AIエージェントと生成AIの違いとは？仕組み・できること・企業の活用事例から見る導入の進め方【2026年版】

「自社でもAIエージェントを使えないか」。上長からそう問われて情報収集を始めたものの、生成AIと何が違うのかをうまく説明できない。ツールの紹介記事を読んでも、自社のどの業務に役立つのかが見えてこない。

AIエージェントは、生成AIを土台に、人が逐一指示しなくても目標に向けてタスクを進める仕組みです。この記事では、生成AIとの違いを仕組みから整理したうえで、企業での主な活用領域、海外・国内の事例、導入でつまずきやすい点と進め方までを順に確認します。

※デロイト トーマツ ミック経済研究所「LLM（大規模言語モデル）を自律的に連携させ非定型業務を自動化するAIエージェント ソリューションサービスの市場動向 2025年度版
※富士キメラ総研「2026 生成AI／AIエージェントで飛躍するAI市場総調査」＜2024年度実績・サードパーティ対話型生成AIアプリケーション・ベンダーシェア＞

AIエージェントとは｜生成AIを土台に自分で作業を進めるAI

AIエージェントとは、「生成AIを一歩進めたAI」だと理解すると分かりやすいです。まずは土台になる生成AIから見ていきます。

ChatGPTに代表される生成AIは、質問や指示を与えると、文章やコード、画像などの答えを返します。あくまで人が一問一答で指示を出し、その都度の回答を受け取る使い方が基本です。

AIエージェントは、この生成AIを頭脳として組み込んだうえで、目標を受け取ると達成までに必要な作業を自分で計画し、ツールを使って実行し、結果を確かめながら次の行動を決めます。生成AIが「答えを返す」ところで止まるのに対し、エージェントは「目標に向けて一連の作業をやり切る」ところまで進む点が違いです。

開発現場で使われるAIエージェントの例

開発の現場で使われているAIエージェントに、AnthropicのClaude Codeや、OpenAIのCodexがあります。目標を伝えるとコードベースを読み、複数のファイルを横断して修正し、テストを実行し、必要に応じて直し方を変えながら進めます。コードの一行を補完する従来の補助ツールと違い、作業全体を任せられる点が特徴です。

出典：Anthropic「Claude Code」／OpenAI「Introducing Codex」

こうしたエージェントが実用段階に入った背景には、生成AIの性能向上に加えて、AIが社内システムや外部ツールを呼び出すための手順が共通化されてきたことがあります。モデルが長い文脈を扱えるようになり、AIが「考える」だけでなく「動く」ための条件が整いました。ここからは、その動作の仕組みと、企業で関わる主な種類を確認します。

自律的に動く仕組み

多くのAIエージェントは、次の流れを繰り返しながら動きます。

• 目標の理解：人から渡されたゴールを受け取り、達成の条件を把握する
• 計画：ゴールを達成するための手順を、複数のタスクに分解する
• 実行（ツール操作）：Web検索・社内システム・APIなどを呼び出して作業を進める
• 評価と修正：実行結果を確かめ、うまくいかなければ計画を立て直す

このループがあるため、一度の指示で終わらず、状況に応じて判断を更新しながら作業を続けられます。単なる自動処理との違いは、結果を踏まえて次の手を選び直せる点にあります。

たとえば「先月の問い合わせ傾向をまとめて」と指示した場合を考えます。エージェントは問い合わせ履歴を検索し、件数を集計し、内容を分類して要約をつくる、という一連の作業を自分で組み立てて進めます。途中で必要なデータが足りなければ、別の検索を加えて補います。

あらかじめ決めた手順どおりに動く従来の自動化（RPAなど）との違いも、この点にあります。手順が固定された作業を速く正確に繰り返すのが従来の自動化だとすれば、エージェントは状況を見て手順自体を組み立て直せます。例外やイレギュラーの多い業務ほど、この柔軟さが意味を持ちます。

