おすすめのAIエージェント20選を一覧で紹介！比較のポイントとは？【2025年最新】

業務の効率化や自動化が求められる中、注目を集めているのがAIエージェントです。

AIエージェントは単に質問に答えるだけでなく、目的に合わせて自ら判断し複数の作業を順にこなせる仕組みを持っています。

メールの返信から資料作成、関係者への共有まで一連の流れを自動で実行できる点が大きな魅力です。

しかし、数多くのツールが存在するため、自社の業務に最適なものを選ぶのは容易ではありません。

本記事では、おすすめのAIエージェント20選をはじめ、種類や選定のポイント、導入時の注意点まで詳しく解説します。

効果的な活用方法を理解して、業務の質とスピードを向上させましょう。

AIエージェントとは一連の業務を実行する自律型のAI

AIエージェントとは、人の指示を受けて単に文章を作るだけでなく、目的に合わせて自ら判断し、複数の作業を順にこなせる仕組みのことを指します。

たとえば、メールの返信を考え、その内容をもとに資料を作成し、関係者へ共有するまでを自動で行えるのが特徴です。

近年は、単発の質問に答える生成AIよりも、一連の流れを理解して動けるAIエージェントの利用が広がっているといえるでしょう。

特に、業務の一部を任せられる点が評価され、企業だけでなく個人のタスク管理にも活用されています。

この章では、AIエージェントの基本的な仕組みと、どのような種類や背景があるのかを順に見ていきます。

目標達成のために自律的にタスクを遂行できるのが生成AIとの違い

AIエージェントと生成AIの違いを理解するには、自律的に状況を判断して行動できるかどうかが大きなポイントです。

生成AIは与えられた指示に従って文章や画像を作りますが、AIエージェントは目標を与えると、その達成のために必要な手順を自分で判断します。

たとえば、「新商品の紹介記事を作ってSNSに投稿して」と指示すると、AIエージェントは調査から執筆、投稿までを順に実行します。

途中で結果を確認し、必要なら修正まで可能です。

つまり、AIエージェントは「単なる指示に従うAI」ではなく、ゴールに向けて自律的に判断・実行を行うAIであるといえるでしょう。

AIエージェント誕生の背景には大規模言語モデルの進化がある

AIエージェントがここまで発展した理由の一つに、大規模言語モデル（LLM）の進化があります。

以前のAIは限られたデータしか扱えず、柔軟な判断が難しいものでした。

しかし、LLMが登場したことで、人間のように文脈を理解し、長い会話や複雑な指示にも対応できるようになっています。

LLMの登場によって、AIが自ら目的を分解し、次の行動を考えられるようになったのです。

さらに、APIやクラウドとの連携も容易になり、現実のアプリやツールを操作する能力まで備わりました。

今では、開発者が高度な専門知識を持たなくても、簡単にAIエージェントを作れる環境が整っています。

こうした流れが、AIエージェントの普及を一気に加速させました。

AIエージェントには多数の種類があるので目的に合わせて選択すべき

AIエージェントといっても、その役割や動き方にはさまざまなタイプがあります。

たとえば、シンプルな定型業務をこなすものから、過去の結果を学びながら改善を重ねるタイプまで、多岐にわたります。

用途によって向き不向きがあるため、導入前に目的をはっきりさせてから選ぶようにしてください。

自社の課題や業務内容に合わせて選ぶことで、AIエージェントはより効果的に働いてくれます。

無理に複雑な仕組みを使うより、実際の運用に合ったタイプを選ぶことが成果につながるでしょう。

おすすめのAIエージェント20選

この章では、用途ごとにAIエージェントを選びやすいよう20の候補を紹介します。

文章作成や要約に強いもの、日程の調整が得意なものなど、特徴はさまざまです。

各AIエージェントについて、できることや得意な作業、導入のしやすさなどを中心に解説しています。

使用例も可能な限り交えて説明しますので、自分の仕事に合うツール探しに役立てください。

ChatGPT｜時間指定でタスクをAIに任せられる

ChatGPTは会話の理解が高く、文章作成や要約に適したAIエージェントです。

カレンダーと連携すれば、「朝の定例要約を7時に作成し、8時に配信」などとタスクを自動で任せられます。

社内の言い回しを覚えさせると、より実務に適した表現を出力してくれます。

音声入力との相性もよく、移動中のメモ整理にも適しているでしょう。

また、フォーム回答の下書きやメールの雛形づくりも素早くこなします。

指示から生成までの時間も比較的短く、段階的に少しずつ指示を整えると精度が上がりやすいでしょう。

ChatGPTの基本スペック
提供会社	OpenAI（米国）
AIのタイプ	自律タスク実行型AIエージェント（大規模言語モデル）
主な使いみち	スケジュール管理／文章作成／要約／自動返信／リサーチ報告
料金プラン	無料プランあり／有料プラン（月額制）で高性能モデルも利用可能
商用利用	生成コンテンツは規約の範囲内で商用利用しやすい
対応言語	日本語・英語を含む多言語に対応
導入・利用開始	アカウント登録後すぐチャット操作で使える（追加開発なし）
Iエージェントとしての役割	人の代わりにタスクを受付・実行・整理し、業務の自動運転を支援する
公式サイト	公式サイト

