AIエージェントと生成AIの違いは何ですか？企業で活用する際には、どのように使い分けるべきですか？また導入で失敗しないためのポイントも教えてください。

生成AIとAIエージェントの最大の違いは、「人間の指示を待ってコンテンツを生成する（受動的）」か、「与えられた目標に向けて自律的に行動する（能動的）」かという点にあります。

生成AIが文章や企画案を出してくれる「相談役」であるのに対し、AIエージェントは外部システムと連携して業務を最後までやり遂げる「実行役」として働きます。現在、多様なAIツールが「エージェント」として提供されるようになり、その言葉の定義は広がりを見せています。そのため、言葉の定義に固執するのではなく、自社の業務目的に合致したシステムかどうかを見極めることが重要です。

■生成AIは「出力」まで、AIエージェントは「実行」まで

生成AIは、人間が細かく指示を出して初めて動く「受動的」なツールです。文章の要約や翻訳など、単発の作業には向いていますが、外部のシステムと連携して自律的に動くことは基本的にできません。 

一方のAIエージェントは「能動的」に動きます。たとえば、「この会社に関する情報を調べて、顧客管理システムに登録しておいて」と目標を与えると、AIが自分で考えてブラウザを開き、対象の企業を検索し、見つけた情報を自動でシステムに入力するといったタスクを完了させます。

また、これまでの定型業務の自動化ツールは、操作画面のレイアウトが少し変わるだけでエラーで止まってしまう弱点がありましたが、AIエージェントは画面の変化を自分で理解し、自動で修復して作業を続けるといった柔軟な対応が可能です。

■使い分けの基準は「人の判断で終わるか」「複数の処理をつなげるか」

企業でこれらを使い分ける基準はシンプルです。その業務が、AIの出した答えを「人が見て判断すれば終わるもの」であれば、生成AIが適しています。社内資料の要約や、メールの文面作成などがこれに当たります。 

一方で、「出力のあとに、別のシステムへの入力や通知など、次の処理をつなげる必要がある業務」であれば、AIエージェントが適しています。

たとえば、商談の録音データから文字起こしをして議事録を作成し、要点を整理した上で、それを顧客管理システム（セールスフォースなど）に自動で転記するといった一連の作業は、AIエージェントに任せることで劇的な時間の削減につながります。

■導入の落とし穴：いきなり完全な自動化を狙ってしまう

ツールを導入する際によくある落とし穴が、最初から「複数のAIエージェントが連携して高度な業務を完全に自動化する」ような仕組みを目指してしまうことです。

自律的に動くAIは魅力的ですが、社内の既存システムと安全に連携させるための設定や、AIが会社の不利益になるような間違った行動をしないための安全対策（ガードレール）の構築に大きな手間がかかります。

そのため実務においては、まずは生成AIを使って「人が結果をすぐに確認できる業務」から始め、現場の社員がAIに慣れることが先決です。そこでAIの利点を実感できた後、とくに効果が高い業務から順番にAIエージェントへと移行していく段階的なアプローチが、失敗を避ける鉄則です。

法人向け生成AIサービス「exaBase 生成AI」は、対話や社内データの検索といった生成AIとしての基本機能はもちろん、自律的に情報収集や資料作成を行うエージェント機能、高度なデータ分析機能まで提供するサービスです。

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