AIエージェントとは？｜生成AIとの違いと会社で使う3つの例

この記事でわかること

• AIエージェントとは何か、生成AIのチャットと何が違うか
• AIエージェントが作業を進める仕組みと、MCPの役割
• 生成AI・チャットボット・RPAとの違い
• AIエージェントの種類と、会社で使う例
• 会社で任せる前に決める5つと、AIエージェントの限界

AIエージェントとは｜目的を受け取り、手順を組んで作業を進めるAI

AIエージェントとは、人から目的を受け取り、達成までの手順を自分で考え、検索やファイル操作などのツールを使いながら、結果を確かめて作業を進めるAIです。エージェントは英語で「代理人」を意味し、人の代わりに作業を進める役割を指します。

Anthropicは、2024年12月に公開した解説「Building effective agents」で、エージェントを、LLMが自分の進め方とツールの使い方を動的に決め、作業の進め方の主導権を持つシステムと説明しています。LLM（大規模言語モデル）は、大量の文章から言葉のつながりを学び、文章を作るAIのモデルです。

生成AIのエージェントとは何か｜LLMに道具と繰り返しを足したもの

生成AIのエージェントとは、文章を作る生成AIに、ツールを使う力と、結果を見て次の手を決める繰り返しを足したものです。生成AIだけでは文章で答えることしかできませんが、ツールを渡すと、ファイルを読む・検索する・外部のサービスを操作するといった行動ができるようになります。

Claude Codeの公式ドキュメントは、この点を「ツールがClaude Codeをエージェント的にしている」と書いています。ツールがなければ文章で答えるだけで、ツールがあれば行動できる、という説明です。当社の研修で扱うClaude Codeも、名前はコード向けでも、正体はファイル操作やコマンドの実行まで進めるAIエージェントです（研修第1回の講義）。

たとえば「来週の会議の資料をまとめて」と頼んだとき、チャットの生成AIは、渡された材料からまとめ方の案を返します。AIエージェントは、関係するファイルを自分で探して読み、足りない情報を検索し、下書きを作って、抜けがないかを見直すところまで進めます。

ファクトボックス｜AIエージェントの基本情報

AIエージェントは、答えを返すAIではなく、目的に向けて手を動かし、結果を見て次の手を選ぶAIです。

AIエージェントの仕組み｜計画・ツール呼び出し・確認の繰り返し

AIエージェントの仕組みは、計画・ツール呼び出し・確認の3つを、目的を果たすまで繰り返す形で理解できます。この繰り返しは、エージェントループとも呼ばれます。

Claude Codeの公式ドキュメントは、この繰り返しを、情報を集める・行動する・結果を確かめるの3段階と説明しています。3段階は混ざり合い、前の段階で分かったことをもとに次に何をするかをAIが決める、という書き方です。本記事では、会社で任せる場面に合わせて、計画・ツール呼び出し・確認と呼び分けます。

1. 計画｜目的を手順に分ける

1つ目の計画は、受け取った目的を、実行できる大きさの手順に分ける段階です。「月次の売上報告を作る」という目的なら、元のデータを探す・集計する・前月と比べる・文章にまとめる、のように分けます。

計画は一度決めて終わりではなく、途中で分かったことに合わせて組み直されます。データの置き場所が想定と違えば、探し方の手順から変えます。

2. ツール呼び出し｜検索・ファイル操作・外部サービスを使う

2つ目のツール呼び出しは、AIが手順を進めるために、決められた道具を使う段階です。英語ではツールコール（tool call）、またはツール使用（tool use）とも呼ばれます。

ツールには、ファイルを読む・書く、Webを検索する、コマンドを実行する、メールやチャットなど外部のサービスを操作する、といった種類があります。どのツールを使えるかは、AIではなく、使う人や会社が渡した範囲で決まります。

3. 確認｜結果を見て、次の手を決める

3つ目の確認は、ツールを使った結果を見て、うまくいったか、次に何をするかを決める段階です。集計の結果が明らかにおかしければ、元のデータを読み直すところに戻ります。

Anthropicの「Building effective agents」は、エージェントが各段階で環境から実際の結果を受け取ることが重要だと書いています。あわせて、繰り返しの回数の上限のような止める条件を入れることも一般的だとしています。

AIエージェントは、計画・ツール呼び出し・確認を繰り返すため、確認の段階で何を正解とみなすかが作業の質を決めます。

MCPとは｜AIとツールをつなぐ共通の規格

MCP（Model Context Protocol）とは、AIと外部のデータやツールをつなぐための共通の規格です。Anthropicが2024年11月25日に、オープンな規格として公開しました。

