AIエージェントの特徴とは？8つのポイントにわけて解説

AIエージェントとは「特定のタスクを実行するために設計された人工知能システム」です。今までの生成AIと違い、特定のタスクを実行するところまでAIが対応してくれることから、ビジネスでの活用に注目が集まっています。実際に海外ではAIエージェントが2025年以降にビジネスのあり方を変える存在になると、多くの企業が注目しています。

しかし実際には「AIエージェントって言葉は知っているけど、そもそもどんなものかあまりわかっていない」「今までの生成AIとの違いが分からない」「AIエージェントってどんな特徴があるの」とお悩みの方も多いと思います。そこで本記事ではAIエージェントの概要からその特徴についてご紹介します。AIエージェントの特徴を詳しく知りたい方はぜひ本記事をご覧ください。

AIエージェントとは

AIエージェントとは「特定のタスクを実行するために設計された人工知能システム」です。企業の業務において営業活動のサポートや議事録の作成とその後の共有やアクションのサポート、顧客対応の自動化・効率化など、様々な場面で活用される可能性があります。また近年のAI（人工知能）技術の急速な進化に伴って、単なるプログラムによる自動化ではなく、私たち人間と対話をしながら状況に合わせて最適な意思決定を行うことができるAIエージェントは日を追うごとに注目を集めています。

AIエージェントを具体的に理解するためにも、まず私たちの行動プロセスを想像してみましょう。私たちはビジネスにおいて、まず何かしらの目標を設定し、そのあと現状を把握して複数の選択肢を比較検討したうえで行動を決定していきます。最終的にはその行動の結果を確認してまた次の行動を起こしていきます。AIエージェントも同様に、事前に与えられた目標やルールをもとに、状況を分析したうえで最適な行動を選択し実行していきます。またその結果に応じて次に行動を調整するといったプロセスを自動的に行います。このように今まで私たちが行っていた行動プロセスを代わりに対応してくれるのがAIエージェントです。

AIエージェントと生成AIの違いとは

今ではChatGPTのような生成AIを日常的に私たちも活用するようになりましたが、ではAIエージェントと生成AIの違いはどのようなものか疑問に思う人もいると思います。AIエージェントと生成AIはともにAI（人工知能）技術の一部ですが、その目的や機能に大きな差があります。

AIエージェントは特定の目標を達成するために、自律的に行動し、環境からのフィードバックを取り込みながら学習・最適化を行いますが、生成AIは大量のデータをもとに新しいコンテンツを作り出すモデルで、文章や画像、音声などをクリエイティブに生成することを目的としています。

その他にもAIエージェントと生成AIでは、具体的にできることや学習範囲、ビジネスの現場で応用できる範囲に違いがありますが、より詳しく知りたい方は以下の記事でAIエージェントと生成AIの違いについてご紹介しているので、ぜひご覧ください。

参考記事：AIエージェントと生成AIの違いとは？8つの違いを解説

AIエージェントの8つの特徴

ここまでのご紹介でAIエージェントを活用すると、今まで私たちが対応していた特定のタスクを代わりに実行してくれるというイメージが持てたかと思います。では具体的にAIエージェントにはどのような特徴があるのでしょうか。ここではAIエージェントの特徴を8つのポイントとしてご紹介します。

1. 自ら判断して動くことができる（自律性）

AIエージェントの一番の特徴はプログラムされたルールに従うだけではなく、AIエージェント自身が状況を分析し、必要に応じて判断や行動を最適化するという点です。生成AIであれば、与えられた指示に応じてテキストや画像などのコンテンツを生成することができますが、AIエージェントは与えられたゴールや目的に対して自律的に計画を立て、行動を実行し、その結果をフィードバックとして取り込み、活用すればするほど判断の精度を高めることを特徴としています。

この「自ら判断して動くことができる」自律性は、ビジネスの現場において大きな可能性を秘めています。たとえば、顧客からの問い合わせをAIエージェントに分析させるだけではなく、「最適なアプローチをする」というゴールをもとに、自動的に問い合わせ対応を考え、実行させる取り組みが可能です。自ら判断して動くことができるため、問い合わせの質を向上させることができ、かつ担当者の負担を大幅に削減することもできます。

