AIエージェントとは？仕組み・種類・生成AIとの違い・活用例を解説

AIエージェントの役割は、質問に答えることだけではありません。問題を筋道立てて考え、業務システムと連携して処理を行い、それまでの経緯を保ちながら、複数の手順からなるタスクを人の手をほとんど借りずに完了させます。

AIの進歩により、決められたルールに従うだけだったシステムは、自然言語を理解し、推論し、自律的に行動するシステムへと変わりつつあります。AIエージェントは、次に何をすべきかを判断し、情報を集め、処理を実行し、目的の結果が得られるまで作業を続けます。

顧客や従業員は、より速く、一人ひとりに合った、ばらつきの少ないサービスを受けられるようになります。サービスを提供する担当者にとっては、繰り返しの作業や作業の切り替えが減り、人の判断が必要な複雑な仕事に充てる時間が増えます。

この記事では、AIエージェントの仕組みを整理し、チャットボットや生成AIとの違い、種類、業務での活用例、メリット、今後の動向を解説します。

目次

• AIエージェントの仕組み
• AIエージェントとチャットボットの違い
• AIエージェントと生成AIの違い
• AIエージェントの種類
• AIエージェントの主な活用例
• AIエージェントのメリット
• AIエージェントの最新動向と今後
• よくある質問
• 人の温かみを保ちながらサポートの規模を広げる

AIエージェントの仕組み

AIエージェントは、目標を見極めて手順に分け、ツールやシステムを使って実行し、結果を確かめ、必要に応じて計画を見直す、というサイクルを繰り返して動きます。結果が目標に合うまで、このサイクルは終わりません。

AIエージェントの動き方は、次の4つの段階に分けられます。

1. 知覚する AIエージェントはまず、テキスト、音声、画像、文書などの入力を受け取り、API、データベース、業務アプリケーションからも必要な情報を集めます。テキストだけでなく、音声や画像など種類の異なる入力をあわせて処理できることを、マルチモーダルと呼びます。AIエージェントは、十分な情報が集まるまで判断を下さないよう設計されています。
2. 推論して計画する 多くの場合、大規模言語モデル（LLM）を推論の中心に使い、集めた情報を分析して目標を特定し、関連する情報を取り出して、タスクを完了するための計画を立てます。ZendeskのAIエージェントなど、現在のAIエージェントは、LLMによる推論に、業務の手順やルール、ガバナンスの仕組みを組み合わせて、信頼性を高めています。
3. 実行する 連携したツール、API、ワークフロー、業務システムを操作して、計画を実行します。チャットボットが回答の文章を返すだけなのに対し、AIエージェントは実際に処理を行えるため、AIエージェントとチャットボットの違いは、この実行の段階に最もよく表れます。
4. 学習して改善する AIエージェントは、完了したタスクの結果を確かめてから、一連の処理を終えます。結果が目標に合っていればタスクを終え、合っていなければ計画を更新してやり直します。それでも解決できない場合や、任された権限を超える依頼は、それまでの経緯を添えて人の担当者に引き継ぎます。文脈と結果は蓄積され、次の対応の改善に生かされます。企業向けのAIエージェントでは、人による監督、安全のためのルール、運用からのフィードバック、継続的な改善を組み合わせた学習の方法（管理された学習やハイブリッド型の学習）を使うのが一般的です。これにより、学習の精度とAIエージェントの長期的な効率が高まります。

現在のAIエージェントでこのサイクルを支えているのは、次の手順を決める計画の機能、前回までのやり取りの内容を引き継ぐ記憶（メモリー）、複数の業務システムにまたがって処理を行うためのツールやAPIとの連携、結果とフィードバックから次の対応を改善する学習の仕組みです。企業で使う場合は、ガバナンスの仕組みと人による監督によって自律的な推論の信頼性を保ち、AIエージェントが業務の方針から外れずに想定どおり動くようにします。

AIエージェントとチャットボットの違い

チャットボットは答え、AIエージェントは動く。これがAIエージェントとチャットボットのいちばんの違いです。たとえば顧客が「注文した商品が届かないので、代わりの品を送ってほしい」と入力した場合、多くのチャットボットができるのは、代わりの品の発送に関する規定のページを案内するところまでです。AIエージェントは、注文と配送状況を調べて未着を確かめ、規定に沿って代わりの品の発送を手配し、顧客管理システム（CRM）の記録を更新して、顧客に確認の連絡を送るまでを進められます。顧客が入力した文章を起点に、ここまでを人間の担当者が関わらずに完了できます。

