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AIエージェントとは？仕組み・生成AIとの違い・活用事例からおすすめの選び方まで徹底解説

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公開日:2026.08.04　更新日:2026.08.17

AIエージェントとは？仕組み・生成AIとの違い・活用事例からおすすめの選び方まで徹底解説

監修者

コンテンツマーケティングディレクター飯嶋シロ

1 AIエージェントとは
- 1.1 なぜ今「AIエージェント」が注目されているのか
2 AIエージェントと生成AI・エージェンティックAIの違い
3 AIエージェントの仕組み
4 AIエージェントの種類
5 AIエージェントでできること・活用事例
- 5.1 具体的な活用シーンのイメージ
6 AIエージェント導入のメリット
7 AIエージェント導入の課題・リスクと対策
- 7.1 実務チェックリスト（導入前に確認したい5項目）
8 自社に合うAIエージェントの選び方
9 目的別おすすめAIエージェント・価格比較
10 AIエージェントを自分で作りたい場合は？
11 既製品で解決できない場合は、オーダーメイドのAI開発という選択肢も
12 AIエージェント導入を成功させるステップ
13 よくある質問（FAQ）
14 まとめ

「AIエージェント」という言葉を、ニュースや商談の場で耳にする機会が急に増えたと感じていないでしょうか。2025年は「AIエージェント元年」と呼ばれ、GoogleやMicrosoft、OpenAIなどの主要テック企業がこの言葉を使い始めたことで注目が一気に高まりました。

一方で、「生成AIとどう違うのか」「結局何ができるのか」「導入して失敗しないか」といった疑問を持ったまま情報収集をしている方も多いはずです。特に、経営層や上司から「AIエージェントの活用を検討してほしい」と言われた担当者にとっては、社内で説明できるだけの整理された知識と、自社に合うサービスを選ぶための判断基準が必要になります。

この記事では、AIエージェントの定義や仕組み、生成AIとの違いといった基礎知識から、部門別の活用事例、導入するメリット・リスク、自社に合うサービスの選び方まで、導入検討に必要な情報を解説します。読み終える頃には、「自社にとってAIエージェントは今取り組むべきものか」を自分の言葉で判断できるようになるはずです。

なお、昨今ではAIエージェントの普及に合わせて、企業システムも変化させる必要性があります。自社の現在地と変化の全貌について下記資料にて解説しているので、ぜひご活用ください。

⇒AIエージェント時代に企業システムはどう変わるのか（無料DL）

AIエージェントとは

AIエージェントとは、人が細かく指示を出さなくても、与えられた目標を理解し、自ら計画を立てて複数のツールを使い分けながら、タスクを自律的に遂行するAIシステムのことです。

従来の生成AI（ChatGPTなど）が「質問に答える」「文章や画像を作る」という受け身の仕組みであるのに対し、AIエージェントは目標だけを与えれば、そこに至る手順を自分で考え、Web検索や社内システムとの連携、データ集計といった複数の作業を組み合わせて実行し、必要に応じて途中の計画も修正しながらゴールに近づいていきます。

たとえば、「今月の経費を提出して」と依頼した場合を考えてみましょう。

生成AIの場合：経費精算に必要な文章のひな形や、システムの使い方は教えてくれますが、実際の入力や提出は人が行う必要があります。
AIエージェントの場合：経費精算ツールを自ら立ち上げ、必要な領収書データを探し出し、所定のフォーマットに入力するところまで進めます。人は最終的な内容を確認し、必要があれば修正して提出するだけで済みます。

このように、AIエージェントは「単発の作業を代行するAI」ではなく、「目的達成までの一連の業務プロセスを代行するAI」だと捉えると理解しやすくなります。

なぜ今「AIエージェント」が注目されているのか

生成AIの普及によって、多くの企業が「試しに使ってみる」段階から「業務に組み込む」段階へ移行しました。しかしその過程で、「AIが自社の業務の専門性に合っていない」「ゼロから設計・開発するにはハードルが高い」「使い方のノウハウが社内にない」といった課題が浮き彫りになってきています。

こうした背景から、業務目標を理解し、複数のタスクを自律的に高精度かつ継続的に実行できるAIエージェントへの期待が急速に高まっているのが現在の状況です。

AIエージェントと生成AI・エージェンティックAIの違い

「AIエージェント」の周辺には、似たような言葉がいくつも存在し、混乱を招きやすくなっています。ここでは特に検索されることの多い「生成AI」「エージェンティックAI（Agentic AI）」との違いを整理します。

生成AIとの違い

観点	従来型AI（予測・分類など）	生成AI	AIエージェント
主な役割	データに基づく予測・分類・判定	文章・画像・音声・動画などのコンテンツ生成	目的達成に向けた自律的な判断・行動
行動の起点	人が投入したデータ・ルール	人の指示・質問	人が与えた目標（ゴール）
得意なこと	スコアリング、需要予測など	文章作成、要約、アイデア出し、画像生成	情報収集、複数ツールの実行、タスクの分解と遂行
人の関与	モデル構築・チューニング	その都度の指示・確認が必要	目標設定とルール設計、最終確認のみでよい
実行できる範囲	単一の判定タスク	単一のコンテンツ生成タスク	複数タスクを組み合わせた業務プロセス全体

生成AIとAIエージェントの最大の違いは、「主体性」です。

生成AI：こちらが指示や質問を送ると、その場で回答や文章・画像を生成して返す「指示応答型」の仕組みです。良いプロンプトを作れるかどうかで成果物の質が変わります。
AIエージェント：目標を与えると、自ら状況を分析し、手順を決め、必要なツールやシステムを使いながら主体的に動きます。途中で状況が変化した場合は、方針そのものを見直すこともできます。

