2026/1/23
[更新日] 2026/1/23

AIエージェントの使い方4ステップ！種類別の活用法と事例も紹介

近年、業務効率化やDX推進の手段として、AIエージェントが注目を集めています。
しかし、「AIエージェントとは具体的に何なのか」「どのように使えばよいのか」と疑問を持つ担当者の方も多いのではないでしょうか。
AIエージェントは生成AIとは異なる特性を持ち、適切な使い方を理解することで、業務の自動化や効率化に大きく貢献します。

そこで今回は、AIエージェントの基礎知識から具体的な使い方、種類別の特徴、実際の活用事例まで、社内担当者が知っておくべき情報を詳しく解説します。

【目次】

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AIエージェントとは？使い方を知る前の基礎知識

ここでは、AIエージェントとは何かについて、以下の2点を解説します。

AIエージェントとは
生成AIとの違い

1つずつ見ていきましょう。

AIエージェントとは

AIエージェントとは、人間の指示や環境の変化を認識し、自律的に判断・行動するAIシステムのことです。

単にデータを処理するだけでなく、目標達成に向けて複数のタスクを計画し、実行できる点が特徴です。

例えば、顧客からの問い合わせ内容を理解し、適切な回答を選択して返信するといった一連の業務を自動で行うこともできます。

従来のプログラムとは異なり、状況に応じて柔軟に対応できるため、業務の自動化や効率化に大きく貢献します。

関連記事：AIエージェントの種類と選び方を徹底解説！導入成功のポイントも紹介

生成AIとの違い

生成AIはユーザーの指示に対して一度の応答を返すのに対し、AIエージェントは複数のステップを経て目標を達成する点が大きな違いです。

生成AIは、テキストや画像などのコンテンツを生成することに特化したAI技術です。一方、AIエージェントは生成機能に加えて、自律的な判断や行動、タスクの実行までを担います。

例えば、生成AIは「報告書の下書きを作成する」ことができますが、AIエージェントは「データを収集し、分析し、報告書を作成して関係者に送信する」という一連のプロセスを自動で行えます。

このように、AIエージェントはより包括的な業務支援が可能です。

AIエージェントとChatGPTの違いについては、以下の記事でも詳しく解説しています。

AIエージェントの使い方4ステップ

ここでは、AIエージェントの使い方について、以下の4点を解説します。

使用目的を明確にする
ツールを選定する
初期設定をする
PDCAを回す

1つずつ見ていきましょう。

使用目的を明確にする

AIエージェントの使い方の1つ目は、使用目的を明確にすることです。

AIエージェントを導入するときは、まず「何のために使うのか」を明確にすることが重要です。顧客対応の自動化、社内業務の効率化、データ分析の高度化など、目的によって適したツールや機能が異なります。

例えば、カスタマーサポートの負担軽減が目的であれば、チャットボット型のAIエージェントが適しています。

一方、営業データの分析や予測が目的なら、ビジネスインテリジェンス機能を持つツールが有効です。目的を明確にすることで、導入後の効果測定もしやすくなり、投資対効果を最大化できるでしょう。

ツールを選定する

AIエージェントの使い方の2つ目は、ツールを選定することです。

自社の目的に合わせて、AIエージェントツールを選びましょう。市場には多様なツールが存在するため、機能性、導入コスト、既存システムとの連携性などを総合的に評価することが大切です。

例えば、既存のCRMシステムと連携できるツールを選べば、データの一元管理が可能になり、業務効率が向上します。また、無料トライアルを活用して実際の操作性や効果を確認することも重要です。

選定時には、将来的な拡張性やサポート体制も考慮し、長期的な視点で判断しましょう。

関連記事：情報の一元化とは？メリット・デメリットと成功させるポイントも解説

初期設定をする

AIエージェントの使い方についての3つ目は、初期設定をすることです。

ツールを選定し導入まで進んだ後は、業務に合わせた初期設定を行います。AIエージェントに学習させるデータの準備、業務フローの定義、権限設定などが主な作業です。

例えば、チャットボットの場合は、よくある質問と回答のデータベースを整備し、AIに学習させることで精度が向上します。また、どの部署のどの担当者がアクセスできるかという権限を設定することも重要です。

初期設定の質によってAIエージェントのパフォーマンスが左右されるため、十分な時間をかけて丁寧に行うことをおすすめします。

PDCAを回す

AIエージェントの使い方についての4つ目は、PDCAを回すことです。

AIエージェントは導入して終わりではなく、継続的に改善していく必要があります。実際の運用データを分析し、課題を特定して改善策を実施するPDCAサイクルを回すことで、精度と効率が向上します。

例えば、チャットボットが適切に回答できなかった質問を分析し、データベースを更新することで、次回以降の対応精度が高まります。

また、利用状況や効果を定期的に測定し、投資対効果を評価することも重要です。 PDCAを回すことで、AIエージェントは企業の成長とともに進化し、より大きな価値を生み出せるでしょう。

【種類別】AIエージェントの使い方

ここでは、種類別のAIエージェントの使い方について、以下の3点を解説します。

反応型エージェント
目標指向型エージェント
学習型エージェント

1つずつ見ていきましょう。

反応型エージェント

種類別のAIエージェントの使い方の1つ目は、反応型エージェントです。

反応型エージェントは、外部からの入力に対して即座に反応するタイプのAIエージェントです。過去のデータを参照せず、現在の状況のみに基づいて行動するため、シンプルかつ高速な処理をするという特徴があります。

