2026.05.20-
ChatGPTなどの生成AIを導入したものの、「毎回、詳細なプロンプトを作成しなければならず、業務に十分組み込めていない」と感じている方もいらっしゃるのではないでしょうか。
AI活用は今、ユーザーの指示に応じて回答する「チャット型」から、目標に対して自律的に思考し、必要な行動を試みる「AIエージェント」へと広がりつつあります。
本記事では、AIエージェントの基礎知識をはじめ、生成AIやRPAとの違い、導入検討のステップについて、業務効率化の観点から整理して解説します。
目次
AIエージェントとは、ユーザーが設定した「最終的なゴール」に対し、自律的に思考して必要なプロセスを分解し、外部ツールやSaaS製品を使い分けながらタスクの実行を目指すソフトウェアを指します。
AIは「頭脳」、RPAは「手」と表現されることがありますが、AIエージェントはその両方の性質を併せ持ち、単に質問に答えるだけでなく、あらかじめ定めたルールやシステム、データを踏まえながら、自律的に動くことで人の作業を代行していく点に特長があります。
従来のチャット型AIが「回答を生成する相談役」のような役割であるのに対し、AIエージェントは「目標を達成するために動く実務担当者」に近い立ち位置といえるでしょう。
また、RPAがあらかじめ決められた手順に沿って定型業務を自動化する仕組みであるのに対し、AIエージェントは状況に応じて判断しながら業務を進める点に違いがあります。
【比較表】チャット型AI・AIエージェント・RPAの違い
| 比較項目 |
チャット型AI（LLM）
|
AIエージェント （Agentic AI） |
RPA （Robotic Process Automation） |
| 役割 | 思考を整理し、形にする「壁打ち相手（パートナー）」「事典」 | 目標を達成する「実務担当者」 | 決められた作業を正確に実行する「手」 |
| 動作形態 | 人間の指示（プロンプト）に依存 | 目標に基づき自律的にプロセスを構築 | あらかじめ設定された手順に沿って実行 |
| ツール利用 | 基本的にAI単体での回答 | Web検索、メール、SaaS連携等を自律実行 | 業務システムやアプリをルールに従って操作 |
| 効率化の幅 | 特定のタスク単位の支援 | 業務プロセス全体の自動代行 | 定型業務の自動化 |
| 得意な業務 | 要約、翻訳、文章作成、アイデア出し | 情報収集、調整、判断を伴う業務支援 | 転記、集計、定期処理などの反復作業 |
チャット型AIは、人間が逐一指示を出す「一問一答形式」が基本です。
一方で、AIエージェントは「出張手配を完了させて」といった抽象的な目標に対して、必要な作業を整理し、カレンダー確認や予約までを自律的にこなす可能性を持っています。
また、RPAは、あらかじめ決められたルールに基づいて画面操作やデータ転記などの定型業務を正確に実行することを得意としています。
つまり、チャット型AIは「答える」、RPAは「決められた通りに動く」、AIエージェントは「考えながら進める」という違いがあります。指示待ちの「ツール」から、自ら動く「デジタル上の実務支援」へと
役割が変化していくことが期待されています。
生成AIを業務で活用する企業が増える一方で、現場では、毎回適切なプロンプトを考えることに加え、業務の目的に応じて前提条件や出力形式、参照してほしい情報などを都度設定する作業が負担になるケースもあります。プロンプトの作成には一定の工夫や試行錯誤が必要であり、業務ごとに指示内容や判断基準を調整する必要があるため、生成AIを十分に活用するには、利用者側のスキルや運用設計も重要です。
こうした人間側の負荷を軽減し、より本質的な業務へのシフトを後押しする存在として注目されているのが、AIエージェントです。
具体的に、AIエージェントが注目されているポイントとしては、下記の通りです。
「指示を出す手間」の軽減
「AIにメールの返信案を作成してもらうために、毎回プロンプトで状況を説明する」という作業自体が、多忙な現場にとっては新たな業務負担になり得ます。
AIエージェントであれば、「未返信のメールを確認し、過去の経緯を踏まえて適切な回答案を作成して、スケジュール調整まで進めておいて」という一つのゴール設定だけで、裏側で複数ステップを自律的にこなしてくれます。
「点」の自動化から「線」の自律化へ
従来の業務効率化ツール（チャット型AIやRPAなど）は、文章作成やデータ集計といった、個別業務の「点」の自動化が中心でした。
AIエージェントは、業務フロー全体を「線」でつなぎ、文脈を理解しながら進めることができるため、組織が求める抜本的な生産性向上を実現するための、有力な選択肢の一つと考えられています。