他にも営業活動において、AIエージェントが商談内容を把握し、次のアクションとしても最も効果的な提案内容や資料を自ら判断して選定することで、営業担当の対応スピードと今後の商談のクオリティを飛躍的にアップすることが期待されています。

2. 複数の情報を同時に扱える（マルチモーダル対応）

AIエージェントは「複数の色んな情報を同時に扱える」という特徴を持っています。生成AIであればテキスト入力に対して、テキストで出力することが主流でしたが、AIエージェントはテキストのみならず、画像や音声、さらには動画など様々な種類のデータを同時に処理し、その結果を統合的に活用することができます。

たとえば企業が展示会やセミナーに出展したときに、そのときの来場者の部署などのデータと、その場でヒアリングした音声情報、さらには会場の雰囲気を示す動画データを統合的に分析することで、高確度なリード評価や商談の優先順位をつけることが可能になります。またAIエージェントは「特定のタスクを実行する」ことができるため、そこからメールの配信を自動的に送信し、商談の日程調整まで実行することができます。

このようにAIエージェントは複数の情報やデータを同時に扱うことができるため、より包括的でかつ洞察を引き出すことが可能になります。相互に関係し合うデータの組み合わせから新たな意味やパターンを発見することができるのではAIエージェント独自の強みともいえるでしょう。

3. 自分で学び成長できる（自己学習能力）

AIエージェントはタスクを実行するためにも「自ら学び成長」することができます。これは単にプログラムのアップデートや学習モデルの再トレーニングといった受け身的なプロセスではなく、AIエージェント自身の行動した結果や外部からのフィードバックを取り込みながら、継続的に判断や行動を最適化していくことを意味しています。

この「自分で学び成長できる」特徴はBtoBの文脈でも強い影響を与えます。たとえば営業活動でAIエージェントが見込み顧客とのメールやチャットのやり取り、提案資料を分析して「どのような提案をしたときに成約率があがるのか」を自ら学習していくことができます。そうすることで時間の経過とともに「この業種にはこういう商談の切り口が効果的」「この規模の企業ではまずこうした課題解決を提案するのが良い」といった知見が自動的に蓄積され、営業担当者の業務を強力にサポートしてくれます。

今までの生成AIと比較すると、生成AIは大量の既存データから学習したモデルをもとに、優れたコンテンツを生成していましたが、AIエージェントはそれに加えて行動結果を自ら評価し、改善を繰り返しながら学習し続けるという動的な要素が強くなります。「自ら学び成長」ができるため業務プロセスそのものをチューニングし続けることができる点がAIエージェントの大きな特徴となっています。

4. 自分自身のやり方を良くしていく

AIエージェントは「自分自身のやり方を良くしていく」ことができます。これはさきほどご紹介した「自ら学び成長できる」と近い特徴になりますが、ここでは特に「AIエージェントが自らプロセスを見直し、より良いやり方を考えて実行に移す」という、自己改善プロセスに焦点があたっているイメージです。分かりやすく伝えるとさきほどの「自ら学び成長できる」は頭脳を鍛えるプロセスであるのに対して、この「自分自身のやり方を良くしていく」はその頭脳を活用しながら道具や仕組みをアップビートしていくという違いです。

たとえば、ビジネスの現場で、AIエージェントが業務フロー全体をデータで可視化し、どの工程にどのくらいの時間やコストがかかっているかを客観的に把握したうえで、最適な方法を模索して実際に検証するというPDCAサイクル回していくことが可能になります。BtoBの企業活動では一度受注したら終わりではなく、継続的に顧客との関係性を深め、新たな課題を解決していくことが求められます。この長期的な関係性構築において、AIエージェント自身がやり方を良くしていき、その都度最適なアプローチを選択できるAIエージェントは強力なパートナーになり得ます。

5. 新しいことを学び続ける力（継続学習）

AIエージェントは「自分で学び成長できる」「自分自身のやり方を良くしていく」以外にも「新しいことを学び続ける」という特徴があります。さきほどご紹介した2つの内容はどちらも改良や改善という意味合いが強いです。ここでいう「新しいことを学び続ける力」は自己改善の範囲を超えて、未知の領域や全く異なる業務範囲でも柔軟に適応していくことができるということを指しています。

