AIエージェントで成果を出す企業は何が違う？今さら聞けない生成AIとの違いやその仕組み・活用法・成功事例まで解説

この記事でわかること

• 生成AIとAIエージェントの違いと注目が高まる背景
• AIエージェント導入の主なメリットと期待できる効果
• 導入プロセスの全体像
• 導入時の課題と対策
• 業界別の具体事例

執筆者

M-SOLUTIONSメディア編集部

業務の効率化や人手不足の解消を目指して、生成AIやAIエージェントの導入を検討する企業が増えています。
しかしその一方で「生成AIとAIエージェントの違いがよく分からない」「AIエージェントがどのように業務に役立つのかイメージできない」といった悩みや不安を抱える担当者も少なくありません。
特に単なるチャットボットとの違いや、実務での導入ステップについてはまだ情報が不足しているのが現状です。

本記事では生成AIとAIエージェントの明確な違いからはじまり、AIエージェントの仕組み、導入によって得られる効果、具体的な活用事例、さらには導入時に注意すべきポイントまで解説します。

この記事を読むことで、自社の課題にAIエージェントがどう役立つかを正しく理解し、導入の検討・準備を具体的に進められるようになります。
どこから始めるべきか分からない方や、失敗しない導入方法が知りたい方は、ぜひ最後までご覧ください。

なお生成AIについて理解を深めたい方は以下の参考記事もあわせてご確認ください。

生成AIの種類は？2026年に知っておきたい7タイプの特徴と使い分けを徹底解説

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AIエージェントとは何か？

AI技術が日々進化する中で、従来の生成AIとは異なる新しい概念として「AIエージェント」が注目を集めています。
AIエージェントとは単にテキストを生成するだけでなく、自律的に行動し、目標達成に向けて継続的にタスクを遂行するAIのことを指します。

本章ではAIエージェントと生成AIの違いについて整理しながら今求められている背景を明らかにし、AI導入を検討する企業担当者が押さえておくべき基礎知識を詳しく解説します。

生成AIとAIエージェントの違いとは？

生成AIとAIエージェントはどちらも人工知能技術を活用するソリューションですが、その役割や機能には明確な違いがあります。
生成AIはテキストや画像などのコンテンツを作成する能力に特化したAIであり、主に情報生成を担う存在です。
例えばChatGPTに代表されるようにユーザーの入力に対して文章を生成したり、要約・翻訳・コード生成などを行います。

一方でAIエージェントは情報を生成するだけにとどまらず、状況の判断やアクションの実行までを自律的に行えるのが最大の特徴です。
ユーザーの入力を受け取ると現在の文脈や過去の履歴をもとに目的を理解し、自ら必要な処理を選択して進行できます。
また、AIエージェントは自律型だけでなく、事前に定義された処理を進めるワークフロー型のAIエージェントもあります。

本記事では、自律型のAIエージェントを主に紹介します。

例えば営業支援の現場において生成AIは提案文書のドラフトを作成しますが、AIエージェントは顧客情報を参照しながら営業行動の優先順位を判断し、担当者にアクションを促すことも可能です。

この違いを正確に理解することが、AI導入の目的を明確にし成果を最大化する第一歩となります。

なぜ今AIエージェントに注目が集まっているのか？

AIエージェントへの注目が高まっている背景には、技術の進化と社会的なニーズの変化があります。
近年、「生成AIの登場によってAIは文章や画像を生成するもの」という認識が一般化しました。
しかしその一歩先を行く存在として行動判断や実行支援までを担えるAIエージェントの価値が浮き彫りになってきたのです。

また大規模言語モデル（LLM）とタスク管理ツールの連携が進んだことで、AIエージェントはもはや研究段階ではなく実務に投入できる実用レベルに達しました。
今後、情報の受け手から、実務の実行者へと進化したAIが業務の中核を担う存在になると予測されています。

AIエージェントでできること｜導入メリットと効果

生成AIが文章や画像などのコンテンツを生成することに特化した出力型AIであるのに対し、AIエージェントは情報をもとに状況を判断し、必要なアクションを自律的に実行する行動型AIとしての側面が強く、今まさに多くの企業が実務に活用し始めています。

従来は人が手を動かしていた業務にAIが代わりに対応できるようになったことで、業務の効率化や人手不足の補完、対応品質の安定化といったさまざまな効果が実現可能となりました。

