AIエージェントとは？生成AIとの違いと活用法

今や、生成AIはビジネスの世界で必要不可欠なものになってきましたが、これまでの生成AIをさらに便利に使うために開発された技術が「AIエージェント」です。

AIエージェントによって、ビジネスにおける業務効率を画期的に向上できるようになるとして、各業界から注目が集まっています。

この記事では、AIエージェントの基本概念から活用事例、そして今後の展望まで詳しく解説します。

AIエージェントの基本概念

AIといえば生成AIが浮かびますが、AIエージェントと生成AIは何が違うのでしょうか。

生成AIは、プロンプトと呼ばれる質問に回答する形で、テキストや画像、動画などのコンテンツを自動で作成するAIです。主にクリエイティブな分野で、新しいコンテンツを作成するために使われます。

それでは、AIエージェントとはどのようなものなのでしょうか？　この章で詳しく解説していきます。

AIエージェントの基本概念

AIエージェントは、自律的にタスクを実行するように開発されたAIのことです。人間が入力したリクエストを実現するために、複雑なタスクであっても自動的に実行していきます。

人間の確認が要るところもありますが、タスクを実行するのに必要なほぼすべての作業を、別のアプリケーションやデータベース、ほかのAIエージェントと連携しながら進め、目標を達成します。

例えば、お客様から商談の問い合わせメールが来たとしましょう。

AIエージェントは、この問い合わせメールに対応するために、

メールを解読
→ 関係部署の担当者を探す
→ 担当者のスケジュールを調べる
→ WEB会議の日程を決める
→ Slackなどのメッセージツールで担当者および関係者へ連絡
→ OKが出ればお客様へ案内メールを出す

というような作業を自動的に実行します。

AIエージェントは、会社の業務のタスクを自律的に実行してくれるAIということです。

AIエージェントの主な機能

AIエージェントはいくつかの機能によって構成されています。AIエージェントの主な機能は、情報の収集や分析、意思決定、そして実行です。

まず情報収集では、センサーやAPIを通じてリアルタイムでデータを取得します。次に、収集したデータを分析し、目標達成に必要な情報を絞り込みます。

この分析結果をもとに、目標達成までの最適なプロセスについて意思決定を行って、ほかのアプリケーション（ツール）を使用しつつ、タスクを実行していきます。

AIエージェントの機能はこれだけではありません。AIエージェントには学習機能もあり、ユーザーとのやり取りを通じてフィードバックを受け取り、自己学習を行うことで、さらにタスク実行の精度を向上させていくことができます。

これにより、AIエージェントは使う人のタスクに特化し、ユーザーのニーズに応じた柔軟な対応を可能としているのです。

AIエージェントの活用事例

AIエージェントは自律的にタスクを実行してくれるので、会社の業務をサポートするのに最適です。

自動実行ツールには、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）というものがすでに存在しています。ですが、RPAがすでに決められたルールに従ってタスクを実行するのに対して、AIエージェントは環境やデータに応じて自ら判断しながらタスクを実行するので、RPAよりも高度な自動実行を可能としています。

この章では、AIエージェントの活用事例について見ていきましょう。

タスク管理・実行

会社の業務では、細かい作業の積み重ねで目的の達成を目指します。その細かい作業のことをタスクと呼びますが、AIエージェントはタスクを自動で作成・実行して管理します。

例えば「新製品のミーティングをしたい」とAIエージェントに指示するとしましょう。

AIエージェントは、

ミーティングで使う資料を作成
→ ミーティングのプログラムを考える
→ 会議の日程を各担当のスケジュールから自動で決定
→ メールでそのお知らせを出す

というようなタスクを作成し、自動的に実行していきます。

カスタマーサービス

AIエージェントを用いたカスタマーサポートは、単純な回答だけでなく、過去のサポート情報やパターンなどから分析・推論を行い、より複雑な問い合わせにもまるで人間が答えているように対応することができます。

また、どうしても回答が得られない場合は、担当部署へつなぐというようなことを自動で行います。

社内ITヘルプデスク

社内のITヘルプデスクにも、AIエージェントは使われています。

パスワードの再設定の問い合わせや、各ネットワークのトラブルシューティングなどに、自動で対処します。

技術的な問い合わせには、生成AIだけでなく社内のナレッジデータベースや資料などを検索して、最新の情報で対処することが可能です。

商品開発

商品開発の知識を学習させた複数のAIエージェントに自律的に議論をさせて、商品開発を進めたり、商品のデータや顧客への売上データなどから新しくかつ顧客志向の製品を考えたりと、商品開発の現場でもAIエージェントは活躍しています。

製造・物流現場支援

製造・物流現場では、AIエージェントが現場の環境や作業状況を監視カメラで撮影し、撮影されたデータから作業のトラブルや改善点を見つけます。

また、現場からのレポートを分析して、作業や現場の改善に寄与してくれます。

さらに、画像分析で不良品を発見し、取り除くという作業を自動で行うことが可能です。

AIエージェント今後の展望

2025年以降、AIエージェントの普及率は急速に上昇し、さまざまな業界での導入が進むと予測されています。

特に、業務の自動化や効率化を図るために、多くの企業がAIエージェントを活用し、業務プロセスの最適化を目指すでしょう。

これにより、AIエージェントはビジネスの重要な要素となり、競争力を高める手段として位置づけられることが期待されています。

ビジネス領域での今後の展望

ビジネスの場では、AIエージェントは単なる業務効率化ツールにとどまらず、より戦略的な役割を担うようになると考えられます。

例えば、複雑なデータ分析に基づいた市場予測や、顧客の潜在的なニーズをくみ取った新たな提案など、高度な意思決定を支援する能力が向上するでしょう。

また、部門間の連携を円滑にするための情報共有プラットフォームとしての機能や、従業員のスキルアップを支援する個別最適化されたトレーニングプログラムの提供なども期待されます。

さらに、AIエージェントが高度なセキュリティ機能を備えることで、機密情報の管理やサイバー攻撃からの防御においても、重要な役割を果たすようになるでしょう。

このように、AIエージェントはビジネスのあらゆる側面において、より高度で専門的なサポートを提供し、企業の競争力強化に大きく貢献すると予測されます。

個人（パーソナル）の分野での展望

個人の生活においては、AIエージェントはよりパーソナルなコンシェルジュとして進化していくと考えられます。

個々のユーザーの好みやライフスタイルを深く理解し、最適な情報やサービスをタイムリーに提供することで、生活の質を向上させるでしょう。

例えば、健康状態のモニタリングに基づいた食事や運動の提案、個人の学習進捗に合わせた教育コンテンツの提供、趣味や興味関心に合ったイベントやコミュニティの紹介などが考えられます。

また、スマートホームデバイスとの連携により、住環境の自動制御やセキュリティ管理などもAIエージェントが担うようになるでしょう。

さらに、高齢者や障害を持つ人々の生活をサポートする機能も進化し、より自立した生活を送るための重要なツールとなることが期待されます。

AIエージェントは、個人のニーズにきめ細やかに対応することで、より便利で快適、そして豊かなパーソナルライフを実現する強力なパートナーとなるでしょう

まとめ

AIエージェントの基本概念や活用事例、今後の展望について解説してきました。AIエージェントは、今後のビジネスや生活においてなくてはならないものになるでしょう。

企業は今後、業務の効率化や他社との競争力を高めるために、AIエージェントの知識・技術の活用がより求められるようになると考えられます。

AIエージェントの技術の進化から、今後も目が離せません。