生成AIの普及により、「AIエージェント」という言葉を目にする機会が急増しました。
しかし現場では、「生成AIと何が違うのか」「本当にAIエージェントを使うべきなのか」と判断に迷うケースが少なくありません。
本記事では、生成AIとAIエージェントの本質的な違いを整理した上で、業務構造の観点から、使う／使わないを判断するための考え方を解説します。

なぜ今、AIエージェントが注目されているのか

生成AIが普及する以前から、業務自動化の取り組み自体は多くの企業で行われてきました。
RPAやワークフロー自動化を導入し、定型業務の効率化に一定の成果を上げてきた現場も少なくありません。

一方で、こうした取り組みを進める中で、次のような課題に直面するケースも増えてきました。

• 例外が発生すると処理が止まる
• 条件が変わると都度人の判断が必要になる
• 業務が複雑になるほど、ルール設計や保守が難しくなる

AIエージェントが注目されている背景には、
従来の自動化では対応しきれない業務が増えてきたことがあります。
業務そのものが複雑化・動的化していることが、AIエージェントへの関心を高めている要因と考えられます。

AIエージェントと生成AIは何が違うのか

■生成AIの特徴

生成AIは、人が入力した指示（プロンプト）に対して、
文章・コード・画像などのアウトプットを生成する仕組みです。

• 人が「何をしてほしいか」を都度指示する
• 出力は基本的に一方向
• 業務の判断や進行そのものは人が担う

■AIエージェントの特徴

一方、AIエージェントは、業務の流れの中に組み込まれ、
次に何をすべきかを自ら判断し、実行までを担う仕組みです。

• 達成すべき目標や判断軸を、データをもとに判断する
• タスクを分解し、順序を考えながら進める
• 必要に応じて外部システムやツールを操作する

違いは「賢さ」ではなく、業務を受動的に支援するか、能動的に進めるかという点にあります。

AIエージェントを使うべきケース

AIエージェントの効果が出やすいのは、次のような現場です。

• その場その場で判断が必要になる
• 想定外の分岐や例外が頻繁に起きる
• 状況に応じて手順を組み替えている
• 人の判断がボトルネックになっている

このような業務に対して、本記事では AIエージェントの役割を次の2つに分けて考えます。

■AIエージェントの2つの役割

• 伴走・判断支援型 AIエージェント
  人が最終判断を行う前提で、情報整理や論点の提示を行い、次に考えるべきポイントを示しながら業務を支援する役割
• 自動実行型 AIエージェント
  あらかじめ定めた方針や判断基準をもとに、実行時の状況や入力内容を解釈しながら、参照する情報や処理の流れを選択して業務を自律的に実行する役割

このような業務では、
「指示 → 出力」という生成AIの使い方だけでは対応しきれません。

たとえば、条件が変わるたびに人が判断し直し、
複数のシステムを行き来しながら作業している場合、
単なる生成AIの補助では業務全体のスピードや安定性は向上しづらいのが実情です。

AIエージェントは、
判断・実行・再調整を含めて業務を前に進める仕組みとして機能するため、
こうした「動きの多い業務」と相性が良い傾向にあります。

AIエージェントを使うべきケースの事例

AIエージェントを使うべきケースの一つに、調査業務があります。
従来の調査手法では、人がWeb検索から始め、複数の記事や資料、動画などを個別に確認しながら情報を整理する必要があります。

その過程で、

• 調べるべき観点が途中で変わる
• 情報が不足していることに気づき、再調査が発生する
• Web記事だけでは不十分で、動画や別媒体も確認する

といった判断と手戻りが頻繁に起こります。

このような業務は、単に文章を要約する生成AIだけでは対応しきれず、
「次に何を調べるべきか」を判断しながら調査を進める仕組みが求められます。

【AIエージェントの活用例（調査業務）】

• 調査テーマの整理：
  ユーザーが自然文で入力した調査テーマをもとに、必要な観点や切り口を整理
• 情報探索の自動化：
  Web記事やニュース、動画など複数の情報源を横断的に検索
• 再調査・方向修正への対応：
  途中で不足や偏りが見つかった場合、調査対象や条件を切り替えて再探索
• 情報の統合・整理：
  集めた情報を観点別にまとめ、検討や提案に使いやすい形で整理

