AIエージェントとは？仕組みと5つの種類、生成AI・ChatGPTとの違い｜部門別の活用例と導入の始め方

AIエージェントとは、目標を渡すと、そこへ向けて手順を組み、外部のツールやシステムを使って作業を進め、結果を確かめながら次の動きを決めるソフトウェアです。人が1回ずつ質問して答えをもらう生成AIの使い方に対して、AIエージェントには作業の工程そのものを任せます。

ChatGPTの機能に触れる部分は2026年9月時点の情報です。最新の内容はOpenAIの公式サイトでご確認ください。

AIエージェントとは

「エージェント」という言葉の意味

エージェントは、英語で「代わりに動く者」を指す言葉です。旅行代理店や不動産の仲介業者のように、本人から用件を預かり、本人に代わって手続きを進める役を思い浮かべると近くなります。AIエージェントも、人から目標を預かって、人の代わりに作業を進める役を担います。

目標を渡すと、手順を考えて動く

たとえば「届いた問い合わせを読んで担当ごとに振り分け、急ぎのものだけ担当者に知らせてほしい」と頼んだとします。AIエージェントは、メールを開いて中身を読み、内容から振り分け先を決め、台帳に記録し、急ぎの件だけ担当者へ通知する、という手順を組んで進めます。途中で結果を確かめ、うまくいかなければ別のやり方を試します。

一文でまとめると、AIエージェントとは、目標に向けて計画と実行と確認を繰り返し、外部のツールを使って作業を進めるソフトウェアのことです。

AIエージェントの仕組み

AIエージェントは、状況を読み取る「知覚」、次の手を決める「推論」、ツールで作業する「行動」、結果を次に生かす「学習」を繰り返して進みます。目標に届くまでこの流れを何周もするのが、1回で答えを返して終わるAIとの違いです。

AIエージェントは知覚から学習までを繰り返します。
目標に届くまで、結果を見て次の手を決め直しながら進みます。

知覚、推論、行動、学習の流れ

4つの段階を、問い合わせの振り分けを任せた場合に当てはめると次のようになります。

段階	何をするか	問い合わせの振り分けでの例
知覚	届いた入力や、つないだシステムの状態を読み取る	新しく届いたメールを開き、本文と添付を読む
推論	読み取った内容と目標から、次に何をするかを決める	内容から担当部署と急ぎかどうかを判断する
行動	ツールを使って、外のシステムへ働きかける	台帳に記録し、急ぎの件だけ担当者へ通知する
学習	結果を確かめ、覚えておくことを残して次に生かす	振り分け先が違うと直された件を記録し、次の判断で参考にする

ここでいう学習は、多くの場合、AIのモデル自体を作り直すことではありません。結果や人に直された内容を記憶として残し、次の判断で参照する形が中心です。そのため、何を記録し、何を参照させるかを決めるのは作る側の仕事になります。

LLM・ツール・記憶の役割

この流れを動かしているのは、次の4つの部品です。考える部分には、ChatGPTなどの土台になっている大規模言語モデル（LLM）が使われます。

部品	何をするか	人の仕事にたとえると
考える部分のLLM	指示や状況を読み、次に何をするかを決める。文章を読み、書く	状況を読んで判断する頭
ツール・API連携	Webの検索、ファイルの操作、社内システムへの読み書きを行う。APIはシステム同士をつなぐ窓口	仕事に使う道具や端末
記憶	会話の流れ、途中の結果、過去の判断を残して次に使う	手元のメモや引き継ぎの資料
計画と振り返り	目標を小さな作業に分けて順番を決め、結果を見て計画を直す	段取りと見直し

LLMだけでは、文章を読んで文章を返すことしかできません。メールを開く、台帳に書き込む、といった外への働きかけは、ツールやAPIとつながって初めてできるようになります。AIの開発元であるAnthropicも、エージェントを組む基本の単位を、LLMに検索やツール、記憶を足したものとして説明しています。何ができるかは、LLMの性能よりも、どのツールとつなぎ、何を覚えさせるかで決まります。

