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ＡＩエージェントとは？種類、仕組み、生成ＡＩとの違いを解説～「どう動くか」「どう作るか」の２軸で全体像をつかむ
「ＡＩエージェント」という言葉を目にする機会が増えましたが、「生成ＡＩと何が違うのかわからない」「難しそうで踏み出せない」「どんな種類があるの？」と感じている方も多いのではないでしょうか。
ＡＩエージェントは特定のひとつの製品や仕組みだけを指す言葉ではなく、複数のタイプを含む広い概念です。本記事では、「どう動くか」「どう作るか」の２つの軸でＡＩエージェントを整理し、全体像をつかめるように解説します。
ＡＩエージェントとは――目的に沿って処理を進めるＡＩの仕組み
ＡＩエージェントは、一般に、目的に沿って情報を扱い、必要な処理を進めるＡＩの仕組みのことです。生成ＡＩが問いかけへの応答を中心に使われるのに対し、ＡＩエージェントは役割に応じた処理の実行や、手順に沿ったタスクの自動化という点に特徴があります。
両者の違いを表にまとめると以下のとおりです。
| 生成ＡＩ | ＡＩエージェント | |
|---|---|---|
| 主な機能 | 文章生成、要約、アイデア出しなど問いかけへの応答 | 役割設定、手順設計、条件分岐、処理の流れを伴う実行 |
| 操作の起点 | 利用者が都度プロンプトを入力 | 目的や役割をあらかじめ設定し、処理を任せる |
| メリット | 汎用的で気軽に利用しやすい | 一度作れば、繰り返し同じ業務を任せられる |
| 注意点 | 都度プロンプトの入力が必要 | 設計が必要 |
生成ＡＩとＡＩエージェントは完全に別物ではなく、生成ＡＩの活用が広がる中で、使い方がより業務処理寄りに発展したものととらえるとわかりやすくなります。
なお、ＡＩエージェントは「高度に自律したもの」だけを指すわけではありません。あらかじめ決められた範囲で応答するものから、複数の工程を組み合わせて処理するもの、目標を与えると自律的に動くものまで、段階があります。
この段階を整理するために、「どう動くか」と「どう作るか」の２つの軸で整理していきます。
【ＡＩエージェントの全体像 「どう動くか」と「どう作るか」の２軸で整理】
| ノーコード | ローコード | 開発 | |
|---|---|---|---|
| プリセット型 | GPTs、Copilot エージェント、Gems | ― | ― |
| ワークフロー型 | Zapier | Copilot Studio、Dify、n8n | LangChain |
| タスク駆動型 | Manus、ChatGPT agent | Dify | LangGraph、CrewAI |
※一部ツールのみ抜粋。ひとつのツールが複数の区分にまたがることもあります。
区分① 「どう動くか」軸プリセット・ワークフロー・タスク駆動の３種類
ＡＩエージェントの区分のひとつが、業務や処理をどのように進めるかという観点です。本記事では、「プリセット型」「ワークフロー型」「タスク駆動型」の３つに整理します。
１．プリセット型
あらかじめ役割や動作が設定されており、利用者はその用途に応じて使うタイプです。「問合せ対応用」「文書要約用」「情報検索補助用」のように役割が整理された状態で提供されるため、比較的理解しやすく、使い始めやすいのが特長です。
CopilotのエージェントやOpenAIのGPTs、GoogleのGemsなど特定用途向けに調整されたカスタムＡＩは、このタイプの代表例です。多くの場合、プロンプト（指示文）や参照データを設定することで作成でき、プログラミングを行わずに始めやすい点が特長です。
活用例：社内の問合せ対応に特化したＡＩチャットボットを設置し、マニュアルやＦＡＱの内容をもとに自動回答させる
２．ワークフロー型
