AIエージェント5つの種類を徹底解説！導入メリットや事例を紹介

2024年、「AIエージェント」というキーワードの注目が急激に高まりました。ChatGPTやGemini、Claudeに代表される従来のチャット型の生成AIの枠を超えて、より幅広い業務の効率化を進めていくうえで、2025年に抑えておく必須のキーワードとなっています。

この記事では、AIエージェントの定義を整理し、さらに起動タイミング・動作範囲・API連携・学習能力・ユーザーインターフェースという5つの観点で深掘りします。最後に、LightblueのAIエージェントについてご紹介します。

AIエージェントの定義をわかりやすく解説

AIエージェントとは

AIエージェントとは、人間の介入なしに特定のタスクを実行できるシステムを指します。複数のAI技術やデバイスを組み合わせた高度なAIシステムで、人間が設定したゴールに基づき、自律的に必要なデータを収集、タスクを決定、遂行できるため、働き方を大きく変えていく可能性があります。

株式会社Exa Enterprise AIの調査によると、同社のセミナーに参加した262社310人のうち、半数以上が「自律的に稼動する『AIエージェント』」に関心があると回答しており、その注目の高さが伺えます。

従来の業務効率化では、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）のように、定められたルールに従ってシステムがワークフローを実行していました。また、Dify、Jinbaflowをはじめとした一部のツールではワークフローの中で生成AIの実行ステップを設けることで、自動化の範囲を広げる取り組みも進んでいます。

しかし、AIエージェントはこの枠を超え、意思決定から問題解決、必要なアクションの実行、さらには外部システムとの連携まで、幅広いタスクを自律的にこなします。

Google（2024年9月）の資料によると、従来のAIモデルとエージェントの主な違いは、推論能力です。従来のモデルは一度に一つの推論しか行えませんが、エージェントは外部ツールと連携し、人間との継続的な対話を通じて、複数段階の複雑な推論ができます。

エージェントは、「ReAct」（Reasoning and Acting）、「CoT」（Chain of Thought）、「ToT」（Tree of Thoughts）といった推論フレームワークを活用し、複雑な課題を解決します。さらに、「Extensions」や「Function Calling」といった機能で外部APIを呼び出し、最新情報を取得することも可能です。

これらの特徴から、エージェントは従来のAIモデルに比べて、より高度な問題解決能力を備えているといえます。

※注釈

• ReAct (Reasoning and Acting) : 推論（Reasoning）と行動（Acting）を組み合わせた推論フレームワーク
• CoT (Chain of Thought) : 思考の連鎖（Chain of Thought）を意味する推論フレームワーク
• ToT (Tree of Thoughts) : 思考の樹形図（Tree of Thoughts）を意味する推論フレームワーク
• Extensions : 外部ツールやサービスと連携するための拡張機能
• Function Calling : 外部の関数やプログラムを呼び出す機能
• API (Application Programming Interface) : ソフトウェアやアプリケーションが互いにやり取りするためのインターフェース

たとえば、製造業を例にとると、AIエージェントは機械の稼働状況やセンサーからのデータをリアルタイムで分析し、不具合発生前に予防的なメンテナンスをスケジュールできます。カスタマーサポートにおいては、AIエージェントが顧客の過去の問い合わせ履歴を分析し、最適な回答を生成するだけでなく、必要に応じて他の部門に問い合わせを自動で引き継ぎ、問題解決までを完結させることができます。

このように、AIエージェントは生成AI技術を基盤としつつ、これまでのAI技術では実現が難しかった高度で複雑なプロセスも自動化できるのです。

そのため、AIエージェントは単なる効率化ツールではなく、ビジネスや社会全般において画期的な変革をもたらす存在として注目されています。

チャット型生成AIとAIエージェントの違い

まず、チャット型生成AIについて見てみましょう。このAIは、主に「会話」や「文章の生成」に特化しています。質問に答えるのはもちろん、アイデアを出したり、企画書やプレゼン資料の草案を作ったりと、創造的な作業にも対応できます。特に、人が何かを考えたりまとめたりする手助けをするのが得意です。

