AIエージェントとは？定義や機能、活用におけるポイントを徹底解説

AIエージェントとは、より高度な判断力と自律的なタスク遂行能力を持つ進化したAIのことです。労働力不足や業務効率化、顧客体験の向上などの課題を解決できるシステムとして注目されており、ビジネスでの活用を検討中の方もいるでしょう。

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そこで本記事では、AIエージェントの概要や種類、主な機能などを解説します。記事後半では、活用する際のポイントや利用時の注意点なども紹介しますので、ビジネスフローに取り入れる際の参考にしてください。

AIエージェントとは、人間による指示がなくても自律的にタスクを遂行できる能力を持ったAIのことです。

AIは、大規模言語モデル（LLM）の発達により、自然言語を理解できるようになりました。それに伴い、高度な分析や判断が可能になり、AIエージェントの誕生につながっています。

HubSpotは、将来的に人間とAIで業務を分担するのが日常的になると予想しており、「AIが作成し、人間がまとめる（精選する）」という役割分担が重要だと考えています。そのためには、AIエージェントを人間が活用しやすくするための環境づくりが欠かせません。

HubSpotが提供するagent.aiは、さまざまな種類のAIエージェントを集めたプロフェッショナル・ネットワークとして開発されたサービスです。目的や業種に合ったAIエージェントの検索が可能で、AIのアウトプットを参考に、人間がより高度なクリエイティブを作成できます。

AIエージェントは比較的新しい概念ですが、すでにビジネスの現場で活用できるレベルまで進化しているといえるでしょう。

AIエージェントへの理解を深めるために、定義や生成AI・AIアシスタントとの違いについて、さらに詳しく見ていきましょう。
 

「AIエージェント」の定義

AIエージェントの基本的な定義は、自律的にタスクを遂行し、特定の目標を達成できるシステムと考えて良いでしょう。

一般的なAIは、人間からの指示を受けて業務を実行します。それに対してAIエージェントは、目標達成のために意思決定を行い、アクションを自ら選択する点に違いがあります。ただし、AIエージェントは新しい概念で、明確な定義があるわけではありません。

達成したい目標そのものは人間が設定する必要がありますが、設定した後はAIエージェント自身でアクションを選択・実行します。そのうえで、収集したデータから最適なアウトプットを導き出す仕組みです。

車の自動運転は、AIエージェントの代表的な活用例です。センサーからリアルタイムで収集したデータを活用し、障害物を回避しながら安全に走行します。
 

生成AIとの違い

AIエージェントと生成AIは、いずれも人工知能のひとつですが、次のような違いがあります。

生成AI（generative AI）とは、テキストや画像、音声などのコンテンツ作成に特化したAIのことです。過去の学習データに基づいてテキストや画像を生成し、新たなアイデアを形にすることを得意としています。

AIエージェントは、コンテンツ作成に限らず、さまざまな分野におけるタスクの遂行が可能です。また、生成AIはコンテンツを生成するうえで、人間による詳細な指示を必要としますが、AIエージェントは必要な作業を自律的に判断・実行できるのが大きな違いです。

AIアシスタントとの違い

AIアシスタントとは、ユーザーの日常的な作業や情報収集をサポートする人工知能です。代表的なAIアシスタントサービスには、SiriやGoogle Assistant、チャットボットなどがあります。

AIエージェントとAIアシスタントの違いをまとめると、次のようになります。

AIアシスタントは、あくまでもユーザー支援を目的としたツールです。そのため、ユーザーから指示を受けた内容を受動的に遂行するのが基本的な役割といえます。
 

AIエージェントは、労働力不足や業務効率化、顧客体験の向上といったビジネス上の課題を解決できるシステムとして注目されています。社会的なニーズの高まりを背景に活用が進められているといえるでしょう。

自動運転の制御のほか、医療の分野では、カルテや検査結果をもとに症状を分析し、適切な治療法を提案するなどの方法で活用されています。教育の分野では、生徒一人ひとりの理解度に合わせた出題や解説を行うなど、業界によって活用方法はさまざまです。

