AIエージェントとは？定義・種類・生成AIとの違い・事例をわかりやすく解説

AIエージェントとは、ユーザーの目標達成に向けて、自律的に状況を判断し、タスクを遂行するソフトウェアのことです。
近年のAIの利用拡大や技術の発展で、AIエージェントへの期待も高まっており、専門家の間でも注目されています。

本記事では、AIエージェントの定義や種類をはじめ、生成AIとの違いや、ビジネスにおける活用事例まで、わかりやすく解説します。

AIエージェントとは？

まずはAIエージェントの基本事項について理解を深めていきましょう。
ここでは、定義・仕組み・特徴という3つの観点でAIエージェントを説明します。

AIエージェントの定義

AIエージェントとは、ユーザーの目標を達成するために、自律的に状況を判断した上で計画を立て、タスクを遂行するソフトウェア・システムです。

2026年2月現在、AIエージェントの明確な定義は定まっていませんが、多くの企業や研究機関がその概念や定義を公表しています。
例えば、AI技術で業界をリードしているGoogle Cloudは、AIエージェントを以下のように定義しています。

AI エージェントは、AI を使用してユーザーの代わりに目標を追求し、タスクを完了させるソフトウェア システムです。
引用：Google Cloud「AIエージェントとは」

従来のAIが「指示されたこと」を実行するのに対し、AIエージェントは「達成すべき目標」を与えられると、その目標に至るまでの具体的なプロセスを自ら考え行動します。
人間のように自律的に思考するため、従来のAIよりも高度で複雑なタスクを実行できます。

AIエージェントの仕組み

AIエージェントは、主に大規模言語モデル（LLM）を基盤としており、動作は「認識」「推論」「実行」「学習」という4つのサイクルによって成り立つ仕組みです。

まずAIエージェントは、ユーザーが達成したい目標や、与えられたツールなどの環境を「認識」します。

次に、認識した情報をもとに、主に大規模言語モデル（LLM）の高度な思考能力を活かして目標達成までの最適な計画を「推論」します。
目標達成の過程で必要なタスクを作成し、どのような手段・ツールでタスクを実行するかを考える段階です。

続いて、計画に沿ってタスクを「実行」します。
必要に応じて、検索エンジンやメールアプリといった外部のツールを自ら操作し、データ収集・分析や、問い合わせ対応などを行います。

最後に、行動の結果や成否の「学習」です。
実際の経験やユーザーからのフィードバックをもとに、継続的にAIエージェント自身のパフォーマンスを改善していきます。

AIエージェントは、この一連のサイクルを繰り返し行うことで、複雑な状況にも柔軟に対応し、目標に向けて行動できるのです。

AIエージェントの特徴

以下にAIエージェントの特徴をまとめました。

自主性

人間の直接的な指示がなくても、自ら状況を判断して行動します。目標が与えられれば、そこに至るまでのプロセスはAIエージェント自身が考え、実行することが可能です。

柔軟性

目標や周囲の環境に変化が生じても、それに応じて計画を修正し、行動を柔軟に変えられます。予期せぬトラブルが発生した場合は、代替案を考えて対応する能力を持っています。

目的達成能力

与えられた目標を達成することを最優先に行動します。そのために、自らタスクを作成・分解し、優先順位をつけ、計画的に実行していく能力を持ち合わせています。

環境適応能力

複雑で変化の激しいデジタル環境に適応し、必要な情報を収集・分析してタスクを遂行します。また、他のAIエージェントと協調・連携し、より大きな目標に取り組むことも可能です。

学習能力

行動や結果、ユーザーのフィードバックなどから学び、経験を蓄積してパフォーマンスを向上させます。特別な指示がなくても自動的かつ継続的に学習し、次の成果物に活かします。

