【最新】AIエージェントとは？種類やメリット・活用例などをわかりやすく解説

AIエージェントの活用が広まっている！

AI技術は急速に進化しており、ビジネスの現場でも導入が進んでいます。その中で注目を浴びているのがAIエージェントです。
AIエージェントを利用すれば、従来のAIには難しい複雑なタスクを自動化できることから、ビジネスでの活用が広まっています。

そこで今回は、AIエージェントの特徴や種類、メリット、活用事例などについて紹介します。
AIエージェントをどのように活用できるか知りたい人は、ぜひ参考にしてください。

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AIエージェントとは

AIエージェントとは、従来のAIでは困難だった複雑なタスクや複数のタスクを自動で実行できるシステムです。
事前に設定された環境や受け取ったデータに従って、特定の目標を達成するための行動を自律的に選択する仕様になっています。

データ分析や問題解決、意思決定のサポートなど、多様な作業を実行することが可能です。
AIエージェントの活用は業務を自動化につながり、効率化やコスト削減、人的ミスの防止などの様々なメリットに期待できます。

生成AIとの違い

生成AIとAIエージェントの違いの主な違いは、目的や動作原理です。
それぞれの役目を簡単に説明すると、生成AIは新しいコンテンツを創出することに対して、AIエージェントは既存情報をもとに適切な行動を選択します。
生成AIは、文章や画像、音声など新しいコンテンツの生成に特化したシステムです。
大量のデータを学習し、パターンに基づいて新しいコンテンツを作る仕組みとなっています。

一方、AIエージェントは、特定の業務目標の達成に特化しています。
設定した環境に基づいて機械学習モデルやルールベースのシステムなどを使って意思決定を行い、ユーザーからの質問の回答や予約を取るなど目標に応じて適切な行動を選択できるのが特徴です。

AIアシスタントとの違い

AIアシスタントとAIエージェントは、自律性や意思決定能力、動作原理、適応性に違いがあります。
AIアシスタントとは、音声認識と自然言語処理技術を用いて、ユーザーからの指示に対して迅速に処理するシステムです。
音声やテキストによるユーザーからの明確な指示によって、単一のタスクを実行できます。

一方のAIエージェントは、既存データを活用し、ユーザーの指示なく自律的に意思決定した行動を提案します。
また、継続的に学習することで未知の状況にも適応でき、状況に合わせた柔軟な判断や高度なタスクを実行することが可能です。

AIエージェントができること

ビジネスでの活躍に期待されているAIエージェントには、以下の特徴があります。

自律的に行動を判断・管理

AIエージェントの大きな特徴は、設定された目標を達成するために、自律的に適切な行動を判断して管理できることです。
事前に定義されたルールに従うだけではなく、状況に合わせて適切な判断を下せます。

また、自分で業務の優先順位を決めて、必要に応じてリソースを割り当てることも可能です。
このような仕組みから、複雑な問題の解決や複数のタスクの処理も効率的に行えます。

継続的な学習と適応

実行したタスクから学習し、パフォーマンスを向上できるのもAIエージェントの特徴です。
継続的な学習によって、環境に合わせた判断や意思決定の精度を高められ、さらに高品質な成果物を生み出せる可能性があります。

複数のエージェントとの連携

AIエージェントは複数のエージェントと連携し、マルチエージェントシステム（MAS）の一部として用いることが可能です。
マルチエージェントシステムとは、複数のエージェントの相互作用によって問題解決や意思決定を行うシステムのことです。
大規模なプロジェクトや供給チェーン管理など複数のタスクが発生する環境でも、複数のエージェントと連携できるAIエージェントであれば業務を実施できます。

AIエージェントを構成する4つの要素

AIエージェントに複数の構成要素を連携させることで、自律的な行動を実現しています。
その構成要素は、環境認識・センサー機能・意思決定メカニズム・アクチュエーターの4つに分けられます。

環境認識

環境認識は、AIエージェントが活動する物理的な空間（環境）の状況を把握するための機能です。
認識対象として、業務システムの状態やタスクの進捗状況、スケジュール情報などが挙げられます。
AIエージェントはこれらの情報を集めて環境の状態を把握し、意思決定の基盤にしています。