専門知識を持ったスタッフの業務をAIエージェントが補完できるため、生産性と業務の質の向上が期待できます。
 

AIエージェントを導入する主なメリットは、次の通りです。

• 業務を自動化・効率化できる
• コストを削減できる
• 潜在的なリスクに気付ける

それぞれのメリットを詳しく見ていきましょう。
 

業務を自動化・効率化できる

AIエージェントを導入すると、人間による判断が必要なタスクの自動化・効率化が可能になります。

「オートメーションシステム」も、業務の自動化や効率化が可能なシステムとして広く普及していますが、単純作業や定型的な作業の自動化に留まっているのが現状です。その点、AIエージェントは、必要なアクションを自律的に判断できるため、人間にしか対応できなかった業務まで自動化できるのが大きなメリットです。

例えば、タスクやプロジェクトの管理を行うだけでなく、優先順位付けやプロジェクトが遅れている場合の対策まで提案が可能です。

また、顧客のニーズに合った情報提供によるカスタマーサポートの品質向上にも役立ちます。顧客の好みや行動に関するデータを分析し、営業・マーケティングへの活用も可能です。

さらに、需要予測や在庫管理、物流など、複数の要素が絡み合うサプライチェーンの効率化にも対応できます。
 

コストを削減できる

AIエージェントを導入すると、コスト削減の効果も得られます。

業務プロセスの自動化を進めていくと、非効率な作業やヒューマンエラーに起因する人件費などの発生を抑制できます。チャットボットを例にあげると、人間の対応が必要となる問い合わせ件数が減り、残業時間や人件費の削減につながります。
 

潜在的なリスクに気付ける

AIエージェントは、大量のデータをリアルタイムに処理し、パターンや相互関係を見つけ出すことに長けています。そのため、人間が気付かないような潜在的なリスクを踏まえたうえで、最適な判断を導き出すことも可能です。

例えば金融業界では、リアルタイム監視システムによって異常取引を迅速に感知し、セキュリティを強化しています。
 

ここではAIエージェントの特徴や構成する4つのプロセスを解説します。AIエージェントの仕組みを知って、理解を深めましょう。
 

AIエージェントの特徴

AIエージェントには、次の5つの特徴があります。

• 自律性：あらかじめ指示を与えると、一定のルールや規則に従い、目的に沿って動作
• 自動化能力：与えられたタスクを自動化
• 環境認識・適応性：外部から得られた情報をベースに、行動を決定
• 意思決定：複雑で多様なデータを分析し、最適なアクションを選択
• 学習能力：機械学習や強化学習を通して、経験から最適な行動を選択

このような特徴により、ユーザーの過去の行動データをもとにした最適な提案や、メール対応・スケジュール調整・データ入力といったタスクの自動化などが可能になります。
 

AIエージェントは、次の4つのプロセスで構成されています。

1. 環境認識
2. 情報処理・データ理解
3. 意思決定
4. アクチュエーター・行動

まず、センサーやカメラ、API、ソフトウェアなどを通して外部環境の情報を取得します。収集したデータをリアルタイムで処理し、必要に応じてデータの理解や機械学習が行われます。

次は、収集・処理したデータをベースに、最適な行動を選択するフェーズです。機械学習のほかに大規模言語モデル（LLM）などの技術が用いられ、人間の認知プロセスを再現します。

最後に、意思決定された結果を実際にアクションへと移します。物理領域ではハードウェアを、デジタル領域ではソフトウェアを制御します。
 

AIエージェントには、次のような種類があります。

• 単純条件反射エージェント
• モデルベース条件反射エージェント
• 目標（目的）ベースエージェント
• 学習ベースエージェント
• ユーティリティベースエージェント

なお、これらは完全に分類できるものではなく、複数のタイプを組み合わせたハイブリッド型のAIエージェントや、ほかのAIエージェントや人間と協力して目的を達成するタイプもあります。
 

