AIエージェントとは、目標を与えると自分で計画を立て、ツールを使いながら一連のタスクを自律的に実行するAIシステムです。決められたルールを忠実に繰り返すRPAと異なり、その場の状況に応じて次にとるべき行動を判断します。生成AIを「頭脳」として活用し、調べる・操作する・確認するといった行動を組み合わせて目標を達成します。
AIエージェントとは
AIエージェントは、「指示されたことだけをやる」のではなく、「目的を達成するために自分で考えて動く」AIです。たとえば「この問い合わせに対応して」と伝えると、内容を理解し、必要な情報を調べ、回答案を作り、適切な手順を踏んで処理を進めます。
ここで鍵になるのが、目標から逆算して手順を組み立てる自律性です。途中で検索やデータ参照、システム操作といったツールを必要に応じて使い分け、例外や想定外に出くわしても、その場の文脈から次の一手を判断しようとします。固定の台本をなぞるのではなく、状況を見ながら動きます。
AIエージェントとRPAの違い
AIエージェントとRPAはどちらも業務を自動化しますが、得意分野が異なります。
| 軸 | RPA | AIエージェント |
|---|---|---|
| 自律性 | 低い（決めた手順のみ） | 高い（目標から手順を組む） |
| 判断 | 行わない | 状況に応じて判断する |
| 対応できる範囲 | 定型作業に限定 | 例外・想定外も試みる |
| 向く業務 | 手順が固定された定型作業 | 判断や例外を含む業務 |
RPAが「決められたレールを走る」のに対し、AIエージェントは「目的地を目指して道を選ぶ」イメージです。
なお、IPA「DX動向2025」では、日本企業の85.1%［出典］がDX人材の「量」が不足していると回答しており、判断を伴う業務まで自動化できるAIエージェントは、人手をかけられない領域を補う選択肢として注目されています。
できること・ユースケース
AIエージェントは、判断を伴う業務の自動化に活用が広がっています。
- 問い合わせ内容を読み取り、適切な返信や対応を進める
- 複数のシステムから情報を集め、報告資料をまとめる
- 手順に沿って繰り返し業務を実行し、例外は人にエスカレーションする
FlowbaseとAIエージェント
AIエージェントが文脈を踏まえて動くには、その前提となる業務手順が言語化されていることが欠かせません。多くの現場では、この手順そのものがベテランの頭の中に留まり、形になっていないのが実情です。
Flowbaseは、現場の業務を画面録画するだけで、AIがその操作から業務マニュアルを自動生成するサービスです。属人化していた手順を形式知として残し、チームで共有・標準化できる状態にします。エージェントに業務を任せる以前の「手順をきちんと残す」という土台づくりを、Flowbaseが担います。
よくある質問
- 生成AIとの違いは？
- 生成AIは文章や画像などのコンテンツを「生成」するのが中心で、基本的に問いかけに応答する受け身の存在です。一方AIエージェントは生成AIを頭脳として使いつつ、目標達成のために自分で計画し、ツールを操作して実際にタスクを完了させる点が異なります。
- 導入は何から始める？
- まず手順が明確で繰り返しの多い業務を1つ選び、その手順を整理することから始めます。範囲を絞って試し、AIの判断結果を人が確認する運用から入ると、安全に効果を確かめられます。
出典・参考
- DX動向2025（IPA（情報処理推進機構））引用: DXを推進する人材の「量」の確保について「やや不足」「大幅に不足」の割合の合計が85.1%（DX動向2025 本編 3.2節・図表3-1）