AIエージェントとは？仕組みや生成AIとの違い、ユースケースを紹介

AIエージェントとは、人が事細かく指示を与えなくても、業務の目標を理解したAIが自ら計画を立て、さまざまなツールを自動的に使い分けながらタスクに取り組む高度な自律型ソフトウェアを指します。

昨今、「生成AI」が身近な存在となり日常的に活用する人も増えています。生成AIの主な目的はテキストや画像、音声といった新しいコンテンツを生み出すことです。

対するAIエージェントは、特定の業務目標を達成するために自律的に意思決定を行い、実行を繰り返すことで環境に適応し、問題解決や目標達成に向けて自律的に動作する点が特徴です。

たとえば、コールセンターでAIエージェントを使用するケースを想定してみましょう。オペレーターと顧客の通話中、AIエージェントは次のようなタスクを自動で行ってくれます。

• 会話内容に基づき、FAQのリアルタイム検索を自動で実施
• 通話後に会話を要約し、必要に応じて共有のためのナレッジを作成する

基本的にはオペレーターの指示なしで、一連のタスクをすべて自動で行うことが可能です。このようにAIエージェントを活用することで業務効率化につながり、オペレーターは応対品質の向上など、本来取り組むべき業務に集中しやすくなると期待できます。

AIエージェントは、与えられた目標を達成するために「Web検索」「ファイルの書き込み・読み込み」「WebAPIとの連携」など複数の外部ツールを活用し、各ツールの実行結果やエラー内容に基づいて自己修正を行いながらタスクを完了させる仕組みです。

たとえば、ユーザーが「◯◯需要の予測レポートを作成」するようAIエージェントにタスクを依頼したケースを想定してみましょう。

業務目標を理解したAIエージェントは、社内で保管されているファイルの読み込みやWeb検索、プログラム実行、LLM^※1による分析・生成など、複数のツールを組み合わせながら、レポートを自動で作成することが可能です。

AIエージェントには、いくつかの種類があります。以下の表で代表的なものを確認してみましょう。

種類	概要
反射エージェント	事前に定義された条件・ルールや、過去のデータに基づき動作する。
目標ベースエージェント	特定の目標達成に焦点を絞って予測・推理を行い、最適な方法を選択して行動する。
効用ベースエージェント	複数の選択肢を考慮し、成果の最大化に向けた判断・行動が可能。
学習エージェント	経験から学んで自己改善を行い、利用を重ねるほどにパフォーマンスが向上する。

AIエージェントは種類ごとに特徴が異なるため、目的に応じて適切に使い分けることが重要です。

生成AI（Generative AI）とは、テキスト・画像・動画・音声など多様な形式のコンテンツを新たに生成する人工知能の一種です。たとえば、ChatGPTのようなテキスト生成AIの基盤技術として使われているのがLLMで、会話や文章生成を得意とするため、企業や自治体などでも利活用が始まっています。

LLMをベースとした生成AIは、「人が質問を投げかけて、AIが回答する」という流れで使用するのが一般的です。一方のAIエージェントは、質問の目的を理解して自律的にタスクを分解し、課題を解決する点が違いだといえます。

AIエージェントと生成AIの違いを以下の表で見てみましょう。

種類	AIエージェント	生成AI
目的	目標達成に向けたタスク	コンテンツ生成
動作原理	環境からのインプット	大規模なデータセット
相互作用性	環境と双方向にやり取り	一方向の処理
活用範囲	汎用的な能力	専門的な能力

たとえば、「大阪出張の経路」について対話型の生成AIに尋ねると、新幹線や飛行機などを利用した基本的な行き方を案内するでしょう。

対するAIエージェントは、同じ質問でもその目的を理解した上で、外部ツールと連携してWeb検索などを実施。新幹線や飛行機の空き状況を確認して予約まで完了してくれる点が大きな違いです。

AIエージェントは自律的にゴールをめざすことから、LLMよりもさらに一歩進んだ存在だといえます。

本記事の冒頭でも少し紹介したように、2025年は「AIエージェント元年」と呼ばれています。GoogleやMicrosoft、OpenAIなどの主要テック企業でAIエージェントという言葉が使われはじめ、注目されるようになりました。

AIエージェントが求められる背景として、LLMを技術基盤とする生成AIの普及が挙げられます。いまや生成AIの技術は飛躍的に進化し、企業でも試しに使ってみる段階から、業務に生成AIを取り組むフェーズへと移行しています。

しかし、実際に導入したものの「AIが業務の専門性に合っていない」「業務に合わせようとすると、ゼロから設計・開発が必要になりハードルが高い」などの課題が浮き彫りとなっているのが現状です。また、生成AIを効果的に利用するにはノウハウが必要で、「業務での使い方がわからない」「アウトプットの精度が十分でない」と悩む企業も少なくないでしょう。

そこで、AIが業務目標を理解し、タスクを自律的に分解して課題を解決するAIエージェントが注目されはじめました。AIエージェントの導入によって、生成AIのみでは対応が難しかった業務課題に対しても、複数のタスクを高精度かつ継続的に実行しながら解決を図ることができると期待されています。

ここからは、AIエージェントを導入するメリットについて詳しく解説します。

AIエージェントの導入によって、人とAIが協働することで業務の自動化につながります。AIエージェントが必要なタスクを判断して優先順位を付け、複数のタスクを継続的に実施して完了するため、大幅な効率化や生産性向上が期待できます。