要点は、AIエージェントが文脈を理解し、計画を立て、複数の手順からなる複雑なタスクを実行できることです。一般的なチャットボットは、シナリオどおりの応答や一問一答が中心で、業務システムを操作して処理まで行うことはありません。

AIエージェントと生成AIの違い

AIエージェントと生成AIは、LLMなどの技術を共有することが多いものの、担う役割が違います。生成AIは、指示（プロンプト）に応じて文章や画像、要約などのコンテンツを作るAIです。AIエージェントは、目標の達成に必要な手順を自ら計画し、システムを操作しながらタスクを最後まで進めます。現在のAIエージェントの多くは、生成AIを判断の中心に組み込んでいます。

カスタマーサービスでは、2つを組み合わせて使う場面がよくあります。担当者向けに返信の下書きや会話の要約を作るのは生成AIの得意分野で、顧客の情報を確かめ、記録を更新し、手続きを完了させるのはAIエージェントの役割です。

AIエージェントの種類

AIエージェントは、判断の仕方（行動の特性）と、実際の業務での使われ方の2つの観点で分類できます。ここでは、さまざまな種類のAIエージェントを、この2つの観点のどちらかに分けて整理しました。自社に合う種類は、日常のタスクの複雑さ、求める自律性の度合い、関わるシステム、業務上の要件によって変わります。

判断の仕方による種類

判断の仕方による種類は、AIの研究やシステムの設計で使われてきた、AIエージェントの基本的なモデルです。それぞれの分類は、エージェントがどのように推論し、計画を立て、環境に反応するかを表しています。

業務での使われ方による種類

企業は、日々の業務の中でさまざまな形でAIエージェントを導入しています。次の種類は、実際の導入で重なり合うことが多いため、固定の技術的な分類ではなく、実用上の使い方として捉えるのが適しています。

AIエージェントの主な活用例

さまざまな業界で、複雑なワークフローの自動化、意思決定の改善、手作業の削減のためにAIエージェントの導入が進んでいます。AIエージェントは、依頼に応じて決まった処理を起動するだけでなく、タスクを筋道立てて進めて業務システムを操作できるため、全社規模の利用にも広げやすいのが特徴です。企業が実際の業務の課題を解決するためにAIエージェントをどう使っているか、次の表に例を示します。

Zendeskを導入している企業は、AIエージェントを使って大量の問い合わせを解決し、応答を速め、サービスの品質を落とさずにワークフローの自動化を広げています。いくつか例を紹介します。

• ノルウェーの携帯通信事業者Phoneroは、ヘルプセンターのチャットとメールにZendeskのAIエージェントを導入しました。AIエージェントが扱うチャットは年間約1万7,000件から約5万件へと194%増え、同社はチャットの59%、メールの30%を自動化しています。

• イタリアのソフトウェア企業TeamSystemのスペイン事業では、請求書発行システムの認証を求める新しい規制ができ、対応を急ぐ企業から新規の利用者が急増しました。増えた問い合わせには、ZendeskのAIエージェントで対応しました。導入から半年で、AIエージェントが月に約10万件の質問を扱い、繰り返しの多い問い合わせの最大約80%を自動化しています。人員を増やさずに、CSATの平均約89%を保っています。

• サロンのフランチャイズを展開するHello Sugarは、店舗網の拡大を続けるなかで、よくある顧客の質問への対応にZendeskのAIエージェントを使っています。問い合わせの66%を自動化したことで、担当者にかかるコストは月に1万4,000ドル減りました。サポートの人員は、事業の伸びと同じ割合では増やしていません。

業界は違っても、手作業を減らしながら業務のスピード、品質、一貫性を高めるという狙いは共通しています。エージェンティックAI（目標に向けて自ら計画し、複数の手順を実行する自律型のAIシステム）の導入が進むにつれて、専門性の異なるエージェント同士が連携し、個々のタスクではなくワークフロー全体を自動化するようになっています。

AIエージェントのメリット

AIエージェントを導入すると、企業は複雑な業務を自動化し、意思決定を改善しながら、人員を業務量に比例して増やさずに業務の規模を広げられます。そのメリットは、技術的な能力そのものより、生産性、効率、サービス品質、業務の広げやすさといった、測定できる業務の成果に表れます。

