AIエージェントとは何か｜概要から事例まで網羅

近年、注目を集めているのが「AIエージェント」です。生成AI時代の到来とともに、単なるチャットボットを超えた可能性が求められるようになりました。ガートナーは、2028年までに企業における生成AI利用の3分の1が「AIエージェント」を介する対話になると予測しています。

背景には、チャットだけでは解決しづらい複雑な業務フローや外部システム連携への需要が高まっていることがあります。SNS分析や問い合わせ対応、ドキュメント検索など、より幅広い場面で自律的にタスクを実行してくれるAIのニーズが増大しています。

たとえば、マーケティングの完全な自動化や、顧客サポートの自動化は、AIエージェントに任せることで担当者の負担を大きく軽減できます。実際に、Salesforceの調査（2024年サイバーウィーク比較）では、AIエージェントを導入した小売業者がコンバージョン率を従来比で約2%向上させたという実績もあります。

本記事を通じて、AIエージェントの定義や主要サービス、導入メリット、課題、そして導入事例までを俯瞰し、自社導入の可能性を検討するための具体的なヒントを得ることができます。

ライター：倉光哲弘
編集：小澤健祐

脱チャット時代！？AIエージェントとは何か

AIエージェントは、従来のチャットボットの枠を超え、私たちの働き方や生活を大きく変える可能性を秘めています。ここでは、その定義や従来のチャットボットとの違い、多様な種類、そしてその仕組みについて、基礎から分かりやすく解説していきます。

AIエージェントとはなにか

AIエージェントは、ユーザーの指示を理解し、自律的にタスクを実行するAIシステムです。チャット応答にとどまらず、外部ツールの連携や複数ステップにわたる業務フローを自動化できます。

こうした自律性・連携力を兼ね備えるため、単なるチャットボットとは異なる高度な業務サポートが可能になります。

たとえば、小売企業のAIエージェントが「在庫データ＋売上データ＋SNS口コミ」を統合し、需要予測や販促施策の立案を自律的に行うとします。AIエージェントはさらに、外部在庫管理システムと連携して自動発注まで行い、担当者は承認するだけでOKという運用を実現できます。

AIエージェントによって「考える→調べる→実行する」までを一貫サポートできれば、少人数のチームでも大きな成果を得やすくなるのです。

従来のチャットボットとの違い

従来のチャットボットは、あらかじめ設定されたルールやシナリオに基づいて応答を返す、いわば受動的なシステムでした。一方、AIエージェントは、ユーザーの意図を理解し、自ら情報収集やタスクを実行することで、より包括的に業務をサポートします。

AIエージェントは、人間の指示を待つのではなく、自ら考え、行動する「能動的なパートナー」と言えるでしょう。

AIエージェントの種類

AIエージェントは得意分野や機能に応じて、さまざまな種類が存在します。

• チャット対話特化型
  例：Slack連携、メール応答など、テキストベースのコミュニケーションに特化。
• 音声インターフェース特化型
  例：スマートスピーカー、車載音声AIアシスタントなど、音声による操作や情報提供に特化。
• マルチモーダル (画像・動画など) 対応型
  例：カメラ映像を解析しての安全管理、顧客の表情分析など、テキスト、音声、画像、動画など複数のデータ形式を組み合わせて処理。
• ビジネスフロー自動化型 (RPA/ERP連携)
  例：受発注管理、請求処理、自動予約など、企業内の特定の業務プロセスを自動化。
• デスクトップ操作代行型 (RPAに近い)
  例：PC上のルーチン操作の自動実行、ウィンドウ操作のスクリプト化など、デスクトップ上の操作を自動化。

これらのエージェントは、企業のニーズに合わせて選択・導入することで、業務効率化や生産性向上に大きく貢献します。たとえば、社内ドキュメントの管理に特化したエージェントを導入すれば、煩雑な資料探しから解放され、より重要な業務に集中できるようになるでしょう。