たとえば「今週の問い合わせを自動で仕分けして、急ぎの案件は担当者に回して」と伝えた場合、生成AIであれば分類の考え方や文章案を提示するところで終わりますが、AIエージェントであれば実際に仕分けを行い、必要に応じて他のシステムや担当者に引き継ぐところまで自律的に進めます。

エージェンティックAI（Agentic AI）との違い

「エージェンティックAI」は、AIエージェントよりもさらに自律性・判断力の高い概念として位置づけられています。目標主導型のソフトウェア・エンティティとして、記憶・計画・センシング・ツール利用・ガードレールといった複数の要素を組み合わせ、組織に代わって意思決定とアクションを実行する権利まで持つ点が特徴です。

チャットボット→RPA→AIエージェント→エージェンティックAIという順に、自律性や判断力が段階的に高まっていくイメージで捉えると理解しやすいでしょう。現時点では多くの企業が実際に活用しているのは「AIエージェント」の段階であり、エージェンティックAIはより発展的・将来的な概念として語られることが多い点も押さえておきたいポイントです。

ステートフルとステートレスの違い

AIエージェントを理解する上でもう一つ重要なのが、過去の情報を保持するかどうかという観点です。

ステートフルなAIエージェント：過去のやり取りや情報を保持し、それを踏まえてよりパーソナライズされた対応ができる。
ステートレスなAIエージェント：以前のやり取りを保持せず、リクエストごとに独立した処理を行う。

顧客対応など「継続的な関係性」が求められる業務ではステートフルなエージェントが有効ですが、単発のタスク処理であればステートレスなエージェントで十分な場合もあります。サービスを選定する際は、この違いも比較ポイントの一つになります。

AIエージェントの仕組み

AIエージェントは、目標を達成するために「知覚」「推論」「行動」「学習」という4つのプロセスを繰り返しながら動作します。

ステップ	概要
① 知覚（環境認識）	テキスト・音声・画像・映像など、構造化／非構造化を問わずデータを収集し、現在の状況を把握する
② 推論（意思決定）	収集したデータを分析し、目標達成に向けて最適な行動を判断する
③ 行動（実行）	判断した内容に基づき、問い合わせへの対応や処理の実行、必要に応じた人へのエスカレーションを行う
④ 学習（改善）	実行結果やフィードバックをもとにモデルやナレッジを更新し、次回以降の精度を高める

この一連の流れを裏側で安全・確実につないでいるのが、以下のような構成要素です。

オーケストレーション：セッション状態の管理、LLM（大規模言語モデル）への問い合わせ、応答の解釈、外部APIの呼び出し、メモリの参照などをまとめて統括する「司令塔」の役割を担います。
ツール利用（外部ツール連携）：Web検索、社内システムのAPI、RAG（検索拡張生成）などを組み合わせて呼び出します。
メモリ（記憶）：セッションをまたいだ文脈の共有や、長期的な記憶（ベクトルDBなど）との連携を行います。
マルチエージェント連携：複数のAIエージェントが役割分担しながら協調して動く場合の連携ルールを定めます。

こうした要素が組み合わさることで、AIエージェントは人が細かく指示をしなくても、「観測→判断→行動→再観測」というループを自律的に回し続け、目的に近づいていくことができるのです。

AIエージェントの種類

AIエージェントは、判断の仕組みや自律性の高さによって、いくつかのアーキテクチャに分類されます。古くからAIの分野で使われている基本的な4分類（反射・目標指向型・効用ベース型・学習）に、複数のエージェントが連携して動く2つの発展形（階層型・協調型）を加えた6種類を紹介します。

種類	特徴	向いている業務・活用例
反射エージェント	あらかじめ用意されたルールや過去の類似パターンに沿って、入力された状況に即座に反応する	迷惑メールの自動振り分け、ECサイトチャットでの定型質問への即時回答、勤怠申請内容の一次チェック
目標指向型エージェント	決められたゴールに向けて、状況に応じて必要な手順を自分で組み立てながら動く	見込み顧客リストからの優先アプローチ先の抽出、社内問い合わせの一次対応と担当部署への振り分け、契約書ドラフトの作成支援
効用ベース型エージェント	複数の選択肢を点数化して比較し、最も効果が高い一手を選ぶ	在庫と発注コストのバランスを踏まえた発注量の自動調整、問い合わせ対応の優先順位付け、広告出稿先の配分最適化
学習エージェント	やり取りを重ねるほど、判断の精度やレスポンスの質が改善されていく	顧客ごとの購買傾向を学習したレコメンド、使うほど回答精度が上がる社内FAQ対応、稼働データの蓄積で検知精度が上がる異常検知
階層エージェント	上位が方針・目標を決め、下位が具体的な作業を進める、役割分担型の構造で動く	本部が示した目標に沿って各店舗が実行計画を立てる多店舗運営、製造ラインの稼働方針と個別設備の稼働調整、予算方針に沿った各部署の実行管理
協調（コラボレーティブ）エージェント	複数のエージェントや人が役割を分担しながら、一つの目標に向けて連携して動く	一次対応エージェントと専門対応エージェントが連携するカスタマーサポート、部門をまたいだ社内問い合わせのリレー対応、複数拠点の在庫状況を共有しながら配送を最適化する物流連携