本章ではAIエージェントが実際にどのような業務を担えるのか、その具体的な活用例と導入によって得られる効果を詳しく解説していきます。

単純作業を自動化して業務効率を高めることができる

AIエージェントの最も基本的な用途の一つが、繰り返し発生する単純作業の自動化です。
これまで人間が手動で対応していたルーチン業務をAIエージェントが代行することで、大幅な時間削減とミスの防止が可能になります。

例えば社内でよくある資料のテンプレート化や定型メールの送信、会議の要点整理、社内問い合わせ対応といった作業は、あらかじめルールや条件を設定しておけばAIエージェントが自動で処理できます。
これにより人間はより創造性や判断力を要する業務に集中することができ、全体の生産性が高まります。

顧客対応や社内業務の品質を均一化できる

業務の属人化による品質のばらつきは多くの企業にとって大きな課題です。
AIエージェントは、あらかじめ学習・設計されたルールやナレッジベースに基づいて対応するため、誰が使っても一定水準の対応ができるという特徴があります。

例えばカスタマーサポートにおいて、担当者によって回答内容が異なると顧客の信頼を損ねる恐れがありますが、AIエージェントを活用すれば対応スクリプトや社内FAQに基づいた一貫性のある応答が可能です。
社内業務でも稟議の進め方やマニュアルに従った案内をAIが行うことで、業務の標準化と属人性の排除に寄与します。

人手不足を補いながら24時間対応することができる

人手不足が深刻化する中、AIエージェントは「人的リソースの代替」として大きな可能性を秘めています。
AIは休むことなく稼働し続けるため、夜間や休日も含めて24時間365日対応が可能です。

例えば問い合わせ対応や情報収集・通知業務などは、営業時間外でもAIが即時に対応することができ、顧客満足度の向上にもつながります。
特にECサイトやIT業界など、即時対応が求められる領域においては競争力の大きな差になります。

さらにAIエージェントは一度に複数のタスクを同時処理できるため、ピーク時の対応負荷の分散にも効果的です。
結果として社員一人ひとりの業務負担を軽減し、離職率の低下や働き方改革にも貢献することができます。

AIエージェント導入の進め方

AIエージェントは強力な業務支援ツールですが、ただ導入するだけでは効果は得られません。
企業の業務プロセスや組織文化に合った形で活用されてこそはじめて本来の価値を発揮します。現場に根付かせ成果につなげるためには、段階的で戦略的な導入プロセスを踏むことが不可欠です。

本章ではAIエージェントを導入する際に押さえておくべき4つのステップで解説します。
これらを意識することでスムーズな立ち上げと定着、そして継続的な活用が実現できます。

ステップ1：課題の明確化と業務の洗い出し

最初のステップは自社における業務上の課題を明確にすることです。AIエージェントの導入は、単なる最新技術の導入ではなく何を解決したいのかという明確な目的がなければ成果は期待できません。

現場で発生している非効率な作業や人的リソースが圧迫されている業務、対応のばらつきが目立つ領域などを洗い出し、どの業務にAIを活用すれば最も効果的かを見極めることが重要です。
また対象となる業務がマニュアル化されているか、ルール化されているかも判断のカギとなります。これにより後の設計フェーズで無理なくAIを業務に組み込むことが可能になります。

ステップ2：データ基盤・セキュリティ体制の整備

次に行うべきはAIエージェントが正しく動作するための環境整備です。
AIはデータに基づいて判断・行動を行うため、学習データや参照データの整備が不十分であると精度や安全性に大きく影響します。

またセキュリティ面の配慮も不可欠です。特に顧客情報や社内機密を取り扱う場合は、アクセス制御やログ管理、情報の取り扱いルールなどをあらかじめ明確にしておく必要があります。
信頼性の高いデータ基盤とガバナンスに対応したセキュリティ体制を構築することで、安心してAIエージェントを活用できる状態を整えることができます。

ステップ3：ベンダー選定・PoCの実施

AIエージェントの導入では、自社での内製だけでなく外部のベンダーやSaaSツールを活用するケースも多く見られます。
導入の規模や目的に応じて自社に合ったベンダーを選定することが成功の分かれ目です。

選定時には機能性や価格だけでなく業務への適合性やサポート体制、拡張性なども含めて多面的に評価することが重要です。
そしていきなり本格導入するのではなく、まずは小規模な範囲でのPoC（概念実証）を実施し、実際の業務で効果や運用性を検証するプロセスを踏むことで、導入リスクを最小限に抑えることができます。