生成AI・ChatGPTとの違い

生成AIは、文章や画像などを作り出すAIの総称で、ChatGPTはその代表的なサービスです。一般的な使い方では、人が質問や指示を入力し、AIが答えを返し、次に何をするかは人が決めます。AIエージェントは生成AIを考える部分として使いながら、次の手を自分で決めて作業を進めます。違いは使っている技術よりも、誰が次の一手を決めるかにあります。

比べる点	生成AI・ChatGPTの一般的な使い方	AIエージェント
使い方	人が聞いて、AIが答える	目標を渡して、作業の工程を任せる
次の手を決めるのは	人	AIエージェント。決められた範囲の中で決める
外のシステムとのやり取り	基本は無い。人が答えを別の画面へ写す	ツールやAPIで読み書きする
返ってくるもの	文章や画像などの答え	作業が済んだ状態と、その記録
1回で終わるか	1回の質問と答えで区切られる	目標に届くまで、いくつもの手順を続ける

ChatGPTのエージェント機能の位置づけ

ChatGPTにも、作業を任せる機能があります。OpenAIは2025年7月に「ChatGPT agent」を発表し、ChatGPTがWebサイトを操作したり、つないだアプリの情報を読んだりしながら、頼まれた作業を進められるようにしました。OpenAIによると、購入のように結果が残る操作の前には、利用者に許可を求める作りになっています。

つまり、同じChatGPTでも、質問に答えてもらうだけの使い方もあれば、AIエージェントとして作業を任せる使い方もあります。「これはAIエージェントか」は、製品名ではなく、その場面での使い方で見分けるほうが確かです。業務で検討するときも、どの製品かより先に、どの作業を任せたいのかを書き出しておくと、比べる軸がぶれません。

エージェンティックAIとの違い

似た言葉に「エージェンティックAI」があります。AIが目標に向けて自分で判断し、動く性質や、その性質を持つAIの仕組み全体を指して使われる言葉です。AIエージェントが個々のソフトウェアを指すのに対し、エージェンティックAIはより広い考え方を指す、と説明されることが多くあります。

ただし、2つの言葉を厳密に使い分けていない資料も多くあります。業務で検討するときは、言葉の違いよりも、どこまでを任せ、どこで人が確かめるかを見るほうが役に立ちます。

AIエージェントの種類

AIエージェントの種類は、学術的な分け方と、業務で使うときの形の2つの見方で整理できます。

学術的な5つの分類

人工知能の代表的な教科書であるRussellとNorvigの『Artificial Intelligence: A Modern Approach』は、エージェントを判断のしかたで次の5つに分けています。

種類	どう判断するか	業務に当てはめた例
単純反射エージェント	今の入力だけを見て、決めたルールで反応する	件名に特定の語があれば決まったフォルダへ移す
モデルベース反射エージェント	今の入力に加え、これまでの状況を覚えておいて反応する	同じ取引先から続けて届いた件をまとめて扱う
目標ベースエージェント	目標に届くかどうかで、次の手を選ぶ	「月末までに全件を登録する」ために処理の順番を決める
効用ベースエージェント	目標に届く手のうち、どれが一番よいかを比べて選ぶ	費用と納期を比べて、発注先の候補を並べる
学習エージェント	結果から学んで、判断のしかたを良くしていく	人に直された振り分けを覚え、次の判断に生かす

下へ行くほど、自分で判断する範囲が広がります。LLMを使った今のAIエージェントは、目標ベースや学習エージェントの考え方を取り入れたものと捉えると理解しやすくなります。

業務で使われる形は自律型・ワークフロー型・マルチエージェント

実際に業務へ入れるときは、次の3つの形で話されることが多くあります。

形	どう動くか	向いている作業
ワークフロー型	あらかじめ決めた手順に沿って、LLMとツールを順に動かす	請求書の登録や申請の確認のように、手順がおおむね決まっている作業
自律型	目標から手順を自分で組み立て、ツールの使い方も自分で決める	調べ物のように、進めてみないと次に何をするかが決まらない作業
マルチエージェント	役割の違う複数のAIエージェントが、作業を分担して受け渡す	工程ごとに必要な知識や、触ってよいシステムが違う作業

