AIエージェントとは？生成AIとの違いや機能、仕組みを解説

AIエージェントについて見聞きしたものの、

・何ができるツールかが分からない…。
・生成AIとの違いが知りたい…。

という方も多いのではないでしょうか。そこでこの記事では、

・AIエージェントの特徴や使用するメリット
・AIエージェントの仕組みや企業における活用事例

についてご紹介します。

初心者の方でも、この記事を読めば、AIエージェントの機能や主な種類について理解できます。また、Udemyの講座を併用すれば、AIエージェントを開発・運用するための具体的な方法が学べるでしょう。

ソフトウェアプログラムの「AIエージェント」とは

AIエージェントとは、目標達成のために必要なデータ収集やタスクの実行などを自動的に行うソフトウェアプログラムです。

目標は人間が設定し、そのために必要なアクションなどはAIエージェントが自律的に選択します。また、必要な情報を収集したり、タスクの実行結果を評価したりすることもAIエージェントで行うことが可能です。

AIエージェントは複数のAIモデルを組み合わせてタスクを実行することもできます。そのため、単一のAIモデルでは達成が難しい目標も、AIエージェントなら適切に処理できます。

これまで人が行っていたビジネスプロセスにAIエージェントを導入することで、業務の効率化や自動化が可能です。

AIエージェントと生成AIとの違い

AIエージェントと生成AIの大きな違いとして、仕組みや実行できるタスクの範囲が挙げられます。ChatGPTなどの生成AIは、ユーザーの指示に従ってコンテンツを生成することが得意です。一方、AIエージェントは目標達成に必要な状況判断や意思決定などを自律的に行い、さまざまなアクションを実行できます。

比較項目	生成AI	AIエージェント
できること	ユーザーが指示したタスクの実行	目標達成に必要なタスクを自律的に選択・実行
主な用途	テキストや画像、動画、音声などのコンテンツ生成	チャットボット、音声アシスタント、自動運転

　

AIエージェントの仕組みについては「AIエージェントの仕組みと主な種類」で詳しく説明します。

生成AIとAIエージェントは得意分野が異なるため、組み合わせて使うことで、問題解決のスピードを高めたり、より幅広い業務を効率化したりできる可能性があります。

以下では、AIエージェントが注目されている理由について解説します。

なぜAIエージェントが注目されているのか

AIエージェントが注目を集める背景として、これまでにないスピードで変化・複雑化している現代のビジネス環境が挙げられます。例えば、人材不足の深刻化や働き方改革の推進、デジタル化やグローバル化への対応などが急務です。

このような課題の解決に役立つものとして、AIエージェントが注目されています。AIエージェントの導入により、人材不足や業務効率化といった課題への取り組みが可能です。また、経営戦略の立案やアクションの実行、状況判断などにAIエージェントを活用することで、競争力を高められる可能性があります。

さらに、AIエージェントを使って単調な作業を自動化できれば、手間やストレスの解消による従業員満足度の向上も期待できます。これらの理由から、企業が直面するさまざまな課題の解決に役立つことが、AIエージェントが注目されている理由です。

　

AIエージェントの特徴や使用するメリット

ここでは、AIエージェントの特徴や、ビジネスでAIエージェントを活用する以下のメリットについて解説します。

• 業務効率化・コスト削減
• データ分析による意思決定への援助
• カスタマーエクスペリエンスの向上

　

業務効率化・コスト削減

従来は人が行っていたタスクをAIエージェントで自動化することで、業務の効率化やコスト削減が可能です。作業時間を短縮できるだけでなく、人為的なミスや手戻りなども減らせます。

また、AIエージェントでタスクを自動化すると、組織の生産性や業績の向上、新たな価値の創造などにもつながる可能性があります。

データ分析による意思決定への援助

大量のデータをリアルタイムに分析し、意思決定の支援を行うことも、AIエージェントの得意分野です。従来の技術では分析が難しかった膨大なデータも、AIエージェントの高度なアルゴリズムで迅速かつ正確に解析できる場合があります。

例えば、ユーザーの行動履歴に関するデータからニーズを把握したり、今後の動向を予測したりするなど、意思決定に役立つ情報を得ることが可能です。

カスタマーエクスペリエンスの向上

AIエージェントはユーザーからの問い合わせに対して、24時間365日自動で回答できます。顧対応にAIエージェントを導入すれば、顧客満足度やカスタマーエクスペリエンスの向上に取り組むことが可能です。

AIエージェントの使用に関する課題

AIエージェントを使用する際は、以下のように注意すべき課題がいくつかあります。

• 倫理的課題と責任の所在
• 情報セキュリティとプライバシーへの配慮
• ハルシネーションへの注意
• 専門知識と人材教育の必要性

倫理的課題と責任の所在

AIエージェントは、倫理的にふさわしくない判断を下してしまう可能性があります。さらに、AIエージェントの判断プロセスが不透明な場合、責任の所在があいまいになるリスクがあります。これらの課題に対応するためには、使用に関するガイドラインを作成し、判断結果を人間がチェックする体制を整える必要があります。

情報セキュリティとプライバシーへの配慮

AIエージェントの開発・運用には、情報セキュリティとプライバシーの配慮が重要です。AIに学習させるデータに個人情報や企業の機密情報が含まれる場合、情報漏えいや不正アクセスのリスクがあるため、十分な対策を講じる必要があります。

ハルシネーションへの注意

AIエージェントは、誤情報をあたかも事実のように生成する「ハルシネーション」を起こす可能性があります。コンテンツ制作や広告運用など、情報の正確性が重要な用途では、AIのアウトプットを人間が確認するプロセスを導入することが求められます。

