな分類としてあるのが、「旅行の計画」や「飲食店の予約」などを行う個人向けのAIエージェントと、カスタマーサポートや営業などの業務うを行う会社向けのAIエージェントです。
そして、会社向けのAIエージェントは医療・飲食などの業界向けや、カスタマーサポートや営業などの職種向けに分けられます。
職種別AIエージェントサービスの注目サービス
カスタマーサポート
カスタマーサポート分野では、AIエージェントがチャットボットや音声アシスタントとして導入され、顧客対応の効率化に貢献しています。
顧客からの問い合わせに対して自動応答やFAQ対応を行い、迅速な問題解決を実現します。これにより、人間のサポート担当者の負担が軽減され、顧客満足度の向上が図れます。
マーケティング・セールス
マーケティングでは、AIエージェントがデータ分析や予測モデルを駆使し、顧客の行動分析やパーソナライズドマーケティングを行っています。セールス分野では、リードスコアリングやフォローアップメールの自動化などで営業活動を効率化します。
特に見込み客のナーチャリングにおいて、AIエージェントはリード獲得や成約率の向上に貢献しています。
AIエージェントを導入するメリット
ここでは、AIエージェントを活用する具体的なメリットについて解説します。
24時間365日の稼働｜業務拡大にも柔軟に対応できる
AIエージェントは、人間のように疲れることなく、24時間365日休まずに業務を遂行します。例えば、カスタマーサポートでは、夜間や週末に発生するお客様からの問い合わせに迅速に対応することができます。
また、繁忙期や急激な業務拡大など業務量の増加にも柔軟に対応することも可能です。緊急対応が求められる場面でも迅速なサポートが可能になるので、顧客満足度の向上を期待することもできます。
反復的タスクの自動化｜人間は創造的な業務に集中できる
AIエージェントが得意とする業務は、データ入力や請求処理、問い合わせ対応など、正確さとスピードが必要な業務です。こうした業務は定形化しやすい反復的な業務で、人が行う場合はミスが起きやすい仕事ともいえます。
AIエージェントに大量の業務を処理てもらいつつ、人間は、業務の設計・管理に集中することができます。創造性の高いコア業務に集中することで会社全体の生産性を大幅に高めることが可能です。
データに基づいた意思決定の強化｜業務全体の改善にも繋がる
AIエージェントは、問題の特定や分析を定性・定量的に評価することができます。例えば、問い合わせ対応でよく発生する問題を特定し、改善策の呈示を求めるといったことも可能です。
AIエージェントを導入することで、業務の代行を依頼できるだけでなく、顧客体験・UX全体の改善といった業務全体の改善にも繋がります。
AIエージェントを導入するメリットは、「コスト削減」「売上増加」など経営・事業レベルのベネフィットに繋がります。
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AIエージェントの効果を最大化するポイント
AIエージェントの効果を最大化するポイント
具体的な指示を与える
AIエージェントはユーザーの指示を大規模言語モデル（LLM）で解釈しますが、複雑な依頼や曖昧な言葉の理解には弱さがあります。
例えば、業務内容が具体的に指定されていない場合や、複数の意味に取れる場合には、正確に対応できないことがあります。そのため、明確で具体的な指示が必要になり、ユーザー側の手間が増えることもあります。
データが命｜自社独自のデータベースと接続させる
AIエージェントの性能は、使用するデータの質によって大きく変わります。社内の独自データを与えることで、自社の業務内容を理解したAIエージェントとすることが可能です。また、不正確なデータや古いデータが使用されると、判断が誤りやすくなります。
想定外の状況への対応が難しい
AIエージェントは、決められたルールやパターンに従って動きますが、予測不能な事態や新たな問題への対応が不得意です。通常業務ではスムーズに機能しても、突発的なトラブルや想定外の状況では適切な判断ができず、対処が滞る場合があります。
このような場面では、人間のサポートが必要となり、AIエージェントだけでは不十分なこともあります。これらの課題を理解することで、AIエージェントを万能な解決策とするのではなく、人間の補助ツールとして適切に活用することが重要です。
問い合わせ対応を自動化するAIエージェントなら「yaritori AI」
「yaritori AI」は、メール返信文の作成やエスカレーションなどを自律的に行うAIエージェントです。
AIに過去の対応履歴や業務マニュアルを学習させることが可能で、自社にあったトーン&マナーを設定することもできます。自社の業務に特化した独自AIエージェントを構築することが可能です。
GmailやOutlookとワンクリックで連携することで、すぐに活用することができます。また、ChatGPTでのメール文章作成とは違い、メールの返信まで実行することが特徴です。
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AIエージェントの具体的な仕組み
AIエージェントは、ユーザーからの指示を受けて自律的にタスクを実行するシステムで、主に「LLM（大規模言語モデル）」と「Tool（ツール）」という2つの要素で構成されています。これらが連携して、複雑な業務を効率的に自動化します。
1.LLMによる指示の解釈と行動計画
AIエージェントの中心には、LLM（大規模言語モデル）があり、ユーザーからの自然言語での指示を受け取ります。LLMは、指示を理解して次に取るべき行動を考えます。
例えば、「最新の売上データを分析してレポートを作成してほしい」といった指示に対し、LLMはそのタスクを理解し、適切なステップに分割して行動を計画します。
2.Tool（ツール）の選択と利用
AIエージェントがタスクを実行する際、重要な役割を果たすのが「Tool（ツール）」です。Toolには、外部サービスのAPI、社内のシステム、データベースなどが設定されています。
LLMはユーザーの指示を解釈した後、必要に応じてあらかじめ設定されたToolの中から最適なものを選び出し、それを利用してタスクを進めます。具体的には、売上データの分析を行う際には、データベースにアクセスするためのAPIをToolとして選択し、そこから必要なデータを取得します。
3.タスクの実行と進捗管理
LLMが適切なToolを選んだ後、AIエージェントはタスクの実行に移ります。タスクを進めながら、必要に応じて新たな情報を収集したり、外部からのフィードバックを受け取って行動を調整することもあります。エージェントは、タスクが完了するとリストから削除し、次のタスクに移ります。最終的に、設定された目標が達成されると、ユーザーに結果が報告されます。
このように、AIエージェントはLLMの高度な解釈力とToolの柔軟な活用を組み合わせることで、ユーザーの複雑な指示にも対応できる自律性を持ちます。これにより、業務の効率化や自動化が進み、ビジネスにおける様々なシーンで支援が可能になります。
まとめ｜AIエージェントで業務革命を
AIエージェントは、業務の効率化や自動化を支援するツールとして、多くの分野で急速に導入が進んでいます。カスタマーサポートやマーケティング、金融サービスなど、多岐にわたる業界で活用されており、24時間対応やデータ分析のスピード、正確なタスク遂行で、人手不足の解消やコスト削減に貢献しています。
特に、リードナーチャリングや診断支援、物流の最適化など、複雑な業務でもそのパフォーマンスが実証されています。しかし、AIエージェントにはまだ課題も残されており、誤解を避けるための明確な指示や、データ品質の管理が重要です。
また、創造的な判断や柔軟な対応が求められる場面では、人間のサポートも欠かせません。これらの課題を理解し、AIエージェントと人間が協力して業務を進めることで、最大限の効果を発揮できます。
今後、AIエージェントの進化は、さらに多くの業界に革新をもたらすでしょう。企業は、AIエージェントを戦略的に導入することで、生産性を向上させ、競争力を強化することができます。業務変革の新たなステップとして、AIエージェントの活用を積極的に検討することが求められます。
