こんにちは、サイボウズの吉原です。
AIに関する記事や書籍を眺めていると「AIエージェント」という言葉を見ない日はほとんどなくなりました。「AIエージェント元年」「AIが自律的に業務を遂行する時代へ」といった謳い文句もよく目にします。
ただ、こうした説明を読んで、こう思う方も多いのではないでしょうか。
「AIが"自律的に動く"って、具体的にどういうことだろう」
「今使っているChatGPTやGemini、Claudeと何が違うんだろう」
「すごそうだけど、自分の仕事で何が変わるのかがわからない」
結論から言うと、AIエージェントは「目的を渡すと、そこに到達するまでの手順をAIが自分で決めて、道具を使いながら実行まで進めてくれるしくみ」です。......と、結論だけ説明しても、やはりいまいちイメージしづらいものかと思います。
というわけで、今回はビジネス職向けAI用語解説シリーズ第5回として、「AIエージェント」について深掘り・解説していきます。
※本記事は、技術的な正確性よりも「大まかな理解の補助」を優先してまとめています
この記事でわかること
- AIエージェントの意味と、生成AIとの違い
- 業務でのAIエージェントの具体例（議事録・問い合わせ対応・定例レポート）
- AIエージェントを支える3つの特長（「自律的」の意味）
- ChatGPTやGemini、Claude、Copilotは、AIエージェントなのか
- AIエージェントに任せられる仕事の粒度と、コンテキストの重要性
- AIエージェントに社内の仕事を任せるために必要な下準備
AIエージェントとは
「エージェント（agent）」は、日本語で「代理人」。依頼者の代わりに、必要な手配や交渉などを進めてくれる存在です。
AIエージェントも同じ発想です。「これをやってほしい」と依頼を伝えると、その達成に必要な作業をAIが自分で洗い出し、必要な道具を使いながら、完了まで進めてくれる。これがAIエージェントです。
AIエージェントと生成AIの違い
AIエージェントに関してよく聞く質問の1つが、こちら。
生成AI（従来のAIとのチャット）とAIエージェントは何が違うのか？
一部の解説記事では、「生成AIは受け身、AIエージェントは能動的」と別物のように説明されることがあります。
しかし、この2つは対立する別物ではなく、包含関係で理解するほうが混乱が少ないと私は思います。AIエージェントが手順を考えたり、判断したりする際の頭脳となる部分は、実際は生成AIそのものだからです。
生成AIはAIエージェントの別物ではなく、AIエージェントを司る頭脳
言い方を変えると、生成AIに「外の道具を使う手段」と「連続でタスクを実行してよい権限やしくみ」を足したものがAIエージェントという整理が、いちばん実態に合うかと思います。「脳だけだったAIに手足が与えられて、自分で作業をできるようになったのがAIエージェント」と理解するのもいいかもしれません。
AIエージェントで何ができるのか（具体例）
概念的な説明だけだと、イメージが湧きにくいと思います。ビジネス職にとってもう少し身近な業務で、どう変わるのかを複数並べてみます。
議事録
従来のAIにお願いする場合
文字起こしをコピー＆ペーストしつつ「議事録を作成して」
→ AIが返してきた議事録をメールなどに転記する
→ 「タスクを抽出して」
→ AIが抽出したタスクを人がどこかに入力・転記する
AIエージェントにお願いする場合
「さっきの会議の議事録を作成して、タスクを登録しておいて」
→ AIエージェントがウェブ会議ツールから文字起こしを取得、議事録を作成、タスクを抽出、タスク管理アプリに登録
→ 結果を確認するだけ
問い合わせ対応
従来のAIにお願いする場合
お客様からのメールの内容を渡しつつ「返信文を書いて」
→ AIが返信文の案を出す
→ いまいちだったら、過去の参考例文などを渡す
→ AIが返信文の案を再度出す
→ メールの送信画面に転記して返信する
AIエージェントにお願いする場合
「返信文を書いて」
→ AIエージェントがメールの内容を確認、過去の似たメールを検索、参考にしながら返信の下書きを作成
→ 確認して問題なければ送信ボタンを押すだけ
定例レポート
従来のAIにお願いする場合
必要なデータをかき集めた上で「データを分析して」
→ AIが分析する
→ 「あ、レポートの趣旨を考えると、このデータも分析に含めたかった。再度分析して」
→ AIが再度分析する
→ 分析結果をもとにスライド資料としてまとめる
AIエージェントにお願いする場合
「こういう目的で、こういうレポートスライドが欲しいです。データをまとめて」
→ AIエージェントが目的から逆算して、必要なデータを検討。それぞれのデータをシステム内から取得して分析。スライドも作成
→ 内容を確認するだけ
並べてみると、AIエージェントの場合に共通するのは、AI自身が目的・ゴールからやることリストを逆算して、やることリストを連続で実行できるようになったこと。そして、人が「AIの手足」をやらなくてよくなったこととわかります。
従来は、せっかくAIがいても、「手順を分解して都度指示する」「必要な情報をかき集めて渡す」「回答結果を用いて、外部でしかるべきデータやファイルとして作成・登録する」といったことは、結局人の役目でした。AIは与えられた目の前のことを考えて答えるだけで、そもそも依頼をどう分割して与えるべきかを考えたり、実際に動いたりする部分は人が担っていたわけですね。