MCPがあると、AIのアプリとツールの組み合わせごとに専用のつなぎ方を作らずに、同じ方式で社内のシステムや外部のサービスにつなげられます。つなぐ先が増えるほどAIエージェントにできることは増えますが、同時にAIの手が届く範囲も広がります。接続を増やすときの注意と、接続先に仕込まれた指示でAIが操られるプロンプトインジェクションの対策は、AIエージェント特有のセキュリティ｜プロンプトインジェクションと権限管理の実務で扱っています。

AIエージェントと生成AI・チャットボット・RPAの違い｜誰が手順を決めるか

AIエージェントとよく比べられるのは、生成AIのチャット・チャットボット・RPAの3つです。違いは、誰が手順を決めるかと、AIが行動までするかの2点で見ると分かりやすくなります。

チャットボットは、あらかじめ用意した質問と答えの組み合わせや、決めた分岐に沿って応答する仕組みです。RPA（Robotic Process Automation）は、人がパソコンで行う決まった操作を、記録した手順どおりに自動で繰り返すソフトウェアです。

表は、各方式の一般的な性質を本記事で整理したものです。最近は、チャットボットやRPAの製品に生成AIやエージェントの機能が組み込まれることもあり、製品名だけでは線を引けません。

生成AIとAIエージェントは、対立ではなく土台と応用の関係

生成AIとAIエージェントは、別々の技術ではありません。AIエージェントの多くは、生成AIのLLMを考える部品として使い、その外側にツールと繰り返しの仕組みを足しています。

そのため、生成AIのチャットに慣れている人ほど、AIエージェントを理解しやすくなります。違いは、チャットでは人が毎回次の質問を考えるのに対し、エージェントではその判断の一部をAIに渡す点です。

AIエージェントの新しさは、AIの賢さではなく、次に何をするかの判断を、人からAIに一部渡す点にあります。

RPAとAIエージェントは、決まった作業か判断が要る作業かで使い分ける

RPAは、毎回まったく同じ手順で進む作業に向きます。画面の配置や入力の形式が変わると止まりますが、同じ手順なら同じ結果を返します。

AIエージェントは、資料の形式が毎回少しずつ違う、途中で判断が要る、といった作業に向きます。その代わり、同じ指示でも毎回まったく同じ手順を踏むとは限らないため、結果を確かめる仕組みが要ります。

AIエージェントの種類｜決まった手順か、AIが手順を選ぶか

AIエージェントの種類は、手順をどこまで人が決めておくかで分けると、会社で使う場面に当てはめやすくなります。ここでは、Anthropicの解説の分け方をもとに、ワークフロー型・エージェント型・マルチエージェントの3つを取り上げます。

AIの教科書として広く使われるRussellとNorvigの『Artificial Intelligence: A Modern Approach』は、エージェントを単純反射・モデルベース・目標ベース・効用ベース・学習の5種に分けて説明しています。これはAIの研究での整理で、会社の業務に当てはめるときは、手順を誰が決めるかで分けるほうが使いやすくなります。

ワークフロー型とエージェント型

Anthropicの「Building effective agents」は、生成AIとツールを組み合わせたシステムを、ワークフローとエージェントの2つに分けています。ワークフローは、LLMとツールを、あらかじめ決めた手順の流れで動かすシステムです。エージェントは、LLMが手順とツールの使い方を自分で決めるシステムです。

同じ解説は、まず最も単純な方法を探し、必要なときだけ複雑にすることを勧めています。多くの用途では、1回の生成AIへの依頼を、検索や例の示し方で工夫するだけで足りることが多い、とも書いています。

表の種類の分け方は、Anthropicの解説の2分類に、マルチエージェントを足した本記事の整理です。

マルチエージェントとは｜役割を分けて複数で進める

マルチエージェントとは、役割の違う複数のAIエージェントが、分担して1つの作業を進める形です。Anthropicの「Building effective agents」は、中心のLLMが作業を分けて担当のLLMに振り分け、結果をまとめる形を、オーケストレーター・ワーカー（orchestrator-workers）と呼んでいます。Claude Codeでは、作業を任される側のAIをサブエージェントと呼びます。

当社の研修でも、第1回の後半のワークに、リサーチャー・ライター・レビュワーの3つのサブエージェントで記事を作る題材があります。

一方で、AIの数が増えるほど、どの段階の誤りが最終の結果に入ったかを追いにくくなります。マルチエージェントを使うときは、最後に人が見る場所を、AIの数より先に決めます。

AIに手順を選ばせるほど想定外に強くなる一方、毎回の進め方が変わるため、結果を確かめる仕組みが要ります。

AIエージェントの例｜会社で使う3つの場面

AIエージェントの例は、複数の資料や道具をまたいで、途中で判断しながら進める作業に集まります。ここでは特定の製品の機能ではなく、会社の業務でよく挙がる使い方を3つ取り上げます。