AIエージェントの主な種類

企業で関わる範囲では、おおまかに次の形があります。

• 単体型：1つのエージェントが、決められた業務範囲のタスクをこなす
• 複数連携型（オーケストレーション）：役割の異なる複数のエージェントが分担し、まとめ役のエージェントが全体を調整する

工程が分かれる業務や規模の大きい業務では、複数のエージェントを連携させる構成がとられます。たとえば、調査担当・文章作成担当・確認担当のエージェントが連携し、調べてから書き、最後に見直すといった分担で動きます。

1つの工程が長く複雑な業務ほど、連携型で役割を分けたほうが精度を保ちやすくなります。まずは単体型で1つの業務を任せ、必要に応じて連携型へ広げる進め方が無理のない順序です。

生成AIとの違い｜「つくるAI」と「動くAI」

生成AIとAIエージェントは、対立するものではなく役割が異なります。両者の違いを表に整理しました。

構成で見ると、エージェントは生成AI（大規模言語モデル）を判断の中心に置き、その周りに「記憶」「使えるツール」「実行と評価の仕組み」を組み合わせて成り立ちます。生成AIという頭脳に、計画と実行のための手足が加わったものと考えると分かりやすくなります。

どちらを使うかの目安

違いを一言で表すと、生成AIは単発の作業を助ける道具、AIエージェントは連続する業務を任せられる仕組みです。具体的な業務での使い分けの目安は次のとおりです。

• 生成AIが向く：メール文面の作成、議事録の要約、企画のたたき台づくりなど、その都度完結する作業
• AIエージェントが向く：問い合わせの受付から回答・記録までの処理、定例レポートの収集から作成まで、複数の工程が連なる業務

実務では、両者を組み合わせて使う場面もあります。問い合わせ対応でいえば、回答文そのものは生成AIがつくり、その回答を顧客へ返して対応履歴をシステムに記録するまでの流れをエージェントが受け持つ、といった分担です。

チャットボットとの違い

従来のチャットボットと混同されることもあります。あらかじめ用意した回答を返すチャットボットに対し、AIエージェントは目標に応じて手順を組み立て、ツールを操作して結果まで出す点が異なります。生成AIの上にエージェントが乗る関係を押さえておくと、両者を別物として比べる混乱を避けられます。

AIエージェントでできること｜企業での主な活用領域と成果

AIエージェントの活用は、人の手がかかる定型・反復業務や、複数のツールをまたぐ業務から始まっています。McKinseyの調査では、エージェントの活用が先行しているのはIT部門とナレッジマネジメントの領域で、ITのサービスデスク対応やナレッジの調査といった用途が早くから実用化されています。

同じ調査では、64%の企業がAIは自社のイノベーションを後押ししていると回答しています。一方で、どの業務をとっても、AIエージェントを全社規模でスケールできている企業は1割以下にとどまります。定型で量が多く、複数のツールをまたぐ業務が、エージェントの効果の表れやすい領域です。

出典：McKinsey「The State of AI（2025年）」

企業での主な活用領域を、用途と向いている業務で概観します。

以下、領域ごとに海外企業の事例とあわせて確認します。

開発・コーディング

ソフトウェア開発は、エージェントの効果が出やすい領域です。バグの検知から修正案の作成、コードレビューまで、工程の一部をエージェントに任せる使い方があります。

Rakutenは、Anthropicのエージェント基盤を使い、製品・営業・マーケティング・財務などの部門に専門エージェントを展開しました。SlackやTeamsから業務を依頼し、アプリ・提案資料・表計算といった成果物を受け取る運用をとっています。

Sentryは、検知したバグから修正のプルリクエスト作成までを自律的に行うエージェントを構築しました。Notionは、コード・スライド・表計算の作業を、同時並行で複数のエージェントに委ねています。

開発の現場では、次のような場面で使われています。

• 修正：バグ報告のチケットを割り当てると、修正案ができた状態で届き、人はレビューから始められる
• レビュー：変更されたコードを確認し、問題点と直し方を添えて指摘する
• 定型実装：仕様を渡すと、画面や処理の雛形をつくって提出する