専門知識と人材育成の必要性

高度なAIエージェントを開発するためには、機械学習などの専門知識と経験が不可欠です。自社に適したAIエージェントを柔軟に実装するためには、組織内での人材育成を進めるか、外部の専門家と連携することが重要です。

　

AIエージェントの仕組みと主な種類

AIエージェントが動作する際の基本的な仕組みは、まず設定された目標に対して必要な情報を取得し、タスクを実行するという流れです。

ユーザーから目標や特定の指示を受け取ったAIエージェントは、目標をいくつかの小さなタスクに分割し、実行します。タスクを実行するために必要な情報があれば、インターネット上のデータを自動的に検索することも可能です。

全てのプロセスが完了するまでの間、AIエージェントは情報収集や自身のログの分析、実行結果の評価などを繰り返して目標達成を目指します。

AIエージェントにはいくつかの種類があるものの、基本的な仕組みは上記のような流れです。以下では、AIエージェントの主な種類について解説します。

反射エージェント

反射エージェントは、最もシンプルな構造のAIエージェントです。複雑な学習などを必要としない、単純なタスクの自動化が可能で、事前に定義されたルールに基づいてタスクを実行します。

目標ベースエージェント

目標ベースエージェントには、より強力な推論機能が備わっています。与えられた環境でデータを評価するだけでなく、さまざまなアプローチを比較した上で、望ましい結果を達成できることが目標ベースエージェントの特徴です。

目標ベースエージェントは、日本語や英語などを処理する「自然言語処理」や、ロボット工学向けのアプリケーションなど、複雑なタスクを実行する用途に適しています。

効用ベースエージェント

効用ベースエージェントは、設定された目標の達成に向けて、最適な行動を選択できるAIエージェントです。単に目標を達成するだけでなく、成果を最大化するために必要な判断やタスクの実行ができます。

例えば、収益の最大化と、リスクを考慮して最適な投資判断を自動で行う「トレーディングボット」などが、効用ベースエージェントの主な用途です。交通事故が発生するリスクやドライバーの負担を軽減する自動運転技術にも応用されています。

学習エージェント

学習エージェントは、過去の経験から継続的に学習し、結果を改善するAIエージェントです。AIエージェント自身が新たなタスクを設計し、収集したデータと過去の結果をもとに自分自身をトレーニングできます。

例えば、カスタマーサポートに学習エージェントを導入すれば、過去の対応事例を学習して回答の精度を高めていくことが可能です。

階層型エージェント

階層型エージェントは、いくつかのAIエージェントを階層状に組み合わせたものです。上位レベルのAIエージェントは、与えられた複雑なタスクをいくつかの簡単なタスクに分解し、下位レベルのAIエージェントに割り当てます。また、目標達成に必要な情報を集めることも、上位レベルのAIエージェントの役割です。

階層型エージェントは、製造ラインや物流システムなど、大規模で複雑なタスクを効率的に処理する場面で活用されます。

　

企業におけるAIエージェントの活用事例を紹介

AIエージェントを活用できる範囲は幅広く、さまざまな業界や業種で導入されています。企業におけるAIエージェントの主な活用事例は以下の通りです。

自動運転

自動車の自動運転では、障害物を識別したり、周囲の車両や歩行者の動きを解析したりするためにAIエージェントが活用されています。データを学習し、より安全で効率的な自動運転を支援することがAIエージェントの役割です。

それにより、交通事故が発生するリスクやドライバーの負担軽減が期待されています。

マーケティング支援

AIエージェントは、ニュース記事やSNSの投稿、市場に関するデータなどを分析し、マーケティング戦略や施策を立案することが可能です。

AIエージェントは数多くのアイデアを効率的に出せるため、迅速な意思決定に役立ちます。また、顧客の行動や購入履歴を分析し、適切なタイミングで商品を提案するといったアプローチにもAIエージェントを活用できます。これにより、ターゲット顧客への効果的なアプローチや売上向上が期待できます。

カスタマーサービス

よくある質問への回答やトラブルシューティング、返金処理などのタスクも、AIエージェントで効率化できる業務です。

AIエージェントは、24時間365日迅速に対応できるため、顧客満足度の向上が期待できます。また、カスタマーサービスを担当する従業員のストレス軽減や、ほかの業務に時間を割けるようになることなどもAIエージェントを導入するメリットです。

サプライチェーン

サプライチェーンでは、在庫状況の監視や配送ルートの最適化、需要予測などにAIエージェントを活用できます。

例えば、これまでの購買履歴やイベント情報、季節変動などをもとに最適な発注量を予測して、品切れや過剰在庫のリスクを抑えることが可能です。

サプライチェーンでAIエージェントを活用することで、在庫回転率の向上やコスト削減などの効果が期待できます。

　

AIエージェントを学んで実際の業務に取り入れよう！

AIエージェントは、自律的に情報収集、判断、タスク実行を行い、業務の効率化や意思決定支援、顧客体験の向上に役立つソフトウェアです。

AIエージェントを活用するための具体的なツールや方法について学びたい方には、以下の講座がおすすめです。この講座では、AIエージェントを開発・運用するための環境構築やプロンプトの設計方法などを詳しく学べます。AIエージェントを活用したい方はぜひ参考にしてください。

◆AIエージェント入門【初心者向け】 -自律的に調査/判断/実行するAIを学ぼう！

レビューの一部をご紹介

評価：★★★★★
コメント：基本的な内容ですので、初心者の私にはちょうど良い内容と思いました。

評価：★★★★★
コメント：AIエージェントを今後活用・実践していく方向けに、とても充実かつコンパクトな講義内容に纏まっていました。よく理解でき、今後の仕事やプライベートでも活用できる知識を習得出来ました。

AIエージェントの機能や特徴を学んで、実際の業務に役立てましょう！