【導入事例】AIエージェントとは？仕組み・導入効果・メリットを解説

なぜ今AIエージェントが注目されているのか？

現在AIエージェントが注目されている背景には、近年の急激なAI技術の進化があります。特にAIエージェントの基盤となる生成AIの登場は、AIエージェントの可能性を格段に広げました。
パターン化が難しい複雑なタスクを自動化したい、従来は人間の判断が必要だった課題を自律的に解決させたい、などのニーズが高まったことを背景として、現在AIエージェントが注目されています。

AIエージェント・生成AI・AIアシスタントの違い

AIエージェントは、特定の環境の中で自律的に判断し、必要なタスクを自動で実行する高度なAIシステムです。人間が行う業務を代理人として引き受け、与えられた目標を達成するために行動を計画し、実行する点が特徴です。
具体例としては、自動運転車の運転制御AIや、社内ITヘルプデスクの自動対応システム、サイバーセキュリティの自動監視AIなどが挙げられます。

生成AIは、文章・画像・コードなど、新しいコンテンツを生成することに特化したAIです。単体では行動計画や実行までは行わず、「何かを作り出す」ことが中心です。AIエージェントの頭脳として使われることもありますが、生成AI自体は自律的には動きません。具体例としては、ChatGPT（文章生成AI）、DALL·E（画像生成AI）、GitHub Copilot（プログラムコード生成AI）などが代表的です。
生成AIとAIエージェントの違いについてさらに詳しく知りたい方は下記のコラムもご参照ください。

【比較表】AIエージェントと生成AIの違いは？役割別の使い分け&活用事例

AIアシスタントは、人間の指示を受けてタスクを手伝う受動的なシステムです。質問に答えたり、資料を作ったり、調べ物をしたりと、あくまで人の操作・指示があってはじめて動きます。具体例としては、Siri（Apple）、Alexa（Amazon）、Googleアシスタントなどがよく知られています。
このように、AIエージェントは「自律的に目標達成のために行動するAI」、生成AIは「新しいコンテンツを生み出すAI」、AIアシスタントは「人の指示で動く補助的なAI」といった違いがあります。

もっともシンプルな「単純条件反射エージェント」

単純条件反射エージェントとは、現在の知覚情報だけをもとに行動を決定する、最も基本的なAIエージェントです。過去のデータやタスクは一切考慮せず、あらかじめ与えられたルールに従って推論し行動します。記憶や学習機能を持たないため、状況に応じて即座に反応することが特長です。
活用の具体例としては、簡単な自動応答システムやチャットボットなどがあります。

変化する環境にも対応できる「モデルベース条件反射エージェント」

現在の知覚情報に加え、過去のデータを考慮して行動を決定するAIエージェントです。現在の状況やこれまでの変化、過去の経験などを「内部モデル」として保持しているため、将来を予測する能力があり、より複雑な状況に対応することができます。
活用の具体例としては、自動運転車やお掃除ロボットなどがあります。

目標達成へ向け最適な行動を選択する「目標ベースエージェント」

与えられた目標を達成するため、複数の行動候補の中から最適なものを選び、計画的に実行するAIエージェントです。それぞれの行動により生じる結果を予測し、もっとも目標達成の度合いが高いものを選択します。
活用の具体例としては、ナビゲーションシステムによる経路探索やタスクの優先順位を考慮したスケジューリングなどがあります。

報酬の最大化を目指す「効用ベースエージェント」

目標達成の度合いだけでなく、「効用」を最大化する行動を選択するAIエージェントです。「効用」は利益や満足度などを指し、複雑な目標や不確実性のある状況下で、複数の行動候補から最適な行動を選択する能力を持ちます。
活用の具体例としては、リスクを考慮した上で利益を最大化する、金融市場のトレーディングボットなどがあります。

パフォーマンスを徐々に向上させる「学習エージェント」

経験を通じて蓄積した知識を活用し、自身の行動戦略を継続的に改善していくAIエージェントです。人間と同じように、試行錯誤を重ねて行動を修正していくことで、時間の経過とともに「賢く」なります。
活用の具体例としては、ユーザーの好みを学習し、パーソナライズされたECサイトのレコメンデーションシステムなどがあります。

