AIエージェントとは?生成AIとの違いや基礎知識を誰でも分かるように解説

AIエージェントとは?生成AIとの違いや基礎知識を誰でも分かるように解説

記事更新日: 2025/02/04

執筆: Ryo.Yama

AI技術の進化により、AIエージェントと呼ばれるソフトウェアプログラムが企業の業務において実用的な役割を果たすようになっています。

いち早くAIエージェントを取り入れることで、業務の効率化や品質向上を実現することができるでしょう。

この記事では、AIエージェントとは?といったの基本的な内容から具体的な活用事例まで、わかりやすく解説します。

AIエージェントとは?

AIエージェントとは、人工知能を活用して与えられた環境で自律的に行動し、特定のタスクや目標を達成するシステムです。

人間の指示や作動する環境から得られるデータを認識し、適切な判断を行い、行動を実行する能力を持っています。

AIエージェントと生成AIの違いとは

AIエージェントと生成AIは、技術的には似ていますが、目的から使い方までさまざまな点で異なります。

  AIエージェント 生成AI
目的 特定のタスクの自律的な実行 汎用的な受け答え、コンテンツの生成
機能 データ収集、判断、タスク実行 テキスト、画像、音声などの生成
特徴 継続的な学習と精度の向上が可能 モデルに応じた出力
自律性 高い(複雑な判断が可能) 低い(人間の入力に依存)
応用例 業務自動化、意思決定の支援 コンテンツ制作、リサーチ

AIエージェントで出来る事(特徴)

