生成AIとAIエージェントはどこが違う？両者の使い分けや併用で実現できることも解説

AIエージェントとは

AIエージェントとは、ユーザーの代わりに目標達成に必要な手段を自ら判断し、それに基づき自律的にタスクを遂行するAI技術です。

以前から使われてきた対話型AIでは、タスクの都度詳細な指示を与えなければなりませんが、AIエージェントにはそれが必要ありません。

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ここでは、AIエージェントの基礎知識について、以下の3点を解説します。

1つずつ見ていきましょう。

生成AIとの違い

AIエージェントの基礎知識の1つ目は、生成AIとの違いです。

AIエージェントは設定された目標に向け、ウェブ検索や外部システム、データベースなどのリソースを参照しつつ自ら最良の解決方法を見つけ出し、複数の作業を自律的に行います。

一方生成AIは、ユーザーからの指示内容に応じて新規コンテンツを作り出すため、AIエージェントよりも受動的な側面が大きいと言えるでしょう。

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RPAとの違い

AIエージェントの基礎知識の2つ目は、RPAとの違いです。

RPA（Robotic Process Automation）は、ソフトウェアロボットがあらかじめ設定されたルールに沿って作業を自動実行する技術です。

そのため、データ入力などのルーティンワークを効率化したい場合に適しています。

一方、AIエージェントは都度自律的に最善の判断を行うため、ルーティンワークではない複雑な業務にも柔軟に対応できます。

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AIエージェントの仕組み

AIエージェントの基礎知識の3つ目は、AIエージェントの仕組みです。

AIエージェントは、主に以下の表に示す4つの要素で構成されます。

▼AIエージェントの主要構成要素

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AIエージェントのメリット

ここでは、AIエージェントのメリットについて、以下の5点を解説します。

1つずつ見ていきましょう。

業務の生産性向上

AIエージェントのメリットの1つ目は、業務の生産性向上です。

AIエージェントは、一連の業務プロセスを自動処理できるため、これまでの自動化手法よりも幅広い業務を自動化できます。

例えばカスタマーサービスでは、顧客対応に必要な人手を大幅に減らせる上、休みなく稼働し続けることで生産性を高められるでしょう。

その分、AIでの代替が困難な業務にスタッフを集中させることができ、より大きな価値を生み出すことが期待されます。

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コスト削減

AIエージェントのメリットの2つ目は、コスト削減です。

作業を自動化することで、少ない従業員数でも今まで以上のパフォーマンスを見込めるため、人件費を削減できます。

また、業務の性質上深夜や休日に対応が必要でも、業務にAIエージェントを活用することで、人件費の追加を最小限にできるでしょう。

さらに、複数のクラウドサービスをAIで一元管理すればシステムの維持費用が抑えられ、トータルでのコスト削減が可能です。

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意思決定の合理化

AIエージェントのメリットの3つ目は、意思決定の合理化です。

人間が意思決定を行うと、感情や過去の経験から影響を受けて偏った意思決定が下されるリスクを否定できません。

しかし、AIエージェントはデータに基づき客観的に判断を下せます。そのため、合理的な判断を下しやすいでしょう。

また、学習の積み重ねで判断の正確性が高まるため、意思決定の信頼度も意思決定の回数が多いほど向上すると期待されます。

緻密なデータ分析

AIエージェントのメリットの4つ目は、緻密なデータ分析です。

AIエージェントは、高度なアルゴリズムで大量のデータから価値ある情報を抽出できます。

これにより例えば、顧客情報からサービス内容をカスタマイズすることや、購買記録や行動パターンから顧客にとって最適な製品やサービスをレコメンドすることが可能です。

また、個々の要望に応じて最適な提案メッセージを自動配信すれば、顧客からの信頼やロイヤルティの向上につながります。

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ヒューマンエラーの防止

AIエージェントのメリットの5つ目は、ヒューマンエラーの防止です。

AIエージェントを使えば、事前に定められたルールに沿って品質を確保しつつ作業遂行できます。人間が作業を行うと、疲れや感情の乱れでヒューマンエラーが生じることもあるでしょう。

しかし、AIエージェントであればそのようなリスクは最小限にできます。

AIエージェントの課題

ここでは、AIエージェントの課題について、以下の5点を解説します。

1つずつ見ていきましょう。

データの信頼性

AIエージェントの課題の1つ目は、データの信頼性です。

そもそもAIエージェントが利用するデータの品質自体が不正確だと、判断にも影響が出かねません。それを防ぐには、データクレンジングで偏った情報や誤った情報をなるべくインプットさせないことです。