単純条件反射エージェント

単純条件反射エージェントとは、あらかじめ設定されたルールに従って動作するAIエージェントです。

過去の履歴や将来への影響を考慮せず、「Aという状況になったらBを実行する」といったように、単純な規則に沿ってアクションを実行します。特定のキーワードに反応して自動応答するチャットボットや、決められた時間に動作するエアコンなどが例としてあげられます。

このタイプのAIエージェントは、現在観測可能な情報をベースに必要なアクションを判断するのが特徴です。そのため、想定外の状況に遭遇した場合は、適切なアクションを取れない可能性があります。
 

モデルベース条件反射エージェント

モデルベース条件反射エージェントとは、内部モデルを持ち、現在の環境だけでなく、環境の変化を考慮した意思決定を行うタイプのAIエージェントです。反射的にアクションを取る点では単純条件反射エージェントと共通していますが、過去の観測状況や将来的な予測をベースに最適な行動を選択する点が異なります。

また、モデルベース条件反射エージェントの場合は、新たな情報がインプットされると、随時モデルが更新されます。自動運転車が実際の交通規則や交通状況に基づいて最適なルートを選択できるのは、モデルベース条件反射エージェントの仕組みによるものです。

その他の例として、お掃除ロボットがすでに掃除した場所を通らないようにする仕組みがあげられます。
 

目標（目的）ベースエージェント

目標（目的）ベースエージェントとは、決められた目標の達成に向けて最適な行動を選択していくAIエージェントです。環境や現在の状況に加えて、目標に向かってどのようなアクションを取るべきかを考慮して、予測と推論を行いながら計画的に動作する点が特徴です。

単純条件反射エージェントやモデルベース条件反射エージェントよりも思考のレベルが深いため、より複雑な業務の遂行に向いているといえるでしょう。倉庫内ロボットは目標ベースエージェントの一例で、ルートを動的に調整しながら正確かつ迅速にアイテムをピックアップします。
 

学習ベースエージェント

学習ベースエージェントとは、過去の経験や環境から得られるデータを活用しながら、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。

事前に指示されたルールに従うだけでなく、フィードバックを基に学習し、適応する能力がある点が特徴です。新たに学習した情報は、自律的な判断をするための知識ベースに追加されます。

未知の環境にも対応しつつ、推論レベルを高めることで、より効果的な意思決定ができるのが学習ベースエージェントのメリットです。一例として、ECサイトでユーザーの過去の行動パターンや購買履歴に応じて商品をおすすめする「レコメンド機能」があげられます。
 

ユーティリティベースエージェント

ユーティリティベースエージェントとは、特定の目標を達成するにあたって、複数の選択肢の中から報酬・効用が最大化する行動を選択するAIエージェントです。効用ベースエージェントとも呼ばれます。

単に目標を達成するために行動するのではなく、効率性や快適性、リスク回避などを考慮しながら最適な結果を導き出す点が特徴です。例えば、自動運転のプログラムは、単に目的地へ早く到着しようとするのではなく、最も安全でリスクの少ないルートを選択します。
 

AIエージェントを活用する際は、次のようなポイントを意識しましょう。

• 目的を明確化する
• 専門知識がある担当者を配置する
• 同業他社の事例を参考にする
   

目的を明確化する

AIエージェントを効果的に活用するには、導入目的を明確にすることが重要です。活用範囲が広いため、目的がはっきりしないまま導入を進めてしまうと、成果が見えづらくなります。

カスタマーサポート部門のコスト削減やマーケティング部門の顧客体験の向上、物流部門のフロー改善など、具体的な課題を踏まえたうえで適用範囲を検討しましょう。それによって、自社の課題の解決に最適なAIエージェントを選択できるようになります。

専門知識がある担当者を配置する

AIエージェントを含むAIツールは、学習を繰り返すことで徐々にアウトプットの精度が高まっていくという特徴があります。そのため、定期的にユーザーがフィードバックを行い、最適化していくことが重要です。