なお、これらの分類は必ずしも排他的ではありません。「目標指向型でありながら学習も行う」といった複数の特性を併せ持つエージェントも多く存在するため、分類そのものを覚えるより「自社の課題にはどの特性が必要か」という視点で捉えることが実務では重要です。

AIエージェントでできること・活用事例

「結局、自分の部署で何に使えるのか」が最も知りたいポイントだと思います。部門別に、AIエージェントが代行できる業務の例を整理しました。

部門	AIエージェントでできること（例）
営業	商談履歴・財務情報・類似案件を分析して提案方針を策定、確度の高いアプローチ先の自動特定、パーソナライズされた提案書・メールのドラフト作成
マーケティング	顧客データに基づくターゲットセグメントの抽出、一人ひとりに合わせたメールやコンテンツの自動生成・配信
経理・バックオフィス	経費データ・領収書の読み取りと入力、請求書処理、社内ルールに基づいたチェック業務の自動化
人事・採用	応募者情報の整理とスクリーニング、スカウトメールの作成・送信、面接日程の調整
カスタマーサポート	会話内容に基づくFAQのリアルタイム検索、通話後の要約とナレッジ化、24時間365日の一次対応
情報システム・セキュリティ	ネットワークの異常検知とインシデントの一次対応、脆弱性対応のサポート、ヘルプデスクのチケット起票と管理

具体的な活用シーンのイメージ

コールセンター：オペレーターと顧客の通話中に、AIエージェントがFAQをリアルタイム検索して回答を提案し、通話後は自動で要約・ナレッジ化まで行う。オペレーターのスキルに関わらず、応対品質を均一化できる。
調査・レポート作成：「◯◯需要の予測レポートを作成して」という目標を与えると、社内ファイルの読み込み、Web検索、プログラム実行、LLMによる分析・生成を組み合わせ、レポート作成まで自動で進める。
知財業務（製造業）：特許のアイデア整理から周辺情報の調査、出願書類の作成まで、複数のAIエージェントと人が協働して一連の業務を遂行する。
セールス業務（金融業）：直近の商談内容や顧客・財務情報、類似案件の情報を収集・分析して確度の高い提案方針を策定し、提案書作成までを人と協働して進める。

こうした事例からわかるのは、AIエージェントが得意なのは「単発の作業」ではなく、「複数のステップにまたがる一連の業務プロセス」を任せられる点です。単純作業の自動化だけを期待するとRPAとの違いが見えづらくなりますが、状況に応じて手順そのものを組み替えられる点がAIエージェントならではの強みです。

AIエージェント導入のメリット

AIエージェントを導入することで期待できる主なメリットを整理します。

業務の自動化・効率化：反復的なタスクの自動化だけでなく、複数のタスクの優先順位付けや継続的な実行まで任せられるため、従来のRPAよりも高度な自動化が可能になります。
CX（顧客体験）・EX（従業員体験）の向上：オペレーターのスキルに関わらず均一で一貫性のある顧客対応が実現し、従業員は煩雑な業務から解放されて、より創造的な業務に集中しやすくなります。
24時間365日の稼働：時間帯や営業時間に関係なく、疲労やムラなく一定の品質で稼働し続けられます。
意思決定の迅速化：社内ルールや法律、Web上の情報などを横断的に分析し、実行可能なアクションを自律的に提示するため、複雑な課題に対してもスピーディな判断が可能になります。
セキュリティ対応力の向上：IT運用やヘルプデスクにAIエージェントを導入することで、脆弱性対応やインシデント検知・対応を自動化・効率化し、担当者の負荷軽減とセキュリティ対策の両方に貢献します。

ただし、これらのメリットを最大限に引き出すには、「すべてをAIエージェントに任せる」のではなく、基本的なタスクの実行は自動化しつつ、重要な判断や最終確認は人が行う体制を組み合わせることが実務上のポイントになります。

AIエージェント導入の課題・リスクと対策

自律性や学習能力の高さは、AIエージェントの強みであると同時に、相応のリスクも伴います。「導入して失敗したくない」という不安に応えるため、代表的な4つのリスクと、それぞれの対策をセットで整理しました。

リスク	具体的な内容	対策
情報セキュリティリスク	業務フローに組み込むと機密情報へのアクセスが発生し、情報漏洩や不正利用のリスクが高まる	アクセス権限の最小化、信頼性の高い技術・ベンダーの選定、通信・保存データの暗号化
不正確な出力・ハルシネーション	誤った回答や判断を生成し、それに基づいて誤った意思決定をしてしまう可能性がある	重要な判断・最終確認は人が行うハイブリッド運用、根拠データの提示（引用元表示）を必須にする
責任所在の不明確化	AIが自律的に意思決定を行うため、問題が発生した際の責任の所在が不透明になりやすい	対応範囲・権限の事前定義、承認フローの設計（送信前レビューなど）、ログの保存と追跡可能性の確保
ブラックボックス化・説明可能性の不足	判断プロセスが不透明で、なぜその結論に至ったかを説明しづらい場合がある	判断根拠を出力させる設計、定期的な監査・モニタリング体制の構築

特にID管理・権限管理の情報セキュリティリスクは、AIエージェントを使ううえで必ず課題として挙がります。AIエージェントに対するガバナンス設計・権限管理については以下の資料にまとめています。
⇒AIエージェントセキュリティ―AI社員のID権限管理について（無料DL）

