【2026年版】自律型AIエージェント完全ガイド｜生成AIとの違い・サービス10選

「AIエージェントって何？生成AIとはどう違うの？」

「具体的にどのような場面で活用できるのかわからない」

「自社やチームに導入するには、何から始めればいいのだろう」

最新のAI技術として注目される自律型AIエージェントですが、生成AIとの違いや、活用方法、自社への導入方法がわからない方もいるのではないでしょうか。

そこで本記事では、自律型AIエージェントの特徴や生成AIとの違い、活用事例を解説します。選び方やおすすめツール、導入ステップまで紹介するので、これから導入を検討する方にも役立つ内容です。

本記事を読めば、自律型AIエージェントの仕組みと生成AIとの違いが明確になり、自社で何から始めればよいかがわかります。

また、会議後に発生する議事録づくりやタスクの割り振りも、いまやAIエージェントに任せられる時代です。本記事では、会議に出るだけで議事録作成からタスク抽出、成果物の生成までを自動化する「Rimo Actions」も紹介するので、自社での使いどころをイメージしながら読み進めてください。

自律型AIエージェントとは

自律型AIエージェントとは、人間が設定した目標に向かって自ら判断し、行動するAIシステムです。人間の指示がなくても、目標達成に必要な情報収集やタスクを自動的に判断して実行する点が生成AIと異なります。近年では、高度な対話が可能なAIエージェントが登場し、ビジネスで活用されています。

市場の拡大も加速しています。調査会社MarketsandMarketsによると、エージェント型AIの市場規模は2025年から2032年にかけて年平均44.6％で成長し、2032年には932億米ドル（約15兆円）に達すると予測されました。

世界規模で需要が高まっているため、日本国内でも今後さらに活用が広がると見込まれます。

出典：MarketsandMarkets 「Agentic AI Market」

仕組み

自律型AIエージェントは、下記のように目標達成に向けた3つのステップで動きます。

1. 目標設定

2. 情報収集

3. タスク実行

まず、目標設定のフェーズでは、ユーザーから受け取った指示を詳細に分析し、具体的なタスクへと分解します。例えば「新商品のマーケティング戦略を立案する」という目標を受け取った場合「市場調査」「競合分析」「ターゲット層の特定」など、具体的な作業に分割し、実行順序を決定します。

次の情報収集フェーズでは、タスクの実行に必要な情報を自律的に集めます。インターネット上のデータを検索したり、社内システムにアクセスしたりして、必要な情報を網羅的に収集可能です。

タスク実行フェーズでは、集めた情報をもとに各タスクを順に実行します。外部からのフィードバックも取り入れながら、目標達成に向けて作業を進めます。

また、自身のログを定期的に確認し、目標達成度を評価することで、必要に応じて新しいタスクを追加するなど、柔軟な対応も可能です。

こうした一連の動作を支えているのが、複数の機能の連携です。AIエージェントは、以下の構成要素が組み合わさることで自律的に動きます。

参考：IBM「What are Components of AI Agents?」

これらの機能を連携させることで、AIエージェントは「指示を理解し、計画を立て、実際に手を動かし、結果から学ぶ」という一連の動作を自律的に行えます。

注目される理由

自律型AIエージェントが注目される理由は、任せられる業務の範囲が広く、人手不足の解決に繋がるためです。

生成AIは文章作成や画像生成などを「つくる」業務を得意とします。一方で自律型AIエージェントは、目標を与えるだけで自分で手順を考え、実際に手を動かして業務を完結させる点が大きく異なります。

例えば近年は、以下のような作業を、人が一つずつ指示しなくても進められるAIエージェントが登場しています。

• フォルダ内のファイルを読み込んで整理する

• 表計算ソフトのデータを加工してレポートにまとめる

• 調べた内容をもとに資料を作成する

そのほかにも、コールセンターでの顧客対応や営業支援、投資判断などの業務領域で人間の従業員と同等の判断力と実行力を発揮できます。

自律型AIエージェントと生成AIの4つの違い

自律型AIエージェントと生成AIは、下記のように異なる特徴や強みを持っています。

両者の違いを詳しく解説します。

1.目的

自律型AIエージェントの目的は、設定された目標の達成に向けて、環境から情報を得ながら自律的に判断し行動することです。

例えば、営業活動に活用する場合、商談の進捗状況を把握し、最適なタイミングでフォローアップを提案するといった施策を実施します。

その一方で、生成AIはテキストや画像、音声といった新しいコンテンツの作成が主な目的です。

2.動作の仕組み

自律型AIエージェントの動作は、状況を分析し、独自のアルゴリズムや機械学習モデルを活用して判断する仕組みです。在庫管理を例に挙げると、販売実績や季節変動などのデータを分析して、最適な発注量を自動的に算出します。

これに対して生成AIは、大量のデータから学んだパターンをもとに、新しいコンテンツを作り出す仕組みを持っています。

3.柔軟性

自律型AIエージェントは、周囲の状況を見ながら自分から先回りして行動を変えられます。例として、需要予測では、市場の動きが変わればその場で発注計画を見直し、必要なら次の手まで提案します。

