AIエージェントとは？生成AIとの違いと業務で使うときの進め方

AIエージェントとは、与えられた目標に対して、AI自身が手順を考え、検索やメール送信、システムの操作といった「ツール」を使い分けながら、作業を最後まで進めようとするAIのことです。質問に答えて終わるチャット型の生成AIと違い、「調べる、書く、保存する、確認する」といった複数の動作を、自分でつなげて実行する点が特徴です。

この記事では、生成AIとAIエージェントの違い、仕組み、できること・苦手なことを整理したうえで、業務で使うときに「どこまで任せ、どこに人の確認を置くか」と、始め方の手順を書きます。Nexlyでは、問い合わせの分類やレポート作成のような業務にAIを組み込む支援をしていて、その中で、「エージェントにするか、決まった手順の自動化にするか」で迷う場面によく出会います。その判断の基準もまとめています。

AIエージェントとは：自分で手順を決めて、ツールを使うAI

AIエージェントに、全員が合意する単一の定義はありません。ただ、主要な提供元の説明を見ると、中心にある考え方は共通しています。

AnthropicがエンジニアリングのブログでまとめているAIエージェントの整理では、あらかじめ決めたコードの流れに沿ってAIとツールを動かす仕組みを「ワークフロー」、AI自身が自分の進め方とツールの使い方を動的に決める仕組みを「エージェント」と呼んで区別しています。OpenAIがエージェント構築ガイドで述べている説明も近く、エージェントを「ユーザーの代わりに、自力でタスクを達成するシステム」とし、AIに処理の進め方を管理させ、必要に応じて外部のツールを選んで使う点を特徴に挙げています。単発で答えるだけのチャットボットや、文章の感情を分類するだけのAIは、エージェントに含めないとも書かれています。

まとめると、次の3つがそろっていれば、AIエージェントと呼んでよいことが多いです。

• 目標を受け取り、AI自身が次にやることを決める
• 検索、ファイル操作、外部サービスの呼び出しなどのツールを、状況に応じて選んで使う
• ツールの結果を見て、続けるか、やり直すか、止まるかを判断する

なお、「AIエージェント」という呼び名は、製品の宣伝でかなり広く使われています。名前に付いていても、実際には決まった手順をなぞるだけの自動化であることも珍しくありません。製品を選ぶときは、名前ではなく、上の3つを満たしているかで見分けるのが確実です。

チャット型の生成AIとの違い

ChatGPTのようなチャット型の生成AIは、人が質問を入力し、AIが文章で答えるところまでが1回のやり取りです。答えをもとに何かを実行するのは人の仕事になります。たとえば、「この問い合わせへの返信案を書いて」と頼めば文面は出てきますが、それをメールで送るのも、CRMに記録するのも、人が手でやります。

エージェントは、その先の実行まで受け持とうとします。「この問い合わせに返信して、対応内容をCRMに記録して」と頼むと、過去のやり取りを調べ、文面を作り、必要に応じて送信の前に確認を求め、記録まで進める、という動きになります。

観点	チャット型の生成AI	AIエージェント
人が渡すもの	質問・指示	目標（達成したい状態）
AIの動き	文章などを生成して返す	手順を考え、ツールを使い、結果を見て次を決める
実行する人	人（AIの出力を使って人が操作）	AI（許可された範囲で操作）
1回の所要時間	数秒から数十秒	数分以上かかることもある
間違えたときの影響	人が読んで気づける	操作が実行されると、元に戻せないことがある
確認の置き方	出力を読む	実行の前・途中・最後に確認の関所を置く

最後の2行が実務では大きな違いです。チャット型は間違った文章が出ても人の目を通るので被害が出にくいのに対し、エージェントは、間違った判断のまま操作が進んでしまう余地があります。便利さが増えた分、確認の設計が必要になる、と考えてください。

AIエージェントが動く仕組み：判断、ツール実行、結果の確認の繰り返し

エージェントの中身は、大きく3つの部品でできています。OpenAIのガイドでは、AI（モデル）、ツール、指示（instructions）の3つが基本の構成要素だと説明されています。

