Agentic AIとは？生成AIとエージェント型の違い！活用事例や使い方まで解説

ChatGPTに代表される生成AIは、質問への回答や文章作成を得意としています。

いま注目を集めているAgentic AI（エージェンティックAI）は、その一歩先を行く技術です。

目標を伝えるだけで、AIが自ら計画を立て、ツールを使いながら業務を最後まで進めます。

UiPathの調査では、日本企業の92%が今後12か月以内にAIエージェントを導入する予定だと回答しています。

本記事では、Agentic AIの意味や生成AIとの違い、活用事例、主要ツール、作り方までをわかりやすく解説します。

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Agentic AI（エージェンティックAI）とは何か？

Agentic AI（エージェンティックAI）とは、与えられた目標に向けてAIが自ら計画を立て、外部のツールやデータを使って実行し、結果を評価して改善するサイクルを自律的に回すAIシステム、またはその設計思想のことです。

「Agentic」は「主体的に行動する」という意味の英語です。

日本語では「エージェンティックAI」「エージェント型AI」「自律型AI」などと訳されます。

従来のAIは、人が指示を出すたびに応答する受け身の存在でした。

Agentic AIに「来週の会議に向けて競合の動向をまとめ、関係者に共有して」と依頼すると、情報収集、分析、資料作成、共有までを自ら判断して進めます。

途中で情報が足りなければ、別の情報源を探すような軌道修正も行います。

調査会社Gartnerは、Agentic AIを2025年の戦略的テクノロジートレンドのトップ10に選んでいます。

生成AIの次の段階として、企業の業務の進め方そのものを変える技術として期待されています。

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エージェンティックAIとAIエージェント・生成AIの違い

生成AI、AIエージェント、Agentic AIの3つは、この順に自律性が高まる関係にあります。

生成AIが「つくる」、AIエージェントが「実行する」、Agentic AIが「統括して目標を達成する」と捉えると理解しやすくなります。

項目	生成AI	AIエージェント	Agentic AI
主な役割	文章や画像などの生成	特定のタスクの実行	複数のタスクを統括して目標を達成
指示への反応	プロンプトごとに応答	設定したタスクを自動で実行	目標から逆算して計画・修正
実行範囲	コンテンツの生成	単一または少数のタスク	部門をまたぐ業務プロセス
記憶・学習	会話単位	限定的	結果を蓄積して次に活かす

