2025年は「AIエージェント元年」と呼ばれており、主要テック企業が相次いでAIエージェント技術を発表し、この分野に大きな注目が集まっています。本記事では、AIエージェントの基本概念から分類、活用ステップまでを詳しく解説します。

AIエージェントとは、目的遂行に向けて自律的に一連の業務を実行する人工知能です。従来のAIとは異なり、人間が設定した目標を達成するために必要なデータを自動で収集し、それを基に判断して行動を選択するプログラムです。

生成AIとAIエージェントの最も大きな違いは、人間の介入の必要性です。

• 人間の介入が必要 - 各ステップで人間が指示を出す必要がある
• インプット → タスク処理 → アウトプット/実行の流れで、各段階で人間が関与

• 内部で自律的にフローを構築 - 人間の介入なしに自動でタスクを完了
• 自ら情報を集め・判断し、タスクを遂行するシステム
• 複雑な思考プロセスを経て、最適解を見つけ出す

• 特徴: 設定された特定の時間や日時に自動的に動作
• 例:
  • 毎朝8時に天気予報をメールで送信
  • 毎月月末にバックアップを実行
• 用途:
  • 定期的なタスクの自動化
  • スケジュール管理
• トリガー: 「毎月最終日の朝」や「毎月15日」など、特定の日時や期間
• 利点: 定期的な業務を自動化することで時間を節約し、ヒューマンエラーを削減
• 制限: 突発的な変更や条件による印刷が困難

• 特徴: 特定の条件やイベントが発生した際に稼働
• 例:
  • 会議が終わった時に議事録を要約
  • 在庫数が一定以下になった時に発注処理
• 用途:
  • リアルタイムの監視と対応
  • 条件に応じた自動アクション
• トリガー: KPIの数値やプロジェクトの進捗、業務上の指標やイベント
• 利点: 状況に応じた迅速な対応が可能で、業務の効率化を促進
• 制限: 条件設定が複雑になる可能性、データの正確性に依存

• 特徴: ユーザーの直接的な指示やコマンドに基づいて稼働
• 例:
  • レポートの作成
  • 分析の作成
• 用途:
  • ユーザーインターフェースの補助
  • インタラクティブなタスク実行
• トリガー: ユーザーからの具体的な指示やコマンド
• 利点: ユーザーの意図に直接応答し、インタラクティブな業務支援が可能
• 制限: ユーザーの入力に依存し、複雑な指示の理解が難しい場合がある

• 特徴: 特定のアプリケーションやソフトウェアに組み込まれた、専用の機能やサービスを提供するエージェント
• 特徴:
  • 対象アプリケーションに最適化された機能を提供
  • 既存のワークフローに統合
  • タスクの自動化、補助機能（例：カスタマーサポートのアクセス）
• 用途:
  • ユーザーが利用するWebベースのサービスに直接アクセス可能
  • 情報検索やインタラクティブなサポートが実現可能

• 特徴: ブラウザで動作し、Web上の情報検索、データ収集などをサポートするエージェント
• 特徴:
  • ブラウザ環境機能やWebアプリケーションと連携することが可能
  • Web上で実行されるため、ユーザーの操作を補助
  • SaaSなどの連携によるタスク実行が可能
• 用途:
  • ユーザーが利用するWebベースのサービスに直接アクセス可能
  • 業務なタスク検索やインタラクティブなサポートが実現可能

• 特徴: OSに深く統合され、システム全体の操作や管理、リソースの最適化を担うエージェント
• 特徴:
  • 管理機能、ファイル管理、スケジュール管理
  • システム設定の自動化によるため、ハードウェア
  • OSと連携に最適化するため、効率的な処理が可能
• 用途:
  • システム全体の操作性を向上、直感的かつ効率的なインターフェースを提供
  • 複雑なアプリケーションやサービス間での連携がスムーズに行われる

AIエージェントの実用化は段階的に進んでいます。以下の5つのステップで発展していきます。

• 概要: 生成AIを単独で活用し、特定のタスクを解消する
• 形態: 点（単一機能）
• 特徴: 基本的なAI機能を個別に活用

• 概要: GPTなどの機能を元にチャットフローを構築する
• 形態: 線（連続的な処理）
• 特徴: 対話型のインターフェースでユーザーとの相互作用を実現

• 概要: チャットの制約を越えたエージェントを実装
• 形態: 線（より複雑な処理フロー）
• 特徴: 複数のタスクを連携させた自動化

• 概要: ワークフローを組み込んだ効率化を実現する
• 形態: 面（2次元的な処理）
• 特徴: より複雑なタスクの自動化が可能

• 概要: エージェントが自律的に業務を実行
• 形態: 立体（3次元的な総合処理）
• 特徴: 人間の介入なしに高度なタスクを完了

AIエージェントでは、データレイヤー、モデルレイヤー、システムレイヤーに分けて、AIエージェントのあり方を構築していくことが重要です。

• 構造化データ: データベースに格納された整理されたデータ
• テキスト: 文書、レポート、マニュアルなどの文字情報
• 画像: 写真、図表、チャートなどの視覚的情報
• 音声: 音声記録、会議の録音などの音声データ
• 動画: 映像コンテンツ、プレゼンテーション動画など

これらのデータは自動入力と手動入力の両方でシステムに取り込まれます。

• 内部モデル: 企業内で開発・カスタマイズされたAIモデル
• 外部モデル（API）: OpenAIのGPT、Google Geminiなど外部のAIサービス
• オープンソースモデル: 公開されているAIモデルを活用

• AIエージェントシステム: 全体を統括するメインシステム
• AIエージェントサービス: 各種サービスとの連携機能

最終的に、これらのレイヤーが連携してアウトプットを生成します。

Microsoft、Google、NVIDIAなどの主要テック企業が相次いでAIエージェント技術を発表しており、この分野の競争が激化しています。

Gartnerの予測によると、2028年までに日常の業務決定の15%がAIエージェントによって自律的に行われるようになるとされています。

• 予知保全: 機械の稼働状況を常時監視し、故障の兆候を早期に検知
• 生産最適化: ボトルネックの特定と生産効率の最大化

• 顧客対応: 過去の取引履歴を基にした個別対応
• リード管理: 見込み客の自動フォローアップ

• 24時間対応: 自動的な問い合わせ対応とエスカレーション
• FAQ自動更新: よくある質問の自動整理と回答生成

1. 精度の問題: AIの判断精度向上が必要
2. ガバナンス: 責任の所在と管理体制の整備
3. コスト: 初期投資と運用コストの最適化
4. セキュリティ: データ保護と情報セキュリティの確保

• 段階的導入: 小規模なパイロットプロジェクトから開始
• 人間との協働: 完全自動化ではなく、人間とAIの協働モデル
• 継続的改善: 運用結果を基にした継続的な改善
• ガバナンス整備: 明確な責任分界と運用ルールの策定

AIエージェントは2025年の技術トレンドの中核となる技術です。従来の生成AIとは異なり、自律的にタスクを遂行する能力を持ち、ビジネスの効率化と革新を実現する大きな可能性を秘めています。

成功の鍵は、適切な分類理解と段階的な導入アプローチです。データレイヤー、モデルレイヤー、システムレイヤーの3つの観点から体系的に構築することで、効果的なAIエージェントシステムを実現できます。

2025年はAIエージェント元年とも呼ばれており、AIエージェントを「知っている」だけでなく、実際に業務で"使いこなす"ことが企業の競争優位性を決める重要な要素となるでしょう。

今後もAIエージェント技術の発展に注目し、自社の業務にどのように活用できるかを検討していくことが重要です。