AIエージェントとは？仕組みやできること・種類をわかりやすく解説

2026年、AIの活用範囲は「会話」から「業務の遂行」へと大きく広がりつつあります。その中核を担う概念として急速に注目を集めているのが「AIエージェント」です。

本記事では、AIエージェントの基本的な仕組みから種類、具体的にできること、導入時の注意点、そして市場規模の動向までを網羅的に解説していきます。AIエージェントの導入を検討している方はもちろん、AIエージェントの概念を整理したい方も参考にしてください。

目次

AIエージェントとは

AIエージェントとは、与えられた「目標（ゴール）」に対して、必要な情報収集・計画立案・外部ツールの操作・結果の確認を自律的に繰り返しながらタスクを完遂するAIシステムのことです。単なる文章生成にとどまらず、外部システムへの行動までを含む点が、AIエージェント最大の特徴といえるでしょう。

たとえば「未払いの請求を洗い出して督促メールの案を作成する」という目標を与えると、AIエージェントは会計データベースからの情報取得、未払い判定、顧客情報の参照、文面作成までを一連の流れとして自動処理します。このように、複数のステップにまたがる業務を「指示一つ」で完了に導けることがAIエージェントの本質です。

AIチャットボットとの違い

AIエージェントとAIチャットボットは混同されやすいものの、その役割と能力には明確な違いがあります。両者の違いを以下の表に整理しました。

	AIチャットボット	AIエージェント
主な役割	質問への回答（文章生成中心）	業務の完遂（行動中心）
処理の流れ	入力→回答	入力→計画→実行→確認→…
外部ツール操作	基本的に行わない	DB・APIなどを操作
代表的な例	FAQ応答、雑談AI	問い合わせ解決→返金処理→チケット更新

チャットボットが「聞かれたことに答える」存在であるのに対し、AIエージェントは「業務を完了させる」存在です。この違いから、市場ではチャットボットの延長ではなく一段踏み込んだ概念としてAgentic AI（エージェンティックAI）という用語が広がっています。

AIエージェントが注目されている理由

AIエージェントへの関心が急速に高まっている背景には、おもに3つの技術的な変化が挙げられます。

ツール呼び出しの一般化

大規模言語モデル（LLM）が「関数名＋引数」という構造化データを出力し、外部のAPIを直接呼び出せるようになりました。このツール呼び出し（Function Calling / Tool Calling）機能の一般化が、AIに「考える」だけでなく「行動する」力を与えた転換点だといえるでしょう。

以前は自然言語の出力を正規表現で解析し、手動でAPI呼び出しに変換する必要がありました。しかし、現在はモデル自身が構造化された形式でツール呼び出しを指示できるため、開発者の実装負担が大幅に軽減されたことが普及を後押ししています。

エージェント基盤の提供開始

クラウド各社が、AIエージェントを「作る・運用する」ためのマネージド基盤を相次いで提供し始めた点もAIエージェントが普及し始めた要因です。代表的なサービスとしては以下が挙げられます。

クラウド	サービス
OpenAI	Agents SDK（ハンドオフ、トレースなど）
Google Cloud	Vertex AI Agent Builder / Agent Engine
AWS	Amazon Bedrock Agents（メモリ、ガードレール、マルチエージェント協調）
Microsoft	Copilot Studio（コネクタ、MCP対応）

これらの基盤により、実行ログの記録や評価、メモリ管理、安全策などがマネージドサービスとして利用可能になりました。開発者がゼロから構築する必要がなくなったことで、エージェント導入のハードルは大きく低下しています。

参考：OpenAI Agents SDK、Google Cloud Vertex AI Agent Builder、Amazon Bedrock Agents、Microsoft Copilot Studio

接続の標準化によるツール連携のスケール

AIと外部ツール・データを接続する仕様の標準化が進んでいることも、大きな追い風となっています。代表的な標準としては、Anthropic社が提唱するMCP（Model Context Protocol）が広く注目を集めるようになりました。

各ベンダーが独自のコネクタを乱立させるような状態では、移植コストが膨れ上がり、特定のサービスへの依存が深刻化します。接続仕様が標準化されることで、一度作ったツール連携を複数のAIサービスで再利用できるようになり、エージェント構築のスケーラビリティが格段に向上しているのです。

参考：Model Context Protocol（MCP）公式サイト

AIエージェントの仕組み

AIエージェントは、大まかに言えば「頭（LLM）＋手（ツール）＋メモ帳（メモリ）＋ループ（反復）」で動作します。ここでは、構成要素ごとにその仕組みを解説します。

思考・行動・観察を繰り返す反復ループ

AIエージェントの中核をなすのが、「考える → 行動する → 観察する」を繰り返す反復ループ*です。代表的な設計パターンであるReAct（Reasoning + Acting）では、以下の流れを目標達成まで繰り返します。