実務チェックリスト（導入前に確認したい5項目）

AIエージェントがアクセスする情報の範囲と権限を明確に定義したか
誤った出力が発生した場合の人によるレビュー・承認フローを設計したか
実行ログを追跡・監査できる仕組みを用意したか
対象業務におけるAI活用のガバナンスルール（利用範囲・禁止事項）を社内で合意したか
スモールスタートで検証し、段階的に対象範囲を広げる計画になっているか

なお、近年は「AIエージェントの権限が悪用されるリスク」がブラウザ拡張機能などを通じて指摘されるケースも出てきています。便利な拡張機能・外部連携ツールを安易に許可すると、意図しない範囲まで権限を渡してしまう可能性があるため、連携するツールや拡張機能の権限範囲は導入時に必ず確認するようにしましょう。

自社に合うAIエージェントの選び方

数多くのAIエージェントサービスの中から自社に合うものを選ぶには、まず「種類」を絞り込み、次に「比較軸」で詳細を評価する、という2段階のアプローチが有効です。

ステップ1：4つの種類から方向性を絞る

種類	特徴	向いているケース
汎用型	チャットボット、データ収集・分析など幅広い用途に利用できる	複数の部門・プロジェクトで横断的に活用したい場合
特化型	特定の業務（カスタマーサポート、採用、営業など）に特化している	課題が明確で、専門性の高い精度を求める場合
システム搭載型	既存のCRM・SFA・カスタマーサポートツールなどにAIエージェント機能が付随している	既存システムを活かしながら段階的に導入したい場合
ローコード・ノーコード開発型	最低限のプログラミング知識で独自のAIエージェントを開発できる	自社独自の業務フローに合わせて柔軟に作り込みたい場合

汎用型は活用範囲が広い分コストが高額になりやすく、活用範囲が明確な場合は特化型やシステム搭載型のほうが投資対効果を出しやすい傾向があります。

なお、システム搭載型については「どのCRM・SFA・カスタマーサポートツールを使っているか」によって選択肢が変わるため、特定の製品名を挙げるよりも、まずは自社が既に導入しているシステムにAIエージェント機能が搭載されていないかをベンダーに確認するのが近道です。ローコード・ノーコード開発型の具体的なツールは本記事の「自分で作りたい場合は？」で紹介しています。

ステップ2：5つの比較軸で詳細を評価する

機能性：自社の課題を解決するために必要な機能が揃っているか。使わない機能が多い製品は費用対効果が悪化しやすいため、導入前に必要な機能を洗い出しておくことが重要です。
システムとの連携範囲：CRMやSFAなど既存システムと連携できるか。特に「連携できるシステムの数」だけでなく、「連携したデータをAIがどこまで深く活用できるか」（単なる参照か、商談履歴やメールのやり取りまで踏まえた文脈理解ができるか）を確認しましょう。
セキュリティ：機密情報を学習させる場合のデータの扱い方、プライバシーポリシー、アクセス権限の管理機能を確認する。
サポート体制：導入時・運用時のサポート窓口の対応時間や日本語対応の有無、コンサルティングまで支援してもらえるかを確認する。
価格・料金体系：従量課金制かユーザー課金制かなど料金体系を理解し、想定利用量でのコストシミュレーションを行う。

この2段階のアプローチを、社内の稟議資料や比較検討シートにそのまま転用していただいても構いません。

あなたの会社に必要なのは「既製品」か「カスタム開発」か？8つの質問でチェック

既製品で済むのか、カスタム開発が必要なのかの判断軸となる簡易チェックを用意しました。あくまで目安にはなりますが、AI推進・開発を進める際の指針の参考にしてください。

以下の8つの質問に、最も近いものを選んで点数をメモしてください（A=1点、B=2点、C=3点）。

任せたい業務は明確に1つに絞れていますか？
A. 複数の部門・業務にまたがっていて、まだ絞れていない
B. 特定の1業務（カスタマーサポート、採用など）に絞れている
C. 業務プロセス自体が独自で、既存のカテゴリに当てはまらない
その業務で使うデータは、どこにありますか？
A. Google Workspace・Slackなど汎用クラウドツールに集約されている
B. CRM／SFAなど特定の業務システムに格納されている
C. 複数の基幹システム・紙・Excel・古いオンプレミスシステムに分散している
業務のルール・判断基準はどの程度定型化されていますか？
A. マニュアル化されており、誰でも同じ判断ができる
B. おおむね定型だが、例外対応がそれなりにある
C. 担当者の経験・感覚に依存する部分が大きい
既存の業務システムとの連携は必要ですか？
A. 単体で使えればよく、連携は不要
B. 1〜2個の主要システムと連携できればよい
C. 複数の社内システム・独自開発システムと連携する必要がある
セキュリティ・データの扱いに関する社内ルールは厳しいですか？
A. 特に制約はない
B. 一般的な情報セキュリティルールがある
C. 業界特有の規制やデータの国外持ち出し制限など厳格なルールがある
導入までにかけられる期間は？
A. すぐに（1ヶ月以内）試したい
B. 3〜6ヶ月程度の検討期間がある
C. 半年〜1年かけて本格的に構築したい
社内にAI・システムの専門知識を持つ人はいますか？
A. いない、非エンジニアだけで運用したい
B. 情シスなど多少の知識がある人がいる
C. 専門チームがいる、または外部と協働できる体制がある
予算感はどの程度ですか？
A. 月数万円程度で始めたい
B. 月数十万円程度の予算がある
C. 初期投資を含め、本格的な開発予算がある

