AIエージェントとは？生成AIとの違いや業務支援について解説

AIエージェントと生成AIのもっとも大きな違いは、自律的に行動するか否かです。
AIエージェントは、目標達成までのプロセスに必要なタスクを自律的に設定して連続的にこなしていきます。一方、生成AIは、言語や画像、音声といった特定の分野において、「AIに質問を投げかけて回答してもらう」「AIにイメージをインプットし、新しい画像コンテンツを生成してもらう」といった使い方に特化しているのが特長です。
さらに、AIエージェントと生成AIは、下記のように目的や運用方法、具体的な活用例にも違いがあります。

■AIエージェントと生成AIの違い

AIエージェントは、どのように業務を進めていくのでしょうか。業務フローは、主に下記の4つの要素から成り立っています。

＜AIエージェントが行う主な業務フロー＞
1　環境の把握
2　情報の収集
3　意思決定
4　タスクの実装

1　環境の把握

AIエージェントは、まず環境を認識し、業務に必要な状況や条件を把握します。この環境には、物理的な空間や仮想空間、それらに関連する状況が含まれます。
例えば、AIエージェントをビジネスで使用する場合、業務システムやタスクの進捗状況などが環境です。一方、自宅で使うスマートホームのAIエージェントであれば、家庭内で連携して動作する各種デバイスが環境に該当します。

2　情報の収集

AIエージェントは、環境を把握した後、業務を進めるために必要な情報を収集します。
仮想空間に存在するAIエージェントの場合、API（Application Programming Interface）というコンピュータープログラム同士が情報をやりとりするための仕組みを利用して、データベースにアクセスします。また、物理的な環境に存在するAIエージェントであれば、赤外線センサーやカメラ、マイク、温度センサーなどのデバイスを用いて周辺情報を取得します。

3　意思決定

AIエージェントは、収集した情報をもとに必要なタスクを選択し、自律的に意思決定を行います。このプロセスでは、人間の思考に近いプロセスを実現するために、ルールベースのアルゴリズムや大規模言語モデル（LLM）のほか、強化学習などの多様な技術が活用されます。

4　タスクの実装

AIエージェントは、意思決定にもとづいて具体的な行動を起こします。物理的なデバイスに指令を出して動作を実行したり、デジタル空間上のシステムと連携してタスクを実行したりします。

AIエージェントには、さまざまな種類があり、それぞれの環境やタスクによって最適化されています。ここでは、代表的な4種類を紹介します。

＜代表的なAIエージェントの種類＞
・目標ベース型エージェント
・学習型エージェント
・反射型エージェント
・効用ベース型エージェント

目標ベース型エージェント

目標ベース型エージェントとは、特定の目標を達成することを目的に、そのための最善の行動を選択するタイプのAIエージェントです。現在の環境と、予想される未来の環境の変化を考慮して、目標達成にもっとも適した行動を判断します。
例えば、倉庫内の作業者やロボットの行動ルートを最適化するシステムでは、目標ベース型エージェントが現在の業務プロセスや作業者の動線を分析し、効率的なルートを提案します。また、自動運転システムにおいても、目的地への最適な経路を判断し、交通状況や安全性を考慮した運転のサポートが可能です。

学習型エージェント

学習型エージェントは、経験を通じて学習し、より良いパフォーマンスを出すために行動を改善していく進化型であることが特長です。タスクを繰り返し実行する中で、周囲の行動や戦略を分析し、その知見をみずからのパフォーマンス向上に活用します。
「対戦型ゲームでのAIプレイヤー」「ECサイトでの顧客行動分析を基にしたレコメンデーションシステム」など、状況が変化する環境でのサポートを必要とする際に活用できます。