たとえば、データが不足していれば再度検索を実行し、結果に矛盾があれば修正を行うといった具合に、状況に応じて柔軟に次の行動を決定できるのが反復ループの強みです。従来のバッチ処理や一方向のパイプラインとは根本的に異なるアプローチです。

外部システムを操作するツールの呼び出し

AIエージェントは業務を遂行するために、外部ツールを呼び出して利用します。おもなツールの種類には以下があります。

ツールの種類	具体例
Web検索	最新ニュースや市場情報の取得
社内文書検索（RAG）	社内マニュアル・ナレッジベースの参照
API実行	CRM・会計・ITSMなどの業務システム操作
コード実行	Pythonなどによる集計・変換・可視化
画面操作	APIがないレガシーシステムのUI操作

これらのツールを状況に応じて選択・実行することで、AIエージェントは文章生成だけでは実現できない業務の遂行を可能にしているのです。

タスクを分解・整理する計画

複雑なタスクに取り組む際、AIエージェントは事前に大枠の計画を立ててから実行に移します。タスクの計画の方式には、おもに2つのアプローチが存在します。

アプローチ方法	概要
Plan-and-Execute方式	最初に全体計画を策定し、各ステップを順次実行する
ReAct方式	実行と観察を繰り返しながら計画を動的に更新する

Plan-and-Execute方式は手順が明確なタスクに適しており、ReAct方式は不確実性が高い状況に適しているアプローチ方法です。実際のエージェント設計では、タスクの性質に応じてこれらを使い分けたり、組み合わせたりするケースが一般的です。

参考：ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models（arXiv:2210.03629）

過去の文脈を保持するメモリ

AIエージェントを構築するうえで、メモリの管理は不可欠な要素です。メモリは大きく2種類に分けられます。

メモリ	概要
短期メモリ	現在の会話や実行ステップの文脈を保持する
長期メモリ	業務ルール、顧客の好み、過去の対応履歴などを永続的に保存する

メモリが正しく機能することで、AIエージェントは過去の経験を踏まえた一貫性のある判断が可能になり、同じミスの繰り返し防止にもつながります。前述したクラウド各社のエージェント基盤でも、メモリ管理はマネージド機能として提供されるケースが増えています。

出力を見直して品質を高める反省・自己改善

高度なAIエージェントには、自分自身の出力や行動を見直して改善する「反省の仕組み」が組み込まれています。反省とは、1回の出力で終わらせるのではなく、途中で結果を検証し、不十分であれば再度やり直すプロセスです。

たとえば生成したレポートの論理的整合性をチェックしたり、実行結果が期待通りか自己評価したりする設計のことです。この反省の仕組みにより、人間が逐一レビューしなくても、出力の品質を一定水準以上に保てるようになりました。

複数エージェントが分業するマルチエージェント構成

単一のAIエージェントだけでの対応が難しい複雑な業務には、複数のAIエージェントが分業・協力するマルチエージェント構成が有効です。基本的な構造は以下のとおりです。

このマルチエージェント構成は、1つのエージェントにすべてを任せるよりも精度が高くなりやすい反面、エージェント間の責任分界や監視の設計が複雑になるという課題が存在します。

ツール連携を標準化する接続プロトコル

AIエージェントが多様なツールやデータソースと連携するためには、接続の標準化が極めて重要です。現在注目されている主要な標準規格は以下のとおりです。

標準規格	概要
MCP（Model Context Protocol）	AIアプリケーションが外部ツール・データへ接続するための標準プロトコル
AGENTS.md	AIコーディングエージェント向けに、プロジェクト固有のルールや手順を記述するファイル形式
AAIF（Agentic AI Foundation）	標準規格を中立的に運営・管理する団体の枠組み

標準化が進むことで、特定のベンダーへの依存を回避しつつ、さまざまなAIサービスやツールを柔軟に組み合わせて使える環境が整いつつあります。

参考：Model Context Protocol（MCP）、Agentic AI Foundation（AAIF） – Linux Foundation

AIエージェントの種類

AIエージェントは技術的な呼称が乱立しがちですが、以下の分類軸で整理すると、全体像を把握しやすくなります。

分類	種類	概要
自律性	コパイロット型	提案・下書きを行い、最終実行は人間が判断
	半自律型	定型処理は自動、送金・送信などの高リスク操作は承認が必要
	自律実行型	ルールの範囲内で判断から実行までを完全に自動化
実行チャネル	API型	CRM・ITSM・会計などのAPIを介して業務システムを操作
	UI型	画面操作で対応（APIがないレガシーシステム向け）
	IDE/開発環境型	コーディング・テスト・デバッグを統合開発環境内で自律化
構成	単一エージェント	シンプルで責任範囲が明確。導入しやすい
	マルチエージェント	複雑業務に強いが、設計と監視の工数が増大
目的	汎用型	幅広いタスクに対応する万能型エージェント
	業務特化型	ITSM・CS・HR・請求・営業など特定領域に最適化