AIエージェントの仕組み

AIエージェントは、大規模言語モデル（LLM）や小規模言語モデル（SLM）、検索エンジンといった、複数の最先端AI技術を組み合わせて動作しています。ユーザーからのリクエストをこれらの技術で解析し、実行すべきタスクを計画し、段階的に実行することで、複雑な業務を遂行するのです。システムとのAPI連携や、外部サービスへのアクセスなどを通じて成果物を生成・報告する流れが一般的です。

AIエージェントを導入するメリット

AIエージェントの導入は、企業に多くのメリットをもたらします。日々の業務を効率化するだけでなく、これまで人手では困難だった分析や対応を可能にし、ビジネスの可能性を大きく広げます。ここでは、代表的なメリットを3つ、詳しく見ていきましょう。

メリット1：SNS分析の効率化

AIエージェントを導入することで、SNS分析を効率化できます。

AIエージェントは、人間では処理しきれないほどの膨大なデータを、24時間体制で高速に処理することが可能です。 また、感情やバイアスに左右されず、客観的な分析結果を提供することができます。

たとえば、Felo AIのエージェント検索は、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）技術を活用し、TwitterやRedditなどのSNSから、ユーザー生成コンテンツを含む多様な情報を自動収集・分析します。

担当者は、これまで手作業で行っていたデータ収集や分析にかかる時間を削減し、コア業務に集中できます。

メリット2：問い合わせ対応・顧客サポートの自動化

AIエージェントは、カスタマーサポート業務の効率化を実現します。

従来、人手に頼っていた顧客からの問い合わせ対応を自動化することで、24時間365日体制でのサポート提供が可能になるだけでなく、対応時間の短縮化も期待できます。

たとえば、メディアリンク株式会社が提供するAIエージェント「AIto（アイト）」は、AIチャットボット「AItoChat」と連携し、FAQサイトへの誘導や問い合わせフォームへの入力案内など、顧客の自己解決を支援しています。

企業はカスタマーサポートにかかるコストを削減し、従業員をより付加価値の高い業務へ配置することができます。

メリット3：社内ドキュメントの検索・活用

社内のファイルサーバーやクラウドストレージなど、様々な場所に分散して保管されているドキュメントを、AIエージェントが横断的に検索し、必要な情報を瞬時に探し出して提示してくれます。

過去のプロジェクト資料や、特定の製品に関する技術資料などを、キーワード一つで簡単に見つけ出すことができます。

これにより、社内の情報共有がスムーズになり、業務効率が大幅に向上します。また、必要な情報が見つからずに無駄な時間を費やすことがなくなるため、社員のストレス軽減にもつながるでしょう。

代表的なAIエージェントサービス

現在、多くの企業からAIエージェントサービスが提供されており、その機能や特徴は多岐にわたります。ここでは、特に注目度の高い代表的なサービスとして、Microsoft、Anthropic、Google、IBMの4社の製品を取り上げ、それぞれの強みや特徴を比較しながら、詳しく解説していきます。

Microsoft Copilot

Microsoft Copilotは、最新アップデートでGPT-4oを搭載し、特にエージェント機能が強化され、業務効率を飛躍的に向上させるAIアシスタントへと進化しました。

GPT-4oによる処理能力の向上に加え、エージェントは、ユーザー固有の業務プロセスに対応するようカスタマイズ可能で、宣言型エージェントにより特定のタスクを自動化できます。

無償の「Microsoft 365 Copilot Chat」では、GPT-4oによるWebチャットに加え、Copilot Studioで基本的なエージェントを作成可能です。一方、有償版ではSharePointやOneDriveの特定フォルダとエージェントを連携させることができます。Teams会議中にエージェントが発言を要約し、リアルタイムで議事録を自動生成することもできます。

Copilot導入で、業務効率を改善し、より創造的かつ戦略的な業務へ集中できる環境を実現できるでしょう。

ClaudeのComputer Use機能

Anthropic社のClaudeに新しく「Computer Use」機能が追加され、AIが人間の代わりにPC操作を行えるようになりました。

この機能は、AIがPC画面を認識し、マウス操作やキーボード入力を模倣することで、従来人間が行っていた定型業務を自動化するものです。

Anthropic社のテストでは、ClaudeはOSWorldベンチマークで14.9%を記録し、同種のAIモデルの7.7%を大きく上回りました。これは、人間レベルの70-75%には及びませんが、Claudeが人間のようにコンピュータを使用するAIとして最先端であることを示しています。