反射型エージェント

反射型エージェントは、「単純反射型エージェント」と「モデルベース反射型エージェント」の2種類に分かれます。単純反射型エージェントは、定義されたルールに従って意思決定をする、もっともシンプルな仕組みを持つAIエージェントです。複雑な判断はできず、質問内容に応じて定型文を返すチャットボットなどに利用されています。
一方、モデルベース反射型エージェントは、単純反射型に比べて高度な仕組みを持ち、過去の行動を参照して意思決定を行うことが可能です。例えば、学習型とも密接に関連していますが、ユーザーの検索履歴を分析して、興味のありそうな商品を提案するレコメンドシステムなど、より高度な意思決定が求められる分野で活用されています。
ただし、学習型エージェントは、経験を通じた学習と進化に重点が置かれており、自律的に成長しながらより良い意思決定を目指すのに対し、反射型エージェントは、ルールやモデルに基づいて即時的な意思決定を行うことに特化しています。

効用ベース型エージェント

効用ベース型エージェントとは、単に目標達成を目指すだけでなく、効用や報酬を最大化するための行動を自律的に行うAIエージェントです。例えば、株式売買に活用すると、収益を最大化することを目指しつつ、リスク管理も考慮して最適な投資判断を下すことができます。

AIエージェントは、その特性を活かして、様々な分野で活用されています。ここでは、具体的な事例を通じて、その実用性を見ていきましょう。

カスタマーサービス

AIエージェントの代表的な活用例として、カスタマーサービスの分野が挙げられます。
コンタクトセンターなどカスタマーサービスの現場にAIエージェントを導入すれば、チャットボットや音声アシスタントを活用し、スタッフが不足する時間帯や、人力での対応が難しい深夜帯などの顧客対応をカバーでき、24時間365日体制での顧客対応が可能になります。

また、AIエージェントは、コンタクトセンターにおけるナレッジ共有にも役立ちます。例えば、テクマトリックスの生成AI機能群「FastGenie」では、システム内の情報を活用してFAQの回答を生成し、その引用元となるナレッジを提示するAIエージェント機能を提供しています。
「FastGenie」は、キーワードだけでなく自然文でもナレッジを検索できるため、素早く効率的に回答文の作成ができます。

マーケティング支援

マーケティング支援の分野でも、AIエージェントが活用されています。特に、閲覧者の興味や関心に応じたコンテンツ・商品を提案するレコメンド機能をAIエージェントで実装することが可能です。
ECサイトなどで活用すると、顧客の過去の購入履歴や閲覧履歴などから、それぞれパーソナライズされた商品を見つけ出し、顧客の行動を見ながら適切なタイミングで提案できるようになります。

人事サポート

AIエージェントは、人事分野における活用も進んでいます。例えば、履歴書の選考や面接日程の調整といったルーチン業務を自動化し、業務効率を向上させることが可能です。また、従業員のパフォーマンスを追跡し、必要に応じてサポートを提供することも可能で、職場全体の生産性やエンゲージメントの向上に役立てることができます。

AIエージェントを活用すると、様々なメリットがあります。ここからは、AIエージェントのメリットについて解説します。

生産性が向上する

AIエージェントを活用する最大のメリットは、生産性が向上することです。AIエージェントは自律的に判断し、タスクを継続的に実行して目標達成を目指すため、人間が関わる範囲は非常に限定的です。
定型的なデータ入力などの単純作業はもちろん、煩雑なステップを要する業務も任せられるため、人間はよりクリエイティブな作業に集中でき、全体的な生産性が向上します。

人的ミスが減り、業務を効率化できる

人的ミスの削減と業務の効率化ができることも、AIエージェントを活用するメリットです。AIエージェントは、疲労による集中力の低下や感情の影響を受けません。そのため、決められたルールと学んだ知識にもとづき、常に一定の正確性とスピードを維持できるため、業務効率を低下させることなく人的ミスを削減することができます。