AIエージェントの導入を検討する際は、自社の業務内容やリスク許容度に合わせて分類軸ごとに要件を整理することが、最適なエージェント選定の第一歩です。すべてを高い自律性で運用する必要はなく、まずは半自律型から始めて段階的に自動化の範囲を広げるアプローチが現実的でしょう。

AIエージェントができること

AIエージェントの活用領域は多岐にわたります。ここでは、代表的な5つのユースケースを紹介します。

Web検索とデータ分析による情報探索・レポート作成

AIエージェントは、Web検索と社内文書検索（RAG）を組み合わせた根拠収集から、データの集計・可視化、レポート作成までを一貫して自動実行できます。たとえば市場調査では、複数の情報ソースから関連データを収集し、統計処理を施したうえで結論を提示するまでを一度の指示で完了させることが可能です。

従来、アナリストが数時間かけて行っていた調査業務を大幅に短縮できる点が大きなメリットといえるでしょう。ただし、生成AIの特性上、出典の正確性や数値の妥当性は人間が最終確認する運用が推奨されます。

問い合わせ対応からチケット更新までを一貫するカスタマーサポート

顧客からの問い合わせに対して、AIエージェントは内容の理解からナレッジ参照、返答案の作成、チケット更新、エスカレーション判定までを一連のフローとして処理します。単に質問に答えるだけでなく、CRMへの記録やステータスの更新といったバックオフィス業務まで含めて自動化できる点がチャットボットとの大きな違いです。

人間による対応が求められる複雑な案件のみを有人窓口へと振り分けることで、対応品質を維持しながら業務効率を向上させられます。

定型業務を自動処理するIT運用・社内業務の効率化

社内のIT運用やバックオフィス業務は、手順が定型化されているケースが多く、AIエージェントとの親和性が高い領域です。具体的な活用例としては以下が挙げられます。

これらの業務をAIエージェントに任せることで、担当者は判断を伴う高度な業務やプロセス改善にリソースを集中させられるでしょう。

実装からテスト・修正までを自律化する開発業務の支援

ソフトウェア開発の領域でもAIエージェントの活用が加速しています。仕様の理解から実装、テストの実行、失敗原因の特定、修正案の作成までを自律的にこなすコーディングエージェントが登場しており、開発者の生産性を飛躍的に高めています。

また、リポジトリ内のAGENTS.mdなどの設定ファイルを読み込み、プロジェクト固有のルールやコーディング規約に準拠した作業を行うことで、チーム内の品質基準のブレを抑制する効果も期待できるでしょう。

APIがないシステムにも対応する画面操作による自動化

すべての業務システムがAPI連携に対応しているわけではありません。社内のレガシーシステムや、外部の受発注サイトなど、APIが提供されていない環境での自動化を可能にするのが、画面操作を行えるAIエージェントです。

受発注サイトへのデータ入力、社内システムでの転記作業、請求書処理の画面確認・登録など、これまで人間がマウスとキーボードで行っていた操作をAIが代行します。ただし、画面のレイアウト変更に弱い点やセキュリティ上の考慮事項が多い点には留意が必要です。

AIエージェント利用の注意点

AIエージェントは高い可能性を秘めている一方で、導入・運用するにあたって事前に把握しておくべきリスクと課題があります。ここでは、5つの重要な注意点を解説します。

PoCから本番移行を左右する評価と再現性の確保

AIエージェントは、それらしく動く段階と、本番環境で安定稼働する段階では求められる品質が大きく異なります。PoC（概念実証）では問題なく動作しても、本番環境で期待どおりに機能しないケースは珍しくありません。

AIエージェントの運用を行ううえでは、以下の観点を継続的に評価する仕組みが不可欠です。

再現性のある評価基盤を構築し、定量的にAIエージェントの品質を測定できる体制を整えることが、本番運用を成功させる鍵となります。

トークン消費や失敗率を可視化する観測性とコスト管理

AIエージェントはLLMとツール呼び出しを何度も繰り返す性質上、処理の途中経過が見えにくく、コストが予測しづらいです。とくに以下の指標を可視化し、継続的にモニタリングする仕組みが重要です。

指標	概要
トークン消費量	1リクエストあたりの利用量
レイテンシ	応答までの所要時間
失敗率	タスク完遂に至らなかった割合
ツール呼び出し回数と内容	不必要な呼び出しの検出