AIエージェントは、データの収集から判断、そしてタスクの実行を高いレベルで行えます。

1. データ収集や理解

データベースやセンサーから情報を収集して、構造・パターンを認識して意味のある情報として理解します。

自然言語処理や画像認識などの技術を活用することで、さまざまなデータを処理できるのが特徴です。

2. 最適な判断

収集したデータや過去の実行の内容などを基に、機械学習のアルゴリズムを活用して、状況に応じた最適な判断を下します。

この機能が備わっていることで、ある程度複雑な意思決定も実行することができます。

3. 断続的な学習と適応

新しいインプットや経験からAIエージェントが学習することで、パフォーマンスを向上させることができます。

フィードバックを繰り返していくうちに、より効果的な処理方法やパターンを獲得できます。

4. アクションの実行

判断結果に基づいて、タスクの自動化やシステムの制御、データ解析などの具体的なアクションを実行します。

一般的な生成AIやRPAツールなどと比べて複雑な処理ができるのが特長です。

5. システム拡張が容易

AIエージェントでは、プラグインや拡張機能で新しい能力を追加することができます。

既存のシステムと統合して、より高度な機能を実現することもできます。

AIエージェントの種類

AIエージェントは、その機能と特徴によって複数の種類に分類されます。

1. 単純条件反射エージェント

事前に定義されたルールに基づいて行動を決定する、最も基本的なタイプのエージェント。

「もし〜なら〜する」をはじめとした単純な条件分岐で動作します。

活用例:シンプルなチャットボット、自動応答システム

2. モデルベースエージェント

環境のモデルをエージェントに内蔵し、そのモデルを用いて行動を予測し決定します。

単純条件反射エージェントと比べて、より複雑な状況での判断が可能です。

活用例:自動運転システム

3. 学習エージェント

経験から学習し、パフォーマンスを向上させることができるエージェントです。

機械学習のアルゴリズムを活用して、インプットを繰り返す中で、より適切な行動を学習します。

活用例:ゲームのAIプレーヤー

4. 目標ベースエージェント

ユーザーが設定した特定の目標達成に向けて、最適な行動を選択するエージェント。

ある程度限られた状況下で最適な行動を決定し、それを実行するのに最適です。

活用例:物流倉庫のルート計算

5. ユーティリティベースのエージェント

複雑な推論を用いて、行動の結果がもたらす効用(ユーティリティ)を考慮した意思決定を行うエージェント。

優先順位を考慮できるのも特長です。

活用例:航空機のチケット予約システム

6. 階層型エージェント

複数のエージェントを階層構造で組み合わせ、複雑なタスクを実行します。

各層が異なる役割を担当することで、効率的な処理が可能です。

活用例:製造プロセス管理

AIエージェントを活用するメリット

AIエージェントの導入により、組織は業務効率化からイノベーション創出まで、多くのメリットが得られます。

1. 業務の効率化

AIエージェントは、反復的なタスクを自動化することで、人間の作業負担を軽減できます。

処理性能が高いだけでなく、24時間365日休まず稼働し、複数のタスクを同時に処理することも可能です。

これにより、人的リソースをより創造的で価値の高い業務に振り分けることができます。

2. コスト削減

人件費の最適化や運用コストの削減も、AIエージェント導入による大きなメリットです。

手作業で行うことによるエラー修正にかかるコストの低減や、スケーラビリティがあることなどを含めて、より効率的なリソースの活用を実現できます。

3. 顧客満足度の向上

顧客対応にもAIエージェントを活用することができます。

例えば、カスタマーサポートの分野では、AIエージェントによるリアルタイムでの対応が可能になり、顧客の待ち時間を大幅に短縮できます。

また、顧客の行動データを分析することで、パーソナライズされた製品やサービスのレコメンドも可能です。

4. 業務の正確性の向上

人的ミスの削減も、AIエージェント導入による重要なメリットのひとつです。

AIエージェントなら、ルール化されたプロセスを確実に実行し、データ入力や処理の精度を向上させることができるため、業務品質を安定させられます。

AIエージェント導入で注意すること

AIエージェントの導入の際は、技術的な課題から倫理的な問題まで、いくつか注意すべき点があります。

1. 学習データによる正当性の違い

AIエージェントの性能は、使用する学習データの質と量に大きく依存します。

偏りのないフラットなデータセットの確保が必要で、加えて定期的なデータの更新・検証も欠かせません。

質の悪いデータによって学習を行ってしまうと、エージェントの実用性や精度が損なわれてしまい、成果には繋がりにくくなります。

2. データプライバシーに関する対策が必要

生成AIおよびAIエージェント運用における重要課題のひとつとして、個人情報保護が挙げられます。

学習データや入力データの個人情報が流出してしまうと、企業としての信頼性を大きく損なうリスクがあります。

データの暗号化や安全な保管、アクセス制御、ユーザー認証の徹底などの包括的な情報漏洩防止策が不可欠です。

3. 専門知識を持った人材が必要

AIエージェントの効果的な運用には、専門的な知識を持つ人材の確保が不可欠です。

AIに関する知識やノウハウを持つ人材の採用・育成、継続的なトレーニングによるスキルアップ、さらに適切なチーム体制の構築などが求められます。

また、必要に応じて外部の専門家との連携体制を整えることも効果的です。

AIエージェントの具体的な活用事例

すでに大企業から中小企業まで、多くの企業がAIエージェントを導入して業務効率化や品質向上などの成果を創出しています。

1. 野村證券:AI投資アドバイザーの活用

野村證券は、顧客ごとの投資履歴やリスク許容度、経済動向をAIが解析し、最適な投資提案を行う「AI投資アドバイザー」を導入。

顧客はチャット形式でリアルタイムに助言を得られるため、投資判断がしやすくなりました。

さらに、膨大な市場データを活用して個別のポートフォリオを最適化し、顧客満足度の向上にも寄与しています。

2. ソニー:医師の診断補助

ソニーは、医療用AI予測分析ツール「Prediction One」を提供しています。

パーソナルヘルスレコードシステム「カルテコ」と連携し、ユーザーの健康診断結果から3年以内に発症する可能性のある疾患リスクを予測

これにより、医師が患者の将来的な健康リスクを把握し、早期の予防策や治療計画の立案に役立てることができます。

3. ヤマト運輸:配送ルートの最適化

ヤマト運輸は、配送業務の効率化とドライバーの働き方改革を目的に、AIとビッグデータを活用した配送ルートの最適化に取り組んでいます。

荷物の量や車両の運行時間に合わせて、ドライバーの担当エリアや荷物の割当量、最適な配送ルートなどを自動的に決定しています。

これによって、配送効率の向上やドライバーの負担軽減を実現しています。

特におすすめのAIエージェントサービス

AgentGPT 

画像出典元:「AgentGPT」

特徴

「AgentGPT」は、オープンソースのAIエージェントで、ブラウザ上で簡単に利用できるのが特徴です。

ユーザーが目標を入力すると、AIが自律的にサブタスクを生成・実行しながら目標達成を目指します。

マーケティングリサーチやコンテンツ作成などの作業を自動化する機能に優れています。

主な機能・内容

主な機能
  • 自律的なタスク分解、実行
  • インターネット検索、情報収集
  • リアルタイムでの進捗状況の可視化
  • 複数のAIエージェントの並行処理
デメリット
サポート体制 Githubでのコミュニティサポート
導入実績数 要問合せ
こんな企業におすすめ まずは手軽に始めたい企業

料金プラン

  Free Trial PRO Enterprise
初期費用 無料
月額利用料 0$ 40$ 要問合せ

(税表記なし)

AutoGPT  

画像出典元:「AutoGPT」

特徴

「AutoGPT」は、自律型AIエージェントをリードするオープンソースプロジェクト。

GPT-4を活用して、複雑なタスクを細分化し、順次実行することができます。

また、プログラミング、分析、リサーチなど、幅広いタスクをこなすことが可能です。

主な機能・内容

主な機能
  • インターネット検索、情報収集
  • ファイル操作、ローカル環境作業
  • プラグインによる機能拡張
デメリット やや導入ハードルが高い
サポート体制 Githubでのコミュニティサポート
導入実績数 要問合せ
こんな企業におすすめ 技術的なベースのある企業

料金プラン

初期費用無料、API使用量のみ(従量制)で使用可能です。

Crew AI 

画像出典元:「Crew AI」

特徴

「Crew AI」は、複数のAIエージェントを組み合わせてチームとして協働させることができる新しいフレームワークです。

各エージェントに役割を割り当てて効率的に処理を進めることができるため、プロジェクト管理や複雑な作業の自動化に強みを持っています。

主な機能・内容

主な機能
  • マルチエージェントの協働作業
  • リアルタイムの進捗管理
  • 柔軟なワークフロー
デメリット やや導入ハードルが高い
サポート体制 要問合せ
導入実績数 Fortune 500の40%が利用
こんな企業におすすめ 技術的なベースのある企業

料金プラン

詳細については、お問い合わせが必要です。

もっと多くのAIエージェントを比較したい方はこちら

まとめ

AIエージェントは、作業の自動化によって企業の生産性を向上できる革新的な技術です。

すでに国内でも利用する企業が増えており、これから製品やサービスもさらに増えることが予想されます。

無料で利用できるものもあるため、まずはスモールスタートで使ってみると良いでしょう。

画像出典元:o-dan

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