複数の処理を、あらかじめ決められた順序や条件に沿って進めるタイプです。情報を受け取り、整理し、必要に応じて次の処理へつなげるなど、流れを持った設計が前提になります。単発の応答ではなく、複数の工程をつないで動く点で、生成ＡＩ単体やプリセット型の利用とは考え方が異なります。
Copilot Studio、Dify、Zapier、n8nなどは、こうしたワークフロー型の仕組みを構築する際によく使われる代表的なプラットフォームです。
活用例：問い合わせメールの受信をきっかけに、ＡＩが内容を分類し、対応テンプレートの選定、下書きの作成、担当者への通知までを一連の流れで処理する
３．タスク駆動型
最終的な目標や依頼を与えると、ＡＩが必要な手順を自ら判断しながら進めるタイプです。自律性が高い分、設計・管理・確認の難易度も上がります。本格的な活用が進みつつある一方、導入にはしっかりとした設計が求められます。
活用例：月次レポートの作成を依頼すると、ＡＩが連携済みの売上データを集計し、必要なグラフを作成する。さらに、外部のWebから業界動向や関連情報を収集したうえで、社内データと合わせてレポートの下書き作成や確認事項の洗い出しまで自律的に実行する
このように、ＡＩエージェントにはあらかじめ決められた範囲で動くものから、流れに沿って処理するもの、目標ベースで自律的に動くものまで段階があります。まずはこの違いを把握しておくことが重要です。
続いて、もうひとつの軸である「どう作るか」の観点で見ていきます。
区分②「どう作るか」軸ノーコード・ローコード・開発型の３種類
ＡＩエージェントは動き方だけでなく、どのような方法で設計、構築するかという観点でも区分できます。
１．ノーコード型
プログラミングを行わず、画面上の設定や選択を中心に構築するタイプです。専門的な開発知識がなくても扱いやすく、導入のハードルが低いのが特長です。
２．ローコード型
一部に設定記述やロジック定義を含みながら構築するタイプです。ノーコードより柔軟性が高く、業務に合わせた細かな調整が可能です。
３．開発型
プログラミングを前提として構築するタイプです。独自要件への対応や高度な拡張に向いていますが、設計・保守の難易度も上がります。
同じ「ＡＩエージェント」でも、ノーコードで扱えるものと開発を伴うものとでは、必要な知識も運用の前提も大きく異なります。「どの程度まで自分たちで設計するものなのか」という視点は、ＡＩエージェントを理解するうえで欠かせません。
２つの区分を掛け合わせると全体像が見えてくる
ＡＩエージェントを理解するには、「どう動くか」と「どう作るか」の２軸を組み合わせて考えると整理しやすくなります。
たとえば、次のような組合せが考えられます。
- 手軽に試したい場合：Copilot エージェントやGPTsで特定業務向けのプリセット型ＡＩをノーコードで作成する
- 定型業務を自動化したい場合：Copilot StudioやDifyで、問い合わせ対応や日報集計などのワークフローをローコードで設計する
- 独自の業務要件に対応したい場合：LangChainなどを用いて、自社データと連携するタスク駆動型の仕組みを開発する
こうして整理すると、「ＡＩエージェント」という言葉でひとまとめにされていたものの違いが見えてきます。単に名前を覚えるのではなく、「どの区分にあたるのか」を見分けることが正確な理解と適切なツール選定につながります。
ＡＩエージェントの概念をまとめると
ＡＩエージェントは、ひとつの仕組みだけを指す言葉ではなく、複数のタイプを含む広い概念です。本記事ではＡＩエージェントの仕組みを理解しやすくするために、次の２つの観点で整理しました。
| 観点 | 区分 |
|---|---|
| どう動くか | プリセット型／ワークフロー型／タスク駆動型 |
| どう作るか | ノーコード／ローコード／開発ベース |
- ＡＩエージェントは「動き方」と「作り方」の２軸で整理すると全体像がつかみやすい
- 実務では、プリセット型やワークフロー型をノーコード／ローコードで試すのが取り組みやすい
- 導入を検討する前に、「どの区分にあたるか」を見分けることが第一歩
