AIエージェントとは、利用者やシステムの代わりにタスクを行い、目標達成を支援する自律型ソフトウェアです。従来の生成AIが「質問に答える」「文章を作る」といった単発の支援にとどまることが多かったのに対し、AIエージェントは「何を、どの順番で、どのツールを使って進めるか」を自ら判断しながら、一連の作業フローをまとめて引き受ける点が特長です。

裏側では生成AIが自然文の指示や業務文書などを理解し、必要な情報の取得やシステム操作を行います。データ入力や資料作成、IT運用といった幅広い領域で、社員の業務の一部を肩代わりする“AIベースの業務アシスタント”として位置づけられます。

従来の生成AIは、プロンプトに応じてテキストや画像を生成する「応答エンジン」であり、ユーザーが毎回指示を与えることが前提でした。この応答エンジンの代表例としては、チャットボットが挙げられます。
一方、RPA（Robotic Process Automation）は、決められた手順を高速かつ正確に繰り返すことに優れますが、フローの変更や例外処理には弱く、シナリオの作り直しが負担になりやすい側面があります。

これに対してAIエージェントは、生成AIの柔軟な理解力と、RPAのような実行能力を組み合わせつつ、ゴールから逆算してタスクを組み立てる点が異なります。それぞれの違いを整理すると、以下のようになります。

このように、AIエージェントはチャットボットだけ、もしくはRPAだけでは実現しづらかった「判断と実行がセットになった業務プロセス」をまとめて自動化しやすくできるテクノロジーです。

AIエージェントの活用形態は多岐にわたりますが、導入検討の際は「どのような業務を任せるか（業務領域）」と「どのような構成で動かすか（実装方法）」の2つの軸で整理することが有効です。自社の課題やセキュリティ要件に合わせて適切なタイプを選択できるよう、それぞれの特長を解説します。

業務領域の観点から見ると、AIエージェントは「社員の仕事を広く支援するタイプ」と「特定の業務を深く支援するタイプ」に大別できます。前者は、情報収集や資料作成、メール文面の下書き作成、スケジュール調整など、日々の雑多なタスクをまとめてサポートするもので、いわばデジタル秘書に近い役割です。

後者は、問い合わせ対応、受発注業務、保守対応、営業提案など、特定プロセスに特化して設計されたAIエージェントであり、その業務の文脈やルールを踏まえたうえで高い生産性を発揮します。自社がまず強化したいのが「個人の仕事全体」なのか「特定プロセス」なのかを整理することで、どのタイプから導入すべきかが見えてきます。

実装方法の観点では、単一のAIエージェントが完結して動く「シングルエージェント構成」と、役割を分担した複数のAIエージェントが連携する「マルチエージェント構成」に大きく分けられます。

あわせて、AIエージェントをクラウド上で動かすか、社内ネットワークだけに閉じた環境で動かすかも、重要な設計ポイントです。
たとえば、顧客情報や設計図といった機密度の高いデータを扱う業務では、社外からアクセスできない閉域環境を選択することで、セキュリティ面の安心感を高められます。

一方で、全国の拠点や在宅環境から幅広く利用することを想定した業務では、クラウド環境のほうがアクセス性に優れ、インフラ運用の負荷も抑えやすい傾向があります。
このように、扱うデータの機密性と、ユーザーがどこから・どの程度の頻度で利用するのかといった利用形態を踏まえ、自社に適した実行環境を選択することが重要です。

AIエージェントを導入するメリットは、「定型業務の自動化によるコスト削減」「対応品質の向上・法令遵守」「DX（Digital Transformation）」の3つの軸で整理できます。

データ入力のような日常的に発生する定型業務をAIエージェントに任せることで、業務負荷を大幅に軽減できます。社内外の問い合わせ一次対応では、AIエージェントがナレッジやマニュアルを参照しながら回答案を提示し、難易度の高い案件のみ人が対応する運用とすることで、人が応答する件数の削減や対応リードタイムの短縮が期待できます。
また、議事録や報告書などの資料作成でも、ドラフト生成や体裁調整、抜け漏れチェックをAIエージェントが担うことで、作業工数を削減できます。結果として、担当者は本来時間を割くべき企画・判断・顧客対応に集中できるようになり、人員リソースの有効活用につながります。

AIエージェントにあらかじめ業務ルールやチェック観点を組み込むことで、担当者ごとの対応のばらつきやヒューマンエラーを抑制しやすくなります。問い合わせ対応や資料作成であれば、判断基準や記載内容が標準化されるため、品質の均一化が図れます。
さらに、ナレッジやマニュアルに基づく対応を徹底できることから、コンプライアンス違反や手続き漏れのリスク低減にも寄与します。属人化を防ぎ、組織として一定水準の対応品質を維持できる点が大きなメリットです。

AIエージェントを「データ入力」「問い合わせ対応」「資料作成」といったユースケース単位で展開し、複数部門で同様のAIエージェントを活用することで、一部の業務や部門だけで試すPoC（Proof of Concept）にとどまらず、全社での活用へと広げていくことができます。その結果、“AI前提の働き方”による業務改革を組織全体に浸透させていくことができます。

AIエージェントの導入にはいくつかのハードルも存在します。代表的なのは、効果とコストの見通しが立てづらい点、セキュリティやガバナンスに対する不安、ユースケース設計、現場へ定着させるための体制づくりです。