• AI（頭脳）：状況を読んで、次に何をするかを決める
• ツール（手足）：検索、データベースの参照、メールの送信、スプレッドシートへの書き込みなど、外部に働きかける機能
• 指示（ルールブック）：役割、守ること、迷ったときの扱い、やってはいけないことを書いた文章

動き方は、基本的に「考える、ツールを使う、結果を見る」の繰り返しです。AnthropicのClaudeのツール利用の仕組みでは、AIがツールを呼び出したいときに、使いたいツールと引数を構造化した形で返し、実際の実行はアプリケーション側（または提供元のサーバー）が行い、その結果をAIに返す、という往復で進むと説明されています。AIが勝手にシステムを触っているわけではなく、「どのツールを、何の引数で呼ぶか」をAIが決め、実行を受け持つ側が操作する、という分担です。

この繰り返しのなかで、AIがツールの結果を見て、やり方を修正することが重要です。Anthropicの整理でも、エージェントは各ステップで、ツールの実行結果のような「環境からの手がかり」を得て進み具合を確かめることが重要で、行き詰まったときや節目で人に確認を求める設計もありうる、と述べられています。

うまくいかないとき、どの部品を疑うか

エージェントが期待どおりに動かないとき、原因は3つの部品のどれかにあることが多いです。どこを直すかを決める目安として、次のように切り分けます。

起きていること	疑う部品	直し方の方向
目標の解釈がずれる、禁止したことをやる	指示	完了の条件と禁止事項を、具体的な文章に書き直す
必要な情報が見つからず、堂々巡りする	ツール	検索の範囲、参照できるデータの置き場所、権限を見直す
ツールは正しく動いているのに、判断が外れる	AI（モデル）	判断の基準を例つきで渡す。難しい判断は人に回す
同じ失敗を繰り返す	止めどきの設計	失敗の上限を決めて、人に引き継ぐ

経験上、いちばん多いのは1行目の「指示」です。AIの性能を疑う前に、指示書を読み返して、人が読んでも同じ解釈になる文章かを確認します。

ツールをつなぐ共通の仕組み：MCP

AIに外部のサービスを使わせるときの接続方法として、MCP（Model Context Protocol）という共通規格があります。公式サイトでは、AIアプリケーションを外部のシステムにつなぐためのオープンソースの標準で、データ源（ファイルやデータベース）、ツール（検索エンジンなど）、ワークフローに接続できるものと説明されています。サービスごとに接続の仕組みを個別につくる代わりに、共通の形でつなげるようにするものです。MCPに対応したAIアプリやツールが増えているため、「どのツールを使わせるか」は、以前よりも選びやすくなっています。

ワークフロー型の自動化とエージェントの使い分け

ここまで読んで、「それなら、自動化ツールで手順を決めて回せばよいのでは」と思った方もいるはずです。その通りで、業務に使うときは、多くの場合、決まった手順（ワークフロー）のほうが向いています。

Anthropicのブログでも、まず最もシンプルな方法を探し、必要になったときだけ複雑にするように勧めています。エージェントが向くのは、柔軟さが必要で、AIの判断に任せたほうがよい場面です。ステップ数があらかじめ予測できないような、答えの決まっていない課題が例に挙げられています。逆に、手順が決まっている業務は、決まった流れで組んだほうが、結果が安定し、費用や時間の見通しも立てやすくなります。

観点	ワークフロー（決まった手順）	AIエージェント
手順	人が事前に決める	AIが状況を見て決める
向く業務	手順が決まっている定型業務（受信、分類、登録、通知）	調べてみないと必要な手順が分からない業務
結果の安定性	高い（同じ入力なら同じ流れ）	実行のたびに流れが変わりうる
費用・時間の見通し	立てやすい	回数が増えると読みにくい
確認のしやすさ	流れが固定なので確認しやすい	ログを見ないと何をしたか分からない
失敗の原因	手順やルールの不備	判断の誤り、ツールの使い間違い

選び方は次のように考えると整理しやすいです。まず、手順を事前に書き出せるかを確認します。書き出せるなら、決まった手順の自動化にして、判断が要る部分だけにAIを使います。書き出せない、または例外が多すぎて手順にならない場合に、エージェントを検討します。

