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

AIエージェントの基本

ここでは、AIエージェントについて、以下の2点を解説します。

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、人間のように「考え」「判断し」「行動する」ことを目指した自律型のAIです。

従来のAIチャットボットやルールベースのシステムは、あらかじめ設定された指示や条件に従って動作する指示待ち型でした。

AIエージェントは、与えられた目標をもとに状況を自ら判断し、最適な行動を選択できます。

さらに、外部ツールやシステムと連携し、情報検索・データ入力・メール送信などのタスクを人の手を借りずに完結できる点が大きな特徴です。

例えば営業支援AIが顧客データを参照し、商談日程を自動で調整する、といった使い方もできます。

AIエージェントは単なる自動応答ツールではなく、業務の一部を自律的に担うデジタルパートナーとして、企業の生産性向上や業務改革を支える存在です。

生成AIとの違い

生成AIとAIエージェントはどちらも人工知能の技術を活用していますが、その役割と行動範囲には明確な違いがあります。

生成AIは、ユーザーから与えられた入力（プロンプト）をもとに、文章や画像を生成したり、質問に対して自然な応答を返したりするのが主な機能です。

つまり、人間が指示を出すことで成果物を生み出す「創造型AI」といえます。

一方、AIエージェントはそれに加え、自ら状況を判断し、必要に応じて外部のシステムやツールと連携しながら、タスクを実行・完結する能力を持っています。

例えば、生成AIが「メール文を作成する」だけなのに対し、AIエージェントは「メール文を作成し、スケジュールを確認して送信まで行う」といった一連の処理を自動で行えます。