Agentic AIとGen AI（生成AI）の違い

生成AI（Gen AI）は、人の指示に応じて文章や画像、コードを作るリアクティブな存在です。

一方のAgentic AIは、目標に向けて自ら動くプロアクティブな存在です。

Agentic AIは、生成AIを「頭脳」として組み込み、そこに外部ツールを操作する「手足」を加えた仕組みといえます。

たとえば議事録を要約するだけなら、生成AIで十分です。

要約をもとに担当者へ通知し、タスクを登録して進捗まで管理するなら、Agentic AIの出番です。

なお、決められた手順を自動化するRPAは、画面の仕様が変わると処理が止まります。

Agentic AIは状況に合わせて判断を変えられる点で、RPAとも異なります。

Agentic AIとAIエージェントの違い

一般的には、AIエージェントは特定のタスクを担う個々の実行役です。

Agentic AIは、複数のエージェントを束ねて目標を達成する仕組み全体を指します。

全体を統括する役割は「オーケストレーター」、複数のエージェントが協調する構成は「マルチエージェント」と呼ばれます。

ただし、定義は企業によって揺れがあります。

迷ったときは、任せたい仕事の範囲で考えると判断しやすくなります。

単発のタスクを自動化したいならAIエージェント、複数の工程をまたいで判断と修正を繰り返す業務ならAgentic AIが向いています。

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Agentic AI・エージェント型AIの特徴

Agentic AIには、従来のAIにはなかった5つの特徴があります。

自ら動く自律性、ツールを操る実行力、他のAIとの協調性、業務ごとの専門性、経験を活かす学習力です。

いずれも「指示をこなすAI」から「仕事を任せられるAI」への変化を支える性質です。

指示を待たずに目標から逆算して自ら行動する

Agentic AIの最大の特徴は、人の細かな指示を待たずに動けることです。

人が伝えるのは「何を達成したいか」というゴールだけです。

AIはそこから逆算して、必要な作業とその順番を自分で組み立てます。

AWSはこの性質を「プロアクティブ」と説明しています。

たとえば物流では、在庫や気象状況を監視して出荷の遅れを予測し、問題が大きくなる前に自ら対応を始められます。

これにより、「毎回丁寧なプロンプトを書かないと期待した結果が出ない」という生成AIの手間から解放されます。

外部ツールやシステムを操作して実際に作業を実行する

Agentic AIは、文章を書いて終わりではありません。

Web検索、社内データベース、メール、業務システムなどをAPI経由で操作し、実際に作業を完了させます。

たとえば顧客情報をCRMから取得し、提案メールを作成して送信し、対応履歴を更新するところまでを一人で担えます。

生成AIを「頭脳」とするなら、外部ツールはその「手足」にあたります。

この実行力があるからこそ、人が工程ごとにツールを行き来する必要がなくなります。

ただし、書き込みや送信ができる分、権限の与え方には注意が必要です。

複数のAIエージェントが役割を分担して協調する

Agentic AIでは、複数のAIエージェントがチームを組んで働く「マルチエージェント」構成がよく使われます。調査担当、分析担当、執筆担当、チェック担当のように、人間の組織と同じような分業をします。

