2026.06.18-
AIエージェントの導入を検討しているものの、「自社のどの業務に活用できるのか」「生成AIやRPAと何が違うのか」「何から準備すればよいのか」と迷う企業は少なくありません。
AIエージェントは、業務の一部を自律的に進める仕組みとして注目されていますが、効果的に活用するには、対象業務の選定やデータ整備、外部ツールとの連携、人による確認体制の設計が欠かせません。
本記事では、AIエージェントの基本や生成AIとの違い、主な活用事例、導入ステップ、費用対効果（ROI）の考え方、導入時の注意点まで解説します。導入前に押さえておきたいポイントを整理したい方は、ぜひ参考にしてください。
【目次】
AIエージェントの導入を検討する際、まずはその本質的な概念を正しく理解することが大切です。従来のITシステムやAIツールが「指示待ち」の状態であったのに対し、AIエージェントは「目標（ゴール）」を与えることで、必要な手順を考え、外部ツールなどと連携しながら業務を支援する仕組みです。
本章では、基本的な定義から仕組み、そしてなぜ今これほどまでに企業で注目されているのか、その背景を詳しく紐解いていきます。
AIエージェントとは、特定の目標を達成するために、必要な手順を計画し、外部ツールやシステムと連携しながらタスクの実行を支援するソフトウェアプログラムを指します。
大規模言語モデル（LLM）を「脳」として活用し、そこに「記憶（メモリ）」「計画（プランニング）」「ツール利用（ブラウジングやAPI連携）」の機能を組み合わせることで、都度指示を出さずとも一連のタスクを遂行させることができます。
AIエージェントと従来のチャット型AI（ChatGPTなど）の主な違いは、「自律性」と「実行能力」にあります。
チャット型AIはユーザーの入力に対して最適な回答を生成する「相談役」ですが、AIエージェントは目標に向けて自らタスクを分解し、必要に応じて外部ツールを操作する「実行役」です。以下の表に、主な違いを整理しました。
| 比較項目 | チャット型AI（ChatGPT等） | AIエージェント |
| 主な役割 | ユーザーとの対話・テキスト生成 | 特定の目標達成に向けたタスク遂行 |
| 動作の起点 | ユーザーによる都度のプロンプト入力 | 目標設定後の自律的なプランニング |
| 外部連携 | 検索・ファイル操作・外部サービス接続など、ユーザーの指示に応じて活用 | APIを介した多様なツール・システム操作 |
| 判断能力 | 回答の生成まで | 実行結果を評価し、次の行動を自己修正 |
AIエージェントが注目を集めている背景には、慢性的な人手不足と、生成AIの活用フェーズの変化があります。
少子高齢化や採用難を背景に、多くの企業では限られた人員で業務を進める必要性が高まっています。
そのため、単なる作業効率化にとどまらず、情報収集や資料作成、問い合わせ対応、データ入力など、日常的に発生する業務の一部をAIに任せたいというニーズが広がっています。
多くの企業がChatGPT等の導入を経て、「情報の要約だけでは不十分で、実際の業務フローを動かしたい」という課題を感じるようになりました。こうした流れのなかで、AIは単なるツールとして使う段階から、目的に応じて業務を支援する存在へと活用範囲が広がりつつあります。
そのため、業務の一部を自律的に進めるAIエージェントは、限られた人員で生産性を高めるための手段として、企業から注目されています。
AIエージェントをビジネスに導入することで、これまでの自動化技術（RPAなど）では対応が難しかった「判断を伴う業務」の効率化が可能になります。
これは単なるコスト削減にとどまらず、組織全体の意思決定スピードやサービス品質の向上につながるものです。
本章では、企業がAIエージェントを導入することで具体的にどのようなメリットを享受できるのか、4つの視点から詳しく解説していきます。
従来の自動化では、判断が必要なステップごとに人間が介在してデータを橋渡しする必要がありました。
しかし、AIエージェントは「メールを受け取り、内容を解釈し、カレンダーを確認して候補日を提案し、合意を得たら会議室を予約する」といった、複数のツールやプロセスをまたぐ一連のワークフローをつなげやすくなります。
これにより、業務の分断を解消し、処理スピードの向上が期待できます。
AIエージェントは、膨大な社内外のデータから必要な情報を抽出するだけでなく、その情報に基づいた「判断のサポート」まで行います。
たとえば、競合他社の動向を定期的に収集し、自社の戦略に影響がある項目をピックアップした上で、適切な担当者に要約を添えて通知するといった支援に活用できます。
人間が情報の海に埋もれる時間を最小化し、本来注力すべき戦略立案に時間を割きやすくなります。