例えばこんな使い方ができます。

• 質問に答える：「ハイボールの作り方を教えて」と聞けば、具体的なレシピやコツを詳しく教えてくれます。
• 文章を作る：「ハイボールをテーマにした新商品企画書を作って」と頼むと、商品の概要やポイントを踏まえた提案を文章化します。
• アイデア出し：「ハイボールに合うおつまみのアイデアを出して」と言えば、いくつもの選択肢を提案してくれます。

ただし、このAIはあくまで「会話や文書の生成」が中心で、自分で外部システムにアクセスして何かを実行することはできません。たとえば、カレーライスの材料をネットで注文することや、お店の予約をすることは人の手を借りる必要があります。

一方で、AIエージェントは「行動できるAI」です。ただ情報を提供するだけでなく、実際にタスクを遂行することができます。これには、他のシステムやサービスと連携して動く能力が含まれます。

どんなことができるかというと：

• 外部連携：「近くのバーを予約して」と言えば、地図アプリや予約サイトを使い、実際に予約を取るところまでやります。
• タスクを自動管理：「ハイボールイベントを企画して」と頼むと、イベントの日程調整や必要なアイテムの手配まで実行します。
• 自律的な判断：「天気を考慮して外飲みのプランを立てて」と言えば、天気予報を確認し、適切な場所と時間を提案してくれることもあります。

このように、AIエージェントは「考えるだけではなく、動ける」という特徴を持っています。

たとえば、あなたが「カレーライスをテーマにした新しい商品企画を立てたい」と考えたとしましょう。

• チャット型生成AIの場合：あなたの話を聞きながら、商品のコンセプトやターゲット層についてアイデアを出したり、それを文章にまとめて企画書を作ります。でも、そこから先の「この商品を売り込むためのミーティングを調整する」などの具体的な行動は、あなた自身で行う必要があります。
• AIエージェントの場合：チャット型AIと同じように企画書を作ることもできますが、その後の行動も任せられます。たとえば、ミーティングを自動的に調整し、関係者に招待状を送り、さらには必要な資料をそろえておく、といった一連のタスクをまとめて実行してくれます。

AIエージェントが求められる背景｜2025年の生成AI活用、キーワードは「脱チャット型」

生成AI進化の軌跡と「脱チャット型」への期待

前述の通り、従来の生成AIは、自然な会話を通じて情報提供や簡易的なサポートを行うものでした。しかし、2025年現在、ユーザーが求めるのは単なる会話以上のものであり、特に以下の点が重要視されています。

• 医療や法務など専門性の高い分野での実務的な支援
• 情報収集やデータ分析、さらには意思決定までを含む自律的なアクション
• 会話にとどまらないスムーズな結果提供と使いやすいユーザー体験

このようなニーズの中で、「脱チャット型」AIエージェントが求められる理由は明確です。ユーザーに寄り添いながら、プロセス全体を管理し、付加価値を提供する存在として期待されています。

「脱チャット型」AIエージェントの特徴と具体例

「脱チャット型」とは、単なる対話を超えた機能を持つAIエージェントを意味します。このようなAIエージェントには、次のような特徴があります。

1. 自律性ユーザーからの指示をもとに判断し、実行する能力を備えています。たとえば、不動産業界では、AIが物件情報を自動で収集し、条件に合った選択肢を提示します。
2. タスク指向単なる情報提供ではなく、購入手続きや追跡管理などプロセス全体を支援します。Eコマースの分野では、商品の選定から配送状況の確認まで一貫したサービスが可能です。
3. マルチモーダルなインタラクションテキスト、音声、画像、動画といった多様な形式での情報処理が可能で、医療現場における画像診断の解析や患者向け資料の作成などがその一例です。