業務・業界に特化したAIエージェントを利用すれば、業務フローに柔軟に組み込めて、現場のニーズに適した業務支援も可能です。

ただし、完全な自動化によってすべての業務をAIエージェントに任せると、アウトプットの品質面が懸念されます。そこで、基本的なタスクの実行は自動化しつつ、重要な判断や確認は人が実施するフローとすることで、品質を担保し実用性の高い活用ができると考えられます。

AIエージェントの導入で、CXやEXの向上につながると期待できます。CXとは顧客体験、EXは従業員体験のことです。

たとえば、コールセンターでAIエージェントを活用すると、オペレーターが通話中にリアルタイムでFAQを検索して回答を提案することも可能になります。オペレーターのスキルによらず、均一で一貫性のある対応が実現し、顧客体験が向上するでしょう。

また、契約業務でAIエージェントを導入するケースでは、著作権法や社内ルールをチェックする業務などを自動化することも可能です。業務効率化だけでなく、従業員は煩雑な業務から解放されてEXが向上すると考えられます。

社内のIT部門や、IT運用に関するヘルプデスクにAIエージェントを導入することで、IT運用の領域を自動化・効率化できるでしょう。具体的にはネットワーク運用における脆弱性対応や、インシデント検知・対応などが想定されます。

従来は人が対応していた作業のサポート・代替ができ、ITセキュリティ担当者の業務負荷を大幅に軽減するとともに、セキュリティ対策の向上も期待できます。

AIエージェントは、人による意思決定の迅速化を支援します。

社内ルールや法律、Web検索などさまざまなデータを横断的に分析し、実行可能なアクションを自律的に提示するため、複雑な課題に対してもスピーディな判断が可能となるでしょう。

AIエージェントには複数のメリットがある一方で、いくつかの課題も見られます。

AIエージェントを業務フローに組み込む場合、AIエージェントが社内の機密情報にアクセスすることになります。知らず知らずのうちに情報漏洩が起こらないよう、信頼性の高い技術で構築することが重要なポイントです。

AIエージェントに仕事を依頼した場合、予測不能な出力やエラーが発生する可能性も考えられます。

判断プロセスがブラックボックス化することもあるため、情報検索やチェックなどの処理はAIに任せ、アウトプットの品質チェックは人が行うなど、AIと人間が協働していくことが大切です。

普遍的な業務をこなす汎用型AIエージェントを利用する場合、自社の業務で活用しきれないケースも想定されます。

汎用型AIエージェントは専門的な業務に対応できず、活用するにはゼロから設計・開発が必要になり、コストや労力がかかるなどの課題が残るといえます。そのため、必要に応じて、業界に特化したAIエージェントソリューションの導入を検討する必要があるでしょう。

NTTドコモビジネスは、真に業務で使える「業界・業務特化型 AIエージェント」をソリューションとして提供しています。これは、業界・業務に最適化されたAIが、新しいパートナーとしてビジネスをサポートするソリューションです。AI技術の先進性と実用性を兼ね備えており、企業の生産性向上や競争力強化に貢献します。

本ソリューションの大きな特長は、業務を理解したAIエージェントに業界知識やルールなどのデータを掛け合わせることで、業務フローに組み込んで活用できる点です。これにより、前述した「AIが業務の専門性と合っていない」「AIを使いこなせない」といった課題解消につながると期待できます。

また、ベースとなるAIエージェントにカスタマイズを加える仕様のため、開発コストや期間を抑えながら導入できる点もメリットです。自社の業務で使えるAIを比較的低コストかつ短期間で利用できるようになります。

AIの品質に関する不安は、人が適宜判断を行ったり、アウトプットをチェックする体制を整えることで解消できると考えられます。AIと同僚（ビジネスパートナー）のように協働することで、AIに情報処理などのタスクを任せ、人はアウトプットを判断するといったハイブリッド体制を構築でき、業務効率化や意思決定の迅速化につながるでしょう。

その他、各社のセキュリティポリシーに合わせた環境で提供が可能なため、安心して業務にご利用いただけます。

「業界・業務特化型 AIエージェント」は、さまざまな業界のCXやEXだけでなく、CRX^※3ソリューションとしても活用が期待されています。

真の業務利用が実現する「業界・業務特化型 AIエージェント」について詳細はこちら

※3　CRX（Cyber Resilience Transformation）…サイバー攻撃に強いIT運用体制に変革すること

製造業におけるAIエージェントのユースケースとして、知財業務での活用が想定されます。

具体的には、特許のアイデア整理から周辺情報の調査、特許申請に必要な書類作成まで一連の業務を複数のAIエージェントと人が協働しながら遂行。企業固有の知財アイデアデータを学習し、外部の特許情報検索サイトを自動でリサーチして、特許出願書類の知識のもと出願書類作成を行う流れの構築が可能です。

金融業界では、AIエージェントをセールス業務に活用できます。

たとえば、直近の商談内容や顧客・財務情報、類似案件の情報などを収集・分析し、確度の高い提案方針を策定。方針に基づいた提案書作成までを人と協働しながら遂行します。

本記事では、いまさまざまな業界から注目が集まるAIエージェントについて基礎から詳しく解説しました。人とAIが「同僚」や「秘書」のように協働し、業務の生産性を高めていくには、AIが業界に特化した情報や、業務上の専門知識を学習する環境の構築がカギとなります。

NTTドコモビジネスでは、そのような環境を適切かつ効率的に構築し、企業の業務効率化や生産性向上を支援することが可能です。「業界・業務特化型 AIエージェント」にご関心をお持ちの企業担当者様は、NTTドコモビジネスへお気軽にご相談ください。