Apple Siri｜ユーザーごとにカスタマイズされたサポートを提供

SiriはiPhoneやMacに標準搭載され、音声だけで予定確認やメッセージ送信をこなすAIエージェントです。

日々の使い方に合わせて提案が変わるため、朝は通勤情報、夜は買い物リストの作成を自然に続けられます。

家庭内のデバイス連携も簡単にでき、「家に近づいたら照明を点ける」「エアコンをオフにする」などの動作を、シーンとして登録できます。

また、プライバシー設定もしやすく、利用状況の共有有無や音声認識の制限なども簡単にできるでしょう。

短い音声でAIエージェントを動かしたい方や、カレンダーやリマインダーの機能を積極的に利用したい方に向いているAIエージェントです。

Apple Siriの基本スペック
提供会社	Apple Inc.
AIのタイプ	音声アシスタント型AIエージェント
主な使いみち	音声操作でのスケジュール管理／メッセージ送信／通話発信／検索サポート
料金プラン	対応デバイスで追加費用なく利用可能
商用利用	基本的に個人アシスタント用途を想定（業務利用は限定的）
対応言語	日本語を含む複数言語の音声インターフェースに対応
導入・利用開始	対応デバイスで「Siri」を有効化すればすぐ使える
Iエージェントとしての役割	ユーザー固有の予定や指示に基づき日常タスクを音声で代行するパーソナル秘書
公式サイト	公式サイト

OpenAI Operator｜テキスト指示でクラウドブラウザ操作が可能

Operatorは、文章で伝えた手順をもとにオンライン作業を代行してくれるAIエージェントです。

以下のように、画面操作を含む仕事をまとめて任せやすい点が特徴的です。

• 資料の収集
• フォーム入力
• ダッシュボード更新　など

例えば、製品名で検索し、特徴や要点を表に整理して保存でき、結果の確認ややり直しも指示で完結できます。

インターネットを使った定型作業が多い方や、決められた日時にタスクを自動で実行してほしい方には、OpenAI Operatorが適しているでしょう。

OpenAI Operatorの基本スペック
提供会社	OpenAI（米国）
AIのタイプ	クラウドブラウザ操作型AIエージェント
主な使いみち	Web調査／情報収集／アカウント操作／業務ツールの代行実行
料金プラン	法人・開発者向け提供（利用枠やAPI体系による課金）
商用利用	実務フローの一部を自動化してそのまま業務に活用可能
対応言語	英語中心。接続するモデル次第で他言語の指示も可能
導入・利用開始	業務タスクを定義し、Operatorに権限を与えるだけで稼働できる
Iエージェントとしての役割	人の代わりにブラウザ上で手を動かし、報告まで完了させるオンライン作業代行者
公式サイト	公式サイト

Gemini｜ユーザーの状況に合わせたサポートが可能

Geminiはユーザーの状況に合わせたサポートを期待できるAIエージェントです。

テキストだけでなく画像や音声での入力にも対応しており、スクリーンショットから文言を読み取り、回答や手順書を作るのが得意です。

会議のメモや図の解釈にも強く、Googleの各種サービスと合わせるとドライブ内の検索や予定の確認がスムーズになるでしょう。

曖昧な依頼でも意図を汲んで出力につなげてくれるAIエージェントであり、視覚情報が多い仕事で効果を感じやすいといえます。

学習コストも低く、導入しやすい点も魅力的なポイントです。

Geminiの基本スペック
提供会社	Google LLC
AIのタイプ	マルチモーダル対応AIエージェント
主な使いみち	情報検索／要約／企画案作成／コード支援／資料ドラフト
料金プラン	無料利用枠あり／上位モデルは有料プランで提供
商用利用	プラン条件の範囲で業務利用も可能
対応言語	日本語を含む多言語に対応
導入・利用開始	Googleアカウントで即利用可能（ブラウザから使える）
Iエージェントとしての役割	状況把握・要約・提案を一気通貫で行い意思決定を支える情報参謀
公式サイト	公式サイト

Google Agentspace｜検索や画像・動画領域に強み

Agentspaceは、検索力とメディア処理を生かした自動化がしやすいAIエージェントです。

公開情報の収集から画像分類、動画の要点抽出まで一連の流れで実行してくれます。

製品レビューを集め評価の理由を整理し図表にまとめる用途に適しており、社内共有の下書きも短時間で進められるでしょう。

また、比較的スムーズに導入できて更新の早いテーマに強く、調査を頻繁に行うチームで特に有効です。

Google Agentspaceの基本スペック
提供会社	Google LLC
AIのタイプ	業務統合型AIエージェント
主な使いみち	情報収集／ドキュメント整理／画像生成／社内資料下書き
料金プラン	Google Workspace等の契約プランに応じて提供
商用利用	社内業務の自動処理や情報共有にそのまま活用できる
対応言語	多言語対応（グローバル運用を想定）
導入・利用開始	Workspace環境と権限設計を行い、社内データとつなげて稼働させる
Iエージェントとしての役割	社内ドキュメント・検索・資料化を横断し、業務全体を回す「情報整理担当」
公式サイト	公式サイト

Genspark Super Agent｜資料作成や音声通話タスクにおすすめ

Super Agentは、資料づくりと通話周りの手間を減らしてくれるAIエージェントです。

要件を指示して与えると、構成と見出し、図のたたきを素早く生成してくれます。

また、音声の書き起こしや要約も得意であり、会議後の議事録を作成して次回までの課題を抽出する作業も自動で実行してくれるでしょう。

テンプレート運用との相性もよく学習コストも低いため、提案書や議事の定例業務を時短したいチームに向いています。

Genspark Super Agentの基本スペック
提供会社	Genspark
AIのタイプ	業務代行型AIエージェント（会話対応可）
主な使いみち	議事録作成／要約共有／電話応対サポート／報告書ドラフト作成
料金プラン	法人向け提供が中心（プラン制）
商用利用	社内・対外向けの業務ドキュメントに利用可能
対応言語	英語中心。多言語対応はサービス設定による
導入・利用開始	業務フローに合わせてタスク内容をあらかじめ設計して導入する
Iエージェントとしての役割	人の代わりに会議準備から記録・共有までを継続運用する業務アシスタント
公式サイト	公式サイト