「脱チャット型」エージェントが進化する背景には、APIの統合性向上や自律型エージェントフレームワークの発展といった技術革新があります。一方で、AIへの過度な依存や倫理的課題など、解決すべき問題も依然として残されているため、AIの透明性や公平性の確保も重要です。

AIエージェントの分類｜起動タイミング・機能・ユーザインターフェースに分けて解説

ここでは、AIエージェントの理解をさらに深めるために、AIエージェントをいくつかの軸で分類します。

分類①：起動のタイミング

<定期的に動くエージェント>

このタイプのエージェントは、あらかじめ決められた時間に動きます。たとえば、毎朝8時に在庫状況をまとめたレポートを自動で作るシステムや、毎週月曜日に「今週やるべきこと」をリマインドする通知機能がこれに当たります。他にも、工場で機械の点検チェックリストを毎月1日に作成するような仕組みも可能でしょう。主に、一定のリズムで進む業務に便利です。

OpenAIがベータ版として公開した「Scheduled Tasks」は、事前に設定したスケジュールに基づき、特定のタスクを自動で実行できる機能です。この機能により、ChatGPTは従来のチャットボット機能に加え、デジタルアシスタントとしての役割を強化しています。

<必要なときだけ動くエージェント>

このタイプのAIエージェントは、特定の条件や出来事が発生したときに柔軟に判断し、動作を開始します。また、数値的なデータ（定量的判断）だけでなく、状況や文脈（定性的判断）を考慮したアクションを実行します。これにより、従来の固定的な「条件反応型」のシステムを超えた、より人間に近い判断が可能です。

従来のシステムとの差別化ポイント

• 状況の変化に応じた判断 従来のシステムは、「条件Aが発生したら動作Bを行う」という固定的な仕組みが多くを占めていました。しかし、必要なときだけ動くエージェントは、複数の条件や情報をリアルタイムで分析し、「どのアクションが最適か」を選びます。例えば、在庫が減った場合に単に「アラートを送る」のではなく、「このペースでは〇時間後に在庫切れになるため、緊急発注を提案する」といった判断が可能です。
• 複数の情報源を統合して意思決定 必要なときだけ動くエージェントは、単一のトリガーではなく、複数の情報源を組み合わせて動きます。例えば、温度センサーと湿度センサーのデータを組み合わせ、異常が発生したときに「冷却が必要か」「空調を調整するべきか」を瞬時に判断します。

<指示があると動くエージェント>

このタイプは、人からの指示があって初めて動きます。柔軟な対応が必要な場合や、特定のリクエストに応えるのに適しています。

具体例：

1. 情報の検索・整理
   • 市場調査：営業担当者が「今月の業界トレンドを簡潔にまとめて」と指示すると、関連ニュースやデータを収集し、ポイントを整理したレポートを生成。
   • 顧客情報の抽出：カスタマーサポートで「A社との最新の取引履歴を教えて」と依頼すると、CRM（顧客管理システム）から関連情報を引き出し、簡潔に報告。
2. プロジェクトサポート
   • タスク管理：プロジェクトマネージャーが「今週のタスク進捗をまとめてチームに共有するレポートを作成して」と依頼すれば、タスク管理ツールのデータを基に報告書を自動作成。
   • リソース計画：リーダーが「次のイベントの予算案を作成して」と頼むと、過去のイベントデータを基に予算を提案。
3. データ処理とレポート作成
   • 経理業務：経理担当者が「今月の支出データをカテゴリ別に集計してグラフを作成して」と指示すれば、スプレッドシートからデータを分析し、視覚的にわかりやすいグラフを生成。
   • 売上報告：営業部門が「この四半期の売上データから地域別のパフォーマンスを比較して」と指示すると、統計分析結果をまとめた資料を提供。
4. 社内コミュニケーションの補助
   • メール作成：上司が「新商品の概要を簡潔にまとめて取引先に送るメールを作って」と依頼すれば、具体的な内容を自動生成しユーザ確認のうえで送信。
   • 議事録作成：会議後に「この会議の要点をまとめて議事録にして」と頼むと、録音データやメモをもとに、簡潔な議事録を作成。
5. 業務プロセスの自動化
   • 顧客対応：サポートスタッフが「この問い合わせに対する適切なFAQを送信して」と依頼すれば、FAQデータベースから適切な回答を抽出し、自動で返信文を作成。
   • タスクの実行：マネージャーが「この週末に自動でタスクリストを全員に送信して」と依頼すれば、スケジュールに基づいてタスクを共有。