冒頭で挙げたAnthropicの解説も、ワークフローとエージェントを分けたうえで、できるだけ単純な形から始め、必要になったときだけ複雑にすることを勧めています。手順を書き出せる業務は、ワークフロー型で組むほうが、動きを予想しやすく、間違えた箇所も追いやすくなります。

マルチエージェントは、1体ずつに渡す権限を絞れる一方、受け渡しが増えて、どこで間違いが起きたかを追いにくくなります。最初は1体で組み、担当させる工程が増えて扱いきれなくなってから分けても遅くありません。

AIエージェントでできること・部門別の活用例

AIエージェントに向くのは、手順があり、件数が多く、いくつもの画面やシステムをまたぐ作業です。どの業種の会社にもある部門で、任せやすい作業を挙げます。

部門	AIエージェントに任せる作業	人が確かめるところ
経理・財務	メールで届いた請求書を読み、必要な項目を抜き出して会計ソフトへ登録する	読み取りに自信の無い件と、金額が注文と合わない件
法務	届いた契約書を社内の基準と照らし、合わない条項を書き出す	書き出された条項をどう直すかの判断
人事・総務	社員からの規程や手続きの質問に、社内の規程を引いて回答の案を作る	規程に書かれていない質問への回答
情報システム	アカウントの発行や権限の申請を受け付け、承認の済んだ分を処理する	通常と違う権限を求める申請
問い合わせの窓口	問い合わせの中身から担当を決め、過去の回答を参考に返信の下書きを添えて渡す	社外へ送る前の返信の内容

どの部門でも、人が画面を行き来して写していた部分をAIエージェントが受け持ち、判断が要る件だけを人に残す形です。部門の名前より、決まった手順があるか、件数が多いか、人の判断が要る部分をほかの工程と分けられるかで、任せられるかどうかが決まります。

同じ部門の中でも、調べ物をして出典つきでまとめる作業や、決まった時刻に複数のシステムから集計して報告を作る作業のように、業務の性質で見ると任せられるものが見つかります。

AIエージェントのメリットと導入の課題

業務に入れるメリット

一番大きいのは、画面の間でデータを写す作業と、その前後の確認が減ることです。件数が増えても処理のやり方がそろい、担当者ごとの書き方や判断のばらつきが減ります。メールの着信や時刻を合図に動く形にすれば、担当者が不在の時間にも処理が進みます。何をいつ処理したかが記録に残るため、処理し忘れに後から気付く、ということも減らせます。

導入の課題

使い始める前に、次の3つを決めておきます。どれも、作ったあとで直そうとすると手戻りが大きくなります。任せる範囲、止める条件、人が承認する箇所を先に決めておくことが、使い始める前の準備の中心です。

データの品質

AIエージェントは、読ませたデータをもとに判断します。社内の規程が古いまま残っていたり、台帳の書き方が担当者ごとに違ったりすると、その通りに間違えます。対象業務で使う資料と台帳を先に見直し、どれが最新かを決めておきます。

セキュリティ

AIエージェントには、社内システムへ読み書きする権限を渡します。広く渡すほど、間違えたときや、外から紛れ込んだ指示に従ってしまったときの影響が大きくなります。見てよい情報と書き込んでよい場所を業務ごとに絞り、外部のサービスを使う場合は、入力したデータがどう扱われるかを契約の前に確かめます。

説明責任

AIエージェントの出力は、人の目を通らずに次の工程へ進む部分があります。間違いがあったときに、なぜその判断になったのか、誰が承認したのかを説明できないと、業務として続けられません。支払いの登録や社外へのメール送信のように取り消しにくい操作の前には人の承認を挟み、判断の根拠と処理の記録を残します。業務のルールや、つないだシステムの画面や項目が変われば直す必要があるため、作ったあとに誰が保守するかも決めておきます。