生成AIは基本的に受け身で、ユーザーから指示があってはじめて応答する仕組みです。

4.汎用性

自律型AIエージェントは、一つの作業だけでなく、関連する複数の業務をまとめて担えます。例えば経理なら、データの集計から異常値の検出、レポート作成まで一連の流れを任せられます。

一方で、生成AIは、文章作成や画像生成など特定の作業に強みを持つ点が特徴です。

なお、AIエージェントと生成AIは対立する別物というより「AIエージェントの中に生成AIが組み込まれている」と捉えるほうが実態に近くなっています。

生成AIがエージェントの「頭脳」として指示の理解や判断を担い、その判断をもとにエージェントが実際の作業を実行する関係です。

例えば、AIエージェントの代表格「Claude Code」にはAnthropicの「Claude Opus 4.8」が、「OpenAI Codex」にはOpenAIの「GPT-5.5」が組み込まれています。高性能な生成AIを土台に、自律的にタスクを実行する仕組みです。

比較対象となる生成AIの基本的な種類やそれぞれの特徴については、以下の記事で詳しく解説しています。

関連記事：生成AIの種類・モデル一覧！テキスト・画像生成などサービス25選を紹介

自律型AIエージェントの5つの特徴

自律型AIエージェントには、従来のAIとは異なる特徴があります。次の5つの特徴について、活用シーンを交えながら詳しく解説します。

• 自主的に管理・活動できる

• 学習能力がある

• 環境を理解し状況から判断できる

• 機能を連携し出力できる

• ノーコード・ローコードで構築・利用できる

ビジネスで使いこなすためにも、自律型AIエージェントの特徴を理解しておきましょう。

1.自主的に管理・活動できる

自律型AIエージェントは、生成AIのように「指示に答えて終わり」ではなく、目標に向けて自分で手順を組み立て、実際に作業を進めます。

例えば営業で「受注確度の高い見込み客をフォローしたい」という目標を与えると、一連の流れを自分で実行します。

1. 過去の商談データを分析して対象を絞り込む

2. フォローのタイミングを判断する

3. メールの下書き作成を行う

決められたルールに従いつつ、状況に応じて次の一手を選べるため、複数の工程にまたがる業務もまとめて任せられる点が強みです。

2.学習能力がある

自律型AIエージェントは、過去のやり取りや実行結果を記憶（メモリ）として蓄積し、次回以降の判断に活かせます。

例えば、カスタマーサービスでは、これまでの対応履歴やよくある質問のパターンを踏まえて、より的確な回答を返せるようになります。

一度きりの応答で終わらず、参照できる情報が増えるほど精度が高まっていくため、使い続けるほど業務にフィットしていきます。

3.環境を理解し状況から判断できる

自律型AIエージェントは、「もしAならBをする」といった単純な条件分岐ではなく、状況と過去の情報を総合して最適な行動を判断します。

その判断を支えているのが、頭脳にあたる生成AI（LLM）です。曖昧な指示でも意図をくみ取り、業界の特性や過去の商談履歴などを踏まえて、成功確率の高い進め方を選べます。

例えば新規顧客へのアプローチでも、相手の状況に合わせて提案内容を変えるといった、人の思考に近い柔軟な対応が可能です。

4.機能を連携し出力できる

自律型AIエージェントは、メールやカレンダー、社内ファイル、各種システムといった複数のツールや機能を呼び出して操作できる点が特徴です。指示を出すだけで、ツールをまたいだ一連の作業をまとめて自動化できます。

まず、個人やチームの身近な業務でも、次のような形で機能連携が活用できます。

さらに、組織や大規模なシステムでも、複数の機能を連携させた高度な自動化が進んでいます。

このように、個人の業務から大規模システムまで、複数の機能を組み合わせて一連の業務を自動化できます。複数のAIエージェント同士が連携するマルチエージェントの仕組みも可能で、より複雑な業務にも対応できます。

こうした「複数機能の連携」は、身近な会議業務でもすでに実用化されています。例えばAI議事録サービスの「Rimo Voice」が提供する「Rimo Actions 」は、1つの会議をきっかけに複数の機能を連携させて自動でタスクを進めます。

具体的には、会議の音声を文字起こし・要約し、その内容から決定事項やタスクを抽出します。そのうえで、抽出したタスクをもとにバナーや提案資料、ドキュメントなどの成果物を生成し、GmailやSlackへの共有まで実行します。

「文字起こし→要約→タスク抽出→成果物生成→共有」という複数の機能が連携して動くため、会議に参加するだけで作業まで片付く環境を整えられます。

5.ノーコード・ローコードで構築・利用できる

最新の自律型AIエージェント構築ツールは、コードを使わずに利用できるものがあり、プログラミングの知識がなくても活用できます。

例えば、データ分析用の自律型AIエージェントを構築する場合、専用のプラットフォームで必要な機能を組み合わせて構築できます。データの収集・分析・レポート作成まで自動化するエージェントを簡単に構築できるでしょう。