Manus AI｜フルオート実行の自律性の高さ

Manus AIは、目的を指示すると手順の分解から実行まで自動で進めてくれるAIエージェントです。

メール処理、集計、報告の一連を任せやすい設計であり、途中の判断も自分で行い必要に応じて確認を促します。

繰り返し利用するほど出力が洗練されていき、安定していくことが期待できるでしょう。

また、人手が薄い時間帯の補完に適しているので、夜間の監視や定期更新で効果が出やすいでしょう。

Manus AIの基本スペック
提供会社	Manus
AIのタイプ	フルオート実行型AIエージェント
主な使いみち	日次処理や監視業務の代行／レポート提出／進捗報告
料金プラン	法人導入・PoC前提のカスタム提供形態が中心
商用利用	業務プロセスの自動化目的での利用を想定
対応言語	英語など。業務ドメイン次第でカスタマイズ可能
導入・利用開始	企業の既存フローに合わせて行動ルールを定義して稼働させる
Iエージェントとしての役割	人の監視なしでもタスク実行〜報告まで回し続ける「自走型アシスタント」
公式サイト	公式サイト

Agentforce｜Salesforceがカバーする領域に強み

Agentforceは、Salesforceのデータを軸にタスクをサポートしてくれるAIエージェントです。

• 商談メモの整理
• 問い合わせの下書き
• ダッシュボード更新

上記のような日常タスクをスムーズにこなしてくれて既存ツールの権限や項目を活かせるので、移行の負担が軽いです。

連携アプリと合わせると見込み客の育成や定期メールも自動化でき、営業とサポートの現場で即効性を感じやすいといえます。

導入後の成果が見えやすく、運用コストが低い点も魅力的です。

Agentforceの基本スペック
提供会社	Salesforce, Inc.
AIのタイプ	CRM連携型AIエージェント
主な使いみち	問い合わせ対応／リード育成／ナレッジ回答／案件フォロー
料金プラン	Salesforce製品ラインナップに応じた課金体系
商用利用	営業・CS部門での対外業務にそのまま利用可能
対応言語	多言語サポート（グローバル運用を想定）
導入・利用開始	Salesforce環境と顧客データを前提に導入・運用する
Iエージェントとしての役割	顧客対応から次アクションの提示まで営業業務の流れを自動で回す
公式サイト	公式サイト

JAPAN AI AGENT｜自社の業務フローに合わせたタスク実行が可能

JAPAN AI AGENTは、日本語の細かな言い回しに強く、社内の流れに沿った導入がしやすいAIエージェントです。

申請の受付から確認、記録までを一連で回せて、社内語や略称を覚えさせると回答のズレが減ります。

電話応対の台本やメール定型とも、AIエージェントは相性がよいでしょう。

また、国内サポートが充実しているため安心感があり、現場の負担を抑えたい場合や段階的に導入していきたい場合に適しています。

JAPAN AI AGENTの基本スペック
提供会社	JAPAN AI（日本）
AIのタイプ	業務特化型カスタムAIエージェント
主な使いみち	社内申請処理／定型報告書作成／問い合わせ対応の一次化
料金プラン	法人契約ベース（要相談型の導入モデル）
商用利用	自社業務プロセスの一部をそのまま置き換える形で利用可能
対応言語	日本語を中心に運用しやすい設計
導入・利用開始	業務手順ヒアリング後に自社用シナリオとして構築・運用
Iエージェントとしての役割	実務現場の「担当者代行」として日常業務を継続稼働するAI社員
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AutoGPT｜繰り返し発生するタスクを学習して最適化

AutoGPTは、目的に向けて作業を分割し、結果を踏まえて次の行動を決めてタスクを実行するAIエージェントです。

同じ種類の作業を回すほどノイズが減っていく特徴があり、競合調査を行ったうえで繰り返し利用し、精度の高いプロンプトや手順を残していく使い方に適しています。

外部ツールと連携してファイル整理や通知送信まで含められるでしょう。

繰り返し利用して長期で運用するほど効果を期待でき、初期は揺れがあるかもしれませんが、試行が進むと出力のクオリティが安定していきます。

AutoGPTの基本スペック
提供会社	オープンソースコミュニティ（Significant Gravitas主導）
AIのタイプ	自己改善型・自律実行型AIエージェント
主な使いみち	市場調査／アイデア検証／資料ドラフト／改善サイクル運用
料金プラン	基本はOSS。接続するモデルやAPIは従量課金の場合あり
商用利用	ライセンス条件の範囲で企業利用も可能
対応言語	多言語対応（利用するLLM次第で精度が変動）
導入・利用開始	リポジトリを導入し、目標と権限を設定すると自律動作する
Iエージェントとしての役割	ゴール達成のために自分で調査・実行・見直しを繰り返す自走型エージェント
公式サイト	公式サイト

AgentGPT｜自分専用のAIアシスタントが作れる

AgentGPTは、目的に合わせて自分好みのエージェントを組み上げやすい点が魅力的なAIエージェントです。

目標と制約、使う道具を指定すると、必要な手順を自動で動かしてくれます。

例えばブログ更新担当や求人票の整備担当のように役割を分けて運用できます。

簡単な設定で始められるので試行と改善が回しやすく、小規模チームや個人での活用に適しているツールです。

負担を抑えたい場合でも導入しやすく、繰り返し利用することでタスク実行の完成度も高まっていくでしょう。

AgentGPTの基本スペック
提供会社	Reworkd（コミュニティ主導のプロジェクト）
AIのタイプ	自律タスク実行型AIエージェント
主な使いみち	市場調査／リサーチ要約／アクションプラン作成／継続タスク実行
料金プラン	基本機能は無料利用可／上位プランで拡張機能
商用利用	条件内で業務活用も可能（導入形態に依存）
対応言語	英語中心だが、多言語モデルと連携すれば他言語対応も可能
導入・利用開始	ブラウザ上で目的を入力し、エージェントを起動するだけで使える
Iエージェントとしての役割	人の代わりに調査〜計画〜作業の流れを自走させる「目的達成担当」
公式サイト	公式サイト