この整理を土台に、生成ＡＩ活用を次のステップへ進めていただければ幸いです。
ＡＩエージェント基礎研修～自分専用の生成ＡＩで業務を自動化する
本研修は、日々の業務を自動化し、生産性を向上させたい方におすすめのプログラムです。プログラミングの専門知識がなくても、直感的な操作で業務効率化の仕組みを構築できるのが特長です。現場の課題に直結したＡＩ活用を推進したい組織に最適です。
よくあるお悩み・ニーズ
- Copilotを日常的に使っているが、さらに良い活用の仕方があるのでは、と思っている
- 毎回同じ指示や長いプロンプトを入力するのが面倒だと感じているが、どうしたらいいのかわからない
- 自部署や自社のナレッジが流出しないように、ＡＩエージェントをうまく使いたい
本研修の目標
- Copilot上で自分の業務に合わせたエージェントを設計できるようになる
- 組織内で活用している資料やノウハウ、Webサイト情報などを参照し、精度の高い解を導き出させる
- ＡＩへの指示力を高め、活用アイデアを言語化できる
セットでおすすめの研修・サービス
Copilot Studio研修～社内データ活用エージェントを作る
Copilot Studioを活用し、社内規程やマニュアル、過去事例などのデータを参照するＡＩエージェントの作成方法をハンズオン形式で学ぶ研修です。問い合わせ対応の効率化や提案書作成の生産性向上、社内ナレッジの有効活用を進めたい方、必要な情報をすぐに探せないといったお悩みをお持ちの方へおすすめです。
ＲＡＧシステム実践研修～Difyで組織内のデータを活用するＡＩエージェントを構築する
Difyを活用したRAG（Retrieval-Augmented Generation）システムの構築方法を学び、社内文書やナレッジを参照した精度の高い生成ＡＩ活用を実現するための研修です。生成ＡＩの回答品質に課題を感じている方や、社内情報を活用した業務支援ツールを構築したい方、ＡＩの実務活用をさらに進めたい方へおすすめです。
ＡＩエージェント開発研修～LangChainで業務プロセスを改善する（２日間）
生成ＡＩを単なる対話ツールとして活用するだけでなく、LangChainを用いて業務プロセスの中で動作するＡＩエージェントとして実装する方法を学ぶ研修です。業務の自動化や効率化を進めたい方、生成ＡＩを実務システムに組み込みたい方、ＡＩ活用を一歩先のレベルへ発展させたい方におすすめです。
生成ＡＩ推進リーダー育成研修～効果的な業務を選びエージェントを作成する
生成ＡＩの基礎知識から活用推進の進め方、導入時の課題対応までを学び、組織内で生成ＡＩ活用をリードできる人材を育成するための研修です。生成ＡＩの活用を全社的に広げたい方や、導入・定着を推進する役割を担う方、現場での活用促進に課題を感じている方へおすすめです。
（初級者向け）ＡＩエージェント活用プラン～知識ゼロから、社内データ活用Copilotを作る
本プランは、生成ＡＩ・Copilot未経験者でも、業務で使える「社内データ連携型Copilot」を自ら構築できるようになる実践型プログラムです。Copilotの基本的な活用から始め、ＡＩへの指示設計、業務エージェント化を経て、最終日には社内データと連携したCopilotを完成させます。
社内に蓄積されたデータの活用方法を検討している方や、生成ＡＩを個人利用にとどめず、業務に組み込み、組織として定着させたい場合に最適なプランです。
- （半日研修）業務効率化のためのCopilot研修～文書・Excel業務のコツをつかむ
- 生成ＡＩへの仕事の任せ方ワークショップ～120％のポテンシャルを発揮する
- （半日研修）ＡＩエージェント基礎研修～自分専用の生成ＡＩで業務を自動化する
- Copilot Studio研修～社内データ活用エージェントを作る※
※４つの研修を１回でお申込みできるセットプランです。このセットには、このページの「セットでおすすめの研修・サービス」１番上の研修が含まれています。