たとえば、問い合わせフォームの内容をAIが分類して、CRMに登録し、担当者に通知する仕組みは、手順が決まっているのでワークフローが向いています。具体的な組み方は問い合わせ・メールの自動振り分けで説明しています。一方、「競合3社の最近の発表を調べて、自社への影響を要約する」のように、何を調べるかが途中で変わる作業は、エージェント向きです。

実際の製品でも、この2つは地続きです。たとえばn8nには、接続したツールのうちどれを呼ぶかをAIが決める「AI Agent」ノードがあり、チャットモデルと1つ以上のツールをつないで使います。決まった手順の自動化の中に、判断が必要な部分だけエージェントを入れる、という使い方ができます。自動化ツールの全体像はn8nとはで整理しています。

AIエージェントにできること・苦手なこと

OpenAIのガイドは、エージェントが向く場面として、判断にニュアンスが要る業務（返金の承認のように例外や文脈で判断が変わるもの）、ルールが複雑になりすぎて保守しにくくなった業務、文章や会話のように非構造化データを多く扱う業務を挙げています。これを実務の言葉に置き換えると、次のようになります。

できること

• 複数のサイトや資料を調べて、情報をまとめる
• 条件に合う情報を探し、表やスプレッドシートに整理する
• 決まったルールに照らして内容を判断し、次の担当や作業を決める
• メールやチャットの下書きを作り、承認後に送る
• 途中で出たエラーを見て、やり方を変えて再試行する

苦手なこと、注意が要ること

• 手順が決まっている単純な作業を、毎回まったく同じ結果で実行すること。ここはワークフローのほうが確実です
• 自分の判断が正しいかどうかの検証。AIが自信ありげに、誤った結果を返すことがあります
• 権限を与えすぎたときの暴走。操作できる範囲が広いほど、間違えたときの影響も広がります
• 長い作業の途中での前提のずれ。目標の解釈が最初からずれていると、最後までずれたまま進むことがあります
• 外部の文章に紛れた指示への弱さ。読み込んだWebページやメールの文面に、AIへの命令が混ぜられていると、従ってしまう恐れがあります（詳しくは生成AIのリスクと対策）

つまり、エージェントは「判断を含む作業を代わりに進めてくれるが、判断の責任までは持てない」道具です。責任は人が持つ前提で、確認の置き方を設計します。

業務での使いどころ：向く仕事と向かない仕事

部門別に、エージェントを検討しやすい仕事の例を挙げます。いずれも「調べて、判断して、記録する」が連続していて、途中で手順が変わりやすい仕事です。

部門	任せやすい仕事の例	人が確認するところ
営業	訪問前に、相手企業のWebサイトとニュースを調べて、商談メモの下書きを作る	メモの内容。事実と推測の区別
マーケティング	競合の掲載内容を調べて、比較表に整理する	数字や仕様の出典と、更新日
カスタマーサポート	問い合わせを読み、過去の回答とマニュアルを調べて、返信案を作る	返信案の内容。送信は人が承認
人事・採用	応募書類を、募集要件に照らして整理し、確認事項を一覧にする	合否の判断は人。AIは整理まで
経理・総務	請求書の内容を、発注記録と突き合わせ、違いを一覧にする	違いがあった行の対応
管理職	各チームの週報を読み、論点とリスクを要約する	要約が実態とずれていないか

共通するのは、AIが「下調べと下書き」を受け持ち、最終判断と実行の承認は人が持つ形です。向かない仕事は、間違いが即座に損失になり、あとから取り消せないものです。支払い、契約の締結、顧客への一斉送信などがそれにあたります。こうした操作をエージェントに任せるなら、実行の手前に、人の承認が必ず入る設計にします。部門別の活用例をほかにも見たい場合は、AIで業務効率化できる仕事が参考になります。

人の確認をどこに置くか：操作の種類で関所を変える

Nexlyが自社で運営している転職エージェント「Re:WORK」でも、広告やCRMの運用に自動化を組み込んでいます。その経験から、判断をAIに寄せる部分ほど、確認の関所と記録の有無が運用の安定を左右すると考えています。

エージェントを業務に入れるとき、いちばん大事なのは、人の確認をどこに置くかです。OpenAIのガイドでも、人が介入できる仕組みを用意することが重要で、特に導入の初期に効果があるとされています。介入のきっかけとして、「失敗の回数が上限を超えたとき」と、「高リスクの操作（取り消せない、機密性が高い、影響が大きい。例として注文のキャンセルや高額の返金、支払い）」の2つが挙げられています。