定型的かつ頻度の高い確認作業や、煩雑な下準備をAIエージェントに委ねることで、現場担当者の心理的・肉体的負担を軽減しやすくなります。
特に専門知識が必要な問い合わせ対応や、細かな不備チェックなどの「神経を使う作業」をAIが一次的に引き受けることで、従業員はよりクリエイティブな企画業務や、対面での顧客コミュニケーションなどのコア業務に集中しやすい環境が整います。
AIエージェントは、適切なシステム環境や運用体制を整えることで、営業時間外の一次対応や定型的な確認作業の支援にも活用できます。
深夜や休日であっても、顧客からの問い合わせに即座に一次回答案を作成したり、システムトラブルの兆候を検知して初動対応を支援したりすることが可能です。
対応の遅延を抑え、かつ人為的なミスを削減することで、企業としてのサービスレベルと信頼性を高めることが期待できます。
AIエージェントは、その柔軟な判断能力を活かして、すでに多岐にわたるビジネス現場で活用され始めています。
導入のポイントは、すべてをAIに丸投げするのではなく、人間とAIが協力し合う「共創」の形をとることです。
本章では、各部門で具体的にどのような業務にAIエージェントが適用されているのか、代表的な6つの事例を詳しくご紹介します。
カスタマーサポート部門では、AIエージェントが一次受けの役割を担います。
単なるFAQの提示にとどまらず、顧客の契約状況をデータベースから参照し、過去の対応履歴に基づいたパーソナライズされた回答案を自動で作成します。
最終的な送信前に人間が内容を確認するフローを挟むことで、回答品質の向上と、オペレーターの工数削減を目指すことができ、顧客満足度の向上につなげます。
営業現場では、SFA（営業支援システム）への入力や顧客調査の自動化が進んでいます。
商談後にAIエージェントが録音データから要点を抽出し、CRMに登録するための情報を整理したうえで、次回のフォローアップメールの文案を作成します。
また、ターゲット企業の最新ニュースを自動で収集して提供することで、営業担当者は事前準備にかける時間を抑え、より質の高い顧客提案に集中しやすくなります。
経理や総務などのバックオフィス部門では、書類の不備チェックや照合業務にAIエージェントが活躍します。
提出された請求書と発注書の内容をAIが突き合わせ、金額の乖離や規定違反がないかを自律的に確認します。不備がある場合には、差戻しの理由を添えたメッセージを自動で作成し、担当者に確認を促します。
これにより、単純な目視確認作業が削減され、月次決算の早期化にもつながりやすくなります。
さらに、AI-OCR、AIエージェント、RPAを組み合わせることで、より実務に近い自動化の流れを設計できます。
たとえば、AI-OCRで請求書を読み取り、AIエージェントが内容の整合性や不備の可能性を確認し、RPAが会計システムへ入力するといった連携が考えられます。
| 工程 | 担う主体 | 役割 |
| 請求書の読み取り | AI-OCR | 紙やPDFの請求書から必要項目を抽出 |
| 内容確認・不備検知 | AIエージェント | 発注書や社内ルールと照合し、確認ポイントを提示 |
| システム入力 | RPA | 会計システムや管理表へ定型入力 |
| 最終確認 | 人 | 例外対応、承認、修正判断 |
このように、AIエージェント単体で業務を完結させるのではなく、既存の自動化ツールと組み合わせることで、判断支援と定型操作を分担しやすくなります。
RPAによる業務効率化・自動化について、詳しく知りたいという方は、以下の記事もご覧ください。RPAの基本からおすすめのツールについてまで網羅し、解説しています。
【関連記事】RPAとは？業務自動化をわかりやすく解説｜導入メリット・業務例・おすすめツール14選
日々のチーム運営において、会議後の事務作業は意外と大きな負担です。
AIエージェントをWeb会議に同席させることで、発言内容をリアルタイムで要約するだけでなく、「誰が」「いつまでに」「何をすべきか」というアクションアイテムを自動的に抽出します。
作成されたタスクはチームの共有ツールに登録できる形で整理され、期限が近づいた際のリマインドにも活用できます。
これにより、議事録作成やタスク管理にかかる手間を減らし、プロジェクトの進捗管理をサポートします。
採用業務では、膨大な応募者のスクリーニングや面接調整をAIエージェントが支援します。
募集要項と候補者のレジュメを照らし合わせ、スキルの合致度を要約して提示することで、採用担当者の判断を助けます。
また、候補者からの「福利厚生についての詳細を知りたい」「面接の日程を変更したい」といった定型的 な質問に対して、社内情報を参照しながら回答案を作成することで、採用選考のリードタイムを短縮しやすくなります。