これにより、IT部門以外のビジネス部門でも、業務に合わせた自律型AIエージェントの構築と活用が進んでいます。

プログラミング知識がない初心者でもノーコードでAIエージェントを作成する具体的な手順については、こちらの記事を参考にしてください。

関連記事：AIエージェントの作り方を初心者向けに解説！ノーコードで業務効率化！ 

自律型AIエージェントの6つの種類

AIエージェントは、判断方法や行動の仕組みによっていくつかの種類に分けられます。すべてを細かく理解する必要はありませんが、どのような仕組みで判断・実行しているのかを知っておくと、自社に合う活用方法を考えやすくなります。

業務別に活用用途が異なるAIエージェントの種類を解説します。

1.単純反射エージェント

単純反射エージェントとは、現在の状況を認識し、事前に設定されたルールに基づいて行動を選択するモデルです。例えば、キーワードに反応する自動応答チャットボットや、決まった時間に施錠するスマートロックなどが挙げられます。

シンプルな仕組みで素早い応答が可能ですが、想定外の状況には対応が難しく、ほかのエージェントとの連携も行いません。

2.モデルベース反射エージェント

モデルベース反射エージェントは、過去の経験と目の前の状況を組み合わせながら判断するモデルです。新しい情報を受け取ると情報が更新され、環境の変化に柔軟に対応できます。掃除ロボットが家具を避けて進む動きなどがこれに当たります。

ただし、事前に組み込まれたルールの範囲内でしか動作しない点に注意が必要です。

3.目標ベースエージェント

目標ベースエージェントは、特定の目標達成に向けて予測と推理を行い最適な行動を選択するモデルです。将来の結果を予測して意思決定を行うため、より柔軟な対応が可能です。

一例として、倉庫内の物流ロボットは、目的地までの最短ルートを予測し、障害物を回避しながら効率的な経路を選択します。

4.効用ベースエージェント

効用ベースエージェントは、単なる目標達成だけでなく、最大の効果が得られる行動を選択します。複数の選択肢から最も満足度の高い結果を導き出せるため、さまざまなパターンで目標達成したい場面で役立つでしょう。

具体的には、金融市場のトレーディングボットなどが該当し、収益性とリスクのバランスを考慮しながら、投資判断に役立ちます。

5.学習エージェント

学習エージェントは、経験から学び性能を向上させられるモデルです。時間の経過とともにパフォーマンスが向上します。対戦型ゲームのAIプレイヤーなどが当てはまり、対戦を重ねるごとに戦略を進化させ、より高度な判断を実現していきます。

6.階層型エージェント

階層型エージェントは、複数のエージェントが役割分担して動くモデルです。「司令塔」となるAIが大きな目標を細かなタスクに分解し、それぞれを得意分野の異なる担当エージェントに割り振ります。

例えば「競合調査レポートを作成する」という目標なら、司令塔が「情報収集」「分析」「文書作成」の3つに分解し、それぞれ専門のエージェントに任せます。各担当が処理した結果を司令塔が集約し、1つのレポートにまとめます。

このように複数のエージェントが協働する仕組みを「マルチエージェント」と呼びます。

一つのAIにすべてを任せるより、専門ごとに分担するほうがアウトプットの質が安定しやすく、複雑な業務にも対応可能です。

製造ラインや物流倉庫のように、多数のロボットが連携する大規模なシステムでも効率的な管理ができます。

自律型AIエージェントのメリット3選

自律型AIエージェントを活用することで、以下のようなメリットがあります。

• 単純・複雑な作業の業務効率化に繋がる

• 柔軟に対応できる

• データに基づいた合理的な意思決定ができる

以下の項で詳しく解説します。

1.単純・複雑な作業の業務効率化に繋がる

自律型AIエージェントの導入により、従来の業務フローが効率的になります。人間が一つひとつ指示を出す必要がなく、自律型AIエージェントが自律的に業務を進められるからです。

例えば請求書処理では、自律型AIエージェントがデータの入力から照合、承認まで一連の作業を自動化でき、人的ミスも大幅に減少します。その結果、経理担当者や財務担当者は戦略的な財務分析に多くの時間を充てられるでしょう。

2.柔軟に対応できる

自律型AIエージェントは業務規模の大小を問わず、あらゆるプロジェクトに柔軟に対応できます。市場の動向や商品需要の変動を敏感に察知し、自身で意思決定できることが利点です。

例として、金融市場での取引では、24時間体制で市場の変化を監視し、リアルタイムでリスク分析や取引判断を実行します。人間のアナリストでは見落としやすい市場シグナルも確実にとらえ、迅速な判断を後押しします。

3.データに基づいた合理的な意思決定ができる

膨大なデータを瞬時に分析し、過去の実績と現状の分析に基づく判断ができる点もメリットです。

特に、市場分析や在庫管理など、複雑なデータ分析が必要な場合も、客観的に分析して合理的な決定ができます。人間の経験則だけでは見落としがちな相関関係も漏らさず分析し、精度の高い意思決定をサポートします。