Zendesk｜AI搭載の対話型エージェント

Zendeskのエージェントは、問い合わせの初期対応を自動化してくれるAIエージェントです。

よくある質問の回答、チケット振り分け、進捗通知まで幅広く任せやすく、ヘルプ記事と連動させると自己解決率が上がります。

担当者の応対ログを学習させると現場の言い回しに近づき、待ち時間の短縮に直結するでしょう。

顧客満足度を底上げしたい現場に適しており、導入や利用の手順も把握しやすいと考えられます。

Zendeskの基本スペック
提供会社	Zendesk, Inc.
AIのタイプ	カスタマーサポート特化型AIエージェント
主な使いみち	FAQ回答／チャットボット応対／チケット振り分け／優先度判定
料金プラン	有料サブスクリプション（サポート向けプラン制）
商用利用	顧客対応の一次窓口としてそのまま実運用が可能
対応言語	多言語サポートに対応（グローバルなCS体制向け）
導入・利用開始	ヘルプデスク環境に組み込み、チャネルごとに自動応対を設計する
Iエージェントとしての役割	問い合わせ受付〜初動対応〜担当振り分けまでCS業務を自動で回す窓口担当
公式サイト	公式サイト

ServiceNow AI Agents｜ビジネス全体のワークフロー自動化が可能

ServiceNowのAIエージェントは、申請受付から承認、記録までの流れの自動化に役立つAIエージェントです。

ITだけでなく人事や総務でも使いやすいのが特徴的であり、インシデント対応では優先度判定、担当割り当て、通知を自動で回せます。

似た案件の統合により、重複も減るでしょう。

また、部門をまたぐ連携に強い特徴を持ち、組織全体で対応漏れを防ぎタスクの停滞を削減したいケースに適しています。

ServiceNow AI Agentsの基本スペック
提供会社	ServiceNow, Inc.
AIのタイプ	エンタープライズ向け業務自動化AIエージェント
主な使いみち	社内問合せ対応／申請処理／チケット管理／進捗可視化
料金プラン	企業向けサブスクリプション・ソリューション契約
商用利用	社内ヘルプデスク・バックオフィス業務を実際に代替可能
対応言語	グローバル展開を想定した多言語対応
導入・利用開始	ServiceNow環境に組み込み、ワークフロー単位で自動処理を設計する
Iエージェントとしての役割	「社内の問い合わせ窓口」と「処理担当」を同時に担うデジタル社員
公式サイト	公式サイト

Microsoft Copilot｜拡張性が高く大企業にも対応可能

Copilotは、WordやExcel、Teamsなど日常の道具と密接に連動して動作してくれるAIエージェントです。

会議の要約、資料の下書き、数表の分析まで普段の環境で完結でき、部門ごとの権限設計に沿って動くので機密性の高い資料でも扱いやすいでしょう。

テンプレートと組み合わせると、月次の定型作業が安定します。

また、大規模なチームでの利用でもスムーズに導入しやすく、運用の手間もかかりにくい点が魅力的です。

Microsoft Copilotの基本スペック
提供会社	Microsoft
AIのタイプ	業務アシスト型AIエージェント
主な使いみち	メール下書き／議事録要約／資料ドラフト／タスク整理
料金プラン	法人向けライセンス・ユーザー単位での課金モデル
商用利用	社内業務の自動化・効率化目的で実運用可能
対応言語	多言語対応（日本語も含む）
導入・利用開始	Microsoftアカウントと対応プラン契約で利用開始できる
Iエージェントとしての役割	事務処理・情報整理・指示出しまで横断して支援するオフィス業務パートナー
公式サイト	公式サイト

Dify｜ノーコード・ローコードでの開発をサポート

Difyは、画面操作中心で構成できるため、専門知識がなくても始めやすいAIエージェントです。

項目の入力や連携設定を行うだけで利用でき、実験と改善の回転が速いので現場の声をすぐ反映できます。

社内の小さな相談窓口や検索ボットの立ち上げには、適したサービスでしょう。

また、短期間で形にしたい案件や負担を抑えて検証を繰り返したい案件に適しています。

Difyの基本スペック
提供会社	Dify
AIのタイプ	ノーコード構築型AIエージェント基盤
主な使いみち	社内FAQボット／業務代行フロー／顧客応対チャット設計
料金プラン	無料枠あり／有料プランで高度な連携・管理機能を開放
商用利用	自社オペレーションに合わせた業務ボットを商用運用できる
対応言語	多言語に対応可能（モデル選択で精度を調整）
導入・利用開始	画面上で対話フローやAPI接続先を選ぶだけで公開できる
Iエージェントとしての役割	現場に合わせた「専属担当ボット」をノーコードで立ち上げる内製基盤
公式サイト	公式サイト