診断結果

合計点	診断結果
8〜13点	汎用型（ChatGPT Agent、Gemini、Microsoft Copilotなど）で十分対応できる可能性が高い
14〜19点	特化型サービスやシステム搭載型（業務特化のAIエージェント、既存CRM／SFAの搭載機能）が向いている
20〜24点	既製品でのフィットが難しく、自社専用のカスタム開発（フルスクラッチ）を検討する価値がある

目的別おすすめAIエージェント・価格比較

業務システムに搭載された機能ではなく、単体のプロダクトとして使える代表的なAIエージェントを、用途別に紹介します。「Claude Code」「Codex」「Genspark」のように、個人でもすぐに使い始められるツールが中心です。料金プランや対応機能は更新頻度が高いため、検討時は必ず公式サイトで最新情報を確認してください。

前章の分類に当てはめると、ChatGPT Agent・Genspark・Manus・Geminiは「汎用型」、Claude Code・Codex・GitHub Copilot・Felo Agent・Perplexityは「特化型」に位置づけられます。ここではさらに用途別（汎用マルチタスク型／コーディング特化型／リサーチ・情報収集特化型）に細分化して紹介します。

カテゴリ	AIエージェント	特徴	料金の目安
汎用マルチタスク型	ChatGPT Agent（OpenAI）	独自の仮想環境上でブラウザ操作・ターミナル実行・ファイル生成（スプレッドシートやスライドなど）を組み合わせ、「競合を調べてスライドを作成する」のような複合タスクを自律的に遂行する	ChatGPT Plus／Pro／Businessに含まれ、利用回数（メッセージ数）に上限あり
汎用マルチタスク型	Genspark	スライド・ドキュメント・画像・動画・コード生成など60以上のAIツールを1つのワークスペースに統合した「スーパーエージェント」。自然言語の指示でダッシュボード等の生成物まで作成できる	Free：無料（クレジット制）、Plus／Pro：クレジット付与量に応じた複数プラン（個人向けの具体的な月額は非公開）、Team：1席あたり月30ドル〜、Enterprise：要問い合わせ
汎用マルチタスク型	Manus	ブラウザ操作、複数サイトを横断した調査（Wide Research）、スライド・画像・音楽生成などを自律的に実行するAIエージェント	Free：無料、Pro：月20ドル〜（年払いは年204ドル）、上位プランは月40ドル〜、Team：1席あたり月20ドル〜
汎用マルチタスク型	Gemini（Google）	Deep Research（詳細な調査・レポート作成）やブラウザ操作機能などのエージェント機能を搭載。Google系サービスとの連携が強み	無料プランあり、上位プラン（Google AI Pro／Ultra）で機能が拡張される
汎用マルチタスク型	Microsoft Copilot	Windows・Microsoft 365（Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teamsなど）に統合された汎用アシスタント。Web検索と連携した調査・要約、画像生成、有料プランでは高度な調査を行うエージェント機能も提供	無料プランあり、Microsoft 365 Personal：月額2,130円、Premium：月額3,200円、企業向けMicrosoft 365 Copilot：月額4,497円／人（年間契約）
コーディング特化型	Claude Code（Anthropic）	ターミナル・VS Code・JetBrains等で動作するコーディングエージェント。コードベース全体の理解、複数ファイルの一括編集、GitHub連携によるIssueからのPR作成までを自律的に行う	Pro：月20ドル程度〜、Max：月100ドル程度〜（年払いで割安）
コーディング特化型	OpenAI Codex	クラウド型のソフトウェア開発エージェント。CLI・IDE拡張・GitHub連携・クラウド実行に対応し、長時間の自律作業も可能	ChatGPT Plus／Pro／Business／Enterpriseに含まれる（利用枠制）、API利用は従量課金
コーディング特化型	GitHub Copilot（Agent mode）	IDE上で計画・調査・実行を自律的にバックグラウンド処理し、Issueからのタスク割り当てやPRドラフト作成まで対応	Pro：月10ドル、Pro+：月39ドル、Business：月19ドル／人
リサーチ・情報収集特化型	Felo Agent	日本発のリサーチ特化型エージェント。URL・YouTube動画の要約、ファクトチェック、市場分析レポート作成などをテンプレート形式で実行できる	Free：無料（Professional Searchは1日5回まで）、Pro：月14.99ドル（1日100回まで、利用するAIモデルを選択可能）
リサーチ・情報収集特化型	Perplexity（Comet）	AIブラウザ上でニュースの比較、メール作成、学習計画の立案などをエージェントが代行する	Free：無料、Pro：月20ドル、Max：月200ドル、Enterprise：要問い合わせ（Cometブラウザ自体は無料でも利用可能）

ここから、それぞれのAIエージェントについてもう少し詳しく解説します。

ChatGPT Agent（OpenAI）

ChatGPT Agentは、OpenAIが提供する汎用マルチタスク型のAIエージェントです。

専用の仮想環境（バーチャルPC）上でブラウザ操作やターミナル実行を行えるほか、スプレッドシートやスライドといったファイルの生成も可能です。「競合サービスを調査して比較スライドを作成する」のように、複数の作業ステップをまとめて指示するだけで、情報収集から成果物の作成までを自律的に進めてくれます。

Gmail・GitHubなど外部サービスとの連携（コネクタ）にも対応しており、日常業務のちょっとした調査・資料作成を丸ごと任せたい人に向いています。料金はChatGPT Plus・Pro・Businessプランに含まれており、プランごとに月間の利用回数（メッセージ数）に上限が設けられています。