これらの特徴により、AIエージェントは単なる業務効率化としてのツールを超え、人間と協働するパートナーとしての役割を担うことが期待されています。

生成AI・AIアシスタントとの違い

AIエージェントと混同されがちなものとして、生成AIやAIアシスタントが挙げられます。
ここではそれぞれの違いを整理します。

AIエージェントと生成AIの違い

AIエージェントと生成AIの違いは、その定義や機能、自律性にあります。
生成AIとは、ユーザーの指示（プロンプト）に従い、学習データから文章や画像、動画、プログラムコードなどのコンテンツを生成する技術のことです。

下表にAIエージェントと生成AIの比較をまとめました。

項目	AIエージェント	生成AI
定義	目標達成に向けて、状況を判断しタスクを実行するソフトウェア・システム	学習データに基づきコンテンツを生成する技術
主な機能	複雑なタスクの遂行、状況の把握、推論、意思決定	コンテンツの生成（文章、画像、動画、プログラムコードなど）
自律性	能動的（AIが自ら考え行動する）	受動的（指示を待つ）

生成AIは、AIエージェントの指示を受けて、機能の一部として利用されることはありますが、生成AI自体が自律的にタスクを管理・遂行するわけではありません。
AIエージェントは、生成AIを含むさまざまなツールを駆使して、より大きなユーザーの目標を自律的に達成する役割を担います。

生成AIについてさらに詳しく知りたい方は、こちらの記事もあわせてご覧ください。

生成 AIとは？種類やメリット、活用方法をわかりやすく解説

AIエージェントとAIアシスタントの違い

AIアシスタントとは、ユーザーの指示に対して、決められたタスクを遂行するソフトウェア・システムのことです。
一般的なAIアシスタントはルール・ベース型で、「Aの指示に対して、Bの処理をする」など、あらかじめ定められたルールに従って動作します。

これに対し、AIエージェントはユーザーの目標を達成するために、タスクを自律的に連携させて遂行します。
決められたルールがなくても、一連のプロジェクトを担うことが可能です。

両者の目的や主な機能、遂行できるタスクなどの違いは以下のとおりです。

AIエージェントとAIアシスタントの比較

項目	AIエージェント	AIアシスタント
目的	ユーザーの目標達成に向けてタスクを遂行する	ユーザーの作業をアシストする
主な機能	複雑なタスクの遂行、状況の把握、推論、意思決定	ユーザーの指示に対する応答、決められたタスクの遂行
遂行できるタスク	自律的に複雑なタスクを連携させて実行	決められた処理のみ
自律性	能動的	受動的

AIエージェントとAIアシスタントのどちらが良いかは、企業の導入目的や使用使途などによって異なります。
例えば、AIエージェントは目的に向けて能動的に動けることから、複雑なプロジェクトを任せたい場合に向いています。

一方でAIアシスタントは部分的なタスクの達成に強みがあるため、ユーザーが主導権を握りたい場合に最適です。

AIエージェントの種類

AIエージェントは主に5種類に分けられます。各種類の概要と特徴を詳しく解説します。

反射エージェント

反射エージェントは、状況を認識して行動するAIエージェントです。
「単純条件反射エージェント」と「モデルベース条件反射エージェント」の2種類に分けられます。

単純条件反射エージェント

単純条件反射エージェントは、「もしAならBを行う」という単純なルールに基づいて行動する仕組みです。
例えば、障害物にぶつかった際に方向転換するロボット掃除機や、決められた時間に動作するサーモスタットシステムなどが該当します。

単純条件反射エージェントはスピード感のある対応ができる反面、ルールに定められていない複雑な状況下では適切な処理を行えません。

モデルベース条件反射エージェント

モデルベース条件反射エージェントは、現在だけでなく過去の状況も踏まえて「Aの状況だからBが起きるだろう」というような内部的な予測モデルを持つことが特徴です。
状況の変化に応じた行動を選択するため、単純条件反射エージェントと比べて、より適切で高度な判断を下すことができます。

例として、家のレイアウトを記録し掃除ルートを最適化するロボット掃除機が、モデルベース条件反射エージェントにあたります。

目的ベースエージェント

目的ベースエージェントは、反射エージェントの能力に加え、特定の目標に向けて行動することが特徴です。
行動の選択肢が複数ある場合、その行動が将来的に目標達成につながるかを予測し、最も良い結果をもたらす行動を選択します。

