【2025年最新】自律型AIエージェントとは？生成AIとの違いやサービスを解説

「AIエージェントと生成AIにはどのような違いがあるの？」
「具体的にどのような場面で活用できるのかわからない」
「AIエージェントはどのようなサービスを選べば良いのだろう」

最新のAI技術として注目を集める自律型AIエージェントですが、生成AIとの違いや具体的な活用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、AIを活用して業務の効率化や質の向上を目指している方に、自律型AIエージェントの特徴や生成AIとの違い、活用事例などを解説します。

自律型AIエージェントの選び方やおすすめサービスも紹介するので、導入したい方にも役立つ内容です。

本記事を読み、自律型AIエージェントの特徴を理解して、単純・複雑な作業を効率化しましょう。

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。

実際に、調査会社マーケッツアンドマーケッツによると、自律型AIエージェントの市場規模は2024年に約8,007億円、2030年には約7兆3,947億円まで拡大すると予測されました。（※2025年1月時点での為替レート：1ドル157円で計算）

世界においての市場規模の拡大が予想されているため、日本においても活用が期待されるでしょう。

出典：MarketsandMarkets 「AI Agents Market by Agent Role (Productivity & Personal Assistants, Sales, Marketing, Customer Service, Code Generation), Agent Systems (Single Agent, Multi Agent), Product Type (Ready to Deploy Agents, Build Your Own Agents) - Global Forecast to 2030」

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。

次に、設定したタスクの実行に必要な情報を自律的に収集することが情報収集のフェーズです。インターネット上の関連データを検索したり、社内の業務システムにアクセスしたりして、タスクの遂行に必要な情報を網羅的に集めます。

タスク実行フェーズは、収集した情報をもとに、各タスクを系統立てて実行する仕組みです。タスクの完了後は、次のタスクへと移行します。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ていきます。

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、柔軟な対応も行います。

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、労働力不足を解決しやすいためです。

生成AIはコンテンツ作成や画像作成などの業務改善に貢献します。一方で、自律型AIエージェントは、より広い業務領域において自律的に判断し実行できる点が特徴です。具体的には、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るでしょう。

生成AIよりも、任せられる業務の幅が広がるため、ビジネスにおいて注目されているのです。

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.相互作用性

相互作用性とは、AIと人間の間で行われる双方向のコミュニケーションです。

自律型AIエージェントは環境と双方向にやりとりして、状況に応じて柔軟に行動を変化させます。需要予測や在庫の最適化では、市場の変化に応じてリアルタイムで戦略を調整します。

しかし、生成AIは基本的に一方向の処理で、ユーザーからの入力に対して出力を返すだけの仕組みです。

4.汎用性

自律型AIエージェントは、状況判断や意思決定など、より幅広い能力を目指しています。例えば財務分析では、市場動向の分析から投資判断、リスク管理まで、幅広い業務をカバーします。

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とは異なり、自ら活動内容を判断・管理します。例えば、営業活動では「売上30%増」という数値目標に対して、見込み客の分析から、フォローアップのタイミング設定まで、必要な対応を主体的に選択して実行します。

さらに、事前に決められたルールに従いながらも、状況に合わせた柔軟な判断を行えるため、複雑な業務も円滑に進められるでしょう。

2.学習能力がある

自律型AIエージェントは、日々のタスクを通じて継続的に学習し、性能を向上させていきます。カスタマーサービスを例に挙げると、過去の対応履歴から顧客の傾向を学び、より適切な対応方法を身につけていきます。

新しい問い合わせのパターンや解決策を蓄積すると、回答の精度も高まり、顧客満足度の向上にも繋がるでしょう。

3.環境を理解し状況から判断できる

人間との会話を通じて指示の本質を理解し、状況に応じた判断ができる点も特徴です。具体的には「もしAならBを実行する」という単純な条件分岐ではなく「現在の状況と過去の経験から分析すると、この選択が最適である」と判断します。