関連リンク：ChatGPT Agent公式サイト

Genspark

Gensparkは「スーパーエージェント」と呼ばれる汎用マルチタスク型のAIエージェントで、スライド・ドキュメント・画像・動画・コード生成など60種類以上のAIツールを1つのワークスペースに統合しています。

自然言語で指示するだけでダッシュボードのような生成物まで作成できるのが特徴で、複数のツールを個別に使い分ける手間を省きたい人に向いています。

料金はFree（無料）に加えて、利用量（クレジット付与量）に応じたPlus・Proといった個人向けプランがありますが、具体的な月額は公式サイト上で非公開になっています。チームで使う場合はTeamプラン（1席あたり月30ドル〜）、大規模導入にはEnterprise（要問い合わせ）が用意されています。個人プランの正確な料金は、公式サイトのメンバーシップページで自分の利用量に応じたクレジット付与量とあわせて確認することをおすすめします。

なお、GeNEEでは購買・総務部向けに、業務を最大50％効率化するGenspark活用ガイドを公開しています。無料でダウンロードできるため、気になる方はぜひご活用ください。

⇒購買・総務業務を大幅最大50％効率化するGenspark活用ガイド

関連リンク：Genspark公式サイト

Manus

Manusは、ブラウザ操作や複数サイトを横断した調査（Wide Research）、スライド・画像・音楽の生成などを自律的に実行するAIエージェントです。

リサーチ業務や資料作成を一連の流れで自動化したい場合に活用しやすく、Slackやメールと連携したワークフローの自動化にも対応しています。

料金はFree（無料、1日300クレジット）、Pro（月20ドル〜、年払いなら年204ドルで約17%割引）、より多くのクレジットを使える上位プラン（月40ドル〜）、チーム向けのTeamプラン（1席あたり月20ドル〜）が用意されています。なお、Manusは運営体制が変化してきた経緯があり、提供企業や事業体制が今後も変わる可能性があるため、導入前には最新の提供状況を確認することをおすすめします。

Gemini（Google）

Geminiは、Googleが提供するAIエージェントで、詳細な調査・レポート作成を行う「Deep Research」機能や、ブラウザ操作を行うエージェント機能を搭載しています。Gmail・Googleドキュメント・Googleカレンダーなど、普段からGoogle系サービスを利用している人にとっては連携のしやすさが大きな強みです。

無料プランでも基本的な機能を利用できますが、Google AI Pro・Ultraといった上位プランに切り替えることで、利用制限の緩和や高度な機能を使えるようになります。

Microsoft Copilot

Microsoft Copilotは、Windows・Microsoft 365（Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teamsなど）に統合された汎用マルチタスク型のAIアシスタントです。チャットでの質問応答に加え、Web検索と連携した調査・要約、画像生成、音声での対話などに対応しており、普段からWindowsやOfficeを使っている人であれば、新しいツールを別途導入せずに使い始められる点が強みです。

無料でも基本的なチャット機能を利用できますが、より高度な調査・分析を行うエージェント機能を使う場合は、Microsoft 365 Personal（月額2,130円）、Family（月額2,740円・最大6人）、Premium（月額3,200円、旧Copilot Proに相当）といった有料プランへの加入が必要です。企業向けには別途「Microsoft 365 Copilot」があり、年間契約でユーザーあたり月額4,497円（税別）となっています。個人の日常的な調査・Office作業の効率化から、会社全体でのMicrosoft 365活用まで幅広くカバーできます。

関連リンク：Microsoft Copilot公式サイト

Claude Code（Anthropic）

Claude Codeは、Anthropicが提供するコーディング特化型のAIエージェントです。ターミナル・VS Code・JetBrains系IDE・Webブラウザ・モバイルなど複数の環境で動作し、コードベース全体を理解した上で複数ファイルをまとめて編集したり、コマンドを実行したりできます。GitHubやGitLab、Slackとの連携により、Issueの内容を読み取って自動的にプルリクエストを作成するといった、開発フロー全体を代行する使い方も可能です。

料金はPro（月20ドル程度、年払いはさらに割安）、より利用量の多いMaxプラン（月100ドル程度〜）などが用意されており、個人の開発者から企業の開発チームまで幅広く利用されています。

関連リンク：Claude Code公式サイト

OpenAI Codex

OpenAI Codexは、OpenAIが提供するクラウド型のソフトウェア開発エージェントです。CLI（コマンドラインツール）やIDE拡張、GitHub連携、クラウド上での実行に対応しており、人が離席している間も長時間にわたって自律的に作業を続けられる点が特徴です。

CLIはオープンソースで公開されており、ChatGPT Plus・Pro・Business・Enterpriseプランに含まれる形で利用できます（週ごとの利用枠制）。API経由で利用する場合は従量課金となります。

関連リンク：OpenAI Codex公式サイト

GitHub Copilot（Agent mode）

GitHub Copilotは、もともとコード補完AIとして広く知られていますが、Agent modeを使うことでIDE上での計画・調査・実行を自律的にバックグラウンドで処理できるようになりました。Issueに対してタスクを割り当てるとCopilotが自律的に作業を進め、プルリクエストのドラフト作成まで対応します。

料金はPro（月10ドル）、Pro+（月39ドル）、Business（月19ドル／人）など複数のプランが用意されており、すでにGitHubを利用している開発チームであれば導入のハードルが低いのが利点です。

関連リンク：GitHub Copilot公式サイト

ここで紹介したClaude Code・Codex・GitHub Copilotのような「コーディング特化型AIエージェント（AI Coding Agent）」は、システム開発の現場でどこまで実務投入できるのか、経営視点での整理は以下の資料で解説しています。
⇒システム開発はAIでどこまで自動化できるのか（無料DL）