主な成果（Rakuten）

• 専門エージェントの立ち上げ：各1週間
• 対象部門：製品・営業・マーケティング・財務などの部門

出典：Anthropic「Customer story｜Rakuten」

カスタマーサポート

問い合わせ対応は、エージェントの活用が早くから進んだ領域です。FAQや一次対応をエージェントが担い、解決できない案件は経緯とともに人へ引き継ぐ運用がとられます。OpenAIの基盤を使うMavenAGIは、複数の導入企業での平均値として、次の成果を公表しています。

問い合わせ対応では、次の流れを担います。

• 一次対応：よくある質問に即座に回答し、24時間受け付ける
• 手続き：注文状況の確認や、返品・変更の受付といった定型処理を実行する
• 引き継ぎ：判断が必要な案件は、やり取りの経緯を添えて担当者へ渡す

主な成果（MavenAGI導入企業の平均）

• 問い合わせの自律解決率：93%
• 平均解決時間：約60%短縮
• 担当者の生産性：約2倍

出典：OpenAI「MavenAGI launches automated customer support agents powered by OpenAI」

社内ナレッジ・リサーチとバックオフィス

社内に散らばる文書を横断して調べ、必要な情報を要約するリサーチ業務も、エージェントの主な用途です。財務やマーケティングなどのバックオフィスでも、定型レポートの作成やデータ整理に使われます。

ナレッジ活用では、次のような使い方があります。

• 調査：複数の社内文書を横断して検索し、根拠とともに要約を返す
• 下書き：集めた情報をもとに、報告書や提案資料のたたき台をつくる
• データ整理：表計算の集計や、フォーマットの統一といった反復作業をこなす
• 営業準備：商談前の情報収集や提案資料のたたき台づくり、見込み客への定型連絡をこなす

これらを支えるのが、社内文書を参照して回答を生成するRAG（社内データ連携）です。

業務領域ごとの代表例を、一覧にまとめました。

出典：Anthropic「Customer story｜Rakuten」／OpenAI「MavenAGI」

これらの事例に共通するのは、人を置き換えるのではなく、人が手を動かしていた工程の一部をエージェントに移し、人は確認や判断に集中している点です。

事例では成果が出ていますが、自律的に動くエージェントを業務に乗せるには、参照する社内データの連携や、操作できる範囲の権限・ログを一体で管理する土台が前提になります。当社が企業の生成AIの導入・活用を支援してきた現場でも、定着の仕組みがないまま広げると利用が伸び悩むことがあります。

一方で、当社の利用データでは、プロンプトテンプレートを週3回以上使う利用者の週間ログイン率は80%でした（数値は当社調べによります）。使われ続ける工夫があって初めて、土台づくりは成果につながります。

社内データ連携や全社の統制を前提に進めたい場合の選択肢として、当社は法人向けの生成AIサービス「エクサベース AI」を提供しています。サービスの詳細はエクサベース AIのサービスページからご確認いただけます。土台の作り方は、次に整理します。

※デロイト トーマツ ミック経済研究所「LLM（大規模言語モデル）を自律的に連携させ非定型業務を自動化するAIエージェント ソリューションサービスの市場動向 2025年度版
※富士キメラ総研「2026 生成AI／AIエージェントで飛躍するAI市場総調査」＜2024年度実績・サードパーティ対話型生成AIアプリケーション・ベンダーシェア＞

AIエージェント導入でつまずきやすい点と回避策

AIエージェントの事例では成果が目立ちますが、紹介した数値はうまく運用できた事例である点に留意が必要です。McKinseyの調査では、AIエージェントを試している企業が62%にのぼる一方、全社規模でスケールできている企業は23%にとどまり、全社の利益（EBIT）への影響を実感している企業は39%です。

McKinseyは、全社規模でのスケールに着手できていない企業がおよそ3分の2にのぼると報告しています。成果を出している企業は、AIを既存の業務にそのまま足すのではなく、業務の進め方そのものを作り変えている点に特徴があります。実験から本番運用への移行、そして全社での成果創出には距離があるという前提で、つまずきを避けるための要点を回避策とあわせて整理します。