自律型AIエージェントの注意点や課題

メリットの多い自律型AIエージェントの導入ですが、下記のような注意点や課題もあります。

• 想定外の動作や誤操作のリスクがある

• プロンプトインジェクションなどのセキュリティリスクがある

• 学習・参照データの質で出力精度が変わる

• ハルシネーション（誤情報の生成）が起こりうる

自律型AIエージェントの活用前に注意点を知って、対策を取りましょう。

1.想定外の動作や誤操作のリスクがある

自律型AIエージェントは自ら判断して実行するため、人の意図と異なる動作をする場合があります。実際に、AIエージェントが指示を超えてデータを削除してしまう事故も報告されています。

2025年7月には、開発支援ツール「Replit」のAIエージェントが、「変更を加えるな」という明示的な指示（コードフリーズ）を無視して本番データベースを削除し、1,200名超の役員・1,190社超の企業のデータが消失する事故が起きました。

出典：FORTUNE「An AI-powered coding tool wiped out a software company’s database, then apologized for a ‘catastrophic failure on my part’」

このような被害を防ぐ対策として、削除や変更の権限を必要最小限に絞るといった運用が欠かせません。

2.プロンプトインジェクションなどのセキュリティリスクがある

自律型AIエージェントには、悪意ある指示を紛れ込ませてAIを誤作動させる「プロンプトインジェクション」のリスクがあります。Webページやファイルに仕込まれた不正な命令をAIが読み取り、意図しない操作を実行してしまう手口です。

実際に、開発ツールの拡張機能に不正な命令が混入し、データ削除コマンドが仕込まれた事例も報告されています。外部のデータやツールと連携するエージェントほど、こうした攻撃の対象になりやすいといえます。

こうしたリスクを抑えるには、技術面と運用面の両方から対策を講じることが欠かせません。

3.学習・参照データの質で出力精度が変わる

自律型AIエージェントの精度は、参照するデータの質に大きく左右されます。社内にデータが蓄積されていても、各部署に散在していたり形式がバラバラだったりすると、AIが正しく活用できません。

実際に、データ活用の現場では「データはあるのに使えていない」という課題が多くの企業で指摘されています。集計が手作業のままだったり、関係者が同じ数字を確認できなかったりすると、AIに渡せる土台が整いません。

対策として、社内の正確なデータと連携して回答精度を高めるRAG（検索拡張生成）の仕組みを取り入れる方法があります。

RAGは、AIが外部の信頼できるデータを参照しながら回答を生成する仕組みで、誤情報を抑える効果が期待できます。

あわせて、参照させるデータ自体を整理・更新し続けることが、精度の維持につながります。

4.ハルシネーション（誤情報の生成）が起こりうる

自律型AIエージェントは、事実と異なる情報をもっともらしく生成する「ハルシネーション」を起こす場合があります。AIの回答が常に正しいとは限らないため、重要な意思決定では人間による確認が欠かせません。

前述のRAGのように正確なデータと連携させたり、AIの出力を人間が承認する運用を組み込んだりすることで、リスクを抑えられます。

生成AIを活かした自律型AIエージェントのビジネス活用事例・シーン

本項では、自律型AIエージェントの業務ごとの活用例を紹介します。

• 会議・議事録業務

• 資料・レポート作成

• 情報収集・リサーチ

• 営業支援

• マーケティング支援

• ソフトウェア開発

• カスタマーサービス

• サプライチェーン管理

• 経理・バックオフィス業務

• 採用支援

一部の事例では、実際にAIエージェント「Claude Code」で試した実行画面も紹介しています。AIエージェントが業務をどう進めるのか、具体的なイメージをつかみながら、自身の業務に近い内容を活用に繋げてください。

会議・議事録作成業務

会議の議事録作成や、会議後のタスク管理にも自律型AIエージェントが活用されています。

例えば、AI議事録サービス「Rimo Voice」のRimo Actions 機能では、会議にAIが自動参加して発言をリアルタイムで文字起こし・要約します。会議終了後にはAIがネクストアクションを自動抽出し、承認するだけでバナーや提案スライド、ドキュメントといった成果物の生成まで実行します。人間が行うのは会議での議論と、AIが提案したタスクの承認だけです。

▼議事録からタスクを抽出

▼抽出したタスクをもとに成果物を生成

議事録作成からタスク管理、成果物作成までを一気通貫でAIに任せられるため、会議後の作業工数を大幅に削減できるでしょう。

資料・レポート作成 

複数のファイルを横断した資料づくりも、パソコン上で自動化できます。例えば「複数のExcelファイルを統合して月次の集計表を作って」といった指示にも対応し、散らばったデータを読み込んで一つの表にまとめます。

▼統合された集計表

定型的な資料作成を任せられるため、担当者は内容の検討や仕上げといった、付加価値の高い作業に時間を使えるようになります。

情報収集・リサーチ

調査業務においても、パソコン上での情報収集から整理までを一貫して任せられます。例えば「指定した企業の最新ニュースを調べて、比較表にまとめて」と指示すると、ブラウザで複数のサイトを巡回し、必要な情報を抽出します。