汎用のAIチャットと業務特化のAIエージェントの使い分け

実際の社内では、全社に配る汎用のAIチャットと、業務ごとに作るAIエージェントの両方が候補になります。汎用のAIチャットは、人が作業をする途中で相談する相手です。業務特化のAIエージェントは、決めた工程そのものを担当します。どちらが優れているという話ではなく、担当させられる範囲が違います。

比べる点	汎用のAIチャット	業務特化のAIエージェント
担当する工程	人が作業する途中の一部分。呼び出されたときだけ答える	決めた工程の全体。起動から結果の受け渡しまで通す
起動のしかた	人が画面を開いて入力する	メールの着信や決まった時刻などの条件がそろうと動く
間違いの現れ方	その場で人が読んで気付き、直せる	気付かないまま次の工程へ流れるため、止める仕組みが要る
社内システムとの接続	基本は無い。人が画面の間で貼り付ける	どこまで読み書きさせるかを設計する
費用の出方	1人あたりの単価に人数が掛かる	初期に作る費用と、年ごとの改修や運用の費用
効き方	多くの人の作業が少しずつ短くなる	対象業務の工程がまとまって減る

業務の様子から見分ける

どちらで進めるかは、今の業務がどう進んでいるかを見ると決めやすくなります。

業務の様子	向いている方	理由
成果物が文章で、最後に人が必ず読んで直す	汎用のAIチャット	人が直す前提なら、工程として組む意味は薄い
年に数回で、毎回やり方が違う	汎用のAIチャット	手順を固定できず、工程として組めない
1日数件で、1件あたりも短い	汎用のAIチャット	作る費用に対して、減る時間が見合わない
AIに聞く前後で、画面を開いて写す時間が長い	業務特化のAIエージェント	システム間の読み書きを組み込めば、人は確認だけになる
件数が多く、同じ指示を毎回書いている	業務特化のAIエージェント	指示を工程として固定し、入力だけを差し替えられる
処理し忘れが後で問題になる	業務特化のAIエージェント	人が画面を開かなくても、条件がそろった時点で動かせる

汎用のAIチャットの使い方をいくら工夫しても、人が画面を開かないと動かない道具に、処理し忘れの防止は任せられません。この点が、業務特化を作るかどうかの分かれ目になりやすいところです。

どちらで進めるかの判定

対象の業務を前にして、次の順で確かめます。

最初に手順を言葉にできるかを確かめます。
残りの3つのどれかに当てはまれば、業務特化の検討に進みます。

手順を言葉にできない業務は、件数が多くても組めないため、最初に確かめます。3つとも当てはまらなければ、その業務は汎用のAIチャットで足ります。作らないと決めることも、結論の一つです。

AIエージェントの導入を始める手順

多くの会社では、先に汎用のAIチャットがあり、そこから業務特化のAIエージェントを考える順になります。汎用の側で試した記録は、そのまま作るときの材料になります。次の順で進めます。

対象業務を1つ選び、手順を書き出す件数が多く、手順がおおむね決まっている業務から選びます。今の1件あたりの所要時間と月あたりの件数も記録しておくと、導入後に比べられます
汎用のAIチャットで試し、指示文と直した結果を集める同じ内容を毎回書いている指示文と、人が直した後の出力を並べます。直した箇所が、AIの出力と業務で必要な水準との差になります
任せる範囲と人が承認する箇所を決めるどこまでを自動で流し、どこで人が確かめるか、どの操作の前で止めるかの境目を引きます
合格ラインを決めて、過去のデータで測る何割合っていれば本番へ出すかを先に決め、過去に処理した件で確かめます
範囲を絞って動かし、記録を見ながら広げる件数の多い条件から始め、例外的な条件は手作業のまま残します。止まった件と人が直した件を見て、順に範囲を広げます