問合わせ業務の効率化について、詳しくはこちらをご確認ください。
【問合わせ対応を効率化する方法】システムや事例を交えて解説

CX（カスタマーエクスペリエンス）が向上する

CX（カスタマーエクスペリエンス）の向上も、AIエージェントを活用するメリットのひとつです。AIエージェントでレコメンド機能を実装すると、顧客が商品やサービスの購入を検討するタイミングで、趣味嗜好を踏まえた提案が可能になります、この結果、顧客の購買体験がスムーズになり、体験価値が向上します。
また、CX向上により、ブランドイメージの向上やリピーターの獲得のほか、口コミなどを通じた新規顧客の獲得も期待できます。

AIエージェントは業務効率化など多くのメリットがある一方、活用する際には課題や注意点を理解しておく必要があります。主な課題や注意点は、下記のとおりです。

＜AIエージェントの主な課題や注意点＞
・不正確な結果を生成するリスクがある
・実装は専門的な経験と知識が必要
・セキュリティ体制の見直しが必要
・導入までに一定の期間とコストがかかる

不正確な結果を生成するリスクがある

AIエージェントの判断や行動が、必ずしも正確であるとは限らない点に注意が必要です。
特に、AIエージェントの結果が100%正確であるわけではなく、ハルシネーション（誤った情報の生成）が生じる可能性があることを理解する必要があります。そのため、AIが生成する情報の信頼性や情報ソースの正確さを慎重に確認しつつ、結果の妥当性をどのように判断するかが重要です。
また、AIエージェントは、大量かつ高品質なデータによって価値を発揮しますが、そのようなデータの管理は容易ではありません。また、特定のタスクに対しては、アルゴリズムが十分でない場合も考えられ、結果として精度が低くなることもあります。

実装は専門的な経験と知識が必要

AIエージェントを導入する際は、実装に高度な技術と知識が必要な点にも注意しましょう。機械学習やAI技術に精通したエンジニアが関わらなければ、期待するような成果を得ることは難しくなります。
さらに、導入後も定期的なメンテナンスやパフォーマンスの調整が欠かせません。そのため、一度実装した後も技術者の関与が必要であり、完全に手は離れない点を理解しておくことが重要です。

セキュリティ体制の見直しが必要

AIエージェントは、大量のデータを必要とするため、個人情報や機密情報の管理体制が非常に重要です。サイバー攻撃による情報漏洩のリスクだけでなく、誤作動や暴走といった予期せぬトラブルが発生する可能性も完全には排除できません。そのため、セキュリティ体制の構築・強化は、AIエージェントを活用するうえで、欠かせない条件といえるでしょう。

導入までに一定の期間とコストがかかる

AIエージェントの導入には、開発費用のほか、既存システムとの統合作業の費用も発生することもあるため、初期コストが高くなる傾向にあります。また、開発にはプロジェクトの規模に応じて、時間を要す場合もあります。
「現在直面している課題を早急に解決したい」「短期間で成果を出したい」といったニーズの場合では、AIエージェント以外の方法を検討することが適切なケースもあるでしょう。
導入計画の段階で、時間とコストの見積もりを慎重に行うことが重要です。

AIエージェントは、自律的に思考・行動するAIとして、人手不足に悩む業界の課題解決に一役買うのではないかと期待されています。人的リソースに頼りがちなコンタクトセンターの業務も、AIエージェントを取りいれることで大きく変わるでしょう。

テクマトリックスが提供する「FastSeries」は、コンタクトセンター向けCRMシステム「FastHelp」を始め、ボイスボット「FastVoice」やFAQナレッジシステム「FastAnswer」などで、AIエージェントや生成AIを活用したオペレーター支援が可能です。また、テクマトリックスの生成AI機能群「FastGenie」は、AIチャットボット機能も持ち、24時間365日、複雑な顧客対応においても自動対応ができます。

中でも、生成AI機能群「FastGenie」により「FastHelp」上で、「顧客との通話内容の要約」「顧客向けの回答文生成」「メッセージの翻訳・添削」などの自動化により、オペレーターの顧客対応や後処置のリソースの大幅な軽減が可能です。

■FastHelpの回答作成支援機能のイメージ

コンタクトセンターにAIエージェントの導入をご検討の際は、テクマトリックスにお気軽にお問合わせください。

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