生産性と業務効率が上がる

ZendeskのCXトレンドレポート2026年版によると、CXリーダー（顧客対応や顧客体験の施策を統括する責任者）の67%が、「AIは初回応答と完全解決までのスピードを大幅に加速させている」と回答しています。AIエージェントは、カスタマーサービス、従業員サポート、業務運営の全体で、繰り返しの作業を自動化し、ワークフローを実行して、手作業を減らします。生産性が上がってタスクを早く終えられるうえ、担当者は自分の能力を生かして、時間と労力をかけて考える必要のある仕事に集中できます。

より早く、根拠のある判断ができる

AIエージェントは、大量のデータを処理し、関連する情報を取り出して、対応をリアルタイムで提案または実行します。そのため、企業は顧客のニーズや業務上の問題に、より早く手を打てます。必要な情報にすぐたどり着けることで、データに基づく意思決定も進めやすくなります。

人員を大きく増やさずに、増える業務量に対応できる

事業の規模を広げやすいことも、AIエージェントのメリットの1つです。AIエージェントは、複数のチャネル、ワークフロー、業務システムにまたがって止まらずに稼働できるため、業務量が増えても、それに比例して人員を増やす必要はありません。

ZendeskのCXトレンドレポートによると、消費者の71%が、「AIにより、カスタマーサービスが24時間365日利用可能であることを期待するようになった」と回答しています。AIエージェントなら、24時間365日対応しながら品質を安定させ、従来の手作業を大幅に上回る業務量をこなせます。

サービス品質と、顧客体験・従業員体験が向上する

AIエージェントの導入は、サービス品質の向上にもつながります。ZendeskのCXトレンドレポートによると、CXリーダーの81%が、「チャネルを問わず、初回問い合わせで問題を解決できないブランドからは顧客が離れる」と回答しています。AIエージェントが対応すると、解決が速くなり、回答のばらつきが減ります。一人ひとりに合わせた対応や、人間の担当者とのスムーズな連携もでき、初回解決率やCSATなどの指標の改善と、従業員体験・顧客体験の向上が見込めます。

AIエージェントの最新動向と今後

AIエージェントは、単独で動く自動化ツールから、互いに連携し、ますます複雑になるワークフローを扱う知的なシステムへと急速に進化しています。ZendeskのCXトレンドレポートでは、CXリーダーの65%が、「サービス領域における次のAIの波はマルチモーダルエージェントである」と回答しています。

AIエージェントの今後を形づくる主な動向と、導入が加速するなかで企業が備えておきたいことは次のとおりです。

• 自律性の向上と、ガバナンスの強化 AIエージェントは、判断とワークフローの実行を自ら担えるようになっていきます。一方で企業は、安全で信頼できる運用のために、人による監督、承認の仕組み、ガバナンスを強めていきます。
• 複数のエージェントの連携 専門性の異なる複数のAIエージェントが連携し、部門をまたぐ複雑なワークフローを完了させる形が広がりつつあります。1つの汎用的なエージェントに頼る度合いは小さくなります。
• より自然で、文脈を踏まえたやり取り 自然言語理解（NLU）、記憶、推論の進歩によって、AIエージェントは利用者の意図をより正確に理解できるようになっています。前回までの会話の内容を引き継ぎ、一人ひとりに合った、人と話しているようなやり取りもしやすくなっています。
• ハイブリッド型のAIエージェントの構成 企業のAIでは、自律的な推論に、あらかじめ定めたワークフロー、業務ルール、人による承認を組み合わせ、柔軟性、信頼性、コンプライアンスのバランスを取る形が増えつつあります。
• AIの動作を継続的に把握する仕組みとガバナンスを重視する動き AIエージェントの自律性が高まるにつれて、企業は監視、説明可能性、監査可能性、ガバナンスへの投資を増やしています。透明性とコンプライアンスを確保し、継続的な改善につなげるためです。
• 段階的な導入と拡大 まずは範囲を絞った明確な用途からAIエージェントを使い始め、経験やガバナンス、運用の成熟度が高まるのに合わせて、より自律的で複雑なワークフローへ広げていくのがよいでしょう。

よくある質問

人の温かみを保ちながらサポートの規模を広げる

カスタマーサービスでも従業員サービスでも、AIエージェントが最も力を発揮するのは、セルフサービスや自動化、必要な情報へのすばやいアクセスによって、利用する人と対応する人の手間を減らす場面です。公平さや共感、複雑な判断の責任は、これからも人が持ちます。Zendeskは、問い合わせ、ナレッジ、自動化したワークフローを1つの基盤でまとめて運用できるよう支援しています。顧客と従業員は迅速でばらつきの少ないサポートを受けられ、サービスを担う部門は、人にしかできない対応に充てる時間を取り戻せます。Zendeskの無料トライアルをご利用ください。