ステップ4：社内展開・運用体制の構築

AIエージェントを本格的に活用していくためには、技術面だけでなく人と組織への定着化が重要です。
特に新しいツールの導入には現場の理解と協力が不可欠であり、そのためには継続的な教育や情報共有の仕組みづくりが求められます。

またAIの動作状況や成果を可視化し、運用改善を図るための体制も構築すべきです。
活用状況のモニタリングや定期的な振り返りを行うことで、導入後も継続的に価値を最大化し続けることが可能になります。運用フェーズに入ってからこそ社内に使われるAIとして根付かせるための工夫が成果を左右します。

AIエージェントの導入における課題と解決方法

AIエージェントは多くの業務課題を解決するポテンシャルを持っていますが、実際の導入にはさまざまな障壁が存在します。
効果を最大化するには技術的な整備だけでなく、社内理解や運用面の対応も含めた全体設計が不可欠です。

本章では企業が直面しやすい代表的な課題とその解決策、さらに導入を成功に導くためのポイントを解説します。

AIエージェントの導入はなぜ難しいのか？よくある課題と対策

AIエージェントを導入し、社内業務に定着させるには、技術的な準備だけでは不十分です。
企業が抱えるリスクや現場の不安に対して、適切な対策を講じなければ、導入が形骸化したり、逆に混乱を招いたりする可能性があります。

ここでは導入に際してよく見られる3つの課題とその対応策を紹介します。

セキュリティやデータ管理への不安

AIエージェントは社内外の機密情報にアクセスする可能性があるため、情報漏洩や誤操作に対する不安は根強くあります。
特にクラウド型のツールを使用する場合は、外部サービスとのデータ連携に慎重な姿勢をとる企業も少なくありません。

この課題に対しては、導入前のリスクアセスメントやアクセス制御・ログ記録などの対策が有効です。
また社内のセキュリティポリシーに準拠した形でのツール選定と設定を行うことで、リスクを最小化できます。

社内の理解不足による定着の心配

AIに対する過度な期待や逆にまだ早いという思い込みが社内にあると、ツールの活用が進まない原因になります。
現場からは「使い方がわからない」「自分の業務には必要ない」といった声が出やすく、結果として導入が形骸化してしまうこともあります。

これを防ぐには、目的や効果を明確に伝える啓発活動と段階的な教育コンテンツの提供が必要です。
小さな成功体験を共有しながら、少しずつ社内に活用の文化を根付かせていくことが有効です。

運用トラブルや責任の所在に対する不安

AIエージェントの判断が原因でトラブルが発生した場合、誰が責任を持つのかという懸念が障壁となるケースもあります。
特に意思決定を伴う処理に関しては、導入企業側での明確な線引きが求められます。

この点はAIに任せる範囲と人間が介在すべきポイントの定義を明確にしておくことで対処できます。
また実行ログや対応履歴を残す設計にしておくことで、運用上の透明性と説明責任を担保することが可能です。

AIエージェントを成功させるためのポイント

AIエージェントを単なる導入で終わらせず、業務に定着させて本質的な成果を上げるためには、いくつかの重要な観点を押さえておく必要があります。
ただ技術を取り入れるだけでは、活用が限定的になり、投資対効果を十分に得られない可能性があるためです。

ここでは、導入後の実践フェーズで意識すべき3つの視点を取り上げ、それぞれのポイントを解説します。

内製と外注のどちらかを適切に選択する

AIエージェントの導入では、「自社で開発するか」や「外部ベンダーに委託するか」の判断が求められます。
内製は柔軟性がある一方で専門人材やリソースが必要です。外注は立ち上げがスムーズですが、継続的な改善に制約が生じることもあります。

自社のスキルレベルや業務規模に応じて、最適な手法を選ぶことが重要です。
初期はベンダー支援を受け、段階的に内製に切り替えるハイブリッド方式も有効です。

運用状況を見える化し、改善サイクルを定着させる

AIエージェントは導入して終わりではなく、継続的に改善していくことで真価を発揮します。
活用状況をダッシュボードやログで可視化し、定期的な振り返りを行う仕組みを作ることで現場からのフィードバックを活かした最適化が可能になります。

KPIの設定や効果測定を行いながら運用の質を高めていく体制づくりが、長期的な成功の鍵となります。

社内教育と情報共有を徹底する

AIツールは使い方や意図を理解して初めて効果を発揮します。
そのためには導入時だけでなく、定期的な教育機会を設けることが不可欠です。
eラーニングやマニュアルの整備に加え社内報などで活用事例を共有することで、全体の理解レベルを底上げできます。