GitHub Copilot｜コードを自動補完してくれる

GitHub Copilotは、入力中のコードに続く候補を示してくれるAIエージェントです。

説明文から雛形を作るのが上手であり、試作の速度が上がるでしょう。

レビュー補助としても役立つツールであり、テストの雛形や改善点の示唆が得られるので品質の底上げにつながります。

書き始めで手が止まる事態を避けて、学習の取っかかりとして利用するには適したツールです。

GitHub Copilotの基本スペック
提供会社	GitHub（Microsoft傘下）
AIのタイプ	コード補完・実装支援型AIエージェント
主な使いみち	コード生成／バグ指摘／テスト作成／リファクタ支援
料金プラン	個人・法人向けの有料サブスク（月額課金）
商用利用	開発現場の業務効率化目的で社内利用可能
対応言語	主要なプログラミング言語に幅広く対応
導入・利用開始	IDEやエディタ拡張を導入し、契約アカウントで有効化する
Iエージェントとしての役割	仕様検討から下書き実装・検証提案までをまとめて請け負う開発アシスタント
公式サイト	公式サイト

Slack AI｜要約や提示配信などで業務負担を軽減

Slack AIは、長いスレッドから要点を抜き出し、すぐ読める形に整えてくれるAIエージェントです。

チャンネルをまたいだ検索も得意で、必要情報に素早く届きます。

定例会前に関連スレの要約を自動で集めて開始直前に共有すると準備が楽であり、通知整理を活用すれば見落としも減るでしょう。

チーム内での日常的なやり取りが多く、情報を整理しながらタスクを進めたいケースで重宝します。

Slack AIの基本スペック
提供会社	Slack（Salesforce傘下）
AIのタイプ	社内ナレッジ活用型AIエージェント
主な使いみち	会話要約／決定事項の抽出／タスク整理／情報検索
料金プラン	Slack有料プラン向けの追加機能として提供
商用利用	社内の情報共有や業務引き継ぎにそのまま活用できる
対応言語	多言語に順次対応（日本語対応も進んでいる）
導入・利用開始	ワークスペース管理側で機能を有効化するとチャンネル内で利用できる
Iエージェントとしての役割	会議の代わりに情報収集・整理・周知を行う「要約と伝達の担当者」
公式サイト	公式サイト

クウゼンAIエージェント｜ノーコードでのシナリオ設計が可能

クウゼンは、対話の流れを画面上で組み立てられ、予約受付や申込確認のような定型の会話を短期間で形にしたい場合に適したAIエージェントです。

外部の在庫や会員データとつなげれば、回答の幅が広がります。

応対履歴を見返して改善点を洗い出していけば、次の更新へつなげやすいでしょう。

専門知識がなくても利用しやすく、店舗や窓口の一次対応を効率化したい場面や運用の属人化を防ぎたい場面に重宝します。

クウゼンAIエージェントの基本スペック
提供会社	株式会社クウゼン（日本）
AIのタイプ	カスタマーサポート自動化AIエージェント
主な使いみち	顧客の一次応対／FAQ案内／フォーム誘導／サポート負荷の削減
料金プラン	法人向け契約モデル（要相談の導入プラン）
商用利用	公式窓口として実際の顧客対応に利用可能
対応言語	主に日本語に最適化（国内向け導入がしやすい）
導入・利用開始	対話フローと回答シナリオを管理画面で設計し、そのまま公開できる
Iエージェントとしての役割	有人サポートの手前を代行し、問い合わせを自動で整理・誘導する一次受付担当
公式サイト	公式サイト

Claude Code｜自然言語でコードの記述やテストなどを一貫実行

Claude Codeは、要件を文章で伝えるだけで雛形やテストケースを生成します。

長文理解が得意で、仕様から必要部分を抜き出す作業も速い点が特徴的です。

エラーの説明が分かりやすくて修正すべき点を容易に把握でき、レビュー用の観点整理も助けてくれるでしょう。

学習コストが低く、繰り返し利用するほどタスク実行のクオリティが高まっていくので、開発と検証を短い周期で回したいチームに適しています。

Claude Codeの基本スペック
提供会社	Anthropic
AIのタイプ	コード生成・検証支援型AIエージェント
主な使いみち	コード生成／不具合解析／テスト案作成／リファクタ提案
料金プラン	有料プランあり（モデル利用量に応じた課金形態）
商用利用	開発支援用途としてチーム内での業務利用が可能
対応言語	多言語のプログラミング言語・自然言語に対応
導入・利用開始	対応するエディタ／API連携環境で開発プロジェクトに組み込む
Iエージェントとしての役割	仕様の相談から修正案の提示・検証までを担う「開発タスク並走エージェント」
公式サイト	公式サイト

Azure OpenAI｜強固なセキュリティ性能と可用性の高さが強み

Azure OpenAIは、企業向けの基盤が整っているAIエージェントです。

アクセス制御や監査の仕組みが分かりやすく、大規模なチーム・組織でも安心して使いやすいでしょう。

各地域のデータセンターを選べるため、応答の安定や遅延の低減に配慮できます。

既存の社内システムとの連携が進めやすくシステムも安定的で、段階的な導入にも適しています。

今後長期間にわたって利用していくAIエージェントとしても、十分に魅力的なツールです。

Azure OpenAIの基本スペック
提供会社	Microsoft Azure × OpenAI
AIのタイプ	エンタープライズ向け生成AIエージェント基盤
主な使いみち	ナレッジ検索／要約／社内Bot／業務フロー自動化／高度な対話型FAQ
料金プラン	Azure上での従量課金・企業契約プラン
商用利用	厳格なガバナンス下で本番運用可能な設計
対応言語	多言語対応（日本語も含む）
導入・利用開始	Azure環境上でAPIやエージェントを構築・権限設定して展開する
Iエージェントとしての役割	安全性と可用性を重視しつつ社内業務を自動稼働させる「企業常駐AI」
公式サイト	公式サイト

