エージェンティックAIをわかりやすく解説
エージェンティックAIは、目標を具体的な行動につなげる手法です。文章で提案して終わるのではなく、情報を集め、次の手順を選び、許可されたツールを使い、その結果を評価できます。顧客へのフォローアップの準備や、未解決のサポート依頼の調査などが目標になります。
重要なのは、AIの受け答えが賢そうかどうかではありません。合意した範囲内で業務を進められるかどうかです。その範囲では、閲覧できる情報、変更できる内容、人の承認が必要な場面を定める必要があります。
エージェンティックであることは、無制限に動けることや、常に正しいことを意味しません。業務に役立つシステムには、明確な停止条件、不確実な状況への対処方法、実行した操作の証跡が必要です。金銭・法律・顧客への約束に関わる行動では、人の承認が引き続き重要です。
仕組み：把握・計画・実行・確認・報告
エージェンティックAIのワークフローは、結果を次の判断に反映するループで動きます。現状を把握し、行動を選び、その結果を確認してから先に進みます。情報が変わった場合や、ツールが想定外の結果を返した場合は、このループの一部を繰り返すことがあります。
確認に失敗した場合は、制限内での再試行、確認の依頼、停止して担当者に引き継ぐなど、安全な対応が必要です。確認せずに進めると、小さなミスがワークフロー全体の大きな問題につながりかねません。
- 把握：依頼と、アクセスを許可された関連情報を読みます。不足している情報、記録の矛盾、作業範囲を特定します。
- 計画：目標を実行可能な手順に分けます。必要なツールと、人の承認が必要な箇所を決めます。
- 実行：許可されたツールを使い、情報の取得、資料の準備、承認された変更を行います。
- 確認：結果を目標と照らし合わせます。成功したと決めつけず、実際に成功したことを確認します。
- 報告：何が起きたかを説明し、根拠を示し、未解決の問題を報告します。
AIエージェント・生成AIとの違い
エージェンティックAIは手法であり、AIエージェントはその手法を実装できるシステムです。生成AIは、文章や画像などのコンテンツを生成する能力を指します。これらの用語には重なる部分がありますが、システムの異なる側面を表しています。
エージェンティックAIとAIエージェントを区別するには、仕事の進め方を指しているのか、特定のワーカーを指しているのかを考えます。生成AIとの違いは、出力を作るだけなのか、行動を通じて目標の達成まで目指すのかにあります。
- 生成モデルはエージェントの一部として使えます。ただし、コンテンツを生成できるだけでは、一連の業務を完遂できるとは限りません。
| 用語 | 主な役割 | 業務での例 |
|---|---|---|
| 生成AI | コンテンツの生成 | 顧客への返信を下書きします |
| AIエージェント | タスクとツールを備えたシステム | 顧客アカウント情報を取得するサポート担当です |
| エージェンティックAI | 目標に向けた計画・実行・確認 | 依頼を調査し、回答を準備して承認を求めます |
活用例：営業・マーケティング・顧客対応
エージェンティックAIのワークフローは、次のような業務を支援できます。いずれも適切なデータアクセス、ツール連携、明確な承認範囲が必要です。これらは想定例であり、顧客への導入実績や製品機能の保証を示すものではありません。
価値は、文章を大量に生成することではなく、業務の手順をつなぐことにあります。顧客への約束や慎重な判断が必要な例外対応は、人が管理してください。
- 見込み客の評価：問い合わせに関する情報を集め、合意した基準と照合し、確認用の記録を準備します。
- 営業フォローアップ：顧客との取引・対応履歴を確認し、適切なメッセージを下書きして、担当者に送信承認を求めます。
- カスタマーサポート：関連記録を取得し、報告された問題を調査して、サポート方針に沿った解決策を提案します。
- マーケティング業務：承認済みの企画書から原稿を作成し、ブランドガイドラインと照合して、レビューに提出します。
- 顧客の利用開始支援：不足している情報を特定し、次の手順を準備して、進行を妨げる問題を担当チームに報告します。
活用例：経理・人事・調達・IT
社内部門にも、情報収集、判断、定型的な事務処理を組み合わせたワークフローがあります。上記と合わせて、10の業務活用例になります。重要な記録やシステムの変更を許可する前に、準備と調査から始めましょう。
修正案を準備することと、修正を承認することは別です。調査する能力と、変更を確定する権限を分けてください。
- 経理：請求書の内容をアクセス許可済みの記録と照合し、不一致を指摘して、確認用の概要を準備します。支払いは実行しません。
- 人事：承認済みの文書を使って社内規定に関する定型的な質問に答え、個人的な事項や機微な事項は担当者に引き継ぎます。
- 調達：仕入先の情報を集め、購買要件と比較して、承認用の資料を準備します。
- ITサービスデスク：診断情報を集め、承認済みの手順を参照し、権限が制限された変更を行う前に解決策を提案します。
- バックオフィス業務：スプレッドシートとアプリの記録を比較し、未入力の項目を特定して、承認用の修正案を準備します。
開発企業：モデル層