全体を統括するのは「オーケストレーター」と呼ばれるエージェントです。

目標を受け取って仕事を割り振り、各エージェントの成果をまとめます。

1つの巨大なAIにすべてを任せるより、得意分野の異なるAIを組み合わせたほうが精度を保ちやすくなります。

互いの成果を確認し合うことで、見落としや誤りも減らせます。

業務領域ごとの専門知識を踏まえて判断する

Agentic AIは、特定の業務領域の知識やルールを踏まえて判断できます。

汎用的な回答を返すのではなく、その業務の専門用語や規制、社内の判断基準に沿って動きます。

AWSは金融を例に、規制対応、不正検知、ポートフォリオ最適化など、専門の異なるエージェントが連携する構成を紹介しています。

富士通も、業務用語や判断基準といった企業固有の知識をAIにつなぐ重要性を強調しています。

この専門性は、社内マニュアルや過去の対応履歴などをAIが参照できる状態にして初めて発揮されます。

過去の実行結果を記憶し次の行動に活かす

生成AIの記憶は、基本的にその会話の中だけで完結します。

Agentic AIは、会話履歴や過去の作業ログを記憶し、一貫した文脈で作業を続けられます。

さらに、実行結果が期待どおりだったかを自分で評価します。

うまくいかなかった方法は避け、成功した方法を次回に活かします。

使えば使うほど自社の業務に合った動き方になっていくため、導入して終わりではなく、運用しながら育てていく存在といえます。

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Agentic AIの代表的な活用事例

Agentic AIは、複数の工程をまたぐ業務ほど効果を発揮します。

日本企業が有望視するユースケースは、「生産性の向上」67%、「顧客サポートの自動化」66%、「サプライチェーンの最適化」47%です。

ここでは業務別に代表的な使い方を紹介します。

営業活動で顧客情報の収集から提案資料作成・フォローまでを進める

営業では、商談前の下調べや資料作り、商談後のフォローといった定型作業が多く発生します。

Agentic AIは、CRMに蓄積された顧客情報や過去のやり取りを整理し、優先すべき顧客を絞り込みます。

そのうえで、顧客ごとの課題に合わせた提案資料やメール文面を作成し、商談後のフォローアップまで自動で進められます。

営業担当者は、顧客との対話や交渉といった人にしかできない仕事に集中できます。

対応の抜け漏れも防げるため、営業活動全体のスピードと質が上がります。

ソフトウェア開発でコード生成からテスト・エラー修正までを回す

開発の現場では、Agentic AIの活用が特に進んでいます。

生成AIはエラーの説明やコードの断片を書くのが中心でした。

Agentic AIは、ファイルを調べ、コードを編集し、テストを実行し、失敗したら修正するところまでを繰り返します。

古いシステムの移行にも使われています。

AWSは、大規模なCOBOLアプリケーションを分解する作業を、数か月から数分に短縮できると説明しています。

開発者は、設計やレビューなど専門性の高い仕事に時間を充てられるようになります。

製造現場で設備の異常検知から作業指示書の作成までを行う

製造業の設備保全は、熟練技術者の勘と経験に頼りがちな領域です。

Agentic AIは、センサーの時系列データやモーター音を解析し、異常の兆候を検知します。

過去の故障パターンと照らし合わせて原因となる部品を絞り込み、修理マニュアルや作業指示書まで自動で作成します。

丸紅I-DIGIOは、こうした仕組みで平均修理時間を短縮した日系メーカーの事例を紹介しています。

熟練者がいない時間帯や拠点でも、一定の品質で診断できる点が大きな利点です。

サプライチェーンで在庫や遅延を予測し配送ルートを調整する

サプライチェーンは、在庫、需要、配送、天候など多くの要素が絡み合う領域です。

Agentic AIは、在庫水準や気象情報を常に監視し、出荷の遅れを予測します。

遅延が見込まれると、関係者へのアラートや配送ルートの変更を自ら実行します。

人が状況を確認してから動くよりも早く対応できるため、欠品や納期遅れの損失を抑えられます。

在庫の最適化や仕入先との調整など、複数の関係者が絡む業務をまとめて効率化できる点も、Agentic AIならではの強みです。

IT運用でインシデントの検知から復旧・報告書作成までを自動化する

システム障害やセキュリティインシデントへの対応は、スピードが求められる業務です。

Agentic AIは、大量のログを横断的に読んで異常を検知し、担当者へ通知します。

さらに、問題の切り戻しや復旧作業、インシデント報告書の作成、関係チームへの情報共有までを一連の流れで進められます。

対応後には原因を分析し、同じ障害の再発を防ぐための情報も残します。

夜間や休日でも初動対応が可能になり、運用チームの負担を大きく減らせます。

エージェンティックAIが自律的にタスクを進める仕組み

エージェンティックAIは、「認識→推論・計画→行動→評価・学習」の4つのステップを繰り返すことで、自律的にタスクを進めます。

• 認識：目標や状況を把握するため、社内データやWeb、センサーなどから情報を集めます。
• 推論・計画：大規模言語モデル（LLM）が目標から逆算し、何をどの順番で行うかを計画します。
• 行動：APIや業務システムなどの外部ツールを操作して、計画を実行します。
• 評価・学習：結果が期待どおりかを確かめ、うまくいかなければ方法を変えてやり直します。