これらは、利用者のニーズに応じて動くため、特定のタイミングではなく、使いたいときにだけ活用できる便利さがあります。

分類②：動作範囲・機能による分類

単一目的エージェント
特定のタスクに特化して高い精度と効率を実現するシステムを指します。工場設備の故障兆候のみを検知するエージェントや、メールのスパム判定を専門に行うフィルターなどが典型例です。高度な専門性能が必要な領域（例えば画像認識AIによる製品検査など）で注目されることが多く、SNS分析以外にも、医療画像の診断支援や金融リスク分析などの事例が報告されています。

汎用エージェント
大規模言語モデルやマルチタスク処理を組み合わせることで、複数の異なるタスクに対応できる柔軟性を備えたエージェントです。カスタマーサポートから在庫管理、売上予測までを一括で引き受ける「AI秘書」のような形態もあり、企業規模や業務範囲が広いほど、その導入メリットが大きくなります。ただし、汎用性を高めるほど初期コストや運用の複雑度が増す点には要注意です。

分類③：ユーザーインターフェースによる分類

AIエージェントは、ユーザーとのやり取りの仕方（インターフェース）によって、いくつかのタイプに分けることができます。それぞれの特徴や活用例を以下にまとめました。

1. テキスト型エージェント

文字を使って会話するタイプで、チャット型やメール応答システムがこれに当たります。

<活用例>

• ネットショップでのお問い合わせ対応
• 社内でのスケジュール調整

<メリット>

• メッセージのやり取りが簡単で、使いやすい
• 履歴が残るので、後で確認しやすい

<注意点>

• 難しい質問には対応が難しい場合もある

2. 音声型エージェント

声でやり取りするタイプで、スマートスピーカーや車の音声アシスタントが代表的です。

<活用例>

• 「今日の天気は？」と尋ねると教えてくれる
• 家電を音声で操作する

<メリット>

• 手を使わず操作できる（ハンズフリー）
• 質問が直感的で使いやすい

<注意点>

• 周囲がうるさいと認識が難しくなる
• 言葉の違いや方言に対応するのが難しいことも

3. 画面型エージェント

画面を使って、画像や動画でわかりやすく情報を伝えるタイプです。キャラクターやアニメーションが活用されることもあります。

<活用例>

• 商品の3Dモデルを表示して確認できる
• 子ども向けにわかりやすく説明するAI先生

<メリット>

• 目で見て分かりやすい情報が得られる
• 表情やアニメーションで親しみやすい

<注意点>

• 作るのにコストがかかる
• キャラクターが不自然だと逆効果になることも

4. 複合型エージェント（マルチモーダル）

文字、音声、画像などを組み合わせて使うタイプです。たとえば、音声で指示を出し、画面で結果を見るような形です。

<活用例>

• 医療で、音声で症状を説明するとAIが画像診断結果を表示
• スマート家電で、声で操作しながらアプリで状態を確認

<メリット>

• 様々なシーンで便利に使える
• 音声と画面を組み合わせて、より多くの情報を伝えられる

<注意点>

• 開発が複雑でコストが高い
• 複数のモードがきちんと連携する必要がある

5. 自動型エージェント

ユーザーが直接操作しなくても、AIが自動でタスクを処理するタイプです。バックグラウンドで動き、必要な情報を収集したり判断を行ったりします。

<活用例>

• カレンダーを自動で調整し、会議を最適な時間に設定
• スマートホームで部屋の温度や照明を自動調節

<メリット>

• ユーザーの手間を大幅に減らせる
• たくさんのタスクを効率よく処理可能

<注意点>

• ユーザーから見えにくいので、安心感が必要
• セキュリティやプライバシーの配慮が重要

例えば、簡単な質問にはテキスト型、家庭で使うなら音声型、説明が必要な場合は画面型や複合型、業務効率化には自動型が適しています。このように、使う場面を考えた上でAIエージェントを活用することが、より便利で快適な生活やビジネス環境を作る鍵となります。