特にマネジメント層と現場の間での温度差をなくすには、活用目的と成果を言語化して全社に展開する情報の透明化が重要です。

業界別のAIエージェントの導入事例

AIエージェントの活用は特定の業務や企業規模に限られたものではなく、すでにさまざまな業界で導入が進み、実用フェーズに入っています。

金融・製造・法務といった異なる分野においてもそれぞれの業務課題に合わせたAIの活用が進んでおり、業務効率の向上やナレッジ継承、顧客満足度の改善といった具体的な成果が報告されています。

ここでは各業界での導入事例を紹介しながら、AIエージェントがどのように業務を変革しているのかを解説します。

金融業界：顧客対応の質と効率を高めるカスタマーサポート支援

大手金融機関ではSalesforceの業界特化型AIエージェント「Agentforce for Financial Services」を導入し、コールセンターやオンラインチャットにおけるカスタマーサポートの品質と効率を大幅に改善しています。

顧客の過去の取引履歴や対応履歴をAIが即座に参照し最適な回答候補をオペレーターに提示することで、問い合わせ対応のスピードが向上しました。

加えて誰でも均一な対応品質を実現しやすくなり、サポート業務の標準化にも貢献しています。これにより応対時間の短縮、顧客満足度の向上、業務負荷の削減といった複数の成果が実現されています。

参考：https://www.salesforce.com/jp/news/press-releases/2025/08/01/mufg-customer-news-2/

製造業界：設備トラブルの予兆検知と保全対応をAIが支援

製造現場においてはAIエージェントが熟練エンジニアのノウハウを学習・可視化し、保全作業やトラブル対応の現場で活用されています。

トヨタ自動車では技術者の口頭説明や点検記録などの非構造データを自然言語でAIに取り込み、現場作業者が質問するだけで最適な手順や判断基準を即時に受け取れる仕組みを構築しました。

特に予兆保全や異常検知の分野で効果を発揮し、対応の迅速化と設備稼働率の向上に寄与しています。
これによりベテラン技術者の知見を組織全体で共有・活用できる体制が整い、技能伝承の新たな形が実現されつつあります。

参考：https://news.microsoft.com/ja-jp/features/241120-toyota-is-deploying-ai-agents-to-harness-the-collective-wisdom-of-engineers-and-innovate-faster/

法務領域：契約書チェックの自動化で業務効率と品質を両立

法務・人事といった専門職領域では、AIエージェントの導入によって業務の属人化を防ぎながら作業効率と品質の両立が進んでいます。

例えば株式会社ヨコオでは法務業務向けAIエージェントであるLegalOnを活用して契約書レビューの初期対応をAIに任せ、担当者が見落としがちなリスクや条項を自動で抽出・表示できるようにしています。

さらに契約書テンプレートの整備やFAQ形式での社内ナレッジ蓄積など、業務知識の標準化の推進も実現しました。グローバル対応や監査対応にも柔軟に対応できる体制が整いつつあり、限られた人員でも質の高い法務・人事運営が可能になっています。

参考：https://www.legalon-cloud.com/usecase/yokowo

まとめ

AIエージェントは単なる生成AIとは異なり、自律的に判断し行動できる次世代型の業務支援AIとして急速に存在感を高めています。
情報生成にとどまらず状況を理解して最適なアクションを実行できるその特性は、業務効率化だけでなく対応品質の均一化や人手不足の解消にも大きく貢献します。

導入にあたっては業務課題の整理から始まり、セキュリティ体制の整備、ベンダーの選定と検証、社内展開まで段階的に進めることが重要です。
また導入後には、運用トラブルへの備えや社内理解を深める教育体制の構築なども不可欠となります。
成功企業の事例からも分かるように、AIエージェントはすでに実務の中で人と共に働く存在へと進化しています。

今後、業界・職種を問わずAI活用がさらに進む中で、AIエージェントは業務改革の中核を担う存在になるでしょう。
導入を検討している方は、まずは小さな業務からPoCを始め現場と対話しながら段階的に活用を広げていくことをおすすめします。

なお弊社では、kintone内でAIを簡単かつ安全に活用できるサービス「Smart at AI」を提供しています。
業務に合わせた活用方法のご提案から導入支援まで対応可能ですので、AI活用で業務改革を実現したい企業の方は、ぜひお気軽にご相談ください。

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