このように、指示待ちの「ツール」から、自ら動く「デジタル上のパートナー」へと役割を広げられるのがAIエージェントの魅力です。
従来のAIでは「人間によるプロンプトの継ぎ足し」が必要だった複雑な業務が、エージェントの登場によって、最初の一押し（目標設定）だけで完結に近づき、現場の負担軽減に繋がっているケースが増えています。
AIエージェントがどのようなシーンで企業の生産性向上に役立つのか、実際の事例も交えながら代表的な活用事例を5つご紹介します。
Web・モバイル・音声通話・メールなど複数のチャネルに対応したカスタマーサポートプラットフォームでの活用事例です。
問い合わせ窓口を一元化し、顧客がどの手段からでもスムーズにサポートを受けられる体制を構築したうえで、大量の顧客対応データを学習したAIが、24時間365日、複雑な問い合わせにも自律的に対応します。
また、社内のバックオフィスシステムやデータベースとAIを連携させることで、複数システムにまたがる業務の自動化を実現しています。
従来は人手で行っていた確認作業や処理の負担が軽減されるほか、顧客との会話フローを柔軟に設計できるため、顧客情報をリアルタイムに参照しながら、一人ひとりに応じた回答を提供しやすくなります。
その結果、顧客満足度の向上と同時に、オペレーターの対応負荷の軽減や業務効率の改善につながっています。
営業活動の効率化を目的に、ターゲット企業のリストをアップロードするだけで、その後のリサーチからアプローチ設計までを支援する活用事例です。
AIが各社の最新ニュースや業界動向を自動でリサーチし、その情報を踏まえ、「どのような課題を抱えている可能性が高いか」「どのような提案が関心を引きやすいか」といった観点で、個別の提案方針を設計します。
さらに、営業経験者の知見に基づき設計されたプロンプトを活用しながら、並行して企業分析を行い、顧客の業種や課題に応じた提案内容を整理します。訴求ポイントの整理から、適切なアプローチチャネルの選定、具体的な提案文面の作成までをAIが一貫して支援することで、より顧客に合わせた営業活動につなげやすくなります。
文面は相手の職種や役職に応じて最適化され、同一企業であっても「経営層」と「現場担当者」で切り口を変えるといった、精度の高いパーソナライズが可能です。
その結果、商談獲得までのプロセスを効率化しながら、質の高いアプローチを継続しやすくなります。
営業リソースが限られている中でも、成果につながる打ち手を安定的に検討したい企業に適した活用事例の一つです。
社内規定や各種手続きに関する問い合わせ対応でも、AIエージェントの活用が進みつつあります。
たとえば、「有給休暇はどのくらい付与されるのか」「就業時間は何時から何時までか」「申請にはどの書類が必要か」といった質問は、総務部門や人事部門に繰り返し寄せられやすいものです。
AIエージェントは、社内規程や手続きマニュアル、FAQなどを参照しながら、質問内容に応じた回答案を提示します。単なるキーワード検索にとどまらず、質問の意図に応じて必要な情報を探し、関連ルールを整理したうえで案内できる点が特長です。
これにより、定型的な問い合わせへの対応負荷を軽減しながら、回答のばらつきを抑え、社内対応の標準化につなげやすくなります。
その結果、担当部門は、個別判断が必要な相談や制度改善など、より重要な業務に時間を振り向けやすくなります。
出張申請書や旅費精算書など、社内申請の確認業務にAIエージェントを活用する取り組みもみられます。
こうした業務では、記入漏れや規程違反の有無を確認し、不備があれば差戻しや修正依頼を行う必要があるため、担当者の負担が大きくなりがちです。
AIエージェントは、申請書類の内容を読み取り、社内規程やルールと照合しながら、不備項目や確認ポイントを整理できます。たとえば、旅費区分の不一致や必要項目の不足、規程から外れた申請内容などを洗い出し、確認結果をわかりやすく提示します。
これにより、担当者は書類を一から確認する負担を減らしやすくなり、確認作業の効率化と処理品質の安定化を図りやすくなります。
また、人の目による最終確認を前提とすることで、業務品質と処理スピードの両立も期待できます。
請求書の処理から記帳、支払い手配までの一連の業務にAIエージェントを導入した事例です。
受領した請求書をデータとして取り込み、金額や日付、取引先といった情報を抽出し、会計システムへの転記や仕訳の作成、支払予定日の算出までを一貫して処理する仕組みが考えられます。
この仕組みの優れた点として、AIエージェントであれば、帳票から情報を読み取るだけでなく、抽出した内容の意味や前後の文脈を踏まえ、後続処理までつなげやすいことが挙げられます。