AIエージェントは、テキスト、音声、画面、複合型、自動型というように、多様なタイプが存在します。それぞれ得意な分野があり、ユーザーの目的に合わせて適切なものを選ぶことが大切です。

AIエージェントサービス5選

本記事では、企業の業務革新を支援する代表的なAIエージェントサービスを5つ厳選し、紹介します。Microsoftはユーザー自身でAIを構築できる環境を提供し、OpenAIは、多様なWebタスクを自動化する高度なAIエージェントを提供中です。 Googleはデータ活用基盤、Salesforceは顧客対応の自動化に強みを持っています。さらに、NECは高度な専門業務の自動化に特化しています。各サービスの特徴を比較し、自社に最適なAIエージェント選びの参考にしていただければ幸いです。

MicrosoftのAIエージェント：ビルトインからカスタム開発まで、多様なニーズに対応

Microsoftは、企業の業務効率化とイノベーション創出を支援する、多様なAIエージェントソリューションを提供しています。これらのエージェントは「自律性」「目標指向」「高度な推論」を特徴とし、従来のAIサービスを超えた能力で人間をサポートしています。

ソリューションは、ビルトイン型、サードパーティ型、カスタマイズ型の3種類です。特に注目すべきは、ユーザーが自由にエージェントを作成できるカスタマイズ型です。Copilot Studioは、非エンジニアでも容易にカスタムAIを構築できる基盤であり、Azure AI Foundryは、開発者向けに高度なカスタマイズを可能にします。

これらの活用で、業務効率の大幅な向上、イノベーションの加速、属人化の解消、顧客満足度の向上などが期待できます。

参考：Microsoft

OpenAIの最新AIエージェント「Operator」で変わるWebタスク自動化

OpenAIが開発した最新AIエージェント「Operator（オペレーター）」は、独自の仮想ブラウザを駆使し、ユーザーの指示だけで多様なWebタスクを自律的に実行する、最先端の技術です。

これを支えているのが、GPT-4oの高度な視覚認識能力と強化学習を組み合わせた「CUA（コンピューター操作エージェント）」と呼ばれる技術です。CUAは、人間がPCを操作するのと同等のレベルで、Webサイトの構造や操作手順を理解し、実行できる高度な推論能力を備えています。

Operatorは、フォームへの情報入力や複雑な条件でのサイト内検索などを、迅速かつ正確に処理できます。性能面でも、Operatorは「WebArena」で58.1％、「OSWorld」で38.1％という高いタスク成功率を記録しています。これらの数値は、Operatorが実世界の複雑なタスクにも対応できることを示しています。

OperatorのようなAIエージェントの導入は、人材不足の解消、業務の大幅な効率化、さらには複数タスクの同時処理も実現するため、企業の競争力強化と、イノベーションの加速に大きく貢献すると期待されています。

参考：OpenAI

Google Agentspace：企業データ活用を加速する、複数サービス連携

Google Agentspaceは、企業データや外部サービスを統合するAIエージェントを活用し、業務効率化を実現するプラットフォームです。

多くの企業では、データ活用が課題となっています。Google Agentspaceは、Confluence、Jira、SharePoint、ServiceNowなど、主要なビジネスアプリと連携。AIがデータ検索から洞察の取得、業務の実行までを支援します。

Google Agentspaceの活用例として、マーケティング部門では、複数システムに散らばるキャンペーンデータをAIで集約・分析可能です。データに基づいた迅速な意思決定が行えます。さらに、近日中にはローコードでのカスタムAIエージェント構築も可能となる見込みです。