法務や総務の問い合わせ対応では、膨大な社内規定や過去の契約書から必要な情報を探し出す作業が頻発します。
AIエージェントは「最新の出張旅費規程では宿泊費の上限はいくらか」「過去の同様の契約で特約をつけた事例はあるか」といった質問に対し、関連文書を検索・比較し、回答案の作成を支援します。
専門性の高い部署への問い合わせをAIが一次フィルタリングすることで、組織全体の生産性向上に貢献します。
ここまで、AIエージェントの代表的な活用例を紹介しました。では、実際の業務ではどのように活用できるのでしょうか。
ヒューマンリソシアでは、求人広告文の作成業務において、AIエージェントを活用した業務効率化に取り組んでいます。
求人原稿の作成では、募集条件や職種、ターゲットに合わせて、求職者に伝わりやすい表現を検討する必要があります。
従来は、担当者が求人情報を確認しながら、原稿のたたき台を作成・修正する作業に多くの時間を要していました。
そこで、社内実装事例として、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」を活用し、求人広告文の生成を支援する仕組みを構築しました。
「つなぎAI Powered by Dify」は、社内データや外部アプリ、生成AIを連携し、業務に合わせたAIエージェントを開発できるプラットフォームです。
求人広告文の作成業務では、AIが求人情報をもとに原稿案を作成し、担当者が内容を確認・調整することで、作成業務の効率化と品質の安定化を目指しています。
この取り組みでは、月4,000件規模の求人原稿作成業務を対象に、1件あたりの作業時間を約6分短縮することで、年間で約4,800時間の削減を見込んでいます。
ポイントは、AIにすべてを任せるのではなく、AIが原稿案の作成を支援し、人が最終確認や表現調整を行う役割分担にしている点です。
AIエージェントは、情報を整理し、文章案を生成する部分を支援できます。一方で、最終的に求職者に伝わる表現になっているか、募集内容と齟齬がないか、企業として適切な表現かどうかは、人が確認する必要があります。
このように、AIと人の役割を整理しながら導入することで、実務に即したAIエージェント活用を進めやすくなります。
AIエージェントを活用した本事例については、以下の記事で詳しくご紹介しています。
【関連記事】【実録】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エージェントの導入を成功させるためには、技術的な実装以上に、導入プロセスの設計が重要です。
いきなり大規模なシステムを構築しようとすると、要件が複雑化し、コストや時間が膨らむ可能性があります。
そのため、最初は「小さく始めて大きく育てる」という考え方で、実務に即した段階的なアプローチをとることが大切です。
本章では、AIエージェント導入を進めるための5つのステップを解説します。
まずは「なぜAIエージェントが必要なのか」という目的を言語化し、解決したい具体的な課題を特定します。
たとえば「カスタマーサポートの応答時間を半分にしたい」「経理の突合作業を自動化したい」など、数値化できる目標を立てることが重要です。
対象とする業務は、判断基準がある程度明確で、頻度が高く、失敗した際のリスクをコントロールしやすい範囲から選ぶと進めやすくなります。
対象業務を選ぶ際は、以下の観点で整理すると、AIエージェントに向いている業務かどうかを判断しやすくなります。
| 確認項目 |
見るべきポイント |
| 作業頻度 | 毎日・毎週など、繰り返し発生しているか |
| 判断基準 | 判断ルールや参照情報がある程度明確か |
| データ整備 | マニュアル、FAQ、過去データなどが活用できるか |
| リスク | 誤回答や誤処理が起きた場合の影響を管理できるか |
| 確認体制 | 最終確認を行う担当者を決められるか |
AIエージェントは、業務をそのまま置き換えるものではありません。
業務フローを分解したうえで、AIに任せる部分と人が確認する部分を整理することが大切です。
次に、対象業務のプロセスを細かく分解します。
すべての工程をAIに任せるのではなく、「AIがデータを集め、案を作成する」「人間が内容を確認して承認する」「AIがシステムに登録する」といった具合に、AIと人間のワークフロー（役割分担）を明確にします。
このとき、例外的なケースが発生した場合の「人間へのエスカレーションルール」も併せて設計しておくことが、運用後の混乱を防ぐポイントです。
AIエージェントが正しく機能するためには、その「判断材料」となるデータや、操作対象となるツールとの連携が不可欠です。
