生成AIの次なる波「AIエージェント」入門

生成AIの進化は「対話」から「実行」へ
AIエージェントとは何か？
AIエージェントがもたらすビジネス変革の具体例
活用のための課題と注意点
非エンジニアが今から始めるべきこと
まとめ

生成AIの進化は「対話」から「実行」へ

2025年、生成AIの世界は新たな局面を迎えています。ChatGPTに代表されるような、テキストや画像を生成する「対話型AI」の活用が一般化する一方で、その次なるフロンティアとして「AIエージェント」が大きな注目を集めています。これは、単にユーザーの指示に応答するだけでなく、自律的に計画を立て、ツールを駆使してタスクを「実行」するAIのことです。

この動きを象徴するように、最近では株式会社AI Shiftが「AIエージェントの構築・動作をリアルタイムで見れる、生成AI活用ハンズオン研修」の提供を開始するなど、企業がAIエージェントの導入と人材育成に本格的に乗り出し始めています。

では、この「AIエージェント」とは一体何なのでしょうか。そして、私たちのビジネスや働き方をどのように変えていくのでしょうか。本記事では、非エンジニアの方にも分かりやすく、AIエージェントの基本からビジネス活用の可能性、そして今から準備すべきことまでを徹底解説します。

AIエージェントとは何か？

AIエージェントを端的に説明するなら、「自律的にタスクを遂行する賢いアシスタント」です。従来の生成AIが質問に答える「相談相手」だとしたら、AIエージェントは具体的な作業を代行してくれる「実行役」と言えるでしょう。

AIエージェントは、主に以下の4つの要素で構成されています。

大規模言語モデル（LLM）: 人間の言葉を理解し、複雑な指示を解釈し、論理的な思考を行う「脳」の役割を果たします。
プランニング能力: 与えられた目標（例：「来週の東京出張を予約して」）に対し、それを達成するための一連のステップ（新幹線の検索→ホテルの予約→カレンダーへの登録など）を自ら計画します。
ツール使用能力: 計画を実行するために、Web検索、メールソフト、カレンダー、社内データベースといった外部のアプリケーションやツールをAPI経由で操作します。
メモリ（記憶）: 過去のやり取りや実行したタスクの結果を記憶し、次の行動に活かします。これにより、文脈に沿った一貫性のあるタスク遂行が可能になります。

この「自ら計画し、ツールを使って実行する」という点が、ChatGPTのような対話型AIとの決定的な違いです。私たちはAIに「何をしてほしいか」を伝えるだけで、その後の「どうやるか」の部分をAIエージェントが自律的に考えて行動してくれるのです。

AIエージェントがもたらすビジネス変革の具体例

AIエージェントの導入は、特定の業務を効率化するだけでなく、ビジネスプロセスそのものを根底から変えるポテンシャルを秘めています。ここでは、具体的なユースケースをいくつか見ていきましょう。

1. カスタマーサポートの完全自動化

顧客からの問い合わせメールを受信したAIエージェントが、内容を解析。過去の対応履歴データベースを参照して最適な回答案を生成し、必要であれば顧客管理システム（CRM）上で対応チケットを発行。解決が難しい場合は、担当者のカレンダーを確認して空き時間に通知し、最終的な対応内容をナレッジベースに自動で登録する、といった一連の流れを完全に自動化できます。

2. 営業活動のインテリジェント化

「今月の見込み客リストの中から、IT業界の企業に新製品の案内メールを送って」と指示するだけで、AIエージェントがリストを抽出し、各企業の特性に合わせたパーソナライズされたメール文面を作成・送信。返信があればその内容を分析し、ポジティブな反応の顧客については、自動で営業担当者のカレンダーにアポイントを仮登録するといったアシスタント業務を担います。

3. 高度なリサーチとレポート作成

「競合A社の最新の動向について調査し、サマリーレポートを作成して」という指示に基づき、AIエージェントがニュースサイト、プレスリリース、SNSなどを横断的に検索。収集した情報を整理・要約し、構造化されたレポートを自動で生成します。人間であれば数時間かかる作業を、わずか数分で完了させることが可能になります。

活用のための課題と注意点

このように強力なAIエージェントですが、導入にあたってはいくつかの課題も存在します。

セキュリティと権限管理: AIエージェントにメール送信やファイルアクセスなどの権限を与えることは、情報漏洩のリスクと隣り合わせです。どのようなデータにアクセスさせ、どこまでの操作を許可するのか、厳密なルール設計が不可欠です。この点については、「生成AI活用の成否を分ける「データガバナンス」とは？デジタル庁ガイドラインを読み解く」で解説したようなデータ管理の考え方が、これまで以上に重要になります。
意図しない行動（暴走）のリスク: AIが指示を誤って解釈し、意図しない大量のメールを送信したり、重要なデータを削除したりする可能性もゼロではありません。人間の監視や承認プロセスを組み込むなど、安全を確保する仕組みが必要です。
的確な指示（プロンプト）の重要性: AIエージェントの性能を最大限に引き出すには、何を、どのような手順で、どんな制約のもとで行ってほしいのかを明確に指示するスキルが求められます。これは、当ブログの「ノーコードAI開発ツール「Dify」入門：プロンプト設計で精度を高める実践方法」でも触れたプロンプト設計の考え方を、さらに発展させたものと言えるでしょう。

非エンジニアが今から始めるべきこと

「AIエージェントは難しそう」と感じるかもしれませんが、非エンジニアだからこそ貢献できる部分がたくさんあります。今から以下のことを意識してみてはいかがでしょうか。

業務プロセスの可視化: 自身の日常業務をステップごとに分解し、「どのようなルールで」「どのツールを使って」「何を判断しているか」を書き出してみましょう。これがAIエージェントに任せるタスクの設計図になります。
自動化ツールの活用: ZapierやMake（旧Integromat）のようなiPaaS（Integration Platform as a Service）ツールに触れてみましょう。複数のアプリを連携させて簡単な自動化を体験することで、AIエージェントが内部で行っていることへの理解が深まります。
最新情報のキャッチアップ: AIエージェントの技術は急速に進化しています。関連ニュースを追うだけでなく、「【2025年秋】生成AIを学ぶ！非エンジニア向け最新イベント3選」で紹介しているようなイベントやセミナーに参加し、生きた情報を得ることも非常に有効です。