例えば、カーナビゲーションシステムがこの一種です。
「目的地に到着する」という目標に対し、複数のルートを比較検討し、最も効率的に目標を達成できるルートを提示します。

効用ベースエージェント

効用ベースエージェントは、目的ベースエージェントを進展させたタイプです。
ただ目標を達成するのではなく、「ユーザーにとってその結果がどれだけ望ましいものか」という満足度（効用）が最大化するように行動します。

例えば、目的ベースエージェントのカーナビが「最短時間で到着する」ルートを提示するのに対し、効用ベースエージェントのカーナビは「高速料金を安く抑えたい」といったユーザーの要望も考慮し、最適なルートを提案します。
複数の目標が競合する場合でも、効用の高い選択肢を選べるため、より人間に近い意思決定が可能です。

学習エージェント

学習エージェントは、学習メカニズムが組み込まれており、自らの経験から学習し、パフォーマンスを改善していく能力を持つエージェントです。
行動結果の良し悪しをフィードバックとして受け取り、知識として蓄積します。そして、次に同じような状況に直面した際に、学習で得た知識を活かしてより良い行動を選択します。

例えば、ユーザーの行動データを参考に、適切な商品やサービス、コンテンツなどを提供する「レコメンドエンジン」にも、学習エージェントが活用されています。

階層型エージェント

階層型エージェントは、複雑で巨大なタスクを、より小さなサブタスクに分解し、それらを階層的に処理するAIエージェントです。
上位のエージェントが戦略的な判断を下し、下位のエージェントがサブタスクを実行することで、複雑な目標を効率的に解決します。

階層的なアプローチができることから、製造現場などへの活用が期待されています。
例えば、工場において上位のエージェントを生産計画や工程計画に、下位のエージェントを生産ラインに用いれば、工場全体の業務効率化につながるでしょう。

企業がAIエージェントを導入するメリット

企業や組織にとって、AIエージェントの導入には多くのメリットがあります。主な利点を3つ紹介します。

業務プロセスの最適化

企業がAIエージェントを導入することで、業務プロセスの最適化を期待できます。
AIエージェントは24時間365日休むことなく稼働し、一定のスピード感と品質を保ちながら、定型業務や複雑なデータ処理を行えるためです。

業務が自動化されることで、人間の稼働が難しい時間帯も業務に対応できるようになり、ヒューマンエラー防止にもつながります。
また、人間はAIエージェントに与える目標の設定など、より付加価値の高い業務に専念する環境が整います。

イノベーションの創出

AIエージェントはイノベーションの創出も促進します。
例えば、AIエージェントは膨大なデータから新たなパターンや関係を発見するため、人間では気づけないようなビジネスアイデアにつなげることが可能です。

アイデア創出のパートナーとしてAIエージェントを活用することで、近年の変化の激しい市場環境においても、企業の競争力を高められるでしょう。

人材不足対策

AIエージェントは、自律的にタスクを遂行する労働力として機能します。
そのため、近年深刻化する人材不足対策としても有効です。

これまで人間が行っていた業務をAIエージェントに任せることで、企業は深刻な人手不足を軽減し、限られた人的リソースをコア業務に集中させられます。

AIエージェントのビジネス活用事例

AIエージェントは、ビジネスシーンでも活用が始まっています。
ここでは、主なビジネス活用事例を4つ紹介します。

マーケティング支援

マーケティング部門では、戦略立案から実行、分析までの一連のプロセスをAIエージェントが支援します。
Web上の情報の収集や、顧客データの分析などを通して顧客のニーズを特定した上で、分析結果に基づき、効果的なキャンペーンや新商品のアイデアを立案できます。

さらに、コンテンツの生成・配信から、成果の分析まで、自律的に実行することも可能です。

営業支援

AIエージェントは、営業活動においても力を発揮します。
顧客情報や業界動向を分析し、顧客ごとの最適な提案方法を立案。その情報に基づいたメールの自動送信や商談資料作成といった具体的なアクションまで自律的に実行します。