▼ディープリサーチによる情報収集

※実際にWebサイトの画面を開いて情報収集も可能

集めた情報は、項目ごとに整理した比較表として出力されます。

▼最新動向比較表

手作業では時間のかかる横断的な調査を効率化でき、調査結果をすぐに次の検討へ活かせるでしょう。

営業支援

自律型AIエージェントは、営業担当者の日々の業務をパソコン上で直接サポートします。

例えば以下のように指示すると、CRMやスプレッドシートにアクセスして該当データを読み込み、優先順位を付けた見込み客リストを自動生成します。

「CRMを操作して、過去3か月の商談データから受注確度の高い見込み客を抽出し、フォローアップメールの下書きを作成して」

▼抽出したリスト

▼作成した下書き

※ツールによっては、Gmailなどのメールツールなどとの連携も可能です。

こうした個人レベルの支援だけでなく、組織として営業プロセスに組み込む動きも進んでいます。例えば商談内容を分析してSFA（営業支援システム）やCRMへ自動入力したり、最適なタイミングでフォローを提案したりと、これまで人手に頼っていた記録・入力業務を任せられます。

例えばAI議事録ツールの「Rimo Voice」には、商談後の議事録をSalesforceやMicrosoft Dynamics 365へ自動で連携する機能があります。商談を録音・議事録化したあと、ノート画面のボタンを押すだけで、AIが文字起こしの内容を読み取り、「面談内容」「ネクストステップ」「顧客課題」といったCRMの項目へ自動で入力してくれます。

CRMへの手入力は1回あたり15〜30分かかるといわれ、商談が立て込む日ほど後回しになりがちな作業です。この入力をAIが肩代わりすることで、営業担当者は記録作業から解放され、顧客との対話や提案活動に集中できるようになります。

マーケティング支援

自律型AIエージェントは、手元のデータ分析をもとにしたマーケティング施策の立案を得意とします。

例えば、GA4などのツールを直接操作してもらうことも可能です。

アクセス解析のデータをCSVで読み込ませ「直近1か月で離脱率が高いページをランキングし、改善案を出して」と指示すると、データを自動で集計し、グラフや一覧表に整理します。

集計結果をもとに、改善すべきポイントと具体的な施策をまとめたレポートまで作成します。

▼改善レポート

担当者は分析作業そのものに時間を取られず、施策の意思決定に集中できます。

このほか、競合サイトの調査結果を比較表にまとめたり、SNS投稿のエンゲージメントを集計してトレンドを可視化したりと、データに基づいた施策づくりを幅広く支援します。効果的なキャンペーン企画や新商品開発にも活用できるでしょう。

ソフトウェア開発

Web開発においては、パソコン上での正確かつ効率的なプログラミングを支援します。例えば、作りたいページのデザイン画像やワイヤーフレームを読み込ませて「この画面のHTMLとCSSを書いて、表示を確認して」と指示すると、エディタ上に必要なコードを自動で生成します。

生成後はブラウザでプレビューを開いて表示を確認し、レイアウトの崩れや不具合を検出すると、修正案を提示して自動的に書き直しが可能です。

以下に、問い合わせフォームを作成した例を提示します。

▼ブラウザを開いてプレビューを確認

▼動作確認まで実行

PythonやJavaScriptなど複数のプログラミング言語に対応しているため、幅広い開発業務で活用できます。開発中のファイルを読み込ませてテストを自動実行することも可能で、開発期間の短縮とコードの品質向上を同時に実現できるでしょう。

採用支援

採用業務の効率化にも自律型AIエージェントが役立ちます。応募者のスキルシートを読み込ませ、募集要件の評価項目に沿って一人ひとりを自動で採点・判定できます。

試しに、応募者の言語スキルや実務経験、リード経験、英語力などをまとめたシートを読み込ませて、以下のように指示しました。

「募集要件に沿って各応募者を評価して」

▼応募者スキルシート

評価結果は、技術スキル・経験・マネジメント・英語力といった項目別の点数と、面接推奨か要検討かの判定までまとめて出力されます。担当者は全員の書類を読み込む手間を省き、上位の候補者から優先して確認できます。

▼AIによる評価結果

▼採点基準

このように評価基準を統一できるため、担当者による判断のばらつきを抑えられる点も利点です。面接の自動スケジューリングや合否連絡の自動化とあわせて、採用業務全体の時間短縮に繋がるでしょう。

カスタマーサービス

自律型AIエージェントは、チャットボットや音声アシスタントにより、顧客からの問い合わせに24時間365日対応できます。単に定型文を返すだけでなく、内容を理解して必要な処理まで実行できる点が特徴です。

具体的には、次のような業務を自動化できます。

複数の顧客に同時対応できるため、応答時間を大幅に削減できます。これにより、人間のスタッフはより複雑な業務や顧客との関係構築に多くの時間を割けるようになるでしょう。