Felo Agent

Felo Agentは、日本発のAIサービス「Felo」が提供するリサーチ特化型のAIエージェントです。URLやYouTube動画の要約、ファクトチェック、市場分析レポートの作成などをテンプレート形式で実行できるため、リサーチ業務に不慣れな人でも扱いやすい設計になっています。日本語での情報収集・要約に強みがあり、営業資料や市場調査の下準備を効率化したい担当者に向いています。

料金はFree（無料、Professional Searchが1日5回まで）とPro（月14.99ドル、1日100回まで利用可能で、GPT-4やClaude 3.7 Sonnetなど複数のAIモデルを選んで使える）の2段階です。執筆時点では円建て価格の記載は見当たらず、ドル建てでの決済（Stripe経由）となっています。

関連リンク：Felo Agent公式サイト

Perplexity（Comet）

Perplexityは検索・リサーチに強みを持つAIサービスで、「Comet」はそのエージェント機能を搭載したAIブラウザです。ブラウザ上でニュースの比較、メールの作成、学習計画の立案といったタスクをエージェントが代行してくれます。

料金はFree（無料）、Pro（月20ドル。最新AIモデルの選択、Web検索の拡張、400以上のアプリ連携などが利用可能）、より利用量の多いMax（月200ドル）、大規模導入向けのEnterprise（要問い合わせ）という構成です。Cometブラウザ自体は当初Pro・Max等の上位プラン限定でしたが、2025年10月以降は無料でもダウンロードして利用できるようになっています。個人の情報収集・学習用途を中心に使われています。

関連リンク：Perplexity公式サイト

どのAIエージェントを選べばよいか

日常業務全般をまとめて自動化したい場合は、汎用マルチタスク型（ChatGPT Agent、Genspark、Manus、Geminiなど）から試すのがおすすめです。
開発・コーディング業務を効率化したい場合は、コーディング特化型（Claude Code、Codex、GitHub Copilotなど）が向いています。
情報収集・レポート作成の負荷を下げたい場合は、リサーチ・情報収集特化型（Felo Agent、Perplexityなど）が適しています。

多くのサービスは無料プランやトライアルを用意しているため、まずは自分の業務の一部を実際に任せてみて、精度や使い勝手を確認しながら選ぶとよいでしょう。なお、こうしたAIエージェント市場は変化が非常に速く、提供企業の変更（Manusのように事業体制が変わるケースもあります）や新規プレイヤーの参入も頻繁に起こるため、定期的に情報をアップデートすることをおすすめします。

AIエージェントを自分で作りたい場合は？

既存サービスではなく、自社独自のAIエージェントを構築したいというニーズも増えています。代表的な構築手段と、大まかな流れを紹介します。

ノーコード・ローコードプラットフォームを使う：Dify、Microsoft Copilot Studio、AutoGen（AutoGen Studio）などを使うと、プログラミングの専門知識がなくても、または最小限のコードでAIエージェントを構築できます。
フレームワーク・技術要素を組み合わせて開発する：RAG（検索拡張生成）で社内文書を参照させる、MCP（Model Context Protocol）で外部ツールとの接続を標準化する、n8nなどのワークフローツールで複数処理を連携させる、といった技術要素を組み合わせて構築するケースもあります。
既存のLLM API・Copilot系サービスを活用する：ChatGPT、Claude、Geminiなど各社のLLM APIや、GitHub Copilotのようなコーディング支援エージェントをベースに、自社向けにカスタマイズする方法もあります。

基本的な構築の流れは、おおむね次のようになります。

目的とタスクの定義：AIエージェントに任せたい業務範囲とゴールを明確にする
利用するツール・データソースの選定：社内システム、API、ナレッジベースなど連携先を整理する
プロトタイプの構築：ノーコードツールやフレームワークを用いて、小さい範囲で試作する
検証・チューニング：実際の業務データで動かし、精度や挙動を確認・調整する
権限設計とガードレールの設定：アクセス範囲、承認フロー、ログ管理などのルールを組み込む
本番投入とモニタリング：スモールスタートで運用を開始し、継続的に監視・改善する

自社での構築は柔軟性が高い一方、専門知識や運用体制が必要になるため、まずは既存サービスのトライアルで効果を検証し、必要な部分だけを自社開発に切り替えるという段階的なアプローチも検討する価値があります。

関連記事：AI開発の手順とは？やり方・必要知識・環境をまとめて解説

既製品で解決できない場合は、オーダーメイドのAI開発という選択肢も

ここまで、既存のAIエージェントサービスやノーコード・ローコードでの構築を紹介してきましたが、「自社のデータや業務フローが特殊で、既製品のテンプレートに当てはまらない」「複数システムに散らばったデータを組み合わせた独自のAIを作りたい」といったケースも少なくありません。

このような場合は、汎用的なパッケージソフトではなく、企業ごとの課題やデータに合わせてフルスクラッチ（オーダーメイド）でAIを開発するという選択肢もあります。

GeNEEが提供する「AI開発」サービスでは、以下のようなプロセスで、AI導入の初期検討からリリース後の運用・改善までを一気通貫で支援しています。

AI診断（無料）：自社が抱えるAI課題やデータの状態を整理し、適切なAI開発計画を策定
AI導入アドバイス：すでに進行中のAI開発プロジェクトに対する第三者視点での助言
AI開発＆実装：お客様一社ごとの状況に合わせたフルスクラッチ開発（アジャイル／ウォーターフォールいずれにも対応）
DXコンサルティング：データ設計からBIツール統合まで、AI導入の効果を最大化する支援
保守・運用・チューニング：リリース後も実データを反映しながら継続的にAIの精度を改善