これを実務の設計に落とすには、エージェントに許す操作を、リスクの段階で分けます。

1. 読み取りだけの操作（検索、一覧の取得、資料の読み込み）：自動で実行させる。ただし、読ませてよい範囲は権限で絞る
2. 下書きや仮登録（メールの下書き、CRMへの仮の登録、スプレッドシートへの追記）：実行させて、あとから人が確認する。直しやすい形で残す
3. 取り消しにくい操作（メールの送信、データの削除や上書き、支払い、外部への公開）：実行する前に、人の承認を必須にする

加えて、「失敗の上限」も決めておきます。同じ作業を何回やり直しても進まない場合に、AIが堂々巡りを続けると、費用と時間だけが減っていきます。たとえば「ツールの呼び出しが10回続けて失敗したら止めて、担当者に連絡する」のように、止めどきを数字で決めます。この10回は例ですが、上限そのものを決めること自体が大切です。

もう一つ、操作の記録（ログ）を残してください。エージェントは実行のたびに流れが変わりうるため、あとから「何を見て、何を実行したか」を追えないと、間違いの原因が分かりません。ツールの呼び出し内容と結果を、人が読める形で残せる仕組みを選びます。

確認の設計でよくある失敗

支援の現場で見かけるのは、次のようなつまずきです。いずれも、AIの性能より、運用の決め方で起きています。

• 最初から全自動を目指し、確認の関所を置かない。問題が出てから、どこで止めるべきだったかを探すことになります
• 確認する人を決めていない。承認の通知が来ても、誰も見ないまま放置されます
• 確認の項目が多すぎる。人が毎回すべてを見る形にすると、人の作業時間が減らず、形だけの確認になります。確認する範囲は、リスクの高い操作に絞ります
• 完了の条件が曖昧。「いい感じにまとめて」では、AIの出力も人の評価もぶれます

AIエージェントを業務で始める4ステップ

いきなり大きな業務を任せるより、影響の小さい業務で試し、確認の置き方と費用の見通しをつかむのが近道です。次の4ステップで進めます。

1. 業務を1つ選ぶ：調べて、まとめて、下書きを作る業務で、間違えても取り消せるものを選びます。社内向けのレポートの下書き、競合の調査メモなどが始めやすい例です
2. 目標と禁止事項を言葉にする：「何ができたら完了か」と、「してはいけないこと」を文章で書きます。禁止事項のほうが重要で、「送信はしない」「削除はしない」「顧客の個人情報は書き出さない」のように具体的にします
3. ツールと権限を最小にする：使わせるツールは、必要なものだけにします。読み取りから始め、書き込みは仮登録や下書きにとどめます
4. 2週間ほど並走して評価する：人が同じ作業を並行して行うか、結果を毎回確認し、当たった数と外れた数を記録します

指示書（ルールブック）の雛形

エージェントの動きを左右するのは、渡す指示の質です。業務で使うときは、次の項目を埋めた指示書を、最初に1枚つくっておくと、動きがぶれにくくなります。

1. 役割：何の担当として動くか（例：営業部の調査アシスタント）
2. 目標と完了の条件：何を、どの形式で出せば完了か（例：企業概要、直近のニュース3件、確認が必要な点を、A4半ページ以内でまとめる）
3. 使ってよいツールと、使ってはいけないツール：読み取りだけか、下書きまで許すか
4. 禁止事項：送信しない、削除しない、個人情報を書き出さない、出典のない数字を書かない、など
5. 迷ったときの扱い：判断できない場合は、推測で進めず、理由を添えて人に確認する
6. 報告の形式：結果、根拠にした情報の場所、確信が持てなかった点を、分けて書く

特に6番目の「確信が持てなかった点を分けて書く」は、確認する側の負担を大きく減らします。結果だけが整って出てくると、人は全体を信じてしまいがちです。迷った箇所が明示されていれば、確認の時間をそこに集中できます。