Agentspaceの導入により、データ活用が容易になり、社員は煩雑な作業から解放され、より創造的な業務に集中できるのです。

参考：Google

Salesforce「Agentforce」：顧客対応を自動化、満足度向上を実現するAI搭載

SalesforceのAIエージェント「Agentforce」は、問合せ対応などの業務を自動化し、企業の生産性と顧客満足度を向上させます。

多くの企業で、顧客対応などの定型業務が社員の労働時間の多くを占めています。Agentforceは、これらの業務をAIで自動化し、社員がより高度な業務に専念できる環境を実現しています。

Agentforceは、最新のAtlas推論エンジンにより、データ分析からタスク実行までを自律的に行います。 顧客の問合せに対しては、過去のやり取りやナレッジベースを参照し、最適な回答を生成。Salesforceの調査では、消費者の48%が全部門での一貫対応を、48%が情報取得やタスク完了のためのやり取りの最小化を望んでいます。 Agentforceは、こうしたニーズに応えるソリューションです。

Agentforce導入で、企業は業務効率化と顧客満足度向上を両立でき、社員は付加価値の高い仕事に集中、顧客は迅速なサポートをいつでも受けられます。

参考：Salesforce

NEC：自律型AIで専門業務を自動化、500億円市場開拓へ

NECグループは、業務の依頼から実行までを自律的に行うAIエージェントを提供開始します。経営計画や人材管理など、高度な専門業務の自動化を実現できます。

従来のAI活用は、プロンプト作成やAIの組み合わせに専門知識が必要で、時間やコストも課題でした。NECのAIエージェントは、生成AI「cotomi」を活用してそれらを解消し、専門知識がなくても容易に業務を自動化できます。

たとえば「キャリア採用者の育成戦略を作成したい」という依頼に対し、AIエージェントは「育成計画書」を最終成果物と設定します。社内外の情報収集・分析、プログラム実行など複数タスクへ自動分解し、cotomi、社内検索エンジン、図表文脈理解機能などを連携させ、自動で作成します。NECは、2025年度末までに、この事業で約500億円の売上を目指しています。

NECのAIエージェントのデモ画面。AIは社内情報と外部情報を横断的に検索・分析し、回答を提示している。

AIエージェント活用で、経営計画や人材管理といった専門業務の時間を大幅に削減できます。

参考：NEC

AIエージェントの活用事例2選

では、実際に企業はAIエージェントをどのように活用しているのでしょうか。ここからは、具体的な導入事例を見ていきましょう。教育業界のベネッセでは社内業務効率化、IT大手の富士通では顧客サポートの自動化と、その用途は多岐に渡ります。これらの事例から、AIエージェント活用のヒントを探ります。

ベネッセ、社内相談AIにCopilot Studio導入

ベネッセは、Microsoft Copilot Studioを活用し、社内相談AIを刷新しました。750ページの膨大なマニュアルをAIに学習させ、社内業務の効率化を実現しています。

従来、同社が自社開発したAIでは、データの更新に手間がかかっていました。しかし、Copilot StudioはノーコードでカスタムCopilotを開発できるため、迅速な改善と拡張が可能になりました。

ベネッセは、2024年度内に簡単な質問への自動回答を実現し、2025年には一部手続きのAI化を目指しています。Copilot Studioでの検証の結果、データの補足やFAQ追加により、回答精度が向上したと報告されています。

AIに膨大な社内規定や業務ノウハウを学習させることで、面倒な社内手続きや時間のかかる情報検索を効率化できます。社員はより戦略的な業務に集中できるようになるのです。

参考：Microsoft

富士通、AI エージェントを導入で問合せ15%自動化へ

富士通は、SalesforceサポートデスクにAIエージェント「Agentforce for Service」を導入し、問い合わせ対応の効率化と顧客満足度向上に取り組んでいます。