AIエージェントを活用することで、調査にかかる時間の削減や情報収集の抜け漏れ防止、調査品質のばらつきの抑制といった効果が期待できます。

AIエージェントを使わなくていいケース

一方で、AIエージェントは強力な手段になり得るものの、
すべての業務に適しているわけではありません。

私たちは、次のような業務では、
AIエージェント以外の手段でも、十分に成果を出せるケースが多いと考えています。

■AIエージェントが不要になりやすい業務の特徴

• 手順が固定されている
• 目標や条件が明確に決まっている
• 実行内容が決定論的である
• 例外や再判断がほとんど発生しない

このような業務では、
AIエージェントを導入するよりも、
RPAや既存の運用の方が、コスト・信頼性の面で合理的な可能性がございます。

AIエージェントは、判断や再計画が必要な分、
設計・運用・監視の負荷が高くなる可能性があるため、単純な業務に適用すると、
「できるけれど、やりすぎ」という状態になってしまうことがあります。

■人的な対応を優先すべきケース

さらに、次のような業務では、
AIエージェントよりも人の判断を中心に据える方が適切とされています。

• 業務上のリスクが非常に高い
• リアルタイム性が極めて重要で、遅延が許されない
• 判断の根拠やプロセスについて、高い説明責任が求められる
• 人間的な判断や共感（文脈理解・感情配慮）が不可欠な領域

これらの業務では、
AIエージェントの自律性を高めることが、
かえってリスクや不確実性を増やしてしまう可能性があります。

「生成AIで十分」か「AIエージェントが必要」かを分ける軸

AIエージェントか生成AIか、という技術選定に入る前に、
まず重要になるのが、業務構造を整理し、どこで判断が発生しているかを把握することです。

• どこで人の判断が発生しているのか
• その判断は本当に人である必要があるのか

これらを整理したうえで技術を選ぶことで、
AIエージェントを業務に無理なく組み込み、効果を実感しやすくなります。

その上で、AIエージェントを使うべきかどうかを分ける最大のポイントは、
「人がどこで判断しているか」です。

• 人が毎回状況を見て判断している
  　→AIエージェントによって判断や整理を支援・効率化できる可能性があります
• 判断は不要で、決まった処理を回している
  　→生成AIや既存の自動化と組み合わせることで、十分な効果が得られるケースもあります

業務構造によって利用すべき技術を判断することが重要になります。

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現場で失敗しないためのチェックリスト

導入検討時に確認すべきポイントを整理します。

• 状況に応じた再判断が発生しているか
• 人の判断が業務遅延の原因になっていないか
• 完全自動化ではなく、人の介在を許容できるか
• コスト増に見合う業務インパクトがあるか

これらを踏まえ、
まずは一部の業務から試行的に導入することで、
自社に合ったAIエージェントの使い方を見つけやすくなります。

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まとめ

AIエージェントは、
業務判断からタスク実行までを支援できる、非常に柔軟性の高い技術です。

すべての業務を一気に置き換えるのではなく、

• 生成AIやRPAで十分な業務
• 判断や切り替えが多く、AIエージェントの力を活かしやすい業務

を整理することで、
AIエージェントを効果的に活用できる領域が見えてきます。

適切な形で導入することで、業務効率化だけでなく、
人が本来注力すべき「考える・判断する」業務に時間を割ける環境づくりにもつながります。

「自社の業務にAIエージェントが合うか分からない」
「専門知識がなくても運用できるか不安」
といったお悩みがあれば、ぜひお気軽にご相談ください。