# AIエージェントとは？生成AIとの違いや仕組み・活用事例を解説

- URL: https://www.waltsu.co.jp/magazine/ai/about-ai-agent/
- カテゴリ: AI活用 > AIエージェント
- 執筆: 藤井 俊輔（代表取締役）
- 公開日: 2026-08-25 / 最終更新日: 2026-10-29
- 発行: waltsu株式会社（waltsu MAGAZINE）

## こんな人におすすめ

- AIエージェントの意味を知りたい
- 生成AIとの違いが曖昧
- 業務の自動化に活用したい

ChatGPTなどの生成AIに続いて、「AIエージェント」という言葉を目にする機会が急速に増えています。しかし、「生成AIと何が違うのか」「本当に自律的に仕事をしてくれるのか」「自社のどの業務に使えるのか」と聞かれると、答えに迷う方が多いのではないでしょうか。 AIエージェントとは目標を与えると、必要な作業を自分で考え、情報を集め、ツールを使い、目標達成まで複数のタスクを実行するAIの仕組みです。生成AIが「指示に答えるAI」だとすれば、AIエージェントは「仕事を進めるAI」。そしてこの変化で重要になるのは、「AIに何を聞くか」ではなく「AIに何の仕事を任せるか」を考えるようになることです。 本記事では、AIエージェントの意味、生成AI・AIアシスタントとの違い、仕組み、できること、活用事例、メリットとリスク、マルチAIエージェント、導入の6ステップまで解説します。

**この記事のゴール（読了目安 約10分）**：AIエージェントを「自律的に仕事を進める仕組み」として理解し、自社のどの業務に、どこまで任せる形で導入できるかを検討できるようになる。

## この記事の結論

- AIエージェントは、目標を渡すと計画・実行・確認まで自律的に進めるAIの仕組み
- 生成AI=答えを作る／AIエージェント=仕事を進める。指示の単位が「作業」から「仕事」へ
- システムを操作できる分、権限・確認・ログの設計が生成AI以上に重要
- 導入はツール選定でなく業務設計から。狭く任せて実績に応じて広げる

## AIエージェントとは

AIエージェントとは、与えられた目標に対して、状況を把握し、作業を分解し、必要なツールを使いながら、目標達成までタスクを自律的・半自律的に進めるAIの仕組みです。[総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」本編](https://www.soumu.go.jp/main_content/001064279.pdf)でも、AIエージェントは「特定の目標を達成するために、環境を感知し自律的に行動するAIシステム」と定義されています。

たとえば「この企業への提案を準備して」と目標を渡すと、企業情報を調べ、競合を分析し、過去資料を参照し、提案内容を考え、提案書のたたき台を作り、人に確認を依頼する。**工程ごとの指示を待たずに、AIが仕事を前へ進めます**。

### AIエージェントの特徴

特徴は3つあります。目標から自分で計画を立てること。検索・ファイル操作・システム連携などのツールを使えること。そして、結果を確認して必要ならやり方を変えること。「言われたことに答える」のではなく、**「目標に向かって動く」**のがAIエージェントです。

### なぜ注目されている？

生成AIの活用が「個人の文章作成・要約」から「業務のAI化」へ進む中で、その次の段階として注目されています。[総務省「令和7年版 情報通信白書」](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r07/html/nd112120.html)も、2024年後半から「AIエージェント」を標榜するサービスが多く開発・展開されてきていると整理しています。

![AIエージェントが注目される理由](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/08/about-ai-agent-1.png)

個人のAI活用（文章生成・要約・案出し）→業務のAI化（問い合わせ分類・広告分析・レポート作成）→AIエージェント（複数の業務工程をつなぎ、目標達成まで実行）。**AIを「使う」から、AIに「仕事を任せる」へ**。この3段階目の主役がAIエージェントです。

## 生成AIとの違い

最も多い疑問が、ChatGPTのような生成AIとの違いです。

![生成AIとの違い](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/08/about-ai-agent-2.png)

### 生成AIは答えを作る

生成AIは、指示に対して文章・画像・分析結果などを生成します。「競合を調べて」→AIが調査→人が確認→「資料を作って」→AIが作成→人が確認→「メールを書いて」→AIが作成。優秀ですが、**工程ごとに人が指示を出す**使い方です。

