AIエージェントとは？

AIエージェントとは、ユーザーから与えられた指示や目的に応じて、必要な情報を取得したり、ツールやシステムを活用したりしながら、目的の達成に向けて処理を進める仕組みです。 

従来のAIチャットボットや生成AIと比べて、回答や文章生成だけでなく、その先の情報取得や業務処理まで扱える点に特徴があります。

まずは、AIエージェントがどのような考え方でつくられているのかを見ていきましょう。

AIエージェントの基本概念

AIエージェントは、ユーザーからの指示を受け取ったあと、その内容に応じて必要な情報やツールを組み合わせながら、目的達成に必要な処理を進めます。 

例えば、社内から「○○の申請状況を確認したい」と依頼された場合、関連する情報を検索し、必要なデータを取得したうえで回答するといった処理が考えられます。

このように、回答だけでなく、目的達成に必要な処理まで含めて対応することがAIエージェントの基本的な考え方です。

なぜAIエージェントが注目されているのか

AIエージェントが注目される背景には、生成AIの普及によって企業のAI活用が広がったことに加え、人手不足や業務効率化へのニーズが高まっていることがあります。

また、API連携やデータ活用などの技術が進み、AIと業務システムを組み合わせやすくなったことも要因の一つです。

これまでのAI活用では「質問に答える」「文章を作る」といった使い方が中心でしたが、現在はそこから一歩進み、情報取得やシステム操作などを含む業務処理へAIの活用範囲が広がっています。

チャットボット・生成AIとの違い

AIエージェントとチャットボット・生成AIでは、対応できる処理の範囲に違いがあります。

	主な役割	代表的な処理
チャットボット	質問への回答	FAQ、定型案内
生成AI	情報の生成・整理	文章作成、要約、検索
AIエージェント	目的に応じた業務処理	情報取得、システム連携、タスク実行