また、個人情報を取り扱う場合にはプライバシー保護の観点から慎重に対処しましょう。

意図しない動作へのリスク

AIエージェントの課題の2つ目は、意図しない動作へのリスクです。

特に、自動運転や医療などの分野でAIエージェントを活用している場合、意図しない動作が原因で重大な事故を引き起こしかねません。

また、万が一事故が発生した場合に誰を優先して守るか判断することは、倫理面で難しい問題です。

その点でも、一つのミスが命取りになりかねない分野では、AIエージェントの活用は慎重に行う必要があります。

ユーザーからの理解が不十分

AIエージェントの課題の3つ目は、ユーザーからの理解が不十分な点です。

AIエージェントを使えば、あらゆる業務を完璧に自動実行してくれると考えている方もいるかもしれません。

しかし、AIエージェントで全ての業務を行うことは困難で、あくまでも支援的な役割を前提にすべきです。

また、AIエージェントを十分使いこなすには、AIの動作原理や制約に加え適切に運用するための知識をつけるべく、充実した教育プログラムやトレーニングが欠かせません。

セキュリティ対策

AIエージェントの課題の4つ目は、セキュリティ対策です。

AIエージェントで機密情報を取り扱うことが多いため、セキュリティ対策にも十分注意しましょう。

代表的なセキュリティ対策技術には、データの匿名化処理・暗号化技術・アクセス権限の管理技術などがあります。

また、定期的な監査に加えてセキュリティやプライバシー保護に関する法律にもキャッチアップし、技術的対策と的確な運用の両方で対策を講じましょう。

導入・運用コスト

AIエージェントの課題の5つ目は、導入・運用コストです。

AIエージェントの導入には、技術的な課題に加えコスト面への考慮も欠かせません。初期導入費用は導入規模や利用目的によって大きく変わります。

また、既存システムとの接続やカスタマイズ作業で追加費用が発生することもあるでしょう。

さらに、運用時には定期的な保守作業や専門知識を持つ人材の確保が欠かせない上、従来システムとの互換性を確保しなければならないことも、技術的な制約要因になり得ます。

生成AIとエージェントの使い分け

ここでは、生成AIとエージェントの使い分けについて解説します。 1つずつ見ていきましょう。

生成AI

1つ目は、生成AIを使うべきシーンです。

生成AIは、文章作成やデザイン案の提示などの単発的な生成作業や補助的な業務に向いています。

プロンプトを入力してその場で応答や生成を実行することで、事前学習データより応答の精度を高められます。

生成されたコンテンツの実行や他システムとの連携は、人間の手で行わなければなりません。

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AIエージェント

2つ目は、AIエージェントを使うべきシーンです。

AIエージェントは、営業支援や顧客対応などの複雑な業務を、自律的に実行させたい場面に向いています。

事前に一定のルールや達成すべき目標を設定すれば、後はデータ収集・解析・判断・実行などの各プロセスを実行してくれます。

これまでのアウトプットや環境の変化に応じて改善を繰り返し、最適化を進められる点が強みです。

生成AIとエージェントの併用で実現できること

ここでは、生成AIとエージェントの併用で実現できることについて、以下の3点を解説します。

1つずつ見ていきましょう。

顧客満足度の向上

生成AIとエージェントの併用で実現できることの1つ目は、顧客満足度の向上です。

AIエージェントに顧客からの質問内容を読み込ませてから、それに沿って生成AIが会話の流れに合わせた返信文を作成してくれます。

AIだけで人間が行うものに近い応答が実現できるほか、購入記録や行動データより顧客一人一人に最適化された対応を実施できるため、顧客満足度の向上につながるでしょう。

業務効率化

生成AIとエージェントの併用で実現できることの2つ目は、業務効率化です。

例えば、AIエージェントと生成AIを協働させることで、顧客から受け取った問合せ内容の要約や返信文案の作成を効率的に行えます。これにより、担当者の負担軽減や業務の高速化が可能です。

他にも、オンライン営業や事務処理など幅広いシーンで業務効率化につながるでしょう。

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パーソナライズされた購入体験

生成AIとエージェントの併用で実現できることの3つ目は、パーソナライズされた購入体験です。

例えばECサイトでは、AIエージェントに利用者の好みや行動パターンに合わせた商品を即座に提案してもらい、生成AIにその魅力を伝える文章を生成してもらいます。

また、サイト訪問から購入完了に至る全プロセスをAIエージェントにサポートしてもらうことで、各段階で最適化された情報を顧客に提供することが可能です。

これにより、顧客からの満足度と成約率の向上につながるでしょう。

まとめ

今回は、生成AIとAIエージェントの違いや使い分け方に加え、両者の併用で実現できることについて解説しました。

生成AIは、ユーザーからの指示内容に応じて新規コンテンツを作り出すAI技術です。

一方AIエージェントは、目標達成に必要な手段を自ら判断し自律的にタスクを遂行するため、意思決定の合理化やヒューマンエラーの防止に役立ちます。

生成AIは単発的な生成作業や補助的な業務に向いていますが、AIエージェントは営業支援などの複雑な業務を自律的に実行したい場合におすすめです。

また、両者を組み合わせて顧客満足度の向上や業務効率化を図ることもよいでしょう。