適切な観測性を確保しないまま運用すると、想定外のコスト増大やパフォーマンスの劣化に気づくのが遅れるリスクがあります。

権限管理と攻撃面の拡大に備えるセキュリティ対策

AIエージェントは外部システムへのアクセス権限を持つため、チャットボットと比較して攻撃面が広くなる傾向にあります。代表的なリスクには以下のようなものが挙げられます。

リスク	概要
プロンプトインジェクション	悪意ある入力によってAIを誤操作させる攻撃
OAuth/トークンの悪用	認可情報を不正に取得・利用するリスク
ツール連携先の脆弱性	MCPサーバなど接続先のセキュリティホール

対策としては、最小権限の原則に基づいたアクセス制御、承認フローの設計、実行ログの監査機能の実装が不可欠です。

法規制とガイドラインへの準拠が求められるデータプライバシー

AIエージェントが社内データや顧客情報を取り扱う以上、データプライバシーへの配慮は必須の要件です。日本国内での事業化においては、以下のガイドラインや法規制への準拠が求められます。

• 総務省・経産省「AI事業者ガイドライン（統合版）」
• 個人情報保護委員会（PPC）による生成AI利用の注意喚起
• EU AI Actなど海外規制への配慮
• NISTなどのリスク管理フレームワークの活用

法規制は今後も変化が見込まれるため、定期的な情報収集と体制の継続的な見直しが必要です。

ベンダーロックインを避ける標準化と相互運用性

特定のベンダーやプラットフォームに依存しすぎると、将来的な移行コストの増大や、技術的な選択の自由度が制限されるリスクが生じます。前述のMCPのような標準プロトコルへの対応状況は、サービス選定時の重要な判断基準です。

標準規格に乗れるサービスを選ぶか、あるいは標準とプロプライエタリを橋渡しできる設計を採用することが、長期的な柔軟性の確保につながります。

AIエージェントの市場規模

AIエージェント市場は、2025年前後を起点に爆発的な成長が見込まれている領域です。ただし、調査会社ごとにAIエージェントの定義範囲が異なるため、数値にはかなりの幅がある点に留意が必要です。

主要な市場規模予測

調査会社	基準年の市場規模	予測年の市場規模	年平均成長率
MarkNtel Advisors	2024年：67.3億ドル	2030年：332.4億ドル	約30.5%
GII	2024年：52.9億ドル	2030年：223.5億ドル	27.12%
Grand View Research	2024年：25.8億ドル	2030年：245.0億ドル	46.2%
MarketsandMarkets	2025年：70.6億ドル	2032年：932.0億ドル	44.6%

いずれの予測でもCAGR（年平均成長率）は25〜50%近い水準であり、ITセクターの中でも突出した成長率が示されています。2030年代前半には数百億ドルから1,000億ドル規模にまで拡大するとの見方が多数を占めており、市場としてのポテンシャルの大きさは疑いようがないでしょう。

参考：MarkNtel Advisors – AI Agents Market、Grand View Research – Enterprise Agentic AI Market、MarketsandMarkets – AI Agents Market、GII – AI Agent Market

成長を後押しするシグナル

Gartnerは、エージェンティックAIがエンタープライズソフトウェアや業務意思決定に広く浸透していくと予測しつつも、期待過剰やコスト超過によるプロジェクト中止も増加するとの見方を示しています。IDCもAI全体の支出拡大を予測しており、エージェント市場への追い風は強まる一方です。

AIエージェント市場は高い成長が確実視されるものの、すべてのプロジェクトが成功するわけではないという冷静な視点も合わせ持つことが、導入判断においては重要となるでしょう。

参考： Gartner – Agentic AI in Enterprise Applications、Gartner – Top Strategic Predictions、IDC – Worldwide AI Spending Forecast

AIエージェントの全体像を理解し、自社に適した活用を見極める

AIエージェントは、従来のAIチャットボットが担っていた「応答」の枠を超え、計画・実行・検証のループを回しながら業務そのものを完遂する仕組みへと急速に進化を続けています。ツール呼び出しの一般化、エージェント基盤の整備、接続標準の確立という3つの技術的なうねりが、この変化を加速させている状況です。

一方で、評価と再現性の確保やセキュリティ対策、データプライバシーへの配慮、コスト管理の仕組みなど、導入・運用にあたって検討すべき論点は少なくありません。市場規模の急成長が予測される今こそ、技術の可能性とリスクの両面を正しく理解し、自社に適した形での活用を模索していく姿勢が大切でしょう。

本記事の内容が、AIエージェントの全体像を把握し、導入検討を進めるための一助となれば幸いです。

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