社内のどのデータベースにアクセスさせる必要があるか、API連携が可能か、あるいはPDFやマニュアルなどのドキュメントを読み込ませる必要があるかを整理します。
データのセキュリティレベルやアクセス権限についても、この段階で情報システム部門と連携して確認しておきましょう。
準備が整ったら、本番環境に導入する前にPoC（概念実証）を実施します。
特定の部署や限られた期間で試験的にAIエージェントを運用し、「期待した通りの判断ができているか」「業務時間は実際に削減されたか」「現場の使い勝手はどうか」を検証します。
この際、最初から100%の自動化を目指さず、まずは一部の業務で効果を確認し、フィードバックを得ながら改良を繰り返します。
PoCで効果が確認できたら、全社的な利用に向けたガイドラインや運用体制を整備します。
AIのハルシネーション（誤回答）を防ぐための定期的な監査体制や、モデルの更新に伴う精度チェック、利用者向けの教育研修などを実施します。
AIエージェントは導入して終わりではなく、日々の業務の変化に合わせて「育てていく」ものと考え、継続的な改善サイクルを回していくことが重要です。
AIエージェントの導入にあたっては、投資に対する効果（ROI）を冷静に見極める必要があります。
単にツールを購入するだけでなく、構築や運用のためのコストが発生するため、これらを「人件費の削減」という単純な比較だけでなく、多角的な視点で評価することが求められます。
本章では、導入費用の内訳や、企業がROIを算出する際に押さえておくべきポイントについて整理していきます。
AIエージェントの導入コストは、大きく「初期費用」と「運用費用」に分かれます。初期費用には、要件定義コンサルティング、プロンプトエンジニアリング、システム連携（API開発）、社内ナレッジのデータ化などが含まれます。
運用費用には、LLM（大規模言語モデル）のトークン使用料、プラットフォームの月額利用料、精度のメンテナンスやセキュリティアップデートの工数が含まれます。
費用感は、既存のSaaS型ツールをそのまま活用するか、自社専用のカスタムエージェントを構築するかによって大きく異なります。
既製品を活用する場合は比較的低コストで始められる場合がありますが、自社の複雑な業務フローを反映させる個別開発では、要件定義やシステム連携、セキュリティ対応などにより、費用が大きくなるケースもあります。
まずは安価なツールで検証し、効果が見込める場合に投資を拡大するのが賢明です。
AIエージェント導入にかかる費用は、利用するツールや社内システムとの連携範囲、個別開発の有無によって大きく変わります。
AI導入費用の相場や、SaaS型・API活用型・個別開発型など種類別の費用目安を詳しく知りたい方は、以下の記事もあわせてご覧ください。
【関連記事】AI導入費用の相場はどれくらい？開発費用・システム導入費用・運用コストを解説
投資対効果を考える際、最も分かりやすい指標は「削減された作業時間 × 時給」ですが、これだけではAIエージェントの真の価値を見誤ります。
たとえば、24時間対応による顧客満足度の向上、ヒューマンエラーの削減に伴うリスク回避、データのリアルタイム集計による意思決定の迅速化など、定性的なメリットや機会損失の防止といった側面もスコアリングし、総合的に判断することが重要です。
特に、月間件数が多い業務では、1件あたりの削減時間が小さくても、年間で見ると大きな効果につながる場合があります。
ヒューマンリソシアの求人原稿作成業務のように、月4,000件規模の業務では、1件ごとの改善が年間では確実な削減効果につながります。
AIエージェントの効果は、以下のような観点で整理すると検討しやすくなります。
| 評価項目 | 確認するポイント |
| 時間削減 | 1件あたりの作業時間、月間件数、年間削減時間 |
| 品質安定 | 担当者ごとのばらつき、確認漏れ、修正回数 |
| 対応スピード | 初稿作成までの時間、問い合わせ対応までの時間 |
| 現場負担 | 繰り返し作業や確認作業の削減度合い |
| 機会損失の低減 | 対応遅れや確認漏れによる損失を減らせるか |
| 定着度 | 現場で継続的に活用されているか |
ROIを最大化するためには、「どの程度の精度があれば投資に見合うか」という損益分岐点をあらかじめ設定しておく必要があります。また、導入後に従業員が浮いた時間を「より付加価値の高い業務（売上直結業務など）」にどれだけ転換できたかも重要な指標となります。
短期的なコスト回収だけでなく、組織のDXレベル向上という中長期的なリターンも含めて、経営的な観点から評価を行うことが望まれます。
AIエージェントは、業務効率化や生産性向上を支援する有効な手段ですが、すべての業務にそのまま適用できるわけではありません。