ただし、これらは完全に別の技術というより、生成AIなどの技術を業務処理と組み合わせたものがAIエージェントとして活用されるケースもあります。

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AIエージェントの仕組み

AIエージェントは、ユーザーからの指示を受け取ったあと、目的に応じて必要な情報やツールを確認し、複数の処理を組み合わせながら業務を進めます。

では、実際にAIエージェントはどのような流れで処理を進めているのでしょうか。まずは基本的な動きを確認します。 

AIエージェントはどのように動くのか

AIエージェントの基本的な処理は、次のような流れで考えられます。

ユーザーからの指示 → 内容の理解 → 必要な情報の取得 → 処理の実行 → 結果の返却

例えば、顧客からの問い合わせに対して、FAQや顧客情報を参照し、必要に応じて外部システムから情報を取得したうえで回答するといった流れです。

実際には業務によって必要な処理や連携先が異なるため、どの情報を使い、どの処理をAIに任せるのかを設計することが重要になります。

AI単体ではなく「連携」が重要

AIエージェントを業務で活用する場合、AIそのものの性能だけでなく、業務で利用しているシステムやデータをどのように組み合わせるかが重要です。 

例えば、CRM、FAQ、基幹システム、API、社内データベースなどと連携することで、AIが必要な情報を取得したり、処理結果を業務システムへ反映したりできます。

そのため、AIエージェントの導入では「どのAIを使うか」だけでなく、既存の業務システムやデータをどのようにつなぐかまで含めて考える必要があります。

マルチAIエージェントとは？

マルチAIエージェントとは、複数のAIエージェントがそれぞれの役割を担い、連携して処理を進める構成です。

例えば、情報収集を担当するAI、内容を整理するAI、システム処理を担当するAIなど、業務の工程ごとに役割を分けることが考えられます。

一つのAIエージェントで複数の処理を担う方法もありますが、業務の内容によっては、役割ごとにAIエージェントを分けることで処理を整理しやすくなる場合があります。 

AIエージェント設計で重要なポイント

AIエージェントを業務で活用する際は、AIの性能だけでなく、業務全体の設計が重要です。

具体的には、対象業務の整理、処理の流れ、AIが担当する範囲、人が担当する範囲、利用するデータ、権限、例外が発生した場合の対応などをあらかじめ整理します。

さらに、運用開始後も実際の利用状況を確認し、必要に応じてシナリオや処理内容を改善していくことが求められます。

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AIエージェントでできること

AIエージェントは、質問への回答だけでなく、情報の検索や整理、システムへの情報入力など、さまざまな処理に活用できます。

AIエージェントは、顧客対応だけでなく、社内業務やデータ活用など、さまざまな業務に活用できます。ここでは、代表的な活用方法を見ていきます。 

問い合わせ対応の自動化

顧客や従業員からの問い合わせに対して、FAQや社内ナレッジなどを参照しながら回答することができます。

問い合わせの受付や一次対応だけでなく、必要な情報の取得や後続処理まで組み合わせることで、対応業務全体を効率化できる場合があります。

社内業務支援

社内問い合わせへの回答やナレッジ検索、業務手順の案内、申請に必要な情報の整理などにも活用できます。

例えば、社内規定を検索して必要な情報を提示したり、申請に必要な項目を確認したりするなど、従業員が日常的に行っている情報確認業務を支援できます。

データ検索・分析

複数のデータやシステムから必要な情報を取得し、整理・要約する用途にもAIエージェントを活用できます。 

レポート作成や情報収集、データ分析の補助など、これまで人が複数の資料を確認しながら行っていた作業を支援することが可能です。

システム横断処理

複数のシステムから情報を取得したり、処理結果を別のシステムへ反映したりするなど、システムをまたいだ業務にも活用できます。

例えば、問い合わせ内容を確認したうえで顧客情報を検索し、必要な情報を更新するといった一連の処理です。

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• AIエージェントの「できること」を整理｜業務で活かすための基本理解
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• その課題、AIエージェントが解決！明日から役立つ実践的ユースケースと成功のポイント
• AIエージェント導入事例｜企業の活用方法や導入効果を解説

AIエージェントの企業活用例

AIエージェントは、顧客からの問い合わせ対応だけでなく、営業やマーケティング、バックオフィスなど、社内のさまざまな業務にも活用できます。

ここでは、代表的な部門ごとの活用方法を見ていきます。 

コールセンター

コールセンターでは、問い合わせの受付や一次対応、FAQ検索、オペレーター支援などへの活用が考えられます。

音声やチャットと組み合わせ、問い合わせ内容の確認、顧客情報の取得、回答、必要な後続処理まで一連の業務を支援する活用も考えられます。 

営業支援

営業活動では、顧客情報や過去の商談履歴などの情報収集、商談準備、提案内容の整理などに活用できます。

必要な情報を複数の場所から集めて整理する作業を支援することで、営業担当者が本来の業務に集中しやすくなります。

マーケティング

マーケティング領域では、顧客データの分析や情報整理、コンテンツ作成の支援などに活用できます。

複数のデータを組み合わせて分析したり、必要な情報を取得して整理したりするなど、複数の処理を組み合わせた業務にも活用できます。 

経理・バックオフィス

経理やバックオフィスでは、申請内容の確認、定型的な情報整理、社内問い合わせへの対応などに活用できます。

定型処理だけでなく、複数の情報を確認して次の処理につなげる業務では、AIエージェントとの組み合わせによって活用範囲を広げられる可能性があります。

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• AIエージェント導入事例｜企業の活用方法や導入効果を解説
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AIエージェント導入で重要なポイント

AIエージェントは、導入するだけで業務への活用が定着するわけではありません。実際の業務に組み込むには、導入前の検証だけでなく、セキュリティや業務との役割分担、運用開始後の改善まで考える必要があります。

特に企業で利用する場合、どのような点を事前に確認しておくべきかを見ていきましょう。

対象業務とAIの担当範囲を整理する

AIエージェントを導入するときは、「AIで何ができるか」だけでなく、「現在の業務のどこに活用するのか」を整理することが重要です。

業務を工程ごとに分解し、AIに任せる部分、人が対応する部分、システムで処理する部分を整理することで、実際の運用を想定した設計につながります。

PoCから本番運用までを見据える

AIエージェントは、まず小さな業務で試して効果や課題を確認する方法が考えられます。

ただし、PoCで動作を確認するだけでは、実際の業務で継続して利用できるとは限りません。本番運用を見据えて、利用するデータやシステム、例外が発生した場合の対応、担当者との役割分担などを検討し、運用開始後も改善できる仕組みを用意することが重要です。