AIエージェントなら、自分でゴールから逆算して分解したやることリストを連続で実行していく権限も、外部のツールを操作する自分の手足も持っています。これにより、人は目的やゴールだけ渡して、あとは結果を確認する役に徹することができる。これが、具体例に共通している変化です。
AIエージェントを支える3つの特長
具体例を先に見たことで、イメージしやすくなってきましたでしょうか。ここからは、改めてもう少し俯瞰して、AIエージェントとは何かを見ていきます。
AIエージェントの特長の説明には、「自律的」という言葉がよく用いられます。これがわかりづらいのは、抽象的な表現だからでしょう。
そこで、この「自律的」が指す特長をもう少し分解しながら見ていきます。これにより「AIエージェントとはつまり何なのか」「なぜ前述したような作業を遂行できるのか」が腹落ちしやすくなるかと思います。
AIエージェントが、ゴールを達成するまで自律的に動くことができるその理由とは
1. AIエージェントは手順を自分で分解できる
目的を渡されたAIエージェントは、「これをやるには、まず何をして、次に何をすればいいか」を自分で組み立てることができます。つまり、ユーザーから与えられた抽象的なゴールを達成するため、具体的なタスクを検討・分解できるようになったのです。
たとえば、先ほどの議事録の例で「さっきの会議の議事録を作成して、タスクをタスク管理アプリに登録しておいて」と頼んだ場合。AIエージェントは、こんな手順を自分で組み立てて動くことになります。
- 「さっきの会議」とはどれのことかを考えながら、該当する会議の文字起こしをウェブ会議ツールで検索・取得する
- 文字起こしを読み、論点と決定事項を整理する
- 議事録の形にまとめる
- 議事録を読んで「誰が・いつまでに・何をするか」を抽出する
- タスク管理アプリの項目に合わせて、入力すべき事項を整理する
- タスクとして登録する
- 登録できたかを確認して、報告する
人が渡したのは、短い1文です。「議事録」と「タスク登録」というゴールだけを提示したに過ぎません。手順を7つに分けて、丁寧に頼んだわけではありません。ここが「自律的」と言われる部分の中身の1つです。
※もちろん、実際にどこまで自律的に手順を分解できるかには限りがあります。後述しますが、コンテキストをどれだけ揃えられているかにもよります
2. AIエージェントは外部のツールを自分で使える
AIエージェントは、ファイルを読む、社内システムを検索する、データを登録するといった外部のツールを用いた仕事ができます。従来は、AIの脳みそ（＋回答をするための口）の範囲でしか作業できませんでしたが、ここに手足が増えたイメージです。
先ほど「人がAIの手足をやらなくてよくなる」と書きましたが、それはこの特長があるからこそ成り立つ話です。
そして、この「AIと外部ツールをつなぐための共通規格」として広まっているのがMCP（Model Context Protocol）です。MCP（特にkintoneのMCPサーバー）については別の記事で解説しました。よろしければ併せてご覧ください。
kintone MCPサーバーで、AI（Claude）とkintoneを連携しよう
https://kintone-sol.cybozu.co.jp/integrate/pickup/m008637.html
こうした規格の整備もあって、外部のツールも使って作業の代行までできるAI ＝ AIエージェントが生まれてきたわけですね。
3. AIエージェントは結果を見ながら、続きの作業を判断できる
AIエージェントは、上記のようにタスクを分解 → 外部のツールも活用して、示されたゴールを目指していきます。そして、その途中経過を見て、「うまくいったから次へ進む」「情報が足りないから別の場所も探す」などと判断しながら進むことができます。
1回考えて・答えて終わりではなく、ゴールに達するまで動き続ける。これもAIエージェントらしい特長の1つです。
私が使っているAIは「AIエージェント」なの？
ここまで読んで、「じゃあ、自分がいま使っているChatGPTやGemini、Claude、Copilotはエージェントなのだろうか？」と思われた方もいるかもしれません。
「エージェントとして振る舞うための十分な機能が備わっている」という意味で、それら4サービスはすでにエージェントと呼んでもよいでしょう。必要に応じてウェブを検索したり、外部のサービスにつないだり、複数の手順をまとめて進めたりする機能を備えています。
参考：ChatGPT・Gemini・Copilot・Claude、どれを使う？ 「仕事用AI」の比較・選び方の基本
そのほかにも、分野ごとのAIエージェントなどが続々生まれつつあります。Claude Codeをはじめとした、エンジニアがプログラミングコードをAIに書かせる「コーディングエージェント」が代表的です。世はまさにAIエージェント時代なわけですね。
ビジネス職にとって何が変わるのか：「依頼する仕事の粒度」と「コンテキストの重要性」が変わる
では、AIエージェント時代、どういうことを意識していくべきなのか。いろいろなツールの使い方をマスターしていくべきなのでしょうか。