生成AIが“知的なアシスタント”だとすれば、AIエージェントは“自律的に行動するパートナー”といえるのです。

関連記事：生成AIで壁打ちが劇的進化！おすすめツールとメリット・例・成功のコツまで解説

AIエージェントの主な種類（トリガー方式）

ここでは、AIエージェントの主な種類（トリガー方式）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。

参考：AIエージェントツール13選｜6つのタイプ別に徹底比較＆導入成功ポイントを解説｜Tech&Device TV

定時型（スケジュール型）

AIエージェントの主な種類（トリガー方式）の1つ目は、定時型（スケジュール型）です。

定時型AIエージェントとは、あらかじめ設定された時刻や一定の間隔で自動的にタスクを実行するタイプのエージェントです。

人の操作を待たずに、毎日・毎週などのスケジュールに従って処理を行うため、定常業務の自動化に最適です。

例えば、毎朝の売上データ集計・在庫チェック・日報メールの自動送信など、繰り返し発生する作業を確実に実行でき、ヒューマンエラーや作業の抜け漏れを防げます。

条件型（コンディション型）

AIエージェントの主な種類（トリガー方式）の2つ目は、条件型（コンディション型）です。

条件型AIエージェントとは、特定の条件が満たされた時に自動的にタスクを実行するタイプのエージェントです。

例えば「在庫が一定数を下回ったら発注を行う」「顧客から問い合わせが届いたら担当者に通知する」など、事前に設定したルールに基づいて動作します。

人の指示を待つ必要がなく、リアルタイムで状況を判断して処理を開始できるため、ミスや対応遅れを防げます。

指示型（コマンド型）

AIエージェントの主な種類（トリガー方式）の3つ目は、指示型（コマンド型）です。

指示型AIエージェントとは、ユーザーの操作やリクエストをきっかけにタスクを実行するタイプのエージェントです。

例えば「会議の議事録をまとめて」「今日の売上データを出して」といった指示を受けると、AIが即座に処理を行います。

ユーザーの明確な要望をトリガーとして動作するため、柔軟性が高く、業務支援や問い合わせ対応など幅広いシーンで活用されています。

生成AIのような対話型インターフェースと組み合わせることで、自然な会話を通じて操作できる点も特徴です。

AIエージェントの種類（システム統合方式）

ここでは、AIエージェントの種類（システム統合方式）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。

参考：AIエージェントツール13選｜6つのタイプ別に徹底比較＆導入成功ポイントを解説｜Tech&Device TV

アプリケーション統合型

AIエージェントの種類（システム統合方式）の1つ目は、アプリケーション統合型です。

アプリケーション統合型AIエージェントとは、特定のアプリケーションやシステム内に直接組み込まれて動作するタイプのエージェントを指します。

例えば、CRM・メール・ドキュメント作成ツールなどの中にAIが搭載され、ユーザーがアプリを使いながら自然に支援を受けられるAIエージェントです。

作業の文脈を理解して提案や自動処理を行えるため、操作の手間を減らし、業務効率を大幅に向上できます。アプリとの親和性が高く、導入のハードルが低い点も魅力でしょう。

ブラウザ操作型

AIエージェントの種類（システム統合方式）の2つ目は、ブラウザ操作型です。

ブラウザ操作型AIエージェントとは、Webブラウザ上での操作を自動化するタイプのエージェントです。

人が行うように、Web検索を実行したり、外部サービスの画面を開いて入力・クリック操作を行ったりと、複数のオンライン作業を一連の流れで処理できます。

例えば、Webサイトから情報を収集してレポートを作成したり、外部システムにデータを登録したりといったタスクも自動で実行可能です。

既存のブラウザをそのまま活用できるため、導入の手間が少なく、幅広い業務を自動化しやすいのが特長です。

OS統合型

AIエージェントの種類（システム統合方式）の3つ目は、OS統合型です。

OS統合型AIエージェントとは、モバイル端末やPCのオペレーティングシステム（OS）に深く組み込まれ、システム全体を横断的に操作できるタイプのエージェントです。

アプリの起動・ファイルの検索・メール送信・スケジュール管理など、デバイス全体の機能を統合的に制御できます。

OSレベルで動作するため、操作性が高く、ユーザー体験を一段とスムーズにする次世代型のAIエージェントといえます。

どれにしたらいい？AIエージェントの選び方

ここでは、AIエージェントの選び方について、以下の3点を解説します。

1つずつ見ていきましょう。

コスト

AIエージェントの選び方の1つ目は、コストです。

AIエージェントは、導入時に発生する初期費用（セットアップ・システム連携・教育コストなど）と、運用を続けるためのランニングコスト（利用料・保守・サーバー費用など）が発生します。

単に価格の安さだけで判断するのではなく、長期的な費用対効果（ROI）を初期段階で試算することが重要です。

例えば、業務効率化によって削減できる人件費や、顧客対応スピードの向上による売上増加などを数値化し、どの程度の投資回収が見込めるかを把握し、短期的なコスト負担と中長期的なリターンを比較しましょう。

機能

AIエージェントの選び方の2つ目は、機能です。

AIエージェントと一口にいっても、対話応答・データ分析・情報検索・外部ツール連携・タスク自動化など、ツールによって提供する機能が大きく異なります。

自社の課題が「問い合わせ対応の効率化」なのか、「営業支援」や「社内業務の自動化」なのかによって、最適なエージェントのタイプも変わります。

そのため、導入前に業務フローを整理し、必要な機能と不要な機能を切り分けることが重要です。また、後から機能追加や拡張ができる柔軟性もポイントになります。

目的に合った機能を備えたAIエージェントを選定することで、導入効果を最大限に引き出せられるでしょう。

セキュリティ

AIエージェントの選び方の3つ目は、セキュリティです。

AIエージェントは業務データや顧客情報など、機密性の高い情報を扱う場面が多いため、不正アクセスや情報漏えいのリスクを最小限に抑える対策が求められます。

例えば、通信経路の暗号化（SSL/TLS）やアクセス権限の管理、多要素認証などの基本的なセキュリティ機能が備わっているかを確認しましょう。

また、データの保存場所（クラウド／オンプレミス）や、外部サービス連携時の情報共有範囲も重要な確認ポイントです。

さらに、開発元が信頼できる企業であり、定期的なセキュリティアップデートや監査体制を持っているかも判断基準になります。

安全性を軽視した導入は後々のリスクにつながるため、自社のセキュリティ要件を満たした製品を選びましょう。

AIエージェント導入時の成功ポイント

ここでは、AIエージェント導入時の成功ポイントについて、以下の3点を解説します。

1つずつ見ていきましょう。

選定基準の明確化

AIエージェント導入時の成功ポイントの1つ目は、選定基準の明確化です。

「AIエージェントで何を解決したいのか？」と導入目的を具体化し、関係部署で共通認識を持ちましょう。

例えば、「問い合わせ対応の効率化」「営業活動の自動化」「社内ナレッジ共有の強化」など、目的を明確にすることで、必要な機能や運用体制の方向性が見えてきます。

また、選定時にはコスト・機能・セキュリティ・操作性など、優先すべき評価項目を事前に社内で整理しておくことも重要です。

導入の目的と評価軸を共有することで、効果的かつスムーズなAIエージェントの選定・活用につながります。

現状分析

AIエージェント導入時の成功ポイントの2つ目は、現状分析です。

どの業務をAIエージェントで自動化・効率化すべきか、対象業務を明確に選定しましょう。現状の業務フローを細かく洗い出し、課題やボトルネックを徹底的に分析することが重要です。

例えば、「問い合わせ対応に時間がかかっている」「入力作業が多く人的ミスが発生している」など、具体的な問題点を把握することで、AIが貢献できる範囲と目的が明確になります。

さらに、業務データの量や質、既存システムとの連携可否なども事前に確認しておくと、導入後のトラブルを防げます。

スモールスタート

AIエージェント導入時の成功ポイントの3つ目は、スモールスタートです。

最初から全社的に展開しようとすると、コストや工数が膨らみ、運用上の課題も見えづらくなります。

まずは、特定の部署や業務領域など、影響範囲の小さい部分から導入を始め、効果や使い勝手を検証しましょう。

初期段階で得られたデータや従業員のフィードバックをもとに、設定や運用ルールを改善しながら徐々に対象範囲を広げていくことで、リスクを抑えつつ導入効果を最大化できます。

また、現場での成功事例を積み重ねることで、社内の理解と協力を得やすくなり、全社展開もスムーズに進みます。

まとめ

本記事では、AIエージェントの概要と種類・選び方・導入時の成功ポイントについて解説しました。 AIエージェントは、業務効率化や顧客対応の質向上を支える次世代のビジネスツールです。

種類（トリガー方式、システム統合方式）と仕組みを理解することで、自社に最適なエージェントを見極めやすくなります。

導入時には、目的や課題を明確にし、必要な機能・コスト・セキュリティなどの選定基準を整理しましょう。

現状分析をしっかりと行い、スモールスタートで段階的に運用することで、リスクを抑えつつ効果を最大化できます。

自社の業務課題を解決する最適なAIエージェントを選び、よりスマートな働き方を実現しましょう。