この技術は将来的に、優秀なデジタルアシスタントが常にサポートするような業務環境を、洗練された形で実現できる可能性を秘めています。

Google Agentspace

Google Agentspaceは、Geminiなどの最先端AIとGoogle検索技術を組み合わせ、大企業のデータ活用を革新するAIエージェントプラットフォームです。

社内外のデータを横断的に検索し、NotebookLM Plusで複雑なデータ分析や音声要約も実現します。情報活用を効率化することで、業務を加速させます。

Confluence、ServiceNowなどと連携し、複数データソースを横断した分析が可能です。マーケティング部門ではキャンペーン分析の深掘り、営業部門ではAIによる提案資料の自動作成、エンジニア部門はバグの早期発見と開発迅速化、人事部門は、複雑な手続きを含むオンボーディングの効率化など、全社的な業務改善に貢献します。

Agentspaceは、企業の情報活用を新たなステージへと押し上げ、迅速な意思決定を強力にサポートするツールとなるでしょう。

IBM Watson Assistant

IBM Watson Assistantは、高度な会話型AIであるWatsonを基盤とし、ユーザー企業の業務プロセスを段階的かつ包括的に自動化するAIエージェントです。

高性能AIが自然な対話で顧客をサポート、事前構築テンプレート活用で、専門知識不要、容易に自社向けの最適化ができます。

ドラッグ・アンド・ドロップで会話を構築できるインターフェース、RAG技術による正確な情報提供など、最新AI技術が多数搭載されています。全世界で利用実績があり、日本でも三井住友海上火災保険、JALインフォテックなどが導入し、多様な業界で業務効率化を実現しています。

AIチャットボット導入で、問い合わせ対応はAIに任せ、社員はより付加価値の高い業務に集中できます。

AIエージェントの企業活用事例

実際に、多くの先進企業がAIエージェントを活用し、業務効率化や生産性向上を実現しています。ここでは、自動車、コールセンター、商社という異なる業界における代表的な事例として、トヨタ、ベルシステム24、住友商事の3社の取り組みを紹介し、AIエージェント導入による具体的な成果を見ていきましょう。

事例1：トヨタ

トヨタ自動車は、AIエージェントシステム「O-Beya」を導入し、エンジニアの技術継承と開発の迅速化を実現しています。

ベテラン社員の専門知識をAIに蓄積して共有することで、業務の属人化を防ぎ、情報検索も効率化できるためです。

パワートレーン開発部門の約800人が「O-Beya」を活用しています。たとえば、環境規制に関する質問をAIに投げかけると、過去の設計書や最新の法規制から、瞬時に回答が提示されます。

複雑に入り組んだ情報も、AIエージェントがいれば一瞬で「見える化」されます。技術力の底上げと業務効率化を同時に実現し、ビジネスを加速させる一手となるシステムです。

事例2：ベルシステム24

ベルシステム24は、生成AIを活用したコンタクトセンター自動化ソリューション「Hybrid Operation Loop」の開発を開始し、問い合わせ対応の効率化と顧客体験(CX)の向上を目指しています。

労働力不足が深刻化する中、AIによるコンタクトセンター業務の自動化は喫緊の課題です。特に、通話データからナレッジベースを自動生成する技術は、高精度な自動応答を実現する上で重要となります。

「Hybrid Operation Loop」は、Hybrid RAG技術により、従来のキーワード検索に加え、関連性を考慮した情報検索を可能にします。これにより、問い合わせに対して、より正確かつ人間らしい自然な回答を生成できます。