これにより、業務を大幅に効率化するだけでなく、商談の質を高め、営業成果の向上に貢献します。

バーチャルアシスタント

バーチャルアシスタントとは、企業の業務や生産性の向上をサポートするシステムのことです。
企業がAIエージェントをバーチャルアシスタントとして活用することで、従業員の日常的な業務負担を大幅に軽減できます。

具体的には、会議の日程調整やタスク管理、出張手配、経費精算といった日常業務を自動化したり、社内規定や過去の資料から必要な情報を探し出して要約したりすることが可能です。

人事サポート

AIエージェントは採用から労務管理まで、人事部門の業務効率化に大きく貢献します。

例えば、採用活動では、応募書類のスクリーニングから面接の日程調整などの業務を自動化できます。
また、AIエージェントは従業員からの定型的な問い合わせへの自動応答や、従業員向けの資料作成なども担うことが可能です。

これにより、人事担当者は採用戦略の立案といった、より戦略的な業務に注力できます。

AIエージェント導入の課題と有効な手段

AIエージェントの導入には、下記の通りいくつか課題もあります。それぞれ解説していきます。

セキュリティ対策

まず、AIエージェントを導入した場合のセキュリティ対策です。
AIエージェントは業務上、機密情報などを活用することから、情報漏洩のリスクが伴います。
そのため、アクセス権限の厳格な管理やデータの暗号化といった、万全のセキュリティ対策を講じることが必須となります。

専門知識を持つ人材が不可欠

AIエージェントの導入や運用には、専門知識を持つ人材が不可欠です。
AIエージェントを効果的に活用するには、AIやデータサイエンスの知見に加え、自社の業務を深く理解した上で導入設計や運用を行う人材が求められます。
企業によっては、こうした専門人材の確保・育成が難しいケースもあるでしょう。

コスト面

AIエージェントの利用にはコストが発生する点も課題です。
既存システムとの連携やカスタマイズといった導入時の開発コストに加え、ライセンス費用やクラウド利用料などの運用コストも発生します。
導入前には費用対効果の確認が必要です。

有効な手段

これらの課題から、多くの企業にとっていきなり大規模なAIエージェントを導入することはハードルが高いかもしれません。
そこで有効なのが、前段階としてAIを組み込んだクラウドサービスやAIアシスタントから活用を始めることです。

日々の業務でAIの利便性に慣れ、AI活用のノウハウを蓄積しておけば、AIエージェントの導入に向けて、段階的なアプローチをとりやすくなるでしょう。

TD SYNNEXが「AIアシスタント」の導入を支援します

TD SYNNEXでは、業務効率化と生産性向上をサポートする、高性能なクラウドサービスやAIアシスタントの導入をご支援しています。
以下のページでは各サービスの詳細に加え、導入のメリットや活用事例を紹介しておりますので、ぜひあわせてご覧ください。

Google Cloud（旧 GCP）

世界最高峰のAIモデル「Gemini」を活用し、自社独自のAIエージェント開発や高度なデータ活用を実現したい企業様に最適です。

Microsoft 365 Copilot

WordやExcel、Teamsといった日々の業務ツールにAIを組み込み、ドキュメント作成や情報共有を劇的にスピードアップしたい場合に強力な武器となります。

まとめ

AIエージェントは、ユーザーが与えた目標の達成に向けて、自律的に思考・行動するという点で、従来のAIとは一線を画します。
この自律性により、高度な業務の自動化を飛躍的に進め、生産性向上やイノベーション創出に大きく貢献することが期待されています。

AIエージェントは、今後ますますビジネスや社会に多大な影響を及ぼすでしょう。
導入にはまだ課題もありますが、その変化の波に乗り遅れないよう、まずはAIアシスタントなどの身近なところからAI活用を始め、来るべきAIエージェント時代に備えてはいかがでしょうか。