同社では、問い合わせ増加とサポート対象拡大に伴い、オペレーターのスキル向上とリソース最適化が課題となっていました。富士通は、この課題を解決する手段として、AIエージェントが有効であると判断しました。このAIエージェントは、過去のナレッジをリアルタイムに活用し、問い合わせに自律的に回答できるものです。

事前検証では、Agentforce for Serviceは従来利用していたEinstein Botと比べ、少ない手順で正確な回答を提供できていました。従来8往復を要した問い合わせも、わずか1回のやり取りで解決した例もあります。富士通は、月間問い合わせの約15%を、AIエージェントで対応する計画です。

Agentforce for Serviceの導入で、顧客は24時間365日、必要な時に迅速な回答を得ることができます。また、オペレーターはより難易度の高い問い合わせに集中できるため、業務効率化も実現できます。

参考：Salesforce

導入ステップとROIの考え方｜成功させるためのポイント

AIエージェント導入の成功には、段階的なアプローチとROI（費用対効果）の把握が欠かせません。ここでは、導入効果を最大化するためのステップを、各段階ごとに整理して解説します。

1. 準備段階（PoC前）
   • 現場の課題整理・導入目的の明確化
   • データ整備（社内FAQ、顧客データ、製造機器センサー情報など）
   • KPI設定（問い合わせ対応時間の削減率、売上増など）
2. 実装段階（PoC実施）
   • 小規模な実証実験を行い、効果測定
   • 結果からの課題抽出・改修、社内周知
   • 段階的に機能拡張、本番展開を検討
3. 運用段階
   • 定期的な効果測定（問い合わせ対応率、故障予知精度など）
   • プロンプト調整・モデル更新
   • 社内向け研修やユーザフィードバック収集で継続的に改善

ROI（費用対効果）の考え方

• 導入コスト：ツール導入費、開発人件費、データ整備費
• 運用コスト：月々のサブスク料金、メンテナンス工数
• 削減コスト：人件費削減（問い合わせ対応や報告書作成など）、システム運用負荷軽減
• 増収効果：顧客満足度向上によるリピート増、業務効率化による新規プロジェクト創出

たとえばベネッセや富士通のように、問い合わせ対応コストが大幅に減少するなら、短期間で導入コストを回収できる可能性が高いです。ROIの試算を具体的に行い、数値目標を定めると社内稟議が通りやすくなります。

AIエージェントの能力を拡張する「RAG」技術：その仕組み、利点、課題とは

AIエージェントは目覚ましい発展を遂げ、複雑なタスクの実行や、より人間らしい対応が可能になってきました。それを実現する上で重要なのが、データベースやウェブ検索などを用いて、必要に応じて柔軟に情報を参照する能力です。この能力獲得のために、「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）」と呼ばれる技術が注目されています。
以下、このRAGについて、その仕組み、AIエージェントにもたらす利点、そして運用上の課題を解説します。

RAGの仕組み：AIエージェントはどのように情報を取得し、回答を生成するのか

RAGは、情報検索と生成AIを組み合わせ、AIエージェントの能力を飛躍的に向上させる技術です。 ユーザーから質問や依頼を受け取ると、まず、AIエージェントは大規模データベースやウェブから関連情報を検索します。その後、高性能な生成モデルが、検索結果をもとに人間が理解しやすい自然な文章で応答します。このプロセスによって、AIエージェントは膨大な情報を扱いながらも、必要な情報だけを効率的に抽出して利用できます。