特性やリスクを十分に理解しないまま活用を進めると、誤回答への対応、情報管理、業務フローへの影響などが課題になる場合があります。
企業で安全かつ効果的にAIエージェントを活用するためには、技術的な制約や運用上のリスクを把握し、事前に対策を講じておくことが重要です。
本章では、企業がAIエージェントを導入する際に押さえておきたい4つの注意点を解説します。
AIエージェントの核となるLLMは、時としてもっともらしい誤回答（ハルシネーション）を生成することがあります。
特に社内規程や製品情報などの事実に基づく回答が求められる業務では、AIが参照する情報を明確にしておくことが重要です。
たとえば、社内規程やマニュアル、FAQ、製品資料などの情報を「ナレッジ」として整理し、AIがその情報をもとに回答できるようにします。
こうしたナレッジを活用して回答精度を高める方法の一つに、RAG（検索拡張生成）があります。RAGは、AIに自社データを検索・参照させたうえで回答を生成させる仕組みです。これにより、AIの回答を自社の正確な情報に基づかせやすくなります。
あわせて、AIの回答には必ず参照元や根拠を明示させ、ユーザーが内容の正誤を確認できる仕組みを整えることも大切です。
AIエージェントに社内の機密情報や個人情報を扱わせる場合は、データがモデルの学習に二次利用されない環境を選ぶことが重要です。法人向けのAPI利用や、プライベートクラウド環境など、自社のセキュリティ要件に合った利用形態を検討しましょう。
また、AIエージェントが必要以上の情報にアクセスできないよう、権限管理やログ監視の体制を整えることも欠かせません。従来のシステム開発と同様に、情報管理やアクセス制御を前提とした設計が必要です。
「完全に自動化したい」という要望は強いものですが、実務で安全に活用するためには、「Human-in-the-Loop（人が確認に関与する仕組み）」を前提に設計することが重要です。
特に社外への正式な回答や、大きな金額が動く承認作業など、責任が伴うプロセスでは、AIが作成した案を必ず人間が確認・修正した上で実行するフローを挟みます。
AIの利便性を享受しながら、ビジネス上のリスクを管理するための重要な設計原則です。
AIエージェントは、導入時が最高の精度とは限りません。
業務内容の変化や、参照するナレッジの更新に合わせて、継続的にプロンプトやデータの調整が必要になります。
また、AIモデル自体のアップデートによって挙動が変わることもあるため、定期的な精度確認や改善対応を行う運用体制を整えておくことが、長期的な活用には欠かせません。
AIエージェントを単なる「流行りのツール」で終わらせず、組織に深く定着させて成果を出すためには、技術以外の要素も重要になります。現場の協力、段階的なアプローチ、そして人とAIの共生という視点を持って推進することが成功の鍵です。
本章では、プロジェクトを円滑に進め、着実な成果を積み上げていくために、担当者が特に意識すべきポイントについてまとめていきます。
「AIエージェントを使って何かできないか」という技術起点の発想ではなく、「現場のどの作業が最も苦痛で、時間がかかっているか」という課題起点で設計することが重要です。
導入前に現場担当者へのヒアリングを徹底し、ボトルネックとなっている工程を特定します。
現場が「このツールのおかげで自分の仕事が楽になった」と実感できるものであれば、その後の社内展開もスムーズに進めやすくなります。
AIが得意なのは「膨大なデータの処理」「パターンに基づいた案の作成」「24時間の監視」であり、人間が得意なのは「例外的なケースの判断」「感情的な配慮が必要なコミュニケーション」「最終的な責任の所在」です。
この境界線をあらかじめ定義し、AIを「実務を支援するアシスタント」としてどう活用するかという視点でプロセスを組むことが、現場の混乱を防ぎ、かつ最大のパフォーマンスを引き出すことにつながります。
また、AIエージェントを活用する際は、AIだけで業務を完結させようとするのではなく、RPAや人の役割も含めて業務全体を設計することが重要です。
| 役割 | 得意なこと |
| AIエージェント | 情報整理、文章生成、判断支援、次のアクション候補の提示 |
| RPA | システム入力、転記、定型操作、繰り返し作業の実行 |
| 人 | 最終判断、例外対応、品質確認、改善方針の決定 |
AIエージェントは、情報を読み取り、要約し、判断材料や文章案を作ることが得意です。一方で、決められた手順でシステムに入力する、定型的な操作を繰り返すといった作業は、RPAが得意とする領域です。
そして、人はAIやRPAの結果を確認し、例外対応や改善判断を行います。このように、AI・RPA・人の役割を整理することで、実務に即した業務効率化を進めやすくなります。