このループを目標が達成されるまで回し続けるため、途中でエラーが起きても自ら軌道修正できます。

複数のエージェントで構成する場合は、オーケストレーターが各エージェントに仕事を割り振り、全体の進行を管理します。

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エージェント型AIを導入するメリット

エージェント型AIのメリットは、作業時間の短縮だけにとどまりません。

業務プロセス全体の進め方が変わる点に本質があります。

導入済みの日本企業の67%が「生産性の向上を支援している」、64%が「より複雑なタスクの処理に役立っている」と回答しています。

複数の工程をまたぐ業務を一連の流れで自動化できる

生成AIを使う場合、「調べて」「要約して」「資料にして」と工程ごとに人が指示を出す必要がありました。

結果を次のツールに貼り付けるのも人の仕事です。

エージェント型AIなら、目標を1つ渡すだけで、情報収集、分析、資料作成、関係者への共有までを一気に進められます。

工程と工程のあいだにあった「見えない手作業」がなくなるのが大きな違いです。

その結果、業務のリードタイムが短くなるだけでなく、部門間の引き継ぎミスや重複作業も減らせます。

状況の変化やエラーに合わせて自ら軌道修正できる

従来の自動化ツールは、決められた手順どおりにしか動けません。

画面の仕様変更や想定外の入力があると、処理が止まってしまいます。

エージェント型AIは、実行結果を自分で確かめながら進むため、うまくいかないときは別の方法を試します。

検索で情報が見つからなければ条件を変え、参照先が使えなければ別の情報源を探します。

例外が発生するたびに人が介入する必要が減るため、これまで自動化をあきらめていた変化の多い業務にも適用できます。

担当者のスキルに左右されず高度な処理を任せられる

生成AIの活用では、質の高い指示文を書ける人とそうでない人のあいだに大きな差が生まれていました。

AIを使いこなせる人が一部に限られる「属人化」が、全社への展開を妨げていたのです。

エージェント型AIでは、人は「最終的に何をしてほしいか」を伝えるだけですみます。

細かな手順はAIが組み立てるため、専門知識がない担当者でも同じ水準の処理を任せられます。

定型作業から解放された社員は、企画や顧客との対話、意思決定といった人にしかできない仕事に時間を使えるようになります。

エージェントAIを導入するデメリット

エージェントAIは便利な反面、生成AIよりも導入と運用のハードルが高い技術です。

主なデメリットは、コスト、人材、運用の手間の3つです。

事前に把握しておくことで、「導入したのに効果が出ない」という失敗を防げます。

導入・運用のコストが従来の生成AIより高くなりやすい

エージェントAIは、目標を達成するまでに何度もAIモデルを呼び出します。

計画、実行、評価のたびに処理が発生するため、1回の質問で終わる生成AIより利用料がかさみやすくなります。

さらに、社内システムとの連携開発や、データの整備にも費用がかかります。

多くのツールは利用量に応じた課金のため、使い方次第で月々の費用が大きく変動します。

導入前には、削減できる作業時間と総コストを比べて、費用対効果が合う業務かどうかを見極めることが大切です。

設計や運用を担える専門人材が必要になる

エージェントAIを業務で使うには、「どの業務を任せるか」「どこまで権限を与えるか」「どこで人が確認するか」を設計する必要があります。

この設計には、業務の理解とAIの知識の両方が求められます。

複数のエージェントを連携させる構成は特に複雑です。