センサー機能

センサー機能は、環境からのデータを収集するための機能です。API経由でデータベースにアクセスしたり、外部サービスから情報を取得したりできます。
ほかにも、カメラからの画像データやマイクからの音声データ、温度センサーからの環境データなど、必要なデータを取得してリアルタイムで環境の状況を認識しています。

意思決定メカニズム

意思決定メカニズムは、収集したデータに基づいて目標達成にための行動を選択する機能です。
大規模言語モデル（LLM）や強化学習、ディープラーニングなどの様々な機械学習アルゴリズムを用いることで人間に近い思考プロセスを実現し、複雑な問題を解決しています。

アクチュエーター

アクチェーターは、意思決定メカニズムの結果に基づいて実際に行動を実行する機能です。
デジタル環境では、決定に基づいてデータの入力や更新などをAIエージェントが実行してくれます。
物理環境であれば、モーターやアームなどの機器を制御して、目的達成のためのタスクを実行することが可能です。

AIエージェントの種類

AIエージェントは、機能に応じて6つの種類が存在します。各種類の特徴は以下のとおりです。

種類	活用できる業務例
単純反射型	チャットボットなど
モデルベース型	生産ラインで運転条件を自動調整するシステムなど
目標ベース型	スケジュール調整システム、自動運転システムなど
効用ベース型	金融取引を実施するAIトレーダーなど
学習型	カスタマーサービスなど
階層型	製造ライン・物流倉庫などでタスクを遂行するシステムなど

単純反射型

単純反射型は、定義したルールに従って行動するというシンプルな構造のAIエージェントで、単純な業務の自動化に適しています。
代表的なシステムは、チャットボットです。チャットボットの場合、特定の入力内容に対して、事前に決められたシナリオで応答する仕組みとなっています。

モデルベース型

モデルベース型は、環境の状態を内部モデルとして保有し、状態の変化に合わせて行動を選択する特徴があります。
生産ラインの設備の状況に合わせて、運転条件を自動調整してくれるシステムなどが該当します。
センサーからデータを取得して設備の状態を認識し、最適な運転条件に自動的に調整することが可能です。

目標ベース型

目標ベース型は、設定した目標を達成するために適した行動を選択するAIエージェントです。
社内イベントのスケジュール調整を行う場合であれば、参加者全員が参加可能な日を見つけ出すことが目標です。
この目標を実現するために、AIエージェントが段階的に行動を選択し、全員が参加できる日程でスケジュールを調整してくれます。

また、自動運転システムにも「安全かつ効率的な走行」という目標があり、リアルタイムで変化する交通環境に適した運転操作を選ぶことが可能です。

効用ベース型

効用ベース型は、目標達成と同時に行動の効果や満足度の最大化を重視し、最適な行動を選択するAIエージェントです。
例として、金融市場で取引きを行うAIトレーダーが挙げられます。

金融市場での取引きでは、複数の要因に考慮した上で投資判断をしなければなりません。
そのような場面で、収益最大化を実現できるよう判断し、取引きを実行することが可能です。

学習型

学習型は、過去の経験や環境から得たデータを自動学習し、自己改善していくAIエージェントです。
このタイプは時間の経過とともに性能が向上していく特徴があります。
カスタマーサービスであれば、AIエージェントが過去の対応事例を学習することで、より的確な回答が可能になります。

階層型

階層型は、階層状に配置されるエージェントが連携して動作するAIエージェントです。
役割が異なる複数の層で構成されており、層ごとに異なるレベルの意思決定を行います。
製造ラインや物流システムなど、大規模かつ複雑なタスクの処理が求められるシーンで活躍します。

AIエージェントを活用するメリット

AIエージェントをビジネスに活用することには、様々なメリットがあります。具体的なメリットは以下のとおりです。

業務の効率化や生産性の向上

AIエージェントを活用することで、業務の効率化や生産性を向上させることが可能です。
人間の指示なく自律的にタスクを実施してくれるので、業務プロセスを効率化できます。

請求書の処理や核店舗の在庫管理など、定型的な作業でありながらも複数の工程が発生する業務をAIエージェントに任せれば、作業速度を向上することが可能です。
また、業務を担当していた人は本来の仕事に注力できるので、生産性の向上にもつながります。