出典：McKinsey「The State of AI（2025年）」

スコープを絞って小さく始める

最初から全業務をエージェントに置き換えようとすると、適用範囲が広すぎて検証が難航し、意思決定が止まります。難易度と業務インパクトの2つで優先度を判断し、効果が見込める業務から限定して始めるのが回避策です。

小さく試して成果を確かめ、徐々に範囲を広げます。最初の候補としては、社内問い合わせの一次対応や定型レポートの作成など、手順がはっきりしていて量の多い業務が選びやすいところです。

データの前処理に時間をかけすぎて着手が遅れるのも、よくあるつまずきです。完璧なデータをそろえてから始めるのではなく、対象業務に必要な範囲のデータから着手し、運用しながら整えるほうが前に進みます。

人の確認と操作範囲の制限を決める

エージェントは自律的に動くため、誤った送信や想定外の操作が起きると影響が大きくなります。最終的な判断や対外的な発信の前には、必ず人が確認する工程を挟みます。

操作できる範囲や、触れてよいデータをあらかじめ制限しておくことも、安全に動かす前提になります。何をどこまで任せ、どこから人が引き取るかを、業務ごとに決めておきます。たとえば顧客への返信は下書きまでをエージェントが行い、送信は人が確認して押す、という線引きが現実的です。

データ連携と権限・ログを前提にする

エージェントは、社内データや既存のSaaSと連携して初めて力を発揮します。導入前に、必要なデータと安全に接続できるか、入力した情報がモデルの学習に使われない設定にできるかを確認します。

連携できるデータの種類や、社外に出さない範囲も、この段階で確認しておきます。誰がどの操作をしたかを後から追えるよう、権限とログの管理もあわせて設計します。自律的に動く範囲が広がるほど、この記録が運用と監査の両面で重要になります。

効果を測れる状態で始める

削減できた時間や、問い合わせの解決率といった指標を、導入の前に決めておきます。測れる状態で始めると、成果を確かめながら次の業務へ広げる判断がしやすくなります。

要件を最初から固めすぎると、新しいモデルや機能が出たときに対応しにくくなります。指標は持ちつつ、構成は見直せる余地を残しておくことが、長く使ううえで大切です。具体的には、任せる前に業務の手順を一度棚卸しし、人が引き取る判断点を決めたうえで、エージェントが動きやすい形に手順を組み直すと、結果として成果につながります。

あわせて、コストの見積もりも欠かせません。エージェントは自律的に複数の手順を実行する分、利用量に応じた費用が読みにくくなります。対象業務の処理量をあらかじめ見積もり、小さく始めて実際の費用を確かめてから広げると、想定外の出費を避けられます。

導入前に確認しておきたい点を、チェックリストにまとめました。

• 対象業務を、難易度と業務インパクトで1つに絞り込めているか
• 人が確認する工程と、エージェントに任せる範囲を区切れているか
• 参照するデータへ安全に接続でき、学習に使われない設定にできるか
• 権限とログの管理を、運用開始時から用意できているか
• 効果を測る指標（削減時間・解決率など）を、開始前に決めているか
• 処理量に応じたコストを見積もり、小さく始めて実費を確かめられるか

汎用ツールにない「全社で安全に動かす」を満たす：エクサベース AIという選択肢

ここまで見てきた要点（スコープの設定／人の確認と操作範囲の制限／データ連携と統制／効果測定）は、汎用のチャットツールを個人に配るだけでは満たしにくい部分です。当社は、法人向けの生成AIサービス「エクサベース AI」を提供しています。検討で押さえる観点と、エクサベース AIでできることの対応を表にまとめました。

※2026年7月時点

エクサベース AIには、社内データの種類に応じたAIエージェント機能も用意されています。富士キメラ総研の調査では「サードパーティ対話型生成AIアプリケーション」分野で市場シェア1位を獲得し（2024年度実績）、2026年7月時点で1,700社を超える企業・組織に導入されています。