大きな期待感から先行して開発を進めても、ユースケースの選定やKPI設計が曖昧なままでは、途中で投資対効果が見えなくなり、プロジェクトが頓挫するリスクがあります。また、現場側の準備や教育が追いつかないまま導入すると、「便利そうだが使い方がわからない」という状態になり、定着しないまま終わってしまう恐れもあります。

セキュリティとガバナンスの観点では、AIエージェントにどのシステム・どのデータにアクセスさせるか、どこまで権限を与えるかという設計が重要です。誤った設定のまま運用を開始すると、意図しないシステムへのアクセスや、不適切な情報の参照・更新が発生するリスクがあります。

また、AIエージェントの行動履歴が十分に記録されていなければ、問題発生時に原因を追跡することが難しくなります。さらに、入力データや参照する文書の品質が低ければ、そのまま誤った判断や応答につながってしまいます。したがって、権限の分離、詳細なログ取得、データ整備といった取り組みを前提に、AIエージェントの設計と運用ルールを決めていくことが欠かせません。

ビジネス面での課題としては、「どの業務にAIエージェントを適用するか」というユースケース設計と、現場へ定着させるための体制づくりが挙げられます。効果の小さい領域から着手すると投資対効果が見えにくく、逆に効果が大きい難度の高い業務から始めると失敗しやすいです。

業務理解とAIテクノロジーの両方に通じた人材を中心に、対象業務のボリューム、ルールの明確さ、関係者の数といった観点から優先順位をつけていく必要があります。また、導入後も業務ルールやAIエージェントの挙動を継続的に見直す役割が求められ、IT部門と業務部門が協働する運営体制を前提に計画を立てることが重要です。

実務での活用を前提に設計されたAIエージェントの活用例を紹介します。

社内に蓄積された文書やナレッジを検索・参照しながら回答を生成するAIエージェント。マニュアルや規程、過去資料などの社内データをもとに回答を行うため、生成AI特有の推測や誤回答を抑え、根拠に基づいた情報提供を実現します。社内問い合わせ対応や情報検索業務の効率化に適しており、「どこに書いてあるかわからない」「担当者に聞かないとわからない」といった情報探索の負担を大きく軽減します。

調査や検討といった時間のかかる業務を支援するAIエージェント。複数の情報源を横断的に検索し、要点をまとめたアウトプットを提示することで、担当者の情報収集・整理作業を効率化します。市場動向の把握や制度・技術の調査、企画立案の事前検討などに活用でき、担当者は「情報を集める作業」から「内容を判断し、次のアクションを考える作業」に集中できます。

データ入力や集計、加工といったデータ処理業務を支援するAIエージェント。業務データや表形式のデータを処理しながら、入力補助や形式の統一、チェック作業などを行い、手作業による入力ミスや確認作業の負担を軽減します。また、指示に従って集計結果やグラフを作成し、データ処理業務の正確性と効率性の両立を実現します。

AIエージェントの導入検討時によく挙がる質問と、その回答をまとめました。

Q. AIエージェントに業務をどこまで任せてよいのでしょうか？

A. 最初からすべての業務を任せるのではなく、リスクの低い領域から段階的に適用範囲を広げることが重要です。まずは「ドラフト作成まで」「検索と要約まで」といった補助的な役割から始め、徐々に「承認プロセスへの連携」など自律的な範囲を広げていくのが現実的です。

Q. セキュリティやコンプライアンス面のリスクはありませんか？

A. リスクを回避するためには、AIエージェントがアクセスできるデータやシステムの権限を最小限に絞る設計（権限分離）が不可欠です。あわせて、AIエージェントが「いつ、何をして、どう判断したか」をログとして記録・監査できるガバナンス体制を構築することで、セキュリティを担保することが重要です。

Q. AIエージェントの導入によって、人の仕事はどう変わりますか？

A. 「人が行っていた仕事がすべてなくなる」わけではありません。定型作業やデータ収集などの準備作業をAIエージェントに任せることで、社員は最終的な判断、企画立案、対人コミュニケーションといった付加価値の高い業務に従事できるようになります。「置き換え」ではなく「役割分担」という発想で業務プロセスを再設計することが求められます。

AIエージェントによる業務自動化を本格的に進めたいと考えても、すべてを自社で設計・開発し、長期的に保守していくのは現実的な選択肢とは言いがたいでしょう。そこで有力な解決策となるのが、オールインワン生成AI・AIエージェントプラットフォーム「Alli LLM App Market」です。
同製品では、AIエージェントを１から自社開発しなくても、質問の聞き返しなど、インタラクティブな対話を通じて社内から欲しい情報を引き出したり、表形式のデータを分析してインサイトを提示したりするAIエージェントを提供しています。

さらに、既存システムやデータとの安全な連携に加え、権限管理やログ取得といったガバナンス面まで含めた設計を日立ソリューションズが支援します。自社だけでAIエージェント基盤を構築するのは難しい」という企業のジレンマの解消をお手伝いします。

PoC止まりから脱却し、全社レベルの業務自動化を見据えたAIエージェント活用を検討するのであれば、まずは同製品への相談を起点に、自社に合ったロードマップを描くことが近道です。

• ※本記事は、2026年2月時点の情報をもとに作成しています。
• ※Alli、Alli LLM App Market、Allganizeは、Allganize Japan株式会社の商標または登録商標です。
• ※記載されている会社名および製品名は、各社の商号、商標または登録商標です。
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