この技術は、コンタクトセンター業務の効率化と顧客満足度向上を同時に実現する、革新的なソリューションと言えます。

事例3：住友商事

住友商事は、Copilot for Microsoft 365の活用で、全社的な業務効率の大幅アップと社員の働きがい向上を目指しています。

AIがデータ分析に基づく意思決定を支援し、日々の業務を効率化することで、経験や勘に頼る働き方からの脱却を図れます。

全社員と派遣社員を含む8,800人にライセンスを配布しました。会議の要約やメール作成をAIが支援することで、社員はより創造的な業務に専念できるようになります。

AIのサポートにより、社員一人ひとりが、よりスマートに、効率よく働けるようになり、それが企業全体の競争力強化の原動力に直結、他社との明確な差別化につながっています。

AIエージェントの導入方法

AIエージェントを導入するには、主に「自社で一から構築する」方法と、「既存のサービスを利用する」方法の2つの選択肢があります。どちらの方法にもメリットとデメリットがあるため、自社のニーズやリソース、予算などを考慮して、最適な方法を選ぶことが重要です。ここでは、それぞれの導入方法について詳しく解説します。

AIエージェントを一から構築する

自社でAIエージェントを開発する最大の魅力は、自社のビジネスニーズに完全に一致したシステムを構築できる点にあります。

• メリット：自社業務に完全適合、独自データ活用で高精度。既存システムともシームレスに連携可能。
• デメリット：開発に高いコストと長い期間を要する。高度なAI人材の確保が必須。
• 具体例： 製造ラインの検査AI、金融リスク予測AIなど、専門分野で独自要件を反映。

自社開発は、時間とコストはかかるものの、企業の競争力を高める、オーダーメイドのAIエージェント構築を可能にします。

AIエージェントサービスを導入する

一方、外部のAIエージェントサービスを利用することも有効な選択肢です。開発済みのプラットフォームを活用することで、初期投資を抑え、迅速にAIエージェントを導入できます。特に、AI人材の確保が難しい企業や、スモールスタートで効果を検証したい場合に適しています。

• メリット：低コスト・短期間で導入可能。専門知識不要で、スモールスタートが容易。
• デメリット：カスタマイズに限界あり。ベンダー依存のリスク。
• 具体例：Microsoft、Google、Anthropic等のサービスでPoC実施後、段階的に適用範囲を拡大。

サービス導入は、既存AIエージェントを手軽に活用し、迅速な導入と投資対効果の最大化を実現する手段です。

AIエージェントの課題

多くのメリットをもたらすAIエージェントですが、導入・運用にあたってはいくつかの課題も存在します。ここでは、外部ツールとの連携、自律的タスク実行に伴うガバナンス、そしてマルチエージェント環境における調整という、3つの主要な課題について、詳しく解説します。

外部ツールや環境との連携が複雑化しやすい

AIエージェントによるタスク自動化を実現するには、多くの場合、API連携やGUI操作が必要となります。そのため、連携先のツールやシステムの仕様変更に柔軟に対応できるような、保守性・拡張性の高い設計が求められます。

APIのバージョンアップや、GUIのデザイン変更などがあった場合、AIエージェント側も速やかにアップデート対応を行う必要があります。このアップデート作業を怠ると、システム連携が正常に行われず、業務に支障をきたす可能性があります。

そのため、継続的なメンテナンスと、迅速なアップデート体制の構築が、AIエージェント運用における重要な課題となります。

自律的タスク実行に伴う制御と責任の不明確さ

AIエージェントが自律的に意思決定を行う場合、人間の意図しない動作や、不適切な処理が発生するリスクがあります。その際、「誰が、どのように責任を取るのか」という責任の所在が曖昧になりがちです。

AIエージェントが誤った情報に基づいて、顧客に不利益な対応をしてしまった場合、企業は大きな損害を被る可能性があります。

このようなリスクを回避するためには、AIエージェントの動作を常に監視・監督し、問題発生時には迅速に対処できるような、明確なガバナンス体制と監査プロセスの構築が不可欠です。