AIエージェントの7つの種類

AIエージェントと一口にいっても、動き方や得意な分野はさまざまです。

ここでは、AIエージェントの代表的な種類を7つ紹介します。

それぞれの仕組みや役立つ場面を知ると、目的に合った導入方法を考えやすくなるはずです。

定型的な対応を得意とするものから、経験を重ねて賢くなるものまで幅広い特徴があります。

業務の規模や内容に応じて使い分けることで、無理のない形でAIを取り入れられるでしょう。

シンプルな仕組みで定型的な業務の効率化に適した「単純反射型」

単純反射型は、入力に対して決められた反応を返すシンプルな仕組みです。

特定の質問に素早く答えるような、定型業務に向いています。

たとえば、問い合わせ窓口で「営業時間を教えて」と聞かれたときに、あらかじめ設定した答えを返す使い方が代表的です。

複雑な判断をしない分だけ誤りが起こりにくいのが利点であり、設定の手間をあまりかけずに導入直後から動かせる点も魅力だといえます。

• よくある質問の自動応答
• 予約可否の案内
• 在庫確認の即時回答
  

上記のような業務で短期間で成果を出したい企業には、単純反射型エージェントが合うでしょう。

事前に設定した目標の達成を目指す「目標ベース型」

目標ベース型は、あらかじめ決めた目的に向かって動くタイプです。

ゴールを与えると、そこへたどり着くために最善だと考えられる手順を自分で組み立てて行動してくれます。

たとえば「新製品の説明資料を作って」と依頼すると、情報収集から構成案作成、ドラフト作成まで順に進めます。

途中で確認を求めるため、進捗を把握しながら進められるでしょう。

また、条件や期限を細かく設定するほど正確にタスクを実行するので、できる限り明確に指示することが大切です。

社内の方針や行動指針を定期的に見直して指示に活かしていく必要がありますが、効率よく結果を出したい場面で役立つでしょう。

これまでのデータをもとに学習し最適化していく「学習型」

学習型は、過去の結果をもとに行動を改善していく仕組みを持っているAIエージェントです。

繰り返すうちに精度が上がり、徐々に最適な判断を取れるようになるのが特徴です。

たとえば、顧客対応の履歴を分析して、返答内容を自然な表現に変えるような使い方です。

初期段階では精度が安定しない可能性もありますが、繰り返し利用してデータを与えていくことで実行のクオリティが高まっていくでしょう。

長期的に時間をかけて改善を続ける意識で利用すると、効果を実感しやすいといえます。

目標ベース型を発展させて効用最大化を目指す「効用型」

効用型は、目標ベース型をさらに進化させたもので、単に目的を達成するだけでなく、「どれが一番良い結果か」を判断しながら進めます。

たとえば、配達ルートを最短にするだけでなく、交通状況や燃料消費も考えて、全体の満足度が高い方法を選択してくれます。

定性的・定量的な条件を複数同時に検討しながら判断できるのが強みですが、「どの指標をどれだけ重視するのか」はしっかりと考慮していかなくてはいけません。

過去のデータや現状から最善の選択をする「モデルベース反射型」

モデルベース反射型は、環境を理解しながら状況に合わせて最適な行動を選ぶ仕組みを持っています。

単純な反応ではなく、現状を把握したうえで対応を変えるのが特徴的です。

たとえば、倉庫の在庫量やこれまでの出荷状況を見ながら、補充のタイミングを自動で判断するような場面にっています。

過去の傾向を踏まえて決めるため、安定した結果を出しやすいでしょう。

ただし、最新の情報を常に取り込む体制が重要です。

状況が急激に変化すると処理が間に合わなくなるため、変化の早い環境でも正確に判断できるよう、状況を明確に整理できるのであれば効果的なタイプだといえます。

複数のレイヤーに分けて役割を分担する「階層型」

階層型は、上位が方針を決め、下位が具体的な作業を行うように役割を分ける構造を持ったタイプです。

大きな目標を小さく分解して進めるため、複雑な仕事を整理しやすいといえます。

たとえば、全体計画を立てるのは上層、実行や確認を担うのは下層と、役割を分担してタスクを実行してくれます。

トラブル発生時にどの階層が問題となっているのかが把握しやすいので、メンテナンス性が高い点も魅力的です。

複数のエージェントがお互いに連携する「マルチエージェントシステム」

マルチエージェントシステムは、複数のエージェントが協力して1つの目的を達成するタイプです。

役割を分けることで、より効率的・正確なタスク実行につなげます。

たとえば、一方が調査を担当し、もう一方が資料をまとめるなど、作業を分担して進めるのがマルチエージェントシステムの特徴です。

情報を共有しながら連携するため、全体のスピードも上げられます。

AIエージェントツール導入の選定ポイント

導入で失敗しないためには、費用だけでなく使い勝手や保守のしやすさまで見ておきたいところです。

現場の業務に合うか、既存の仕組みと無理なくつながるかで成果は大きく変わるでしょう。

この章では、AIエージェントツール導入にあたっての判断の軸を8つに整理しました。

料金、守りの強さ、広げやすさ、連携の容易さをはじめ、日本語対応や操作感などまで具体的に解説しています。

AIエージェントツールを選ぶ際には、ここで挙げた点を参考に比較してみてください。

料金体系

AIエージェントツールを選ぶ際には、まずは総額で比較します。

初期費、月額、利用人数や実行回数に応じたグレード設定の3点を意識して料金を比較するのがおすすめです。

更新時の値上がり規定や無料枠の条件、年度途中の増員時の加算方法なども確認しておきましょう。

見積もりは1つの案だけでなく、人数や回数を変えた複数パターンを作成・比較してください。