モデル層は、エージェンティックAIシステムによる依頼の解釈、コンテンツ生成、次の行動の判断を支えます。モデルだけでは、業務ワークフロー全体は実現できません。ツール、権限、確認、報告の仕組みも設計する必要があります。
ここで紹介するモデル層・プラットフォーム層・エージェント層の提供企業は、種類別に分類しており、順位付けではありません。各社の公式説明を通じて各層の役割を示していますが、性能や適合性を保証するものではありません。
モデル名だけでなく、ワークフロー全体を評価してください。
- OpenAIは、AIの研究と導入に取り組んでいると説明しています。製品にはChatGPTやCodexがあります。
- Anthropicは、AIの安全性と研究に取り組む企業と説明しています。製品にはClaudeや、エージェンティックなコーディングツールのClaude Codeがあります。
- Google DeepMindは、安全なAIを研究・開発しています。その取り組みにはGeminiモデルが含まれます。
開発企業：プラットフォーム層
プラットフォーム層は、エージェントの作成・連携・運用を担います。導入を検討する企業にとって重要なのは、アプリへのアクセス、承認の制御、完了した作業の証跡です。プラットフォームという名称だけでは、これらは判断できません。
これらの提供企業は種類別に分類しており、順位付けではありません。自社のワークフローや既存システムに照らして比較してください。提供企業の全体像は、主要なエージェンティックAI企業のガイドをご覧ください。通常の動作と、失敗時の対応の両方を実演してもらいましょう。
- Salesforce Agentforceは、Salesforceのエコシステム内で従業員と顧客を支援するAIエージェントプラットフォームと説明しています。
- Microsoft Copilot Studioは、AIエージェント、ワークフロー、アプリの作成を支援します。
- Google Gemini Enterpriseは、1つのプラットフォームでAIエージェントの検索・作成・共有・実行を支援します。
- ServiceNowは、製品の1つとしてServiceNow AI Agentsを提供しています。
- AWSは、エージェントを構築・実行するためのAmazon Bedrock AgentCoreを提供しています。
開発企業：エージェント層
エージェント層は、チームが特定の業務に使うワーカーやアプリです。必要な情報、実行できる操作、人の対応が引き続き必要な作業を、その業務に照らして評価してください。
これらの提供企業は種類別に分類しており、順位付けではありません。関連する選択肢は、2026年の主要AIエージェントをご覧ください。Terabotは現在、限定プレビュー中です。実際に業務を行うAIエージェントの導入を検討している企業は、招待をリクエストできます。
- Intercom Finは、顧客対応エージェントと説明しています。
- Sierraは、カスタマーサービスエージェントを通じてAIによる顧客体験を提供しています。
- Cognitionは、Devinを自律型ソフトウェアエンジニアと説明しています。
- AITGが提供するTerabot（当社製品）は、企業向けのAIデジタルワーカーです。各ワーカーは専用コンピューターとなるプライベート仮想マシンを持ち、チームが普段使っているアプリで作業します。
リスクと実践的な安全対策
エージェンティックAIは、不完全な情報に基づいて行動したり、依頼を誤解したり、誤った記録を使ったりする可能性があります。ツールへのアクセスがあると、こうしたミスの影響も大きくなります。導入後に対策を追加するのではなく、ワークフローの設計段階から制御を組み込んでください。
例外を確認し、ルールを維持・管理する担当者を決めてください。エージェント自身に権限の範囲を決めさせてはいけません。
- 承認：支払い、対外的な約束、機微なメッセージ、取り消しが難しい変更の前に、レビューを必須にします。
- アクセス制限：タスクに必要なデータと操作だけを許可します。閲覧権限と編集権限は分けます。
- ログ：ツール呼び出し、変更、承認、結果を記録し、確認担当者が経緯を追えるようにします。
- 入力の扱い：メール、文書、ウェブサイト内の指示は、信頼できないコンテンツとして扱います。自動的に操作の許可と見なしてはいけません。
- 停止ルール：記録が矛盾する、確認に失敗する、タスクが許可された範囲を超える場合は、処理を一時停止します。
エージェンティックAIの導入の始め方
期待する結果を簡単に確認できる、範囲を限定したワークフローから始めましょう。部門全体に対する無制限の権限を与えるより、レビュー用資料の準備から始めるほうが安全です。ツールを選ぶ前に、タスクを文書化してください。
漠然とした自動化の約束ではなく、自社の合格基準を使って評価してください。少人数のチームは、中小企業向けAIエージェントのガイドも参考にできます。
- 目標を定義：タスクの完了条件と、人が判断する事項を明記します。
- ワークフローを整理：関連する記録、アプリ、引き継ぎ、承認箇所を特定します。
- アクセスを制限：可能な限り、閲覧と下書きから始めます。必要性が確認できた場合にのみ、操作権限を追加します。
- 例外をテスト：情報の不足、記録の矛盾、ツールの利用不可、誤解を誘う指示をテストに含めます。
- 結果をレビュー：範囲を広げる前に、完了した作業、エラー、担当者への引き継ぎを確認します。