これまでに、社内FAQ用チャットボット（ChatGPTとの連携にも対応）、需要予測・売上予測、工場での異常検知、人材採用の最適化など、本記事で紹介したAIエージェントの活用領域と重なる分野でのAI開発を支援してきました。

「どのAIエージェントを選べばいいかわからない」「既製品では自社の業務にフィットしない」と感じている場合は、まず無料のAI診断から相談してみることをおすすめします。

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AIエージェント導入を成功させるステップ

AIエージェントの導入を成功させるには、技術面（性能・安全性・更新性）と実務面（データ整備、運用設計、人・組織の受け入れ）の両方を計画的に進める必要があります。

課題整理：どの業務のどのタスクにAIエージェントを適用するとROIが最大化できるかを洗い出す。データが整備されている業務から着手するのが成功の近道です。
スモールスタート：全社展開ではなく、一部の業務・チームで小さく始め、効果と課題を検証する。
効果測定：業務時間の削減、対応品質、顧客満足度など、事前に定めた指標で効果を測定する。
段階的な展開：検証結果をもとにルールやフローを改善しながら、適用範囲を段階的に広げていく。

加えて、レガシーシステムとの連携、データの質と整備状況、社内のAIリテラシー、IT部門と事業部門の連携体制といった実務上の課題にも事前に目を向けておくことで、「導入したのに現場に浸透しない」という失敗を避けやすくなります。

なお、AIエージェント導入時には必ず障壁が発生します。下記の資料では、AIエージェント導入企業が直面する課題や失敗パターン、回避策を解説しているため、気になる方はぜひご活用ください。

⇒AIエージェント導入企業が最初に直面する5つの課題（無料DL）

よくある質問（FAQ）

Q. AIエージェントは無料で使えますか？

A. Dify、AutoGenのようにオープンソースで無料で利用できるものもあれば、機能や利用量に応じた従量課金制・ユーザー課金制のサービスも多くあります。無料プランがある場合も、機能や利用回数に制限が設けられていることが一般的なため、本格運用を想定する場合は料金プランを事前に確認しましょう。

Q. AIエージェントに危険性はありますか？

A. 機密情報へのアクセスによる情報漏洩リスク、誤った出力（ハルシネーション）に基づく誤判断、権限の悪用リスクなどが指摘されています。特に外部連携ツールや拡張機能に不必要に広い権限を渡してしまうケースには注意が必要です。アクセス権限の最小化、人によるレビュー体制、ログの管理といった対策とセットで導入することが重要です（詳細は本記事の「導入の課題・リスクと対策」を参照）。

Q. AIエージェントに関する資格はありますか？

A. 「AIエージェント活用検定」のような民間の検定・資格が登場してきています。体系的に学びたい場合は、書籍やセミナー、各ベンダーが提供するトレーニングコンテンツ（Salesforceの「Trail」など）から学び始めるのも一つの方法です。

Q. AIエージェントとRPAは何が違いますか？

A. RPAは事前に定義したルールに沿って決まった作業を自動化する仕組みです。一方、AIエージェントは目標を理解し、状況に応じて手順そのものを自ら組み立てて実行できる点が異なります。定型業務の自動化にはRPA、判断や状況適応が必要な業務にはAIエージェントが向いています。

Q. 中小企業でもAIエージェントを導入できますか？

A. 可能です。汎用型やシステム搭載型のサービスであれば、大規模なシステム開発を伴わずに導入できるものも多くあります。まずは特化型サービスやシステム搭載型のAIエージェント機能を、限定的な業務範囲でトライアル導入することから始めるのがおすすめです。

まとめ

AIエージェントは、目標を与えるだけで自ら計画を立て、複数のツールを使い分けながらタスクを自律的に遂行する、生成AIの次のステップにあたる技術です。生成AIが「作るAI」であるのに対し、AIエージェントは「動くAI」であるという違いを押さえておくと、社内での説明もしやすくなります。

導入を検討する際は、以下の3点を押さえておきましょう。

自社のどの業務にAIエージェントを適用すればROIが最大化できるかを、データが整備されている業務から洗い出す
セキュリティ・ハルシネーション・責任の所在といったリスクには、必ず対策とセットで向き合う
「種類（汎用型・特化型・システム搭載型・ローコード開発型）」と「5つの比較軸（機能性・連携範囲・セキュリティ・サポート体制・価格）」で、自社に合うサービスを絞り込む

バズワードとしての注目度だけで判断するのではなく、自社の課題とデータの整備状況を起点に、スモールスタートで検証しながら適用範囲を広げていくことが、AIエージェント活用を成功させる一番の近道です。

監修者

飯嶋シロ
コンテンツマーケティングディレクター

＜略歴＞
慶應義塾大学卒業後、日系シンクタンクにてクラウドエンジニアとしてシステム開発に従事。その後、金融市場のデータ分析や地方銀行向けITコンサルティングを経験。さらに、EコマースではグローバルECを運用する大企業の企画部門に所属し、ECプラットフォームの戦略立案等を経験。現在は、IT・DX・クラウド・AI・データ活用・サイバーセキュリティなど、幅広いテーマでテック系の記事執筆・監修者として活躍している。

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