AWSも、効果的なシステム設計は難しく、多くの企業が苦労していると説明しています。

社内に人材がいない場合は、ノーコードツールから始めたり、外部の支援を受けたりしながら、社内にノウハウを蓄積していくことが現実的です。

判断の過程が見えにくく原因の特定や修正に手間がかかる

エージェントAIは人の介入を最小限にして自律的に動きます。

その分、期待どおりの結果が出なかったときに「どこで、なぜ間違えたのか」を追いかけるのが難しくなります。

同じ指示でも毎回同じ動きをするとは限らないため、不具合の再現も容易ではありません。

複数のエージェントが関わると、原因の切り分けはさらに複雑になります。

そのため、各ステップで何を判断し、何を実行したかを記録する仕組みが欠かせません。

操作ログを残しておけば、改善や監査にも役立ちます。

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Agentic AIの導入事例

Agentic AIは、すでに国内外の企業で実務に使われ始めています。

ここでは、全社展開、会議業務の効率化、顧客サポートという異なる切り口から、実在企業の導入事例を3つ紹介します。

自社で活用する場面を具体的にイメージする参考にしてください。

ソフトバンクは全社員で250万超のAIエージェントを作成し業務に組み込んでいる

ソフトバンクは、全社員を巻き込んだプロジェクトで、わずか2カ月半で250万を超えるAIエージェントを作成しました（ソフトバンク）。

この取り組みの狙いは、単にAIを導入することではありません。

社員一人ひとりが自分の業務に合ったエージェントを作ることで、「AIを使いこなす人材」を育てることにあります。

特定の専門部署だけが開発するのではなく、現場の社員が自ら作るアプローチは、全社でAI活用を広げたい企業にとって参考になる事例です。

KDDIは議事録作成から提案書・日報の下書きまでを自動化している

KDDIが開発した「議事録パックン」は、会議の音声を文字起こしし、決定事項やタスク、課題を自動で整理します（日本HP）。

特徴は、議事録を作って終わりではない点です。

必要な社内外の情報を自ら検索・統合し、議事録から提案書の骨子、日報の作成までを一貫して進めます。

その結果、議事録と提案書の作成時間を最大1時間短縮したとされています。

タスクの抽出漏れが防げ、文書の品質もそろうようになりました。

Klarnaは顧客サポートの問い合わせ対応を自律化し解決時間を短縮している

スウェーデンの決済企業Klarnaは、顧客サポートにAgentic AIを導入した事例として知られています。

問い合わせの内容を理解し、必要な情報を調べて回答し、解決できないものだけを人に引き継ぎます。

紹介記事によると、問題解決にかかる時間は平均11分から2分未満に短縮され、繰り返しの問い合わせは25%減少したとされています。（参考記事）

問い合わせ対応は情報が社内にそろっていることが多く、Agentic AIの効果が出やすい領域です。

24時間対応も可能になり、顧客満足度の向上にもつながります。

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Agentic AIの主要ツール・製品【無料で試せるものも紹介】

ツール選びの基本は、自社がすでに使っているIT環境に合わせることです。

Google WorkspaceならGemini Enterprise、Microsoft 365ならCopilot Studioのように、既存のデータとつながりやすいものが導入しやすくなります。