近年のAI-OCRは、請求書のようにレイアウトが異なる帳票にも対応しやすくなっています。
一方で、読み取った情報の妥当性の確認や、社内ルールに沿った判断、後続システムへの連携には、別途設計や人による確認が必要になる場合があります。
AIエージェントを活用することで、こうした読み取り後の工程も含めて、業務全体を支援しやすくなります。
これにより、経理担当者は反復的な作業から解放され、決算業務や経営分析など、付加価値の高い業務へとリソースを振り向けやすくなります。
また、データ入力や計算の自動化によって、ヒューマンエラーの抑制も期待できます。
このように、AIエージェントはさまざまな業務で活用の可能性が広がっています。
一方で、実務で成果につなげるには、AI単体ではなく、既存の業務フローや自動化基盤とどう組み合わせるかが重要です。
その一例として、次にヒューマンリソシアの取り組みをご紹介します。
AIエージェントの実効性を示す事例の一つに、ヒューマンリソシアにおける求人広告文の作成業務があります。
総合人材サービスを展開する当社では、月4,000件にのぼる求人原稿の作成に、年間約16,000時間を要していました。
また、訴求力の高い文章を書くためのスキルの属人化も課題でした。
この課題に対し、現場での開発が可能な、業務特化型AIエージェント開発プラットフォーム「つなぎAI Powered by Dify」を導入。
ペルソナ設定から広告文の生成を自律的におこなう「脳（AI）」と、システム入力などの定型作業をおこなう「手（RPA）」を連携させました。
この結果、1件あたりの作業時間を約3割短縮し、年間約4,800時間の削減効果を見込んでいます。
※画像引用：ヒューマンリソシア株式会社 ニュースリリース（2026年1月15日）
（https://corporate.resocia.jp/info/news/20260115_dx_tsunagiai_case）
また、生成AIを単体で使うのではなく、チャットボット、ワークフロー、エージェントといった考え方を業務に合わせて実装していくことで、AI活用を「試す段階」から「業務で機能させる段階」へ進めやすくなります。
AIを実務に定着させるには、現場で扱いやすい基盤と、業務設計を含めた運用視点の両方が欠かせません。
本取り組みの詳細については、以下の別記事にて詳しくまとめておりますので、ぜひあわせてご覧ください。
【関連記事】RPA×生成AIで月400時間を削減！「人の判断」を自動化した求人作成業務の変革事例
AIエージェントを組織全体で効果的に活用するには、場当たり的に導入するのではなく、段階的に検討を進めることが大切です。
AIエージェントは自律的に動作するため、適切な権限設定や検証フローの構築が定着の鍵となります。
また、導入はツール選定だけでなく、対象業務の整理や業務プロセス全体の見直しも含めて進める必要があります。
本章では、導入を検討する際に役立つ4つのステップを解説します。
まずは「どの業務をAIエージェントに任せるか」を明確にするために、社内業務の徹底的な棚卸しを行います。
特に、複数のSaaSをまたいで作業が発生し、現状では人間がコピペや目視確認を行っているプロセスが、自動化の恩恵を受けやすい領域です。
この段階で「工数を何％削減するか」といった具体的なKPIを設定すれば、導入後の効果測定がしやすくなります。
市場には多種多様なAIエージェント構築プラットフォームが存在するため、自社のセキュリティ要件や既存システム（Microsoft 365やSalesforce等）との親和性を考慮してツールを選定します。
いきなり全社展開するのではなく、特定の部署や小規模なタスクに絞ってPoC（概念実証）を行い、期待通りの判断ができているか、想定外のエラーが発生しないかを実務レベルで検証するのが、本格導入への確実な一歩となります。
また、AI活用は、業務選定、要件整理、アプリ作成、運用といった流れで進めることが多く、その過程で業務整理や業務改善（BPR）につながるケースもあります。
AIエージェントは自律的に動くため、その「動作範囲」を制御するガードレールの設定が重要です。
AIエージェントが意図しない発注を行ったり、機密情報を外部に送信したりしないよう、権限範囲を厳密に決めておく必要があります。
特に、金銭が発生する処理や顧客への最終回答など、リスクの高い業務については、AIが案を作成した後に必ず「人間の承認」を挟むプロセス（Human-in-the-loop）を組み込み、品質と安全性を担保しましょう。
AIエージェントは一度導入して終わりではなく、運用の開始が本当のスタートです。
業務ルールの変更や外部APIのアップデートに伴い、AIエージェントが古いデータに基づいた誤った判断を下す可能性があるため、定期的なモニタリングが欠かせません。