マルチエージェント環境での競合や調整の困難

複数のAIエージェントを連携させるマルチエージェント環境は、調整の難しさから、システム全体の効率が低下するリスクがあります。

各エージェントは個別の情報で動くため、全体像の把握が難しく、タスクの重複やリソースの無駄が発生しやすくなります。

2024年12月にAWS Bedrockチームが発表した論文では、ソフト開発で単一エージェントは完了率53%でしたが、調整役と専門エージェントを連携させると90%に向上しています。また、同月のaiXplain Inc.の論文では、専門エージェントを細分化し自律最適化するシステムを提案しています。反復フィードバックにLLM(Llama 3.2-3B)を活用し、市場調査タスク等で高評価(スコア0.9以上)を達成しているのです。

マルチエージェント環境の課題を理解し、役割分担と調整の仕組みを最適化することで、AI導入の失敗リスクを抑え、業務効率化を大きく前進させられるでしょう。

AIエージェントのOS統合の可能性

将来的には、AIエージェントがWindowsやAndroidなどOSレベルで統合され、ユーザーの行動を学習しながらタスク提案や自動実行をシームレスに行う時代が見込まれています。

MicrosoftやGoogleなどはすでにOSへの AIアシスタント(Copilot / Geminiなど) 導入を進め、AIが「見えないところ」で常時動作し、便利なサポートを提供できる環境を整え始めています。

たとえばMicrosoftは、Copilot Studioを通じて、ユーザーが特定のニーズに合わせてカスタムエージェントを作成し、Copilotのワークフロー内で活用できる機能を提供しています。

「OS＋AIエージェント」という新しいエコシステムにより、ユーザーは複雑な操作をしなくてもAIの恩恵を得られ、業務効率と快適性が飛躍的に高まる可能性があります。

参考： Microsoft

Copilot+ PCとHP製品の連携で広がるエージェント活用

Copilot+ PCは、Microsoftが提示するAI特化型PCの要件で、NPU（ニューラルプロセッシングユニット）など専用ハードウェアを備え、OSレベルでのAIエージェント統合を支えるのが大きな特徴です。

HP EliteBook X G1a 14 AI Notebook PC
HP EliteBook X G1a 14 AI Notebook PC は、AMD Ryzen™ AI 300プロセッサーを搭載し、最大55 TOPS^※のNPU性能を誇る「Copilot+ PC」です。

この強力なNPUにより、社内文書の検索やオンライン会議の要約など、日常業務を効率化する「Copilot」をPC上で軽快に動作させることができます。

※TOPS：Tera Operations Per Secondの略で、1秒間に1兆回の演算処理を実行できることを示します。

HP EliteBook X G1a 14 AI Notebook PC では、キーボード上の専用キーから即座に Copilot を起動できます。さらに、HP独自の「HP AI Companion」が、PC のパフォーマンスを最適化し、ユーザーに合わせた情報を提案して、より快適な AI 活用をサポートします。また、44言語を英語へ瞬時に翻訳する「Live Captions」などの先進 AI 機能も軽快に動作します。

これらの機能で、ユーザーは自分専用に最適化されたAIを便利に利用できます。

OSと専用ハードウェアが一体となったHP製品なら、AIエージェント導入のコストやクラウド依存のリスクを抑え、高いセキュリティ環境で、すぐにAIエージェントの活用を始められます。

おわりに

AIエージェントはチャットボットの延長ではなく、実際に「行動する」AIとして、企業の業務効率化やサービス革新に大きく寄与すると期待されています。

SNS分析から問い合わせ対応、社内ドキュメント検索まで活用範囲が広がり、MicrosoftやGoogleなどの主要ベンダーもエージェント機能を強化しています。

トヨタやベルシステム24、住友商事など、すでに導入を進める事例からは、専門知識の継承、顧客対応自動化、働き方改革など多方面に効果が現れていることがわかります。

今こそ自社のニーズに合わせたAIエージェントを検討し、試験導入や連携範囲の拡大を行うことで、競合との差別化と業務のDXを推し進める好機となるでしょう。

※このコンテンツには日本HPの公式見解を示さないものが一部含まれます。また、日本HPのサポート範囲に含まれない内容や、日本HPが推奨する使い方ではないケースが含まれている可能性があります。また、コンテンツ中の固有名詞は、一般に各社の商標または登録商標ですが、必ずしも「™」や「®」といった商標表示が付記されていません。