例えば、新規顧客へのアプローチ方法を決める際も、業界特性や企業文化、過去の商談履歴などを総合的に分析し、成功確率の高い戦略を立案可能です。商談の内容や急激な市場環境の変化など、多様な要因を理解したうえで、提案できるでしょう。

4.機能を連携し出力できる

自律型AIエージェントは、複数の機能を連携できる点が特徴です。複数タスクの複雑な作業が求められる場合でも、業務の円滑な作業が可能になります。

機能の連携例を以下の表にまとめました。

このように、複数の機能を連携しながら、さまざまな情報の処理を行えます。

なお、複数のAIエージェント同士の連携も可能なため、複雑な作業が可能になり、大規模プロジェクトなどの管理においても活用できます。

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。

自律型AIエージェントの6つの種類

自律型AIエージェントは、特性や用途によって6つの種類に分類されます。

• 単純反射エージェント

• モデルベース反射エージェント

• 目標ベースエージェント

• 効用ベースエージェント

• 学習エージェント

• 階層型エージェント

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、投資判断をする際に役立ちます。

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、階層上で動作するモデルです。上位レベルのエージェントが大きな目標を細分化し、下位レベルのエージェントに割り当てます。

下位エージェントは担当するタスクを独立して処理し、進捗状況を定期的に報告する役割を担います。上位エージェントは報告された情報を分析し、必要に応じて計画を見直す仕組みです。そして、全体の目標達成に向けて各エージェントの活動を調整します。

これにより、製造業の生産ラインや物流倉庫など、多数のロボットが連携する複雑なシステムでも効率的な管理ができるでしょう。

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3選

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。

• 導入コストや時間がかかる

• セキュリティ対策やプライバシー保護が必要

• 学習データの質や内容によって対応品質が変わる

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.導入コストや時間がかかる

高性能な自律型AIエージェントの開発・導入には、多額の初期投資と時間が必要です。例えば、自社でのシステム構築に数百万円規模の投資が必要となり、開発期間も半年から1年ほどかかるなど高額なコストや時間がかかるケースがあります。

また、社内での運用体制の整備や、従業員のトレーニングにも時間と費用が発生します。

ただし、現在では月額費用で利用できるクラウドサービスもあるため、導入コストを抑えた活用も可能です。

2.セキュリティ対策やプライバシー保護が必要

自律型AIエージェントは機密情報を扱うため、個人情報や企業秘密の漏洩リスクに注意が必要です。利用する際には、以下のようなセキュリティ対策を取りましょう。

セキュリティリスクを低減させてから、自律型AIエージェントを導入しましょう。

3.学習データの質や内容によって対応品質が変わる

自律型AIエージェントの性能は、学習データの質に大きく左右されます。偏ったデータセットを使用すると、AIの判断にもバイアスが生じる傾向です。例えば、特定の業界や地域のデータばかりを学習させると、偏った判断をしやすくなります。

したがって、多様なデータソースを活用したり、定期的なデータ更新・モニタリングをしたりして、自律型AIエージェントの判断精度を維持・向上しましょう。

生成AIを活かした自律型AIエージェントの活用事例・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。

• カスタマーサービス

• サプライチェーン管理

• Web開発

• マーケティング支援

• 採用支援

• 自動運転

• バーチャルアシスタント

自身の業務に近い内容を把握して、活用に繋げましょう。

1.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。

特に、下記のような定型的な業務を自動化できます。

• 問い合わせ対応

• トラブルシューティング

• 返金処理など

また、複数の顧客に対応できるため、応答時間など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より多くの時間を割けるようになるでしょう。

2.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。

3.Web開発

Web開発において正確かつ効率的なプログラミングを行う活用例もあります。例えば、Webアプリケーションのユーザーインターフェースのコーディングを任せると、自動的に必要なコードを生成してくれます。