### AIエージェントは行動する

AIエージェントは、目標を渡すと工程を自分で進めます。「この企業への提案を準備して」→競合を調べる→企業情報を集める→過去資料を見る→提案内容を考える→提案書を作る→人に確認を依頼する。**人は目標を渡し、AIが工程を進める**。指示の単位が「作業」から「仕事」に変わります。

### 生成AIを内部で使うこともある

両者は対立する技術ではありません。AIエージェントの内部では、文章生成や分析のために生成AI（LLM）が使われることが一般的です。生成AIという頭脳に、計画・ツール利用・実行の仕組みを組み合わせたものがAIエージェント、と捉えると分かりやすいでしょう。

【関連記事】[AIエージェントと生成AIの違いとは？向く業務と使い分け・組み合わせ方を解説](https://www.waltsu.co.jp/magazine/ai/ai-agent-generative-ai/)

## AIアシスタントとの違い

チャットボットやAIアシスタントとの関係も整理します。以下の表にまとめます。

| 段階 | 役割 | 例 |
|---|---|---|
| チャットボット | 決められた質問に決められた回答を返す | FAQボット |
| AIアシスタント | 人の指示に応じて作業を支援する | 文章作成・要約・調べもの |
| AIエージェント | 目標に向かって複数のタスクを実行する | 調査から資料作成まで一気通貫 |

### アシスタントは人を支援する

AIアシスタントは、あくまで人の作業を支援する存在です。主導権は常に人にあり、AIは指示された範囲で働きます。

### エージェントは仕事を進める

AIエージェントは、任された範囲の中で自ら判断して仕事を進めます。支援から代行へ。**自律性の高さが、アシスタントとエージェントの分かれ目**です。

## AIエージェントの仕組み

AIエージェントが仕事を進める流れを、6つの動作に分けて見ていきましょう。

### 目標を理解する

「何を達成すればよいか」を解釈します。曖昧な依頼の場合は、確認の質問を返すこともあります。

### 計画を立てる

目標の達成に必要な作業を分解し、実行の順番を決める段階です。

### 情報を集める

Web検索、社内文書、データベースなどから、必要な情報を収集します。

### ツールを使う

検索エンジン、ファイル操作、表計算、メール、社内システムなど、**外部のツールを操作できること**がAIエージェントの大きな特徴です。

### 行動する

計画に沿って、調査・分析・作成・登録などのタスクを実行します。

### 結果を確認する

実行結果を確認し、うまくいっていなければ計画を修正して再実行します。この「目標→計画→実行→確認→改善」の循環が、AIエージェントの中核です。

## AIエージェントでできること

業務別に、AIエージェントの活用イメージを整理します。以下の表にまとめます。

| 業務 | できることの例 |
|---|---|
| 情報収集・調査 | テーマを与えると、検索・整理・レポート作成まで実行 |
| 営業 | 見込み顧客の調査、商談準備、提案書のたたき台、フォローメール |
| マーケティング | 競合調査 、 データ分析 、レポート、施策案・コンテンツの作成 |
| 問い合わせ対応 | 内容の分類、回答の作成・送信、複雑な案件の人への引き継ぎ |
| 事務・バックオフィス | データ入力、書類作成、システム間の転記、定型処理 |
| システム開発 | コード生成、テスト、修正、ドキュメント作成までの一連の作業 |

共通するのは、単発の作業ではなく、**複数の工程がつながった「ひとまとまりの仕事」を任せられる**ことです。

## AIエージェントの活用事例

企業での導入で多い活用パターンを5つ紹介します。

### 営業支援

商談前の企業調査、商談メモの要約、CRMへの記録、フォローメールの作成までを任せ、営業担当は顧客との対話に集中するパターンです。

### マーケティング支援

広告・アクセスデータの取得→分析→レポート→改善案の作成までを自動化し、人は施策の判断とクリエイティブの決定を担うパターンです。工程ごと任せる前に、[マーケティングでのAI活用](https://www.waltsu.co.jp/magazine/marketing/marketing-ai/)を工程単位で試しておくと、任せる範囲を見極めやすくなります。