現場からのフィードバックをもとに、指示（プロンプト）の調整や参照データの更新を繰り返し、エージェントを「実務を支える確かな支援役」へと育てていく運用体制を構築しましょう。
これらのステップを意識することで、AI活用の品質を保ちつつ、現場への過度な負担を抑えながら、着実な生産性向上を目指すことが期待できます。
AIエージェントは、目標を与えれば自律的に判断・行動を試みる強力なテクノロジーです。
その利便性を最大限に活かすためには、想定されるリスクを適切に管理する体制（ガバナンス）を整えることが欠かせません。
万が一の誤動作や意図しない情報漏洩を未然に防ぎ、企業としての信頼性を維持しながらAIの恩恵を享受するためには、技術的な対策とあわせて、運用ルールの策定を検討することが求められます。
安全かつ持続可能な運用のために意識したいポイントは、主に以下の3点です。
ガバナンスの設計は単なる「制限」ではなく、AIエージェントを企業にとって安全で確かな支援役として定着させるための不可欠な土台となります。
AIエージェントは、業務効率化を「支援」から「代行」のレベルへと引き上げる可能性を持ったテクノロジーです。
従来の生成AIで課題となっていた「プロンプト作成の負担」を軽減し、より効率的に成果を得ることが期待できます。
しかし、技術を導入するだけでは十分ではありません。AIを孤立させず、実務フローへいかに自然に組み込み、現場の社員が「使いやすい」と実感できる環境を整えるか、それこそが成果を出すための鍵となります。
ヒューマンリソシアでは、こうした変化の激しいAI時代において、実務に即した「伴走型支援」を提供しています。
自社で年間4,800時間の削減を実現した「つなぎAI」の知見をベースに、業務の棚卸しからAIエージェントの導入支援、AIエージェントアプリの開発支援まで、お客様の状況に合わせて幅広くサポートいたします。
また、生成AI活用研修やハンズオン研修、ワークショップなど、目的や習熟度に応じた多様な研修プログラムを通じて、ツールの導入にとどまらず、現場でAIを使いこなせる状態づくりまで支援いたします。
AIエージェントの活用や導入に関するご相談、あるいは「自社でどのような可能性があるか探ってみたい」という方は、ぜひサービスページをご覧ください。
【よくあるご質問】
Q：AIエージェントとRPAの使い分けについて教えてください。
A：AIとRPAの違いは、判断を伴うかどうかにあります。
AIはデータをもとに判断や生成を支援する「頭脳」に近く、RPAは指示通りに動く「手」として、定型作業を正確に処理することを得意とします。手順が決まりきった単純作業はRPA、状況判断や非定型な処理が必要な業務はAIエージェントが適しています。まずはRPAで「手」を自動化し、次にAIで「頭脳」を補強する組み合わせが有効です。
Q：導入による具体的なメリットは何ですか？
A：生産性の向上やコスト削減はもちろん、業務品質の均一化が期待できます。また、煩雑なリサーチやデータ集計をAIエージェントが自律的に担うことで、社員はより創造的な企画立案や、丁寧な顧客対応などの「人間にしかできないコア業務」に集中できるようになります。これは、社員のモチベーション向上や離職防止にもつながる重要なメリットです。
Q：セキュリティ対策はどのようにすべきですか？
A：社内の機密データを扱う場合は、入力データが学習に使われていないか、権限管理ができるか、暗号化などの保護措置があるかを確認しましょう。あわせて、シャドーAIを防ぐ利用ルールを整え、AIエージェントには必要最小限の実行権限のみを付与することが重要です。
本コラム内容について
各コラムの内容は、執筆時点での情報を元にしています。
製品バージョンアップなどにより、最新ではない場合がありますので、最新の情報は、各社の公式Webサイトなどを参考にすることをおすすめいたします。
各コラムの内容は、利用することによって生じたあらゆる不利益または損害に対して、
弊社では一切責任を負いかねます。
一つの参考としていただき、利用いただく際は、各社のルール・状況等に則りご活用いただけますと
幸いです。
※「つなぎAI」は日本国内における日本電子計算株式会社の登録商標です。
※「Dify」は米国LangGenius社の登録商標です。
※「ChatGPT」は、OpenAI の商標です。
※「Microsoft」「Microsoft 365 」は、米国 Microsoft Corporation の米国およびその他の国における商標または登録商標です。
※「Salesforce」 は Salesforce, Inc. の商標または登録商標です。