サプライチェーン管理

自律型AIエージェントは、サプライチェーン管理（原材料の調達から完成品の配送までの生産フロー）で活用できます。複雑な在庫管理や需要予測、物流の最適化などの業務を効率的に処理します。

特に生成AIと組み合わせることで、市場の動向や消費者の購買行動を正確に分析し、精度の高い需要予測が可能です。例えば、アパレル業界では季節変動や流行を考慮した在庫管理を行い、過剰在庫などを防ぎます。

また、物流面では配送ルートの最適化や倉庫内の商品配置を効率化できるため、納期短縮にも繋がるでしょう。

経理・バックオフィス業務

経理やバックオフィスの定型業務も、自律型AIエージェントの活用が進む領域です。請求書の照合やデータ入力といった、件数が多く手間のかかる作業を自動化できます。

既存の基幹システムや表計算ソフトをそのまま使いながら導入できるため、移行の負担が少ない点も特徴です。

その他の活用例

AIエージェントは、会議・営業・マーケティングなどのビジネス業務だけでなく、さまざまな分野でも活用が進んでいます。代表的な活用例は以下のとおりです。

このように、AIエージェントは人間の指示に答えるだけでなく、状況を判断して次の行動を支援する技術として幅広い分野で活用されています。ただし、企業が導入を検討する場合は、まず会議後のタスク整理や資料作成、問い合わせ対応など、効果を測定しやすい業務から試すのが現実的です。

自律型AIエージェントの導入ステップ

ここでは、自律型AIエージェントの導入ステップを紹介します。

1. 目的と対象業務を決める

2. 参照データを整理し、「作る」か「選ぶ」かを決める

3. PoC（小規模な試験導入）を実施する

4. 効果を測定する

5. 本番導入・全社展開へ広げる

AIエージェントの導入で失敗しやすいのは、目的が曖昧なまま話題のツールから入ってしまうケースです。

まずは対象業務と効果指標を決め、必要なデータや運用ルールを整えたうえで、小さく試すことが重要です。

この進め方は、全社導入を検討する企業はもちろん、まず自分の業務だけで試したいビジネスパーソンや小規模チームにも共通して有効です。

1.目的と対象業務を決める

まず「どの業務の、どの作業を任せたいか」を1部門・1業務に絞ります。AIエージェントは“実行”まで担うため、効果が測りやすい定型業務から始めると成果が見えやすくなります。

2.参照データを整理し、AIエージェントを「作る」か「導入する」かを決める

自律型AIエージェントの精度は、参照するデータの質に直結します。議事録や対応履歴を整理したうえで、用意の仕方を選びます。

手早く始めるなら目的特化の既存サービス（会議なら議事録AI、営業ならCRM統合型）、独自フローに合わせるならDifyなどのノーコードツールが良いでしょう。

既存ツールでも業務効率化は可能ですが、AIエージェントの大きな特徴は、自社や個人の業務フローに合わせて必要な機能だけを組み合わせられる点です。例えば「会議後に議事録を作成し、Slackへ共有して、タスクをNotionへ登録する」といった独自の流れもノーコードで自動化できます。

既製品では対応しきれない業務まで最適化できるため、自社専用の業務アシスタントを構築できる点がAIエージェントの大きな価値です。

AIエージェントの作り方を初心者向けに解説！ノーコードで業務効率化！

3.PoC（小規模な試験導入）を実施する

作業時間の削減率などの数値で効果を測ると同時に、誰がどこまで操作でき、重要な処理にどう承認を挟むかという運用ルールを決めます。

4.効果を測定する

PoCで得られた結果を、作業時間の削減率やコスト削減額などの数値で評価します。

あわせて、誰がどこまで操作でき、重要な処理にどう承認を挟むかという運用ルールの課題も洗い出し、本番運用に向けた改善点を整理します。

5.本番導入・全社展開へ広げる

効果を確認できたら、ガバナンスを整えながら対象範囲を段階的に広げましょう。

自律型AIエージェントの選び方

自律型AIエージェントを効果的に導入するため、選定時の重要なポイントを解説します。以下の観点から、自社に合った自律型AIエージェントを見極める方法を紹介していきます。

• 1.任せたい業務・用途に合っているか

• 2.自律性のレベルが高くレビューがしやすいか

• 3.既存システムと連携できるか

• 4.セキュリティとデータの取り扱い

• 5.導入コストは適切か

以下の項で詳しく解説します。

任せたい業務・用途に合っているか

AIエージェントには、得意分野があります。会議の議事録やタスク化に強いもの、調査や資料作成が得意なもの、ブラウザ操作からファイル作成まで幅広くこなす汎用型、自社の業務システムと連携して動く企業向けのものなどさまざまです。

まず「何を任せたいか」を明確にし、それに強いエージェントを選んでください。

自律性のレベルが高くレビューがしやすいか

AIエージェントによって、どこまで自動で進めるか、人間がどの段階で確認・承認するかが異なります。
自律性が高いほど作業は速く進みますが、その分、出力の確認や軌道修正のしやすさが重要になります。