出典：エクサウィザーズ「exaBase 生成AI」サービスサイト／同「『exaBase 生成AI』が市場シェア1位を獲得」

導入事例

当社がご支援した事例の一部を紹介します。

• 滋賀県：全庁約6,000名に「エクサベース AI for 自治体」を導入。庁内独自のデータに基づいたRAG機能を活用し、議事録作成・文書要約・アイデア出しなどの業務を支援
• フジテックス：500点を超える専門印刷機器の商品情報と導入事例のデータを連携し、経験の浅い営業でも製品知識にもとづく提案ができる体制を構築（RAG活用）
• イオン：イオンデジタルアカデミーで採用し、イオングループ全業態90社・約1,000人で利用開始。店舗運営・商品開発・マーケ・市場調査・人事・顧客対応など幅広く活用

たとえばフジテックスは、5,000点以上の商材を扱う商社です。そのうち500点を超える専門印刷機器の商品情報と導入事例のデータをAIに参照させるRAGで、経験の浅い営業でも詳細な製品知識にもとづく提案ができる体制をつくりました。滋賀県は、庁内独自のデータに基づくRAG機能を取り入れて、全庁約6,000名へ広げています。

いずれも、汎用ツールを配るだけでは届きにくい「データ連携」と「全社の統制」を伴う活用例です。課題の特定から効果の定着までを当社が伴走支援しました。

出典：エクサウィザーズ「exaBase 生成AI、滋賀県全庁6,000名に導入」／同「フジテックスが『exaBase 生成AI』の販売を開始」／同「イオンデジタルアカデミーが『exaBase 生成AI』を採用」

※デロイト トーマツ ミック経済研究所「LLM（大規模言語モデル）を自律的に連携させ非定型業務を自動化するAIエージェント ソリューションサービスの市場動向 2025年度版
※富士キメラ総研「2026 生成AI／AIエージェントで飛躍するAI市場総調査」＜2024年度実績・サードパーティ対話型生成AIアプリケーション・ベンダーシェア＞

まとめ｜「何ができるか」より「どの業務から」始める

AIエージェントは、生成AIを頭脳として、計画・ツール操作・実行を自律的に行う仕組みです。導入を成果につなげるには、技術の理解よりも「自社のどの業務から始めるか」を決めることが出発点になります。この記事の内容を行動に移すなら、次のとおりです。

• まず違いを押さえる：単発の作業補助は生成AI、一連の業務の自動化はAIエージェントと使い分ける
• 小さく試す：難易度と業務インパクトで優先業務を選び、効果の見える1業務から始める
• 土台を設計する：人の確認と操作範囲の制限、データ連携と権限・ログ管理を前提に組む
• 効果を測って広げる：削減時間や解決率を決めて測り、確かめながら範囲を広げる

全社で安全にエージェントを動かす段階では、複数モデルの使い分け、国内処理、権限・ログ管理、削減時間の可視化、そして定着までの伴走を一気通貫でカバーできる環境が役立ちます。生成AIとの違いを押さえ、自社のどの業務から始めるかを定めることが、遠回りに見えて近道になります。自社の業務に合わせて生成AIの導入・活用を進める際は、エクサベース AIをご検討ください。

※デロイト トーマツ ミック経済研究所「LLM（大規模言語モデル）を自律的に連携させ非定型業務を自動化するAIエージェント ソリューションサービスの市場動向 2025年度版
※富士キメラ総研「2026 生成AI／AIエージェントで飛躍するAI市場総調査」＜2024年度実績・サードパーティ対話型生成AIアプリケーション・ベンダーシェア＞

※ 料金やモデルの仕様、機能、利用上限などの最新情報は変更される可能性があるため、導入検討の際は必ず各サービスの公式ウェブサイトにて最新の金額・情報をご確認ください。
※ 記載されている会社名、製品・サービス名は、各社の商標または登録商標です。