まず無料で試したい場合は、オープンソースのDifyやLangGraphが候補です。

料金や無料枠は変わりやすいため、各公式サイトで最新情報を確認してください。

Gemini Enterprise（Google Cloud）

Gemini Enterpriseは、Google Cloudが提供するAIエージェントの活用・構築基盤です。

2025年10月に、旧Google Agentspaceを刷新する形で発表されました。

ノーコードでエージェントを作れる作業環境や、Googleが用意した既製のエージェント、社内データとの安全な接続、一元的なガバナンス機能を備えています。

Google Workspaceだけでなく、Microsoft 365やSalesforceとの連携にも対応しています。

Google Workspaceを中心に業務を回している企業に向いています。

料金プランや無料トライアルの有無は、公式サイトで確認してください。

Microsoft Copilot Studio

Microsoft Copilot Studioは、自社専用のAIエージェントをローコードで作れる開発基盤です。

自然言語や画面操作でエージェントを設計し、TeamsやWebサイトに公開できます。

SharePointに保存した社内文書をナレッジとして登録したり、Power Automateと連携して業務フローを自動化したりできる点が特徴です。

Microsoft 365を導入済みの企業にとっては、もっとも始めやすい選択肢です。

料金は利用量に応じて課金されるため、試用版やプランの詳細は公式サイトで確認してください。

Amazon Bedrock AgentCore（AWS）

Amazon Bedrock AgentCoreは、AWSが提供するエージェントの本番運用基盤です。

あらゆるフレームワークやモデルで作ったエージェントを、大規模かつ安全に動かすためのサービス群と位置づけられています。

AnthropicやMetaなど複数の企業のAIモデルを選べる点や、安全性を高めるガードレール機能を使える点が特徴です。

少ないコードでエージェントを作れるオープンソースのSDK「Strands Agents」も用意されています。

AWS上で自社システムを運用し、開発チームを持つ企業に向いています。

料金は利用量に応じて発生するため、公式サイトの料金ページとAWS無料利用枠の対象範囲を確認してください。

Dify

Difyは、画面上の操作でAIアプリやエージェントを作れるオープンソースの開発プラットフォームです。

プロンプトの組み立て、社内文書を参照するRAG、エージェントのワークフローなどをノーコードで設計できます。

オープンソース版は、Dockerを使って自社のサーバーに構築すれば無料で利用できます。

複数のAIモデルを切り替えて使えるため、特定のベンダーに縛られない点も魅力です。

国内でもノーコードでのエージェント作成手順が多く紹介されており、「まず無料でAgentic AIを作ってみたい」という人に最適です。

ただしAIモデルのAPI利用料は別途かかります。

クラウド版の無料プランの範囲は公式サイトで確認してください。

LangGraph

LangGraphは、LangChainが開発するオープンソースのエージェント開発フレームワークです。

エージェントの各ステップを「ノード」としてつなぎ、処理の流れをコードで細かく制御できます。

記憶を保持する仕組みや、途中で人の承認を挟む仕組みが標準で組み込まれているため、長時間動く自律型エージェントの開発に向いています。

マルチエージェント構成も組めます。

MITライセンスで公開されており、フレームワーク自体は無料で使えます。

ただしPythonなどのプログラミングが必要で、AIモデルのAPI利用料は別途発生します。

エンジニアが自社用に作り込みたい場合の選択肢です。

Watomo（富士通）

Watomo（ワトモ）は、富士通が提供するAIエージェントです。

富士通はこれを、Agentic AIの考え方を実際の業務や意思決定の中で体現する存在と位置づけています。

最大の特徴は、日本語強化型LLM「Takane」などの自社技術を活かしている点です。

日本企業の業務用語や判断基準といった文脈を理解し、他社のAIや外部システムとも連携します。

AI倫理やセキュリティの知見をもとに、誤回答や情報漏えいのリスクを抑える取り組みも進められています。

日本語での精度や国内ベンダーのサポートを重視する企業に向いています。

Agentic AI導入時に注意すべきリスク

Agentic AIは自ら判断して行動する分、判断を誤ったときの影響も大きくなります。

特に注意すべきリスクは次の3つです。

• 誤った判断の連鎖：ハルシネーション（事実と異なる出力）を前提に次の処理が進むと、誤りが広がります。重要な判断の前には人の確認を挟む仕組み（Human-in-the-Loop）が必要です。
• 意図しないデータ操作：権限を与えすぎると、誤送信やデータの書き換えが起こり得ます。権限は業務に必要な範囲だけに絞り、操作ログを残しましょう。
• 暴走によるコスト増：目標が達成されないまま処理を繰り返すと、利用料が膨らみます。実行回数や予算に上限を設け、緊急停止できる状態にしておきます。

Gartnerは、2027年末までにエージェント型AIプロジェクトの40%超が中止されると予測しています。

主な原因は、ビジネス価値の不明確さと不十分なリスク管理です。

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エージェンティックAIの作り方【5ステップ】

エージェンティックAIは、無料のノーコードツールを使えばプログラミングなしでも小さく作り始められます。

大切なのは、いきなり大きな業務を任せず、影響の小さい業務から段階的に広げることです。

ここでは、目標設定から運用開始までの5ステップを解説します。

任せる業務と達成すべき目標を決める

最初に、どの業務をAIに任せるかを決めます。

最初の題材に向いているのは、次の3つの条件を満たす業務です。

• 複数の工程があり、人が手作業でつないでいる
• 判断のルールをある程度言葉にできる
• 失敗しても影響が小さい

業務が決まったら、「何がどうなれば完了か」まで目標を具体的にします。

たとえば「問い合わせに回答する」ではなく、「FAQで解決できる問い合わせに回答し、対応履歴を記録する」と定めます。

目標が曖昧なままだと、AIの動きも安定しません。

ノーコードかコードかの開発方法を選ぶ

次に、どの方法で作るかを決めます。

判断軸は、作る人のスキルと、どこまで細かく制御したいかの2つです。

プログラミングをしない担当者が作るなら、ノーコードのツールが向いています。

画面上で部品をつなぐだけでエージェントを組めるため、試作と修正を素早く繰り返せます。

複雑な分岐や複数エージェントの連携を細かく設計したいなら、エンジニアがコードで開発する方法が向