例えば、温度センサーの値に応じて空調を調整するシステムや、特定のキーワードに反応して定型文を返すチャットボットなどが該当します。

あらかじめ設定したルールやパターンに基づいて動作するため、予測可能な環境や定型業務に適しています。ただし、複雑な判断や状況変化への柔軟な対応は苦手です。

目標指向型エージェント

種類別のAIエージェントの使い方の2つ目は、目標指向型エージェントです。

目標指向型エージェントは、設定された目標を達成するために、計画を立てて行動するタイプのAIエージェントです。状況を分析し、複数の選択肢の中から最適な行動を選択する能力を備えています。

例えば、営業目標達成のために見込み客リストを分析し、優先順位をつけてアプローチする順番を提案するシステムなどが該当します。

使い方としては、明確な目標とその達成基準を設定することが重要です。目標指向型エージェントは、複数のタスクを組み合わせて効率的に目標達成できるため、プロジェクト管理や業務最適化に有効です。

学習型エージェント

種類別のAIエージェントの使い方の3つ目は、学習型エージェントです。

学習型エージェントは、経験やデータから学習し、時間とともにパフォーマンスを向上させるタイプのAIエージェントです。機械学習技術を活用し、過去の成功や失敗から学んで行動を最適化します。

例えば、顧客の購買履歴から嗜好を学習し、パーソナライズされた商品推薦を行うシステムなどが該当します。使い方としては、十分な学習データを提供し、定期的にフィードバックすることが重要です。

学習型エージェントは、環境や状況が変化する業務に適しており、継続的な改善が期待できるため、長期的な投資価値が高いといえます。

関連記事：生成AIの社内データ活用術！学習法・メリット・デメリットも紹介

AIエージェントの使い方と活用事例

ここでは、AIエージェントの使い方と活用事例について、以下の3点を解説します。

チャットボット
パーソナルアシスタント
ビジネスインテリジェンス

1つずつ見ていきましょう。

チャットボット

AIエージェントの使い方と活用事例の1つ目は、チャットボットです。

チャットボットにAIエージェントを活用することで、顧客や社員からの問い合わせに自動で対応できるようになります。

24時間365日いつでも質問に答えられるため、対応のために人が張り付いている必要がなく、人的リソースを削減しながら、素早い回答で顧客満足度を高められます。

例えば、ECサイトでは商品に関する質問に即座に回答し、購入をサポートできます。

また、従業員向けチャットボットとして、人事制度や経費精算の手続きに関する質問に対応させれば、バックオフィス業務の負担を軽減することも可能です。

導入時には、よくある質問のデータベースを整備し、AIに学習させることが重要です。

さらに、チャットボットでは対応が難しい質問は人間の担当者にエスカレーションする仕組みを用意しておくことで、サービス品質を保ちながら運用できます。

パーソナルアシスタント

AIエージェントの使い方と活用事例の2つ目は、パーソナルアシスタントです。

AIエージェントをパーソナルアシスタントとして活用することで、個人の仕事を幅広くサポートできます。スケジュール管理やメール整理、タスクの優先順位付けなど、毎日の細かな業務を自動でこなしてくれるようになります。

例えば、会議の日程調整を自動で行い、参加メンバー全員の予定を確認したうえで、空いている時間を候補として提案してくれます。

また、受信メールを重要度ごとに分類し、「今すぐ対応すべきメール」だけを通知するといった使い方も可能です。

さらに、使い続けるうちに「どんな仕事を優先したいか」「どの時間帯に集中して働きたいか」といったユーザーの業務パターンや好みを学習し、よりその人に合ったサポートができるようになります。

パーソナルアシスタントとしてAIエージェントを活用することで、担当者は雑務に追われにくくなり、本来時間をかけるべき企画や戦略立案などの業務に、より多くの時間と集中力を注げるようになるでしょう。

ビジネスインテリジェンス

AIエージェントの使い方と活用事例の3つ目は、ビジネスインテリジェンスです。

AIエージェントをビジネスインテリジェンスに活用すると、データ分析や意思決定のサポートを自動化できます。膨大なデータの中から意味のある傾向や気づきを抽出し、経営判断に役立つ形で整理してくれるのが特徴です。

活用するときには、どのデータを使うのか、何を知りたいのかといった分析の目的や指標を明確にし、必要なデータソースとAIエージェントを連携させることが重要です。

ビジネスインテリジェンス分野で活用することで、勘や経験だけに頼らず、データに基づいた意思決定がしやすくなり、結果として競合他社に対する優位性の確保にもつながるでしょう。

AIエージェントの前にCrewWorks

AIエージェントの導入を検討する前に、まず社内の情報共有基盤を整備することが重要です。

CrewWorks（クルーワークス）は、プロジェクト管理やナレッジ共有・コミュニケーションを一元化できる総合的な業務管理ツールです。 AIエージェントは既存の業務プロセスやデータを活用して効果を発揮するため、情報が分散している状態では十分な成果が得られません。CrewWorksで業務フローを可視化し、データを整理することで、AIエージェント導入時の効果を最大化できるでしょう。

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