AIとRPAの違いや、業務に応じた使い分けを整理したい方は、以下の記事も参考にしてください。
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RPAとAIの違い・使い分けを解説
ツールの導入と同時に、それを使う従業員のスキルアップや意識改革も並行して行います。
AIエージェントの特性や限界、正しい使い方の研修を実施し、現場がAIを「自分の仕事を奪う敵」ではなく「自分の能力を補ってくれるアシスタント」と捉えられるようにします。また、現場での活用事例を共有する場を設けたり、優れた活用法を表彰したりするなど、組織としてAIを活かす文化を地道に育てていくことが重要です。
AIエージェントの導入は、従来の業務プロセスを見直し、より効率的な体制を構築する機会となります。
近年、AIは「対話するもの」から「共に実務を動かすもの」へと進化しています。
まずは現状の課題を整理し、どこからAIの支援を受けるべきか、検討を始めてみてはいかがでしょうか。
AIエージェントの導入では、最初から大きな仕組みをつくる必要はありません。まずは、問い合わせ対応、議事録作成、書類確認、原稿作成など、身近な業務から小さく試し、効果を確認しながら広げていくことが現実的です。
また、AIエージェントを活用する際は、AIにすべてを任せるのではなく、人による確認やRPAとの役割分担を前提に設計することが重要です。
AIが情報整理や文章案作成を支援し、RPAが定型操作を担い、人が最終判断を行うことで、実務に即した活用につなげやすくなります。
AIエージェントの導入では、ツールを選ぶだけでなく、対象業務の整理、データや業務フローの確認、運用ルールづくり、現場への定着支援まで含めて考えることが大切です。
ヒューマンリソシアでは、RPAの教育・導入支援で培ってきた豊富な実績をもとに、「デジタルツール × 教育 × 活用支援」を組み合わせた伴走支援を行っています。サービス選定から導入支援・個別開発、導入後の運用サポートまで、お客様のご状況に合わせて、現場で活用が定着する体制づくりを支援します。
生成AIやAIエージェントの活用についても、導入前の業務整理から、活用テーマの検討、研修・定着支援まで一貫してサポートします。
AIエージェントの活用や、AI・RPAを組み合わせた業務効率化の進め方にお悩みの方は、ぜひ以下のページをご覧ください。
【よくあるご質問】
Q. AIエージェントの導入費用はどのくらいですか？
A：AIエージェントの導入にかかるコストは、利用するプラットフォームや開発の難易度によって千差万別です。
一般的なSaaS型サービスを一部業務に適用する場合は、比較的低コストでスモールスタートできるケースがあります。
一方で、基幹システムと深く連携させ、独自の複雑なロジックを組み込むオーダーメイド型の場合は、要件定義や開発範囲によって費用が大きくなることもあります。
まずは解決したい課題を明確にし、ベンダーに見積もりを依頼することをお勧めします。
Q. ChatGPTとの違いは何ですか？
A：ChatGPTは主に「対話」や「情報の整理・生成」を得意とする汎用的なAIです。ユーザーが質問をし、AIが答えるという一往復のやり取りが基本となります。
一方、AIエージェントは、ChatGPTのような生成AIを活用しながら、設定された目的に沿ってタスクを分解し、必要に応じて外部ツールやシステムと連携して業務を支援する点が主な違いです。
ChatGPTは「相談相手」、AIエージェントは「目的に沿って業務の一部を進める実行支援役」と捉えるとわかりやすいでしょう。
Q. 導入に際して開発知識は必要ですか？
A：必ずしも高度なプログラミング知識が必要なわけではありません。
近年は、ノーコード・ローコードでAIエージェントやAIアプリを構築できるツールも増えており、非エンジニアの業務担当者がドラッグ＆ドロップで業務フローを設定して導入するケースも増えています。
ただし、社内の基幹システムや高度なセキュリティ要件が絡む場合には、IT部門や外部の専門ベンダーと連携して進めるのが安全です。
本コラム内容について
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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。
※ChatGPTは、OpenAIの商標または登録商標です。
※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。
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