3つの例は本記事の整理で、どの業務でも同じ効果が出るという意味ではありません。どの例でも、AIエージェントに任せるのは作業の途中までで、外に出す・決める場面は人に残しています。

1. 調べ物と資料の下書き

1つ目の例は、調べ物から資料の下書きまでを任せる使い方です。AIエージェントは、検索して読み、足りない点をさらに調べ、比べた結果を表や文章にまとめるところまで進めます。

人が確かめるのは、出典が実在するか、数字が元の資料と合っているかです。AIエージェントは調べた結果を自信のある口調でまとめるため、もっともらしい誤りが下書きに混ざっても、文面からは見分けにくくなります。

2. 定型の書類やデータの整理

2つ目の例は、形式がそろっていない書類やデータを、決めた形に整える使い方です。ファイル名の付け方の統一や、項目の並びが違う表の統合のように、手順は決まっているのに、毎回少しずつ例外がある作業に向きます。

RPAでは例外のたびに止まる作業でも、AIエージェントは例外に合わせて読み方を変えられます。その代わり、例外をどう扱ったかを後から人が確かめられるよう、作業の記録を残させます。

3. 問い合わせの一次対応の準備

3つ目の例は、届いた問い合わせを読み、過去の記録や社内の文書を探して、返信案を作る使い方です。社内の文書を検索して答える部分には、RAGの考え方が使われます。

ここで線を引くのは、返信案を作るところまでをAIエージェントに任せ、送る操作は人に残すことです。送った後に取り消せない操作をAIに任せるかどうかが、会社で使うときの最初の分かれ目になります。

会社で任せる前に決める5つ｜範囲・権限・承認・確かめる人・止め方

会社でAIエージェントに作業を任せる前に決めることは、主に次の5つです。AIエージェントは自分で手順を選んで行動するため、どこまで動いてよいかを先に決めておかないと、便利さと同じだけ事故の範囲も広がります。5つの分け方は、公式の案内をもとにした本記事の整理です。

AIエージェントの事故の大きさは、AIの性能よりも、任せる前に決めた範囲と止め方で大きく変わります。

1. 任せる範囲｜作業を1つに絞り、終わりの形を決める

1つ目は、「先週の商談メモから次の打ち合わせの論点を下書きする」のように作業を1つに絞り、何ができたら終わりかを決めることです。終わりの形が無いと手順が必要以上に広がるため、Anthropicの解説も、繰り返しの回数の上限のような止める条件を入れることを一般的としています。任せる作業の選び方と試すまでの手順は、AIエージェントの作り方｜ノーコードで始める4つの手順と道具で扱っています。

2. 権限｜手が届くデータと道具を、作業に要る分だけにする

2つ目は、AIエージェントが読めるデータと使える道具を、その作業に要る分だけにすることです。たとえばClaude Codeの公式ドキュメントは、使う人が端末で実行できるコマンドはClaude Codeも実行できると説明しており、使う人の権限が広ければ、AIの手が届く範囲もそのまま広がります。

3. 承認｜取り消せない操作の前だけ、人に聞く

3つ目は、どの操作の前にAIエージェントが人の承認を求めるかを、取り消せるかと会社の外に出るかの2つで決めることです。Claude Codeの公式ドキュメントは、ファイルの編集は元に戻せる一方、データベース・API・デプロイのように外のシステムに及ぶ操作は元に戻せないと書いています。製品によっては、人に聞かずに実行するモードが既定のこともあるため、使う前にどのモードで動くかを確かめます。

承認を求める操作を「取り消せるか」と「外に出るか」で選ぶと、確認の回数が絞られ、形だけの承認になりにくくなります。

4. 確かめる人｜結果を誰が、いつ、何と照らして見るか

4つ目は、AIエージェントの結果を誰が、いつ、何と照らして確かめるかを決めることです。Anthropicの解説が書くとおり、エージェントには誤りが積み重なるおそれがあるため、最後の結果だけでなく、元の資料と照らせる形で記録を残させます。

5. 止め方｜誰が、どうやって止めて、どこまで戻すか

5つ目は、想定と違う動きをしたときに、誰が、どうやって止め、どこまで戻すかを決めることです。Claude CodeはEscキーで実行中の作業をすぐ止められますが、送った後のメールや消した後のデータは止めても戻らないため、戻せない操作を承認の対象に置いたかも一緒に見直します。

AIエージェントに任せる範囲と、人が承認する操作を社内で決めるなら、AIの違いを、社内説明に使える資料で確認するもご利用ください。

AIの違いを、社内説明に使える資料で確認する

限界｜AIエージェントに任せきれないこと

AIエージェントは、手順を自分で組んで作業を進められる一方、仕組みの上で避けられない限界があります。会社で任せる前に、何ができないかも把握しておきます。

AIエージェントの仕組みから来る限界

• 同じ指示でも、毎回まったく同じ手順と結果になるとは限らない
• 最初の読み違いが、その後の手順の前提になり、誤りが積み重なることがある
• 自分の結果の見直しが正しいとは限らず、誤りを正しいと判断することがある
• 繰り返しの回数が増えるほど、時間と利用料がかさむ
• 読みに行った資料や接続先に仕込まれた指示に、操られるおそれがある