パーソナライズされたサービスの提案

ユーザーに合わせてパーソナライズされたサービスの提案ができることもAIエージェントのメリットです。
AIエージェントは、大量のデータを分析し、有益な情報を抽出します。

顧客の行動履歴や過去の購入履歴などの情報を分析することで、それぞれのニーズに合った製品・サービスの提案が可能です。
ニーズが満たされた提案によって顧客満足度は向上し、リピートや新規顧客の獲得といった効果につながります。

人件費の削減

AIエージェントの活用は、人件費の削減にもつながります。人間が担っていた業務を自動化できるため、少ない人数でも現場を回しやすくなります。

カスタマーサービスであれば、電話対応は有人の対応が一般的です。AIエージェントにすることで人員を減らせるため、人件費の削減につながります。
また、人手不足の現場では従業員の負担を減らすことが可能で、より重要な業務に人の手を回すことも可能です。

顧客満足度の向上

AIエージェントは24時間稼働させることが可能なため、顧客満足度を高められる可能性があります。
カスタマーサービスや監視業務は、常時対応が求められる業務です。
24時間体制での有人対応には、人材確保が必要だったり人件費などのコストがかかったりするデメリットがあります。

AIエージェントに問い合わせの対応や監視業務などを任せれば、24時間体制を実現でき、利便性や安心感が高まることで顧客満足度がアップします。

人的ミスの削減

人的ミスを減らせることもAIエージェントのメリットです。手作業であれば、入力ミスなどのヒューマンエラーを起こすリスクがあります。
一方、AIエージェントで目標やゴールを設定すれば、データに基づいてタスクを自動的に行います。
そのため、人的なミスを減らしたり、業務品質を向上したりすることが可能です。

データに基づいた意思決定

AIエージェントは重要な意思決定シーンにも役立ちます。大量のデータを取得して分析できるため、過去の経験や現状の状態に基づいて的確な判断を下せるようになります。
分析したデータから市場の動向や顧客ニーズを把握し、有効な戦略を練ることも可能です。

AIエージェントの活用事例

AIエージェントは、すでに様々なビジネス現場で活用されています。ここでは、活用事例を3つ紹介します。

カスタマーサービス

カスタマーサービスには、チャットボットや音声アシスタントが活用されています。
これらのシステムを導入することで、有人対応による従業員の負担を減らし、24時間顧客をサポートする体制を整えることが可能です。

製品の使い方や故障の初期症状など、問い合わせが多い内容に対してAIエージェントを活用すれば、時間をかけずに顧客をサポートできます。
また、問い合わせ内容から重要度を把握し、緊急性が高かったりシステムでは対応できなかったりする内容であれば、オペレーターに転送する仕組みにより顧客満足度を高められます。

運送業における自動運転

運送業では、自動運転にAIエージェントが活用されています。
AIエージェントが具体的にできることは、複雑な環境の中でナビゲートするために必要な意思決定を行い、運転をサポートすることです。

障害物を識別したり他の車両や歩行者の動向を分析したりして、最適な運転ルートの特定や安全な運転操作を指示します。
交通事故のリスクやドライバーの負担を軽減する効果に期待できます。

マーケティング

マーケティングでは、レコメンド機能の実装にAIエージェントが活用されています。
AIエージェントは顧客の購買行動や好みを分析できるため、個別にパーソナライズされた商品・サービスをおすすめすることが可能です。

ECサイトであれば、顧客ニーズの高い商品を適切なタイミングで提供できます。
また、顧客の行動をリアルタイムで分析すれば、離脱しそうな顧客に向けてクーポンや特別なオファーを配信して離脱のリスクを減らすことも可能です。
パーソナライズされた提案をするレコメンド機能は、売上や顧客のエンゲージメントの向上につながります。

まとめ・AIエージェントは業務効率の向上や事業の発展に期待できる

AIエージェントは、従来のAIとは異なり、複雑なタスクや複数のタスクを自動化できるシステムです。
業務の負担の軽減やコスト削減、顧客満足度の向上などのメリットがあるため、今後も導入が広まっていくと考えられます。
機能や特徴が異なる複数のタイプの中から、自社の課題・課題を解決してくれるAIエージェントを選ぶようにしてください。

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（編集：創業手帳編集部）