PythonやJavaScripなど、複数のプログラミング言語に対応しているため、幅広い開発業務でも活用可能です。作成したプログラムの不具合を自動で検出し、修正案を提示する機能も備えています。

さらに、開発中のファイルを読み込ませると、テストを自動実行したりする動作も可能です。Web開発の現場では、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。

4.マーケティング支援

自律型AIエージェントを活用すると、顧客データを詳細に分析し、個々の顧客に合わせたマーケティング施策を立案できます。過去の購入履歴や閲覧データをもとにした商品レコメンドや広告配信の最適化などが活用例です。

例として、ECサイトでは購買パターンを分析し、タイミングを考慮した商品提案を行えて、売上向上が期待できます。SNSの分析やトレンド予測も行い、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。

5.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。具体的には、応募者の履歴書やエントリーシートを分析し、求める人材像と合うかどうかの判断に役立つでしょう。

大手企業では、応募者のスキルや経験をAIエージェントで分析し、自社が求める候補者を効率的に選考しています。例えば、IT企業では技術スキルの評価に加え、チーム適性や成長性も含めた総合評価を行い、採用の成功率を高めています。

また、面接の自動スケジューリングや合否連絡の自動化などを行えて、作業時間の短縮にもつながるでしょう。

6.自動運転

自律型AIエージェントは、搭載されたセンサーやカメラから得られる情報をもとに、周囲の状況を正確に判断し、安全な運転を実現できます。

これにより、前方の障害物を検知すると、ブレーキやハンドル操作を自動で行うなど、事故を未然に防ぎます。周囲の車両との車間距離を適切に保ち、安全な走行をサポートすることも役割です。

すでに海外では、Googleの技術を活用した無人タクシー『Waymo』が実用化され、注目を集めました。今後は完全自動運転車の開発が進み、より安全で快適な移動手段として活用されるでしょう。

7.バーチャルアシスタント

AIエージェントは、個人やビジネスをサポートするバーチャルアシスタントとして活躍しています。曖昧な質問や指示も的確に理解し、意図に合わせた対応が可能です。

例えば、iPhoneに搭載されているSiriは、音声による操作や情報検索をサポートする代表的なバーチャルアシスタントです。スケジュール管理やメール整理、リマインダー設定などを行えて、日常的なタスクを効率的にできます。特に、2025年からは外部アプリを操作できるAIエージェントとしても活用できる予定です。

自律型AIエージェントの3つの選び方

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3つの観点から、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. 対応チャネルに合った自律型AIエージェントか

2. 自社の目的に合った学習方法か

3. 導入コストは適切か

以下の項で詳しく解説します。

1.対応チャネルに合った自律型AIエージェントか

自律型AIエージェントの対応チャネルは製品によって異なるため、自社のニーズを見極めた選択が不可欠です。

例えば、電話での問い合わせが多い企業では、音声認識と音声合成技術を組み合わせたモデルが効果的です。メールでのやりとりが中心となる企業には、自然言語処理技術（日本語などの日常的に使用している自然言語を解析・処理する技術）に優れた自律型AIエージェントが適しています。

2.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。

3.導入コストは適切か

自律型AIエージェントの導入には、製品やサービスごとに費用が異なるため、慎重に検討しましょう。導入する際は、初期費用から運用コスト、保守料金まで、総合的な視点での計画が重要です。

具体的には、ソフトウェアのライセンス取得費用やシステム構築に必要なハードウェアの購入費用が初期投資として発生します。月額の利用料金やシステムの保守・サポートにかかる費用なども長期的な視点で見積りましょう。

予算を抑えた導入方法として、オープンソースの自律型AIエージェントの活用も選択肢の一つです。ただし、技術サポートが限定的な場合もあるため、自社の技術力や運用体制を考慮した上で判断してください。

【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5選

自律型AIエージェントには、下記のようなツールがあります。

特徴や活用シーンまで解説するため、サービスを選ぶ際に役立ててください。

1.AgentGPT

『AgentGPT』は、独自のAIアシスタントを直感的に作成できるサービスです。ユーザーが目的や機能を設定するだけで、カスタマイズされた自律型AIエージェントが自律的に動作を開始します。