アウトプットの質を効果的に高めるには、AIの仕組みや特性を熟知した人材が適切なフィードバックを行うことが欠かせません。

自社に適任者がいない場合は、外部への委託も検討すると良いでしょう。
 

同業他社の事例を参考にする

同業他社の事例を知ることも、AIエージェントを活用するうえで重要です。同じ業界であれば課題も共通していることが多く、他社の事例をロールモデルにしながら自社の運用体制を構築できます。

業界別に見ると、次のような活用方法があります。

• 金融：リスク管理、投資アドバイス
• 自動車：自動運転技術の向上、安全管理
• 製造業：品質管理、プロセス最適化
• 医療：医療画像解析、診療支援
• カスタマーサービス：音声アシスタント、チャットボット

他社の事例を参考に、自社で取り組むことができそうな部分から始めてみましょう。

ここでは、AIエージェントを活用するうえでの課題や注意点を解説します。

• ハルシネーションが起こるリスクがある
• 情報漏えいや不正アクセスのリスクがある
• 倫理的・法的な責任の所在が不透明

AIの特性を正しく理解し、適切な対策を行うことで、リスクの低い運用につながります。
 

ハルシネーションが起こるリスクがある

ハルシネーション（幻覚）とは、AIが誤った情報や存在しない情報を生成・出力する現象のことです。AIが幻覚を見ているかのように振る舞うことから、この名前が付けられました。

AIがハルシネーションを起こす大きな要因として、学習データの不足や偏りがあげられます。AIは、大量のデータを学習することで適切な答えを導き出す仕組みになっていることから、学習データが不足するとアウトプットの質が低下します。

AIに学習させるデータの質を高めて、適切なフィードバックを行うことで、ハルシネーションが起きるリスクを下げることが可能です。

また、AIは過去のデータから未来を予測することができますが、新しい技術の発明や社会の大きな変化といった前例がない事態が発生すると、対応が難しくなります。その結果、誤った情報をアウトプットする可能性があるでしょう。

このような特性を踏まえたうえで、AIを適切に活用することが大切です。

情報漏えいや不正アクセスのリスクがある

AIエージェントが機密情報にアクセスすると、情報漏えいや不正アクセスといったセキュリティのリスクが高まります。

AIエージェントは、CRM（顧客関係管理）ツールやビジネスチャットツールといった外部システムと連携することで、データを有効活用することが可能です。また、そのようなサービスを提供している企業が自社のシステム内にAIエージェントを組み込み、より高度なサービスを提供しようとする動きもあります。

ツールを選ぶ際は、データの暗号化やアクセス制限などが行われたセキュリティレベルの高いものを選択しましょう。また、開発元が異なるツールの「寄せ集め」で開発された統合型のツールは、データ管理やセキュリティに不備が出やすいため、特に注意が必要です。

HubSpotでは、CRM（顧客関係管理）ツールを基盤として、MA（マーケティングオートメーション）やSFA（営業支援システム）など、AI搭載のツールを複数提供しています。

すべての製品を自社開発しており、高度なセキュリティ対策で大切な情報をしっかりと守ります。HubSpotのセキュリティ対策や考え方については、セキュリティー、プライバシー、管理・統制に関するページをご覧ください。
 

倫理的・法的な責任の所在が不透明

AIエージェントが自律的に行動した結果、トラブルや損害が生じても、責任の所在が不透明なのが現状です。また、法整備も追いついていません。そのため、最終的には人間によるチェックが必要です。

新しい技術には必ずリスクが伴うため、利用する側は、許容範囲やリスクを最小限に抑える方法を考えなければなりません。行政やAIサービスを提供している企業などが発信する最新の情報をキャッチアップすることも大切です。
 

AIエージェントは、ビジネスを変革させることができる可能性を持つツールですが、使用に不安がある方が多いのが実情ではないでしょうか。

新しい技術を取り入れることにはリスクもありますが、信頼のおける開発元が提供するシステムを使用するなどの工夫によって、リスクを最小限に抑えることは可能です。

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