たとえば社内向けの報告書を作成するためにAIエージェントを活用しているとします。ある日、財務諸表の分析レポートも作成する必要ができていて、今まで財務や会計に関する知識をAIエージェントが持っておらず、作成されるレポートも専門用語の捉え方が不正確だったり、重要な指標を見落としていました。ただ、社内の経理担当者や外部のコンサルタントからのレビューを通じて「財務比率の算出はこうやる」「各項目が示す意味はこうだ」と指導を受けることで、AIエージェントは自分の中に新たな知識体系を作り上げていくことができます。結果、単に文章のまとめ方のクオリティをあげるのではなく、これまで関わっていなかった分野に対して学習の幅を広げ、その分だけレポートの内容に深みを増すことが可能になります。

「自分で学び成長できる」「自分自身のやり方を良くしていく」はあくまで自己改良という文脈にフォーカスしていますが、「新しいことを学び続ける力」はこれらに加えて「これまで知らなかった事柄にも積極的に対応し、領域を広げる」視点がより濃く含まれるといえます。結果として、未知の課題に柔軟に適応できるかどうかは、AIエージェントがビジネスの変化に即応し続ける上で重要なカギとなっています。

6. 他のAIやツールとも連携できる（協調性）

AIエージェントは特定のタスクを遂行するために、必要に応じて他のAIと連携して作業を進めることができます。単独では得られない知見を複数のAIの知見を共有しながら、タスクを遂行していくことが可能です。

たとえば企業の議事録作成において、専門的な分野の会議を実施して議事録を作成するとします。専門的な分野の会議であるため専門用語が多発したり、微妙な言葉のニュアンスが他の会議と異なることが想定できるかと思いますがAIエージェントであれば、その分野に特化したAIと連携して、より自然な議事録を作成することができます。またその議事録を作成したあとに、関係者へ詳細情報を共有する場合、メール文面を作成するのが得意にAIと連携して、議事録から必要な情報を抽出して、文面を作成しメールを送信することが可能になります。

このようにAIエージェントが他のAIのハブとなって、場面場面でそれぞれの強みがあるAIを組み合わせながらタスクを遂行していくことができます。

7. ユーザーごとに合わせた対応ができる（パーソナライズ）

AIエージェントはユーザーごとに合わせて柔軟に対応することができます。生成AIももちろんユーザーからの入力によって文章を生成しますが、その多くは一度きりの要求に対して、回答や文章を出力することがメインとなります。一方でAIエージェントは、ユーザーに過去のやり取りやプロフィール情報、さらには業務やビジネス目標などの背景も踏まえて、長期的・継続的に学習しながら「このユーザーにはどのようなアプローチが最適か」を判断することができます。

ここでも企業の会議を例に考えてみましょう。すでにAIを活用して議事録作成を自動化または効率化している企業も多いですが、AIエージェントを活用すれば、会議に参加した人の役職や業務内容まで把握し、それぞれが必要としている情報を抽出して伝えられるように調整することができます。参加者の属性によって共有内容をカスタマイズすることで、同じ会議内容でも部署や役割によって必要な情報が違うという状況に柔軟に対応するイメージです。

8. 会話や作業の流れを覚えている（コンテクスト維持）

AIエージェントは、今までの会話や作業の流れを持続的に把握し、その文脈を踏まえたうえで、意思決定や回答を行うことができるという特徴があります。会話内容の履歴だけではなく、たとえば私たちがアップロードした関連資料や過去のプロジェクト資料など、多岐にわたる情報を関連づけることも可能です。

たとえば、営業活動の中で複数の担当者が関わるプロジェクトを担当していたとします。AIエージェントが細かいメールのやり取りを含めて記録を参照しながら「この段階でまだ承認が下りていない理由は、先方の法務部門の確認が遅れているためです」といった形で指摘することができます。これによって担当者同士の情報共有ミスを減らし、スムーズに次のステップへ進めることが期待できるようになります。

まとめ｜AIエージェントには大きな可能性を秘めている

AIエージェントは「特定のタスクを実行するために設計された人工知能システム」を指しており、ビジネスの現場の様々なシーンで活用されることが期待されています。AIエージェントには生成AIと違い、自ら判断して動くことができたり、今まで扱うことが難しかった画像やテキスト、動画といった複数のデータを扱うこともできるようになります。

本記事ではそんなAIエージェントの特徴を8つのポイントでご紹介しました。AIエージェントにはどんな特徴があるのかを本記事で理解して、今後のAI活用に繋げていきましょう。