AIエージェントの誤りは途中で積み重なるため、取り返しのつかない出口の手前に人の承認を置くことが最後の守りになります。

この記事で解けないこと

特定のAIエージェントの製品どうしの比較は扱いません。製品の機能と上限は短い間隔で更新され、同じ条件での比較が公表されていないものを並べても、判断の材料にならないからです。

AIエージェントを入れた後に、作業時間がどれだけ減るかも本記事では示しません。当社には、AIエージェントの導入前後を同じ条件で測った数字の在庫がなく、効果は任せる作業と確認の手間で大きく変わります。

よくある質問｜AIエージェントを社内で使うときの疑問

Q. AIエージェントと、ChatGPTやClaudeのチャットは別のものですか

A. AIエージェントとチャットは、同じ生成AIを土台にした、使い方の違いです。 チャットは人が1回ずつ質問して答えを受け取る使い方で、エージェントは目的を渡し、AIがツールを使って手順を進める使い方です。同じ製品の中に、チャットとエージェントの両方の機能が入っていることもあります。

Q. AIエージェントに任せた作業の結果は、誰が責任を持ちますか

A. AIエージェントに任せた作業でも、結果の責任は任せた会社と人の側に残ります。 AIは自分の結果を見直しますが、その見直しが正しいとは限りません。だからこそ、任せる前に、結果を誰がいつ確かめるかを決めておきます。

Q. AIエージェントを社内で試すのに、開発の担当者は必要ですか

A. 既存の製品に入っているAIエージェントの機能を試すだけなら、多くの場合、開発の担当者がいなくても始められます。 自社の業務に合わせて組む場合も、ノーコードの道具から始める方法があります。組み方の手順は、先に挙げたAIエージェントの作り方の解説で扱っています。

Q. AIエージェントは、勝手に危険な操作をしませんか

A. AIエージェントが危険な操作をするかどうかは、渡した権限と承認の設定で大きく変わります。 製品によっては、確認なしで実行できる操作の範囲を設定で決められます。取り消せない操作と、会社の外に出る操作を、人の承認の対象に置くところから始めます。

総括表｜会社で任せる前に決める5つ

5つの分け方は本記事の整理で、AIエージェントの製品の公式の手順の一覧ではありません。

AIエージェントの一つであるClaude Codeが、指示を作業に変えるまでの段階は、Claude Codeの仕組みとは｜指示が作業になるまでの4つの段階で扱っています。

まとめ｜AIエージェントとは何か、会社で任せる前に何を決めるか

AIエージェントとは、目的を受け取り、計画・ツール呼び出し・確認を繰り返しながら、作業を最後まで進めるAIです。次に何をするかの判断をAIに一部渡すため、任せる範囲・権限・承認・確かめる人・止め方の5つを先に決めると、便利さを残したまま事故の範囲を小さくできます。

社内でAIエージェントを試すかを検討しているなら、次の3つから始められます。

1. 今日：AIエージェントに任せてみたい作業を1つ探し、何ができたら終わりかを1行で書く
2. 今週中：その作業でAIが使うデータと道具を書き出し、取り消せない操作に印を付ける
3. 今週中：結果を確かめる人と、想定と違う動きをしたときに止める人を決める

最後に、社内で自分に問える1問を置きます。御社でAIエージェントに最初に任せる作業について、AIが取り消せない操作をする前に、誰が止められるかを答えられますか。

• AIエージェントは、目的を受け取り、計画・ツール呼び出し・確認を繰り返して作業を進めるAIです。1回の質問に1回答える生成AIのチャットとは、AIが手順を選ぶ点が違います
• AIエージェントの種類は、手順を人が決めておくワークフロー型と、手順をAIが選ぶエージェント型に分けると整理しやすくなります。役割を分けて複数で進める形はマルチエージェントと呼ばれます
• 会社でAIエージェントに任せる前に決めることは、主に任せる範囲・権限・承認・結果を確かめる人・止め方の5つです。この5つは本記事でまとめた分け方で、公式の分類ではありません

AIエージェントに任せる作業と、人が確かめる場面を整理するなら、AIの違いを、社内説明に使える資料で確認するからご確認いただけます。

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この記事について

本記事は、法人向けにClaude Codeの研修を提供するDAIJOBUが、AIエージェントの定義と仕組み、会社で作業を任せる前に決めることを、各社の公式の解説に沿って整理したものです。