セキュリティと権限を整理する

企業でAIエージェントを利用する場合は、どのデータを扱うのか、誰が利用できるのか、どのような権限でシステムにアクセスするのかといった管理も必要です。

オンプレミスや閉域環境での運用、データ管理、アクセス権限、ログ管理など、自社のセキュリティ要件に合わせて確認することが求められます。

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• AIエージェントのセキュリティは大丈夫？導入前に整理すべきリスクと設計の考え方
• AIエージェント設計の進め方｜業務活用のポイントを解説

AIエージェントサービスを比較する際のポイント

AIエージェントを提供するサービスには、それぞれ対応できる業務やシステム連携、セキュリティ、運用支援などに違いがあります。

そのため、「AIを搭載しているか」だけを見るのではなく、自社でどのような業務に利用したいのかを踏まえて比較することが重要です。まずは、サービスを選ぶ際に確認したい基本的な観点を整理します。

AIが対応できる業務範囲を確認する

AIエージェントサービスを比較するときは、回答だけでなく、どこまで業務処理を行えるかを確認することが重要です。

FAQを検索して回答するだけでなく、顧客情報の確認や更新、申請処理などまで行う場合は、データや業務システムとの連携を含めた設計が必要です。

そのため、サービスを比較するときは「AIで会話できるか」だけでなく、自社がAIに任せたい業務をどこまで実現できるかという視点で確認するとよいでしょう。

システム連携と拡張性を確認する

AIエージェントサービスを業務で利用する場合、CRMや基幹システム、外部ツールなどと連携できるかどうかも確認が必要です。

また、導入時の対象業務だけでなく、今後対象業務や連携先を増やせるかなど、拡張性についても確認しておくとよいでしょう。

セキュリティと運用支援を確認する

企業でAIエージェントを利用する場合は、自社のデータ管理やセキュリティ要件に対応できるかを確認する必要があります。

加えて、導入後の分析や改善をどのように支援しているかなど、継続的な運用についても確認しておくことが重要です。

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AIエージェントサービスの比較や選定ポイントについて詳しく知りたい方は、以下の記事もご覧ください。

• AIエージェントサービスで何が変わる？業務自動化の本質と活用方法
• AIエージェントプラットフォームとは？仕組み・機能・選定ポイントを企業向けに解説

AIエージェント活用を成功させるには

AIエージェントを業務で活用するには、AIそのものの機能だけでなく、実際の業務にどう組み込むかを考えることが重要です。

導入後も利用状況を確認しながら改善したり、複数のシステムやデータと連携したりすることで、継続的な活用につなげられます。ここでは、AIエージェントを業務に定着させるうえで押さえておきたいポイントを見ていきます。 

業務に合わせてAIの役割を設計する

AIエージェントを業務に組み込む際は、AIに任せる処理と人や既存システムが担う処理を整理することが重要です。

また、業務によっては一つのAIですべてを処理するのではなく、複数のAIやシステムを組み合わせる方法もあります。業務の流れや必要な処理に応じて、それぞれの役割を整理することが、継続的に利用できる構成につながります。

導入後も継続的に改善する 

AIエージェントは、導入して終わりではなく、実際の利用状況を確認しながら改善していくことが重要です。

利用状況や対応結果を分析し、必要に応じてシナリオや処理内容、連携する情報などを見直すことで、業務に合わせて活用方法を調整できます。

企業向けAIエージェント活用を検討している方へ

AIエージェントを企業の業務に活用する場合、AIの機能だけでなく、対象業務の整理、システムやデータとの連携、セキュリティ、導入後の運用まで含めて検討することが重要です。

CAT.AIでは、業務内容や目的に応じてAIの構成を検討し、問い合わせ対応から業務処理まで、企業ごとの業務に合わせた活用方法をご提案しています。 クラウド環境だけでなく、閉域・オンプレミス環境を含めた構成にも対応しています。

AIエージェントの活用を具体的に検討している方は、サービス資料で対応できる領域や活用方法をご確認ください。