実行前に、以下の点を含めた仕組みがあるかを確認しましょう。

• 作業計画を提示してくれるか

• 変更内容を差分で確認できるか

• 途中で止めて指示し直せるか

既存システムと連携できるか

導入後に効果を出すには、すでに使っている業務システムと連携できるかが重要です。CRMやチャットツール、カレンダーなどとAPI連携できれば、データの受け渡しが自動化され、業務フローにスムーズに組み込めます。

自社の目的に合った学習方法か

自律型AIエージェントを利用する際は、目的に合わせて利用できるように、学習方法を考慮しましょう。次の2種類に分類されます。

• ルールベース

• 機械学習

ルールベースの自律型AIエージェントは、あらかじめ設定したルールに基づいて回答を生成します。導入費用を抑えられる利点がありますが、想定外の質問への対応は難しい点がデメリットです。

一方、機械学習型の自律型AIエージェントは、過去のデータから学習を積み重ね、精度を高めていきます。人間らしい対応を実現しますが、学習には時間と費用が必要となる点を考慮する必要があります。

セキュリティとデータの取り扱いは適切か

自律型AIエージェントは社内のファイルや機密情報にアクセスして作業するため、データがどこで処理・保存されるかは特に重要です。

以下の点を確認しましょう

• 入力したデータが学習に使われないか

• アクセス範囲を制限できるか

• 操作の履歴が残るか

企業で導入する場合は、こうした管理機能が整ったプランやエンタープライズ向けの提供があるかも判断材料になります。

導入コストは適切か

料金体系は、月額の定額制と、使った分だけ支払う従量制（API利用）に大きく分かれます。個人やチームなら定額制、大規模に組み込むなら従量制が中心です。代表的なサービスの料金は以下の通りです。

参考：Claude（Anthropic）の料金ページ
参考：ChatGPT / Codex（OpenAI）の料金ページ

目安としては、個人なら月数千円から、ビジネス利用でも1人あたり月数千円〜から始められます。

まずは無料プランや試用期間で小さく始め、効果を確かめてから本格導入しましょう。

【一覧表】自律型AIエージェントのおすすめツール・サービス10選

自律型AIエージェントには、用途ごとにさまざまなツールがあります。代表的なサービスを比較表にまとめました。

以下で主要なサービスを解説します。

1.Claude Code｜開発から日常業務まで任せられる自律型エージェント

出典：Claude Code

Claude Codeは、Anthropicが提供する自律型AIエージェントです。コーディングに強いことで知られますが、パソコン上のファイルを直接読み書きできるため、エンジニア以外の業務にも幅広く使えます。

強みは、一つの指示から複数の手順を自分で組み立てて実行できる点です。以下のような作業を任せられます。

• 領収書を読み取ってExcelに転記する

• 大量のファイルを一括で整理・リネームする

• CSVデータを集計して分析レポートにまとめる

専門的な操作画面が不要なデスクトップアプリ版も用意されており、難しい入力に不慣れな方でも、自分のPC上で安全に作業を任せられます。

2.Rimo Voice（Rimo Actions）

「Rimo Voice」は、国内25万以上のアカウントが利用するAI議事録サービスです。2026年3月に正式リリースされた「Rimo Actions」機能により、AIエージェントへと進化しました。

Rimo Actionsでは、会議にRimo AIを招待するだけで、文字起こし・要約・ネクストアクション抽出が自動で完了します。さらに、抽出されたタスクを承認すると、バナー・LP・提案資料・ドキュメントなどの成果物をAIが自動生成し、GmailやSlackへの送信まで実行可能です。

開発やプログラミングの知識は不要で、普段の会議フローにそのまま組み込めます。

日本語の専門用語や文脈にも対応しているため、国内企業でも導入しやすい点が魅力です。

機能の詳細や導入事例は、サービス資料で確認できます。

無料トライアルも用意されているため、使い勝手を試してから導入を判断したい方は、一度お試しください。

3.OpenAI Codex｜指示するだけで作業を自走

出典：codex

OpenAI Codexは、OpenAIが提供する自律型エージェントです。「このバグを直して」「この機能を追加して」と日本語で指示するだけで、作業の計画から実行、確認までを自律的に進めます。

特有の強みは、やるべきことを自分で手順に分解し、実際に動かして検証しながら仕上げまで進める点です。コードを書くだけでなく、テストを走らせて不具合を見つけ、修正して、人がレビューしやすい形に整えるところまでを一通りこなします。

4.Manus｜タスクを丸ごと任せられる汎用エージェント

出典：Manus

Manusは、依頼したタスクを最後まで自律的にやり切る汎用型のAIエージェントです。特徴は、処理がクラウド上で動くため、ユーザーがブラウザやPCを閉じても作業が継続する点にあります。時間のかかる調査や資料作成を預けて、その間に別の仕事を進められます。