### カスタマーサポート

問い合わせの分類と一次回答をエージェントが行い、複雑な案件・クレームは履歴付きで人へ引き継ぐパターンです。

### 社内ヘルプデスク

情シス・総務・経理への社内質問に、社内規程やナレッジを参照して回答し、申請作業の代行まで行うパターンです。

### ソフトウェア開発

要件からコードを書き、テストを実行し、エラーを修正する、という[開発工程](https://www.waltsu.co.jp/magazine/ai/ai-driven-development/)の一部を任せるパターンになります。開発分野は、AIエージェント活用が最も早く進んでいる領域のひとつです。

## AIエージェントのメリット

メリットは5つに整理できます。

- **業務を自動化できる**: 人が手を動かしていた一連の作業を任せられる
- **複数工程を任せられる**: 「調査→分析→作成」のような工程のつながりごと任せられる。ここが従来の自動化ツールとの違い
- **業務を速く進められる**: 待ち時間や引き継ぎのロスが減り、仕事全体のリードタイムが縮む
- **人の判断に集中できる**: 作業から解放された時間を、戦略・顧客対応・意思決定に使える
- **24時間動かせる**: 夜間・休日も、決められた範囲で業務を進められる

## デメリット・リスク

一方で、AIエージェントには生成AI以上の注意が必要です。**外部のシステムを実際に操作できる**からです。5つ押さえてください。[総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」別添](https://www.soumu.go.jp/main_content/001064286.pdf)も、AIエージェントが外部システムやクラウドサービスと自律的に連携する過程で内部データが意図せず外部に送信される可能性をリスクとして挙げ、対策として、ユーザーやシステムに付与する権限を業務遂行に必要な最小限に設定することを示しています。

- **誤った行動をすることがある**: 誤情報にもとづく処理、意図と違う操作の可能性がある。重要な処理には人の確認を挟む
- **権限管理が必要**: どのシステムに、どこまでの操作を許可するか。権限を絞る設計が不可欠
- **情報漏洩に注意する**: アクセスできるデータの範囲と、外部サービスへの送信ルールを決める。ルールが無いまま各自が使い始めると、[会社が把握していないAI利用](https://www.waltsu.co.jp/magazine/security/shadow-ai/)が広がる
- **責任の所在が曖昧になる**: 「AIがやったこと」で済ませられない。業務ごとに責任者を決めておく
- **コストを制御する必要がある**: 自律的に動くほど処理量も増える。利用量の上限・監視を設定する

自律性が高まるほど、管理の重要性も高まります。「任せる」と「放置する」は違う、という前提で設計してください。

## マルチAIエージェントとは

さらに進んだ形として、複数のAIエージェントが連携する「マルチAIエージェント」もあります。

### 複数のエージェントが連携する

調査担当、分析担当、制作担当、確認担当というように、役割の異なるエージェントがチームのように連携し、ひとつの仕事を分担して進める仕組みです。

### 役割を分担できる

1つの万能エージェントにすべてを任せるより、専門化したエージェントを組み合わせるほうが、精度と管理のしやすさを両立しやすい場合があります。人間の組織と同じ発想が、AIにも持ち込まれ始めています。

## AIエージェントの始め方

導入の進め方は6ステップです。

### 目的を決める

「AIエージェントを使うこと」を目的にしないこと。どの業務の、何の課題を解決したいのかから始めます。

### 業務を分解する

対象業務を工程に分解します。調査→分析→作成→確認→報告、のように流れを見える化する段階です。

### 任せる範囲を決める

工程のうち、どこをエージェントに任せ、どこで人が確認・判断するかを決めます。**最初は狭く任せて、実績に応じて広げる**のが安全です。

### 必要なツールをつなぐ

エージェントが使うデータ・システム（検索、社内文書、CRMなど）と、そのアクセス権限を設定します。

### 小さく検証する

1業務・1チームで試し、精度・速度・ミス・使い勝手を確認します。

### 業務に組み込む

検証で効果が出たら、業務フローに正式に組み込み、運用ルール（確認・ログ・責任者）を定めて広げていきます。ここで定める運用ルールは生成AIの社内ガイドラインと項目の構成が同じなので、先に型を知っておくと決めるべき項目を漏らしません。

【関連記事】[生成AIガイドラインとは？企業が決めるべき社内ルール・作り方・注意点を解説](https://www.waltsu.co.jp/magazine/security/generative-ai-guidelines/)