また、別売りの追加機能やサポート費が想定より膨らむ場合があります。

• 席数の単価と最低契約数
• 実行回数の上限と超過単価
• 解約やプラン変更の制約

上記のように詳細なケースを想定してシミュレーションすると、ツールごとの差がはっきりするはずです。

セキュリティとプライバシー関連の性能

セキュリティとプライバシー関連の性能も、AIエージェントにおいては重要な比較要素です。

扱う情報の種類を整理し、保護の仕組みが要件を満たすか確認します。

具体的には、以下のポイントを比較しておきましょう。

持ち出し禁止の情報が混じるなら、端末側の制限や監査方法まで詰めてください。

監査証跡が残るほど、安心感は高まるでしょう。

拡張性の高さ

拡張性の高さも、AIエージェントにおいては重要な要素の1つです。

実際の導入を想定すると、小さく始めて業務の拡大とともに機能を広げていけるのかが重要だといえます。

後から用途が増えても設計をやり直さずに済む方が理想的でしょう。

外部ツールとの連携しやすさ

現在利用している外部ツールとの連携が自然にできるかどうかは、成果につながる重要な要素です。

カレンダーやファイル共有、社内チャット、認証基盤などとの接続方法を実機で確かめてみてください。

標準コネクタがあるとスムーズなのですが、ない場合でも公開されたAPIやWebhookで補えるかを見るとよいでしょう。

また、実運用では通知の流量や失敗時の再実行が重要なので、連携時の権限範囲とログ取得を忘れずに行ってください。

テストの時点で連携の詰まりを洗い出し、手直しの手順を決めておきましょう。

自社目標との親和性の高さ

AIエージェントの導入にあたっては、自社目標との親和性の高さも確認してください。

導入の目的を言語化して整理し、評価指標を以下のように決めて比較します。

「返信時間を何割短縮したいのか」「作業時間を何時間削減したいのか」などを数字で比較すると選びやすいでしょう。

候補ごとに目標へ最短で届く使い方を仮置きし、必要な前提や部門の協力が要る点を書き出してください。

運用の無理が見えれば、別案へ切り替えやすくなり、経営の方針に沿った表現で説明すると合意が取りやすいといえます。

関係者にとっての利点を簡単な資料にまとめ、承認の流れを整えると社内での利用がスムーズに進むでしょう。

日本語対応の有無

お客様対応では言葉遣いや敬語が正しく扱えるかが重要なので、実際の文章を用意して誤解なく伝わるかをテストしてください。

次の機能があると、導入後の作業がスムーズに進みます。

• 会社独自の言葉や専門用語を学習できる機能
• あらかじめ用意された辞書や業界向けの用語リスト
• わかりやすい日本語の操作画面とマニュアル

表記が不自然だと使い方を教えるのに余計な時間がかかるため、日本語の品質も重視すべきポイントです。

サポート体制も導入前に確認しておくべきなので、サポート窓口の受付時間と返事の速さや日本の営業日に合わせた対応ができるかもチェックしてください。

お試し期間中に実際に質問を送って対応の質を確かめ、安心して導入できるかを判断しましょう。

機能のカスタマイズ性の高さ

現場に合わせて細かい設定を変えられるかを確認しましょう。

カスタマイズ性（自分たちの使い方に合わせて設定を変える機能）が高いと、現場への定着が早くなります。

具体的には、次の調整が簡単にできるかをチェックしてください。

• 入力項目の追加や変更
• 判定ルール（自動で振り分けるための条件）の変更
• 返信文の雛形（テンプレート）の編集

画面だけで調整できる範囲と、専門知識が必要な範囲の境目も確認しておくことが大切です。

承認フローの分岐や例外処理をどこまで組めるかで、実際の使いやすさが大きく変わります。

誰がいつ何を変えたかを追える機能がないと、問題が起きたときに復旧が困難になるので、変更履歴の管理機能も重要なポイントです。

お試し期間中に一度設定を変更して元に戻す練習をしておくと、本番で慌てずに対応できるでしょう。

従業員にとっての操作性の高さ

日々触れる人にとって楽かどうかが、AIエージェント選定の最終的な決め手になります。

 次の点は作業の効率に直接影響するため、必ずチェックしましょう。

• ボタンの配置や画面の見やすさ
• 検索機能の賢さ（欲しい情報がすぐに見つかるか）
• 入力補助機能（自動入力や候補表示）の有無

エラーが起きたときの助言メッセージが分かりやすいと、現場でのつまずきを減らせます。

現場での利用を想定して、複数の環境で試すことが大切なので、スマートフォンでの操作感も確認し、外出先や移動中でも使えるかをチェックしましょう。

実際の作業でAIエージェントを順番に試してもらい、従業員の正直な感想を聞き取ってみてください。

AIエージェント導入のメリット

AIエージェントを取り入れると、単純作業の時短だけでなく、作業の抜け漏れが減ります。

人が確認に割く時間が戻り、重要度の高い仕事へ集中できるでしょう。

もう1つの利点は、対応の質がそろうことです。

誰が担当しても一定水準で仕上がるため安心感が増し、社内外の信頼が高まりやすいかもしれません。

この章では、効率、品質、上流の判断という3つの観点から、導入効果を分かりやすく説明します。

現場の具体例も交えて明日から試しやすい形で説明するので、ぜひ参考にしてみてください。

データ入力や資料作成などの業務効率化

AIエージェントは、データ入力や資料作成などの業務効率化に役立ちます。

人が手で行うと散らばりがちな作業をまとめ、確認だけに絞れるのが強みであり、作業の順番も自動で判断してくれるので待ち時間が減るでしょう。