ステップ1：人間が定義した目標を受け取る

まず目標またはタスクを受け取ります。目標は人間から指示される場合や、ほかのシステムから受け取る場合があります。
具体例としては、「顧客からの故障問い合わせに自動で対応する」などの目標を受け取ることがこのプロセスにあたります。

ステップ2：必要な情報を取得し、推論を行う

続いて目標達成のために必要な情報を収集します。各種センサーやデータベース、APIなど、多様な情報源から必要なデータを収集し知覚します。そして収集したデータをもとに推論を行います。
故障問い合わせに対応する場合であれば、ユーザーの質問に対する回答や、FAQデータベースなどから情報を収集し、故障原因を推測することがこのプロセスにあたります。

ステップ3：タスクを実行する

最後に推論にもとづき最適な行動を決定し実行します。行動にはメール送信、データ分析、物理的な機器の操作などが含まれます。故障問い合わせに対し実際に解決策をチャットなどで提示することがこのプロセスがあたります。
学習エージェントの場合は、一連のプロセスの実行後、フィードバックを学習して自身を改善し、さらに精度を高めていきます。

生産性・業務効率の向上

AIエージェントにより定型業務の自動化や複雑なタスクの迅速な処理が可能になり、業務効率が向上します。従業員はデータ入力・分析や請求書作成などの定型業務から解放され、より創造的・戦略的な業務に集中できるようになります。さらにヒューマンエラーも減少し、結果として企業全体の生産性が向上します。

コスト削減・リソースの最適化

AIエージェントを管理業務に活用すれば、人件費や運用コストの削減、リソースの効率的な利用が可能になり、経済的利益に貢献します。例えば、在庫管理の最適化による無駄の排除や、24時間体制の自動問い合わせ対応の実現などに活用できます。

新たなビジネス価値の創出・競争力強化

AIエージェント導入のメリットは、既存業務の改善に留まりません。これまでにないサービスや製品の開発支援や、市場の変化への迅速な対応といった用途に活用することもできます。これらにより企業にとっては新たなビジネスチャンスの創出、競争力の強化などのメリットを得ることができます。具体的には、応答速度の向上やパーソナライズされた対応による顧客体験の向上、広範なデータにもとづいた意思決定強化などへの活用が考えられます。

1：商品企画・開発プロセスにおけるAIエージェント活用の事例（博報堂ＤＹグループ）

株式会社博報堂ＤＹホールディングスおよび株式会社博報堂テクノロジーズでは、商品企画・開発プロセスに活用できるマルチAIエージェントプロダクトを開発しました。同社の開発した「Nomatica」は、マーケター、商品企画、生活者、法務など、それぞれの専門知識を持った複数のAIエージェントが自律的に議論し、商品コンセプト段階から多様性と実現性を考慮したアイデアを創出します。

2：AIエージェントで従業員からの問い合わせ対応を自動化

大手ITサービス企業では、AIエージェントを活用し、社内IT部門への問い合わせ対応業務を自動化しました。
従来、ヘルプデスクは電話対応を24時間365日行う必要があり、膨大な人員コストが課題でした。さらに、トラブル発生時は原因が多岐にわたり、マニュアル化が困難でした。

3：増大するクラウド利用料をAIエージェントで最適化

「使いたい時に使いたいだけ使える」という利点を持つクラウドサービスですが、従量課金の場合はコスト管理が難しいという課題もあります。こうした課題に対応するため、近年ではクラウドコストの最適化を目的とした「FinOps（Financial Operations）」という運用管理手法が注目されています。FinOpsは、財務部門とIT運用部門が連携し、クラウド利用料の最適化を図る考え方です。
ある企業では、複数の専門AIエージェントが連携してクラウドサービスのコストに関するデータの収集・分析を行い、利用料金を最適化するソリューションを導入し、コストの圧縮と利益の最大化に成功しました。

4：サイバー攻撃への対応をAIエージェントが自律的に実行

ある企業では、AIエージェントをサイバーセキュリティ対策に活用し、24時間365日の保護とインシデントへの対応を自動化しました。サイバーセキュリティ対策では、アクセス状況やトラフィックを常時監視し、異常を検知する必要があります。
また、検知した異常について原因を究明し、適切な対応を遅滞なく実施する必要もあります。広範なデータを素早く収集して分析し、人間の判断を待たずに自律的に行動できるAIエージェントにはまさにふさわしい業務といえます。導入後には検出率が大幅に向上したとのことです。