試験運用の評価は、次の3つの数字で十分です。

• そのまま使えた割合：人が手を入れずに使えた結果が、全体のどれだけか
• 修正が要った割合と、その内容：どこで外れたかを分類する（調べ漏れ、解釈違い、ツールの誤用など）
• 1件あたりの所要時間と費用：人が最初からやるより、確認まで含めて短くなっているか

数字が出たら、確認の置き方を見直します。そのまま使えた割合が高い業務は、確認を軽くできます。逆に外れが多い業務は、指示や使わせるツールを見直すか、エージェントではなく決まった手順の自動化に切り替えます。外れの原因がAIの判断そのものではなく、渡したデータの古さや抜けにあることも多いので、先にデータを疑ってください。

導入前に決めておくこと：情報の取り扱い

エージェントは、社内のデータや外部のサービスに触れるため、入力する情報と使うサービスの条件を、事前に決めておく必要があります。個人情報保護委員会の注意喚起では、個人情報を含むプロンプトを生成AIサービスに入力する場合、利用目的の達成に必要な範囲内であることを確認し、本人の同意なしに個人データを入力して、応答結果の出力以外の目的で取り扱われる場合は、個人情報保護法に違反するおそれがあることから、提供事業者が機械学習に使わないことなどを確認するよう求めています。

エージェントはツールを通じて、情報を外部のサービスに渡すことがあります。その点で、チャット型より、情報の流れが見えにくくなります。使うツールごとに、どの情報が、どこに送られるのかを一覧にしておくと安心です。たとえば、「検索ツールは公開情報だけを読む」「CRMは顧客名を含む項目を読まない」「スプレッドシートには追記だけで上書きしない」のように、ツールごとに許す範囲を一文で書いておくと、あとから見直しやすくなります。社内ルールの作り方は生成AIの社内ガイドラインの作り方にまとめています。

よくある質問

Q. AIエージェントとRPAは何が違いますか？

RPAは、人が画面で行う操作を、決めた手順どおりに再現するものです。手順が変わると止まりやすい一方、同じ結果が出ます。エージェントは、状況を見て手順を変えられますが、結果が毎回同じとは限りません。手順が決まった定型作業にはRPAや自動化ツール、判断が要る作業にはエージェントと使い分けます。

Q. 小さな会社でも使えますか？

使えます。むしろ担当者が少ない会社ほど、調査や下書きのような作業を任せる意味があります。ただし、最初から多くの権限を与えず、読み取りと下書きから始めてください。

Q. エンジニアがいなくても導入できますか？

チャットから使える製品の機能として提供されているものは、設定だけで試せることがあります。自社のシステムとつなぐ場合は、接続の設計と権限の設定に知識が要るので、その部分は外部の支援を受けるのも一案です。

Q. 費用はどれくらいかかりますか？

製品や使い方によって変わるため、一概には言えません。エージェントは、1回の作業で何度もAIを呼び出すため、チャット型より1件あたりの費用が増えやすいです。試験運用の段階で、1件あたりの費用を記録しておくと、本格導入の判断がしやすくなります。

Q. AIエージェントが間違えたときの責任は誰が持ちますか？

AIが実行した操作でも、業務としての責任は、使っている会社と担当者にあります。だからこそ、取り消せない操作の前に人の承認を置き、記録を残します。どの操作をどこまで任せるかは、社内で決めて文書にしておくのが望ましいです。

まとめ：エージェントは「小さく任せて、確認の置き方で守る」

AIエージェントは、AI自身が手順を決めてツールを使い、作業を最後まで進めようとするAIです。チャット型の生成AIより多くのことを任せられる一方、間違いが実行に直結するため、確認の設計が欠かせません。

• 見分け方は、目標を受けて手順を自分で決め、ツールを使い、結果を見て次を決めているか
• 手順が決まっている業務は、決まった手順の自動化のほうが安定する。判断が要る部分だけAIを使う
• 操作は、読み取り、下書き、取り消しにくい操作の3段階に分け、最後の段階は実行前に人が承認する
• 権限は最小から始め、失敗の上限と操作の記録を決めておく
• 始めるときは、取り消せる業務を1つ選び、2週間ほど結果を確認しながら、当たりと外れを数える

まずは調査と下書きのような、間違えても取り消せる業務で、小さく試してみてください。

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