2を飛ばすと、作る段階で正解の例を一から用意することになります。汎用のAIチャットを使っている期間は、この材料を集める期間にもなります。

作るときは、既製のツールを使うか、自社に合わせて作るかも決めます。業務ごとにどちらを使うかを一覧にして配り、保守の担当も同じ表に書いておくと、現場が迷いません。

まとめ：AIエージェントの仕組みと種類、始め方

AIエージェントは、目標に向けて計画と実行と確認を繰り返し、外部のツールを使って作業を進めるソフトウェア。「エージェント」は代わりに動く者という意味
仕組みは知覚、推論、行動、学習の繰り返しで、LLMが考え、ツールやAPIで外へ働きかけ、記憶で次に生かす。何ができるかは、どのツールとつなぐかで決まる
生成AIやChatGPTの一般的な使い方との違いは、誰が次の一手を決めるか。ChatGPTにもエージェント機能があり、製品名ではなく使い方で見分ける
種類は、学術的には判断のしかたで5つに分かれ、業務ではワークフロー型、自律型、マルチエージェントの形で使われる。手順を書き出せる業務はワークフロー型から始める
導入の課題は、データの品質、権限の絞り方、判断の説明と承認の記録。任せる範囲と止める条件を先に決める
汎用のAIチャットは人の作業の途中で相談する相手、業務特化のAIエージェントは決めた工程を担当するもの。処理し忘れが問題になる業務や、画面の間の写し作業が多い業務は業務特化が向く
始めるときは、1つの業務の手順を書き出し、汎用のAIチャットで試した指示文と直した結果を集めてから作る

Augueでは、対象業務の棚卸しから、汎用のAIチャットで足りる範囲と業務特化のAIエージェントを作る範囲の見極め、構築と運用の引き継ぎまでを支援しております。どの業務から始めるかの判定から一緒に整理できますので、ご興味がある方は是非ご相談ください。

まずは現状をお聞かせください

弊社では具体的な要件が固まっていない段階でも、無料相談で現状をお聞きしていますので、お困りの際はご相談ください。

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よくある質問

AIエージェントとRPAは何が違いますか？

RPAは、画面のどこを押し、どの欄に何を入れるかを人が一つずつ決めて、その通りに繰り返す仕組みです。書式が変わったり想定外の入力が来たりすると止まります。AIエージェントは文章や書類の中身を読んで判断できるため、書き方が毎回違う入力も扱えます。その代わり、同じ入力でも毎回まったく同じ結果になるとは限らないため、決まった操作の繰り返しはRPAや通常のプログラムに任せ、読んで判断する部分だけをAIエージェントに持たせる組み合わせがよく使われます。

業務特化のエージェントを作ると決めた場合、どれくらいの期間がかかりますか？

一律の期間は出せません。長さを決めるのは対象業務の工程数と、つなぐ社内システムの数、そして正解の例を集められるかどうかです。見積もる前に、対象業務の手順を工程に分けて数え、読み書きが必要なシステムを一覧にし、過去の処理済みデータが何件手元にあるかを確かめます。この3つが分かると、机上の期間ではなく作業量に基づいた見込みを出せます。

特化型を作ったあと、汎用のAIチャットの契約は解約してよいですか？

通常は残します。特化型は決めた工程しか担当しないため、下書きや要約のような日々の作業は汎用の側に残り続けます。解約を検討するのは、利用ログを見て汎用の側の利用が特定の数人に偏り、その用途も特化型で置き換え済みになった場合です。人数分の単価がかかるため、対象者を絞る形で費用を下げる選択もあります。

業務ごとに特化型を増やすと、管理しきれなくなりませんか？

増やす前に、誰が直すかと、壊れたときに誰へ連絡するかを1件ずつ決めておきます。決めずに数だけ増やすと、作った担当が異動した時点で放置されます。目安として、社内で保守できる人数に対して担当の付かないものが出始めたら、そこが増やす上限です。新しく作る代わりに、既にあるものへ工程を足せないかを先に見ます。

特化型を作らず、汎用のAIチャットに社内文書を読み込ませるだけでは足りませんか？

参照する資料が足りないことが原因なら、それで解決する場合があります。足りないのが判断の基準や、処理の順序、他システムへの反映であれば、資料を足しても変わりません。見分け方は、うまくいかなかった回答を並べて、正しい資料を人が手渡せば直るかを確かめることです。手渡しても直らない分が多ければ、工程を組む側の問題です。