## 導入を成功させるポイント

成功のポイントは5つです。

![導入を成功させる5つのポイント](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/08/about-ai-agent-3.png)

### 業務から考える

「どのAIエージェントツールを使うか」から考えないこと。業務の目的→工程→任せる範囲→使うデータ→与える権限、の順で整理します。**AIエージェント導入とは、ツール導入ではなく、業務プロセスをAI前提で設計し直すこと**です。

### 権限を絞る

最初から広い権限を与えず、必要最小限のデータ・操作から始めます。

### 人の確認を残す

全面自動化を急がないこと。外部への送信、金額が関わる処理、顧客に届く内容には、人の承認ポイントを残します。

### ログを残す

残すのは、エージェントが何を参照し、何を実行したかの記録です。問題が起きたときに原因をたどれることが、任せる範囲を広げるための条件になります。

### 継続的に改善する

最初から完璧には動きません。実行結果を確認し、指示・権限・工程の設計を改善し続けます。

## AIと人の役割

最後に、AIエージェント時代の役割分担を整理します。

![AIと人の役割](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/08/about-ai-agent-4.png)

### AIは実行する

情報を集める、タスクを実行する、ツールを操作する、状況を確認する、改善案を出す。**実行のスピードと量はAIの担当**です。

### 人は目的を決める

何の仕事を、何のために任せるのか。目的、権限、判断基準を決めるのは人です。

### 人が重要な判断をする

例外への対応、重要な意思決定、そして最終責任。ここは人に残ります。AIエージェントの自律性が高まるほど人の役割がなくなる、とは限りません。むしろ、**「どこまで任せ、どこで確認するか」という設計の仕事が、人の新しい中心業務になります**。

## まとめ

AIエージェントとは、目標に向かって複数のタスクを自律的に実行するAIの仕組みです。生成AIによって「AIに聞く」ことが当たり前になったように、これからは「AIに仕事を任せる」ことが当たり前になっていきます。そのとき問われるのは、AIの性能だけではありません。どの業務の、どの工程を、どこまで任せ、どこで人が確認するのか。この設計力です。

まずは、自社の業務をひとつ選び、工程に分解して、「ここからここまでなら任せられそうだ」という範囲を見立てるところから始めてみてください。「生成AIの個人利用から先へ進めない」「業務そのものの自動化を設計したい」という場合は、waltsuがマーケティング業務を起点としたAIエージェント活用・業務プロセスのAI化をご支援します。

## よくある質問

**Q. AIエージェントとは簡単にいうと？**  
A. 目標を与えると、必要な作業を自分で考え、情報収集やツール操作を行いながら、目標達成まで複数のタスクを実行するAIの仕組みです。

**Q. 生成AIとの違いは？**  
A. 生成AIは指示に対して文章や分析結果を「生成」するAI、AIエージェントは目標に向かって複数のタスクを「実行」する仕組みです。AIエージェントの内部では、生成AIもよく使われます。

**Q. ChatGPTはAIエージェントですか？**  
A. 基本的な使い方（質問→回答）はAIアシスタントに近いものです。ただし、生成AIサービスには目標に沿って調査・作業を進めるエージェント的な機能も組み込まれつつあり、両者の境界は近づいています。

**Q. AIエージェントは何ができますか？**  
A. 情報収集・調査、営業支援、マーケティングの分析と改善案、問い合わせ対応、事務処理、開発支援など、複数の工程がつながった業務を任せられます。

**Q. AIエージェントで人の仕事はなくなりますか？**  
A. 一部の作業はAIに移りますが、目的の設定、任せる範囲の設計、例外対応、重要な判断、最終責任は引き続き人の役割です。「AIか人か」ではなく、役割分担を設計することが重要です。

## 執筆者

**藤井 俊輔**（代表取締役）ベンチャー企業の外部CMOや水族館のマーケティング担当などに従事。オンライン/オフライン問わず集客を中心としたマーケティング施策に強み。

プロフィール: https://www.waltsu.co.jp/magazine/supervisor/shunsuke-fujii/

この記事は waltsu 公式ブログの記事（https://www.waltsu.co.jp/blog/about-ai-agent/）をもとに再編集したものです。