繰り返しの操作を覚えさせるほど無駄が削れるので、入力規則やチェック項目を固定しておけば効率よく対応でき、突発対応の時間を捻出できるでしょう。

具体例としては、次のような作業の依頼がおすすめです。

• 受注データの取り込みと重複チェック
• 会議メモから議事要約と宿題の抽出
• 提案書の章立てと表紙の自動生成
  

最初は対象を1つに絞って効果を計測し、効果を確認できたら範囲を広げるのがコツです。

顧客対応やタスク管理などの業務品質の向上

AIエージェント（自動で対応するAIの仕組み）を導入すると、問い合わせ対応が安定します。

AIが初動対応を担当することで待ち時間が短くなり、過去のやり取りを参照して表現のトーンをそろえた返答ができるため、対応のムラが減ります。

担当者への引き継ぎも、必要な情報が整理された形で渡せるため効率的です。

また、タスク管理でもAIエージェントは役立ちます。

期限や他の作業との関連性を見て優先度の入れ替えを提案してくれるので、作業の順番を適切に保てます。

次のような作業は、AIエージェントに依頼してみてください。

• 抜け漏れが発生しがちな確認依頼の送信
• 進捗状況の催促
• 期限が近づいたタスクの通知

通知の頻度を調整すれば疲れをためずに運用でき、記録が残ることで振り返りが容易になって改善点も見つかりやすいでしょう。

AIエージェントは新人育成にも活用できる点が魅力的であり、過去の対応記録を教材として使えるため、現場の安心感が増すはずです。

戦略的な業務や意思決定業務の質向上

上流の検討では、前提条件の整理と選択肢づくりが最も重要です。

AIエージェントを使えば、前提の確認から想定パターンの列挙、影響の見積もりまで一連の流れをサポートしてもらえます。

数値と根拠が整理されて並ぶので関係者との合意形成が速くなり、条件が変わったときの対応も素早くできます。

AIエージェントは再計算が得意で案の比べ直しに強い特徴があり、たとえば次の要素の内容を変えても、すぐに比較表を作り直せるため便利です。

• コスト（費用）
• 時間
• 満足度

また、会議の効率化には、事前に論点メモと確認事項をAIに用意してもらい、当日は結論だけを詰める進め方が適しているでしょう。

人は落とし所を考え、AIは下ごしらえに徹する形が相性良く、少しずつ意思決定の質が上がっていくと考えられます。

AIエージェントを利用する際の注意点

AIエージェントの導入を成功させるには、3つの重要なポイントを押さえる必要があります。

設計の詰めや誘導対策、そして社内定着の3点を外すと、AIエージェントを導入してもなかなか成果が伸びません。

仕組みの土台と運用の型がそろわないと、誤作動や不信感につながりやすいためです。

以下で、AIエージェントを利用する際の具体的注意点と対策を順に解説していきます。

初期設計に手間やコストがかかる

AIエージェントの利用時には目的と範囲を先に固めないと、設定のやり直しで時間も費用も増えます。

どの作業を置き換え、人がどこで確認するかを明記しないまま進めると、責任の線が曖昧になるでしょう。

結果として誰も安心して使えない状態になりやすく、権限や記録の設計が後追いになると例外処理が増えて検証の手戻りが連鎖します。

設計を失敗しないために、次の点を意識するようにしてください。

• 接続試験の時間
• 運用ルールの整備
• 教育にかかる時間

開始直後の負荷増を見越した備えも有効なので、混乱を防ぐために説明資料や問い合わせ窓口、そして元に戻す際の手順を事前に用意しておくとよいでしょう。

まずは導入範囲を限定的にして利用とともに段階的に広げていくと、損失を抑えやすいといえます。

プロンプトインジェクション対策が求められる

外部からの不正な誘導で意図しない操作が起きるため、遮断の仕組みが必須です。

AIは参照した文面を強く信じる傾向があり、指示の優先順位を誤ると被害が広がります。

最低限の基準として、次の3点を実施してください。

• 参照権限と更新権限を分離し、既定は参照のみにする
• 危険語や外部誘導の検知で実行を停止する仕組みを作る
• 学習や記録に個人情報を残さないよう匿名化を徹底する

方針より外部指示を優先しない設定を徹底し、操作記録の保存と定期点検を組み合わせれば、万一の際も原因を絞り込みやすいでしょう。

小さな失敗を早めに検知できれば、損失は最小化できるはずです。

社内での定着に時間がかかる可能性がある

便利でも使い方が浸透しないと、成果が出にくい点に注意が必要です。

理由は担当ごとに操作の慣れや期待が違い、統一されないままでは不満が積み上がるからでしょう。

最初は一業務に絞って数字で効果を見せるのが近道です。

定着を早めるためには、次の工夫が効果的かもしれません。

• 研修は短時間を複数回に分ける
• 迷った時の連絡先を明確にする
• 厚いマニュアルより、よくある失敗と回避法の一枚資料を配布する

評価指標も早めに決める必要があり、現場に響く物差しとして応答時間の短縮率や残業の減少、満足度の上昇などの指標を掲げるとよいでしょう。

まとめ

この記事では、AIエージェントのおすすめ20選や7つの種類、選定の着眼点、導入時の注意などを解説しました。

選び方と運用体制にこだわるほど、AIエージェント導入の効果は大きくなるでしょう。

作業時間の短縮や対応品質の均一化などの強化が期待できる一方で、初期設計や誘導対策、社内への浸透には手間が要るかもしれません。

まずは限定的な範囲で導入し、数値で成果を確認してから利用範囲を拡大していく姿勢がおすすめです。

日本語の扱いと既存ツールとの連携を実際に利用しながら確かめて、無理なくAIエージェントの利用を進めていけるかどうかチェックしてみてください。