私は、ツールの使い方よりもっと大事なことが2つあると考えます。
AI（エージェント）に任せる仕事の粒度を意識してみよう
ここまで述べた通り、AIエージェントはこれまでより大きな粒度の仕事をこなしやすいように進化してきています。そのため、使う側は「どんな仕事を、どんな粒度で任せるとうまくいくか／いかないか」を、試行錯誤もしながら理解していくといいかと思います。
そして、うまくいかないときは、なぜうまくいかないのかを分析してみてください。この試行錯誤が、どんなAI（エージェント）を使うときにも役にたつと思います。
AIエージェントのために「コンテキスト」を意識しよう
先ほどの「うまくいかないときの理由の分析」とも関連しますが、AIエージェント時代はぜひ「コンテキスト」を今いちど重視してください。
シリーズ第2回で「AIへの指示がうまくいかない最大の原因は情報（コンテキスト）不足」と書きましたが、AIエージェント時代になるとこれがさらに影響してくるのです。
「プロンプト」「コンテキスト」とは？ AIと向き合う基本のコツを解説【ビジネス職向け AI用語解説シリーズ②】
https://kintone-sol.cybozu.co.jp/integrate/pickup/m008686.html
AIエージェントには、1回でざっくりと頼める仕事の範囲が広がりますが、AIに渡す仕事がざっくりとするほど、渡すべきコンテキストは通常増えます。人間でも大きく複雑な仕事になるほど、社内や業界内の情報（コンテキスト）を広くインプットできているベテランの方が、一般的にはスムーズに進めやすいですよね。このイメージです。
AIエージェントについては、下記のように語られるシーンが時折あります。
「AIエージェントがいれば、指示が雑でも勝手にいい感じにやってくれる」
それは半分は正しいかもしれませんが、もう半分は語弊があるのではないかと感じます。
AIに任せられる範囲が広がるほど、「必要十分なコンテキストを最初にどれだけ適切にAIに渡せるか」または「AIエージェントが必要に応じて自律的に情報を取得できる状況がどこまで整っているか」が鍵になってくる。
リアルなところは、そんな感じかと思います。
AIエージェントに社内の仕事を任せやすくするために
最後に「AIエージェントを組織として活かすには何が必要か」を考えます。
ここまで見てきた通り、AIエージェントの特長は「外のツールを使いながら、ゴールまで自律的に進めてくれる」ところにあります。逆に言えば、AIエージェントが随時さわれるツールや、取り扱いしやすいデータ（コンテキスト）を用意できていなければ、AIエージェントにできることは非常に狭まってしまうとも言えます。
このとき、じわじわと効いてくるのが、社内の情報がどういう状態で管理できているかです。
- 業務のデータが、担当者それぞれのExcelファイルや個人フォルダに散らばっている
- どこに何があるか、人に聞かないと（人を介さないと）わからない
こんな状態だと、AIエージェントがいてもうまく任せられる仕事があまりありません。逆に、業務に関連するデータが1か所にまとまっていたら、AIエージェントに任せやすい仕事はぐっと増えます。
そうしたデータの置き場所として、kintoneは最適です。理由は3つあります。
- 業務のデータをアプリの形でチームで共有でき、人に聞かずとも（人を介さずとも）必要な情報にアクセスできる
- kintone MCPサーバーを使えば、外部のAIエージェントからkintoneのデータを読み書きできる
- アクセス権の設定が前提の作りになっているため、AIも含めて「誰に・どこまで」を制御した上で情報を最大限まで共有しやすい
「AIに仕事を任せられる状態のデータを、チームで持てているか」という観点は、AIエージェントの話が盛り上がるほど重要になっていくと思います。
まとめ：AIエージェントと付き合うためのポイント
- AIエージェントとは、目的を渡すと手順を自分で決めて、道具を使いながら実行まで進めてくれる仕組み
- AIエージェントは生成AIと対立する概念ではなく、生成AIに「ツールを使う手段」と「続けて実行してよい権限やしくみ」を足したもの
- 従来のAIチャットとの違いの1つは、AI自身が目的からやることリストを逆算して連続で実行できること。そして、人が「AIの手足」をやらなくてよくなる
- ChatGPTやGemini、Claude、Copilotといった主要なAIサービスは、すでにエージェントとして振る舞える機能を備えている
- 意識したいのは「任せる仕事の粒度」と「コンテキスト」の2つ
- 任せる範囲が広がるほど、渡すべきコンテキストの重要性は増す
- 社内のデータと権限をAIにとっても使いやすいように整えられれば、AIエージェント時代にも適応しやすい
次回以降のシリーズでも、業務でのAI活用に関わるキーワードを解説していきます。
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著者：吉原 寿樹（サイボウズ株式会社 kintoneプロモーション担当）
2017年の新卒入社からマーケターとして広告・セミナー・コンテンツ制作などを担当し、現在は部内のAI活用推進にも携わる。AIツールを日常業務に組み込む実践者として、非IT人材向けのAI活用ノウハウを発信中。