活用例として、マーケティング戦略の立案が挙げられます。「新商品のプロモーション戦略を立てる」という目的を設定すると、市場調査から始まり、競合分析、消費者ニーズの把握へと自動的に作業を進められるでしょう。

さらに、収集した情報をもとにターゲット層を特定し、プロモーション施策を提案できます。また、ソーシャルメディアでのキャンペーン計画から効果測定、改善提案まで一気通貫で実行します。

参考：AgentGPT

2.BabyAGI

日本発の自律型AIエージェント『BabyAGI』は、最新のAI技術を統合したシステムです。

下記の3つの要素を組み合わせて、複雑なタスクを効率的に処理します。

• GPT-4

• ベクトルデータベース（データを数値で示す「ベクトル」形式で保存するデータベース）のPinecone

• LangChain（コーディングフレームワーク）

また、抽象的な目標を具体的なアクションプランへと分解する能力が特徴です。「Webサイトの訪問者数を増やす」といった目標に対して、実行可能な具体的なタスクリストを自動生成します。

複数のプロジェクトを同時進行させる際も、優先順位を付けながらタスクを効率的に管理します。

参考：BabyAGI

3.Cogniflow

『Cogniflow』は、コードの知識がなくてもAIモデルを構築できるサービスです。テキストや画像、音声データの高度な分析機能を備え、独自のAIモデルをトレーニングしたり、事前に学習済みのモデルを活用したりできます。

例えば、人事部門で活用されており、応募者の履歴書から、学歴・職歴・保有資格などの情報を自動的に抽出し、採用プロセスを効率化します。

参考：Cogniflow

4.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プラットフォームです。研究者、ライター、プランナーなど、専門性を持つ自律型AIエージェントがチームとなって業務に取り組みます。

活用例として、最新の言語モデルを駆使して市場トレンドを予測し、戦略的なビジネスプランの立案が可能です。

参考：crewAI

5.AutoGen

『AutoGen』は、プログラム開発など、特定の目的に応じて複数型のAIエージェントを組み合わせて活用するプラットフォームです。各エージェントに明確な役割を与え、相互に連携させることでタスクを解決していきます。

例えば、プログラム開発では、下記の4つの役割を持つ自律型AIエージェントがチームとなり、与えられた課題に取り組みます。

• 統括者

• プログラマー

• 検証者

• 実行者

統括者が全体の作業計画を立て、プログラマーがコードを書き、検証者がチェックを行い、実行者がコードを実行する流れで、効率的な開発を進めていきます。

自律型AIエージェントと生成AIの2025年以降の予想

自律型AIエージェントは、2025年から企業やビジネスパーソンの活用が広がると言われています。本項では、Salesforceの記事をもとに2025年以降の予想を解説します。

自律型AIエージェントは、2024年に営業やカスタマーサービスなどの業務支援から始まりました。2025年にはマーケティングキャンペーンの最適化など、より高度な判断が求められる領域へと活用されていきます。

また、自律型AIエージェント同士の連携により業務効率が向上するでしょう。プロジェクト管理やコンテンツ制作など、日常的な業務で連携が一般化し、企業のAI活用への心理的なハードルも低くなると予想されます。

さらに、顧客サービスの分野では、自律型AIエージェントが過去の対応履歴や会話の文脈を正確に把握し、パーソナライズされたサービス提供ができるでしょう。顧客体験の質が劇的に向上すると見込まれています。

参考：Salesforce「自律型AIエージェントの未来：2025年の注目予測とトレンド」

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。

カスタマーサービスやサプライチェーン管理、Web開発など、さまざまな分野での活用が進んでおり、2025年以降はさらなる導入が期待されています。自律型AIエージェントを効果的に活用することで、業務効率を大幅に向上できるでしょう。

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