AIエージェントにおけるRAGの利点

AIエージェントにRAGを組み込むことで、具体的にどのようなメリットがあるのでしょうか。 主な利点は以下の通りです。

• 高い信頼性：信頼できる情報源に基づいて回答を生成するため、不正確な情報や事実とは異なる情報（ハルシネーション）を提示するリスクを低減できます。
• リアルタイム性：従来の学習データに依存せず、リアルタイムに情報を検索するため、最新の情報に基づいた回答が可能です。
• 根拠の提示：ユーザーは、回答の根拠となる情報源を確認できるため、情報の信頼性を自ら判断できます。 これは、医療や法律など、情報の正確性が重視される場面で特に有効です。
• 高いカスタマイズ性：企業や専門分野ごとに、特定のナレッジベースを活用できます。そのため、専門性の高い回答を生成できます。
• 効率的な計算処理：すべての情報をモデルに事前学習させる必要がなく、必要な情報のみを検索して使用するため、計算資源の消費を抑え、効率的に処理できます。

このように、RAGはAIエージェントの回答の信頼性向上、リアルタイム性確保、根拠の明示、高度なカスタマイズ、そして計算資源の効率化を実現する、非常に有用な技術です。

RAGの課題と解決策

RAGには多くの利点がありますが、運用時には以下のような課題があります。

• データ品質への依存：検索元のデータ品質が低いと、回答の精度も低下します。
• 検索時間の問題：大量のデータを検索する際には、時間かかることがあります。
• 不適切な文脈理解：生成モデルが検索結果を質問や指示に合わせて適切に解釈し、活用できない場合、不正確な回答を生成する可能性があります。

これらの課題に対処するためには、信頼性の高い情報ソースを選定し、高速な検索アルゴリズムを活用することが重要です。また、生成モデルが検索結果を質問や指示に沿って適切に解釈できているかを人間が監視し、必要に応じてモデルを調整することも重要です。

LightblueのAIエージェント

東京大学発のAIスタートアップLightblueは、「真に実用的な生成AIを、日本から。」という理念のもと、研究開発とソリューション提供を行っています。

Lightblue Assistant

Lightblueは、企業向けAIアシスタント「Lightblue Assistant」に、自律的にタスクを遂行できるAIエージェント機能を追加しました。汎用AIでは対応しきれない企業固有の業務フローや社内データに対応するため、RAG機能を活用し、BoxやSharePointなどのクラウドストレージとも連携が可能です。

例えば、以下のような業務を自動化できます。

• 社内規定を参照しながら契約書レビューを自動で提案
• 日程調整やメール作成を自動化
• 汎用AI(ChatGPTなど)では難しい、ユーザー独自の業務ロジックにも対応

2025年1月16日、Lightblueは「Lightblue Assistant」の新機能として、このエージェント機能の拡張を発表しました。この新機能は、既存のUIはそのままに、セキュリティ面でも国内企業の厳しい要件に対応しています。

さらに、企業の環境に合わせて段階的に導入ステップを調整できるため、DXを加速しつつ、既存のワークフローへの影響を最小限に抑えた運用を実現します。

参考：カレンダー調整から専門業務まで効率化、API連携やRAG機能も搭載

まとめ

AIエージェントは、自律的にタスクを実行する次世代のAI技術です。

データ入力、スケジュール調整、レポート作成など、これまで多くの時間と労力を要していた業務をAIエージェントが代行します。これにより、企業は業務を大幅に効率化し、社員はより創造的で戦略的な業務、たとえば新規事業の企画や顧客満足度向上のための施策立案などに注力できるようになります。

従来のチャット型AIでは難しかった複雑な業務の自動化も、AIエージェントなら実現できます。

国内外で活用事例は増加の一途を辿っており、GoogleやMicrosoftなどの企業も開発に力を入れています。AIエージェントの導入は、企業の競争力を高め、働き方改革を推進する強力な一手となるでしょう。

本記事で紹介したAIエージェントは、企業の業務効率化に大きな可能性をもたらします。中でも、日本語に強く、企業固有の業務フローに合わせたカスタマイズが可能な Lightblue Assistantは、日本企業にとって魅力的な選択肢の一つになり得ます。また、段階的な導入にも対応しているため、既存のワークフローを維持しながら、リスクを抑えてDXを推進できます。Lightblue Assistantの公式サイトでは、より詳細な情報をご覧いただけます。是非ご確認ください。