自分でブラウザを操作して情報を集め、ファイルやWebページの作成まで一気に完結させる実行力も強みです。例えば「競合5社を調べて比較資料にまとめて」と頼めば、複数の調査を同時に走らせる「Wide Research」で効率よく情報を集め、資料化まで進めます。

5.Genspark｜リサーチと資料作成に強い

出典：Genspark

Gensparkは、情報収集と資料作成を得意とするAIエージェントです。複数のAIで相互に検証する仕組みを持ち、リサーチ結果の質が高い点が特徴です。

1つのプロンプトからスライドを自動生成する「AIスライド」や、Webページを自動で巡回・要約するAIブラウザ機能も備えています。市場調査やプレゼン資料づくりなど、情報をまとめて形にする業務で効果を発揮します。

6.Dify｜ノーコードでAIアプリを構築できる

出典：Dify

Difyは、プログラミング知識がなくてもAIアプリやエージェントを構築できるオープンソースのプラットフォームです。直感的な操作でワークフローを設計でき、外部システムと連携しながら業務を自動化できます。

情報収集・分析・レポート作成までを自動化するエージェントを、自社の業務に合わせて自作できます。

7.CrewAI

出典：crewAI

CrewAIは、複数の自律型AIエージェントを連携させ、高度な課題解決を実現するフレームワークです。研究者、ライター、プランナーなど、役割を持たせたエージェントがチームとなって業務に取り組みます。

役割ベースの設計で複雑な業務を分担できるのが特徴で、市場トレンドの予測から戦略的なビジネスプランの立案まで対応します。

8.Agentforce｜Salesforceに統合された企業向けエージェント

出典：Agentforce

Agentforceは、Salesforceが提供する企業向けの自律型AIエージェントです。強みは、CRMに蓄積された顧客データや商談履歴を直接参照しながら動ける点にあります。

例えば「この問い合わせに過去の取引履歴を踏まえて回答して」と任せれば、顧客情報をもとに最適な返答を生成し、対応の記録までCRM上で完結させます。営業支援からカスタマーサポートまで、24時間365日にわたって業務を担えるため、すでにSalesforceを使っている企業にとって導入しやすいのが特徴です。

9.Microsoft Copilot Studio｜Office製品と連携する業務エージェント

出典：Microsoft Copilot Studio

Microsoft Copilot Studioは、MicrosoftがOffice製品群と深く統合して提供するAIエージェントです。Word・Excel・PowerPoint・Teams・Outlookといった日常的に使うツールの中で、そのまま作業を任せられる点が強みです。

例えばTeamsの会議から議事録を自動作成したり、Excelのデータ分析やPowerPointの構成案づくりを任せたりできます。ノーコードで自社専用のエージェントを作成し、社内データと連携させることも可能なため、すでにMicrosoft 365を使っている企業の業務自動化にそのまま組み込めます。

10.Gemini Enterprise｜会社全体を支えるGoogleのAI基盤

出典：Gemini Enterprise

Gemini Enterpriseは、Googleが2025年10月に発表した企業向けのAIエージェント統合プラットフォームです。特定の業務ツールにとどまらず、会社全体のAI基盤として位置づけられている点が特徴です。

社内に散らばったドキュメントやメールを横断して検索・要約し、必要な情報をもとに資料やレポートの作成まで実行します。Google Workspaceはもちろん、Microsoft 365の形式にも対応するため、Googleを中心に業務環境を整えている企業の土台として活用できます。

会議特化のAIエージェントならRimo Voice

数あるAIエージェントのなかでも、会議業務に特化したサービスが「Rimo Voice」です。国内25万以上のアカウントが利用するAI議事録サービスで、2026年3月にリリースされた「Rimo Actions」により、議事録ツールから会議AIエージェントへと進化しました。

会議にRimo AIを招待するだけで、議事録の自動作成はもちろん、決定事項のタスク化からバナー・LP・資料などの成果物生成までをAIが自動で実行します。人間が行うのは、会議で話すことと、AIの提案を承認することだけです。

日本語の専門用語や文脈にも対応し、会議終了後わずか5〜10分で文字起こしと要約が完了します。導入した大成建設では、全122部署で議事録作成時間を66％削減した実績もあります。

ISO27001・ISO27017認証を取得したセキュリティ環境で、安心して導入できます。

導入事例や機能の詳細をまとめたサービス資料はこちらからダウンロードできるので、社内での検討にお役立てください。

無料トライアルも用意されているため、まずは一度お試しください。

自律型AIエージェントを理解して、生成AIとともに使いこなそう

自律型AIエージェントとは、人間が設定した目標に向けて自律的に判断・行動するAIシステムです。生成AIと異なり、目標達成に必要な情報収集やタスクを自動的に判断して実行できる点が特徴です。

カスタマーサポートや営業支援、経理、会議業務など、すでに多くの分野で導入が進んでいます。導入を成功させるには、対象業務を絞ってPoCから小さく始め、効果を確認しながら段階的に広げることが重要です。

本記事で紹介したなかでも会議業務から手軽に自動化したい方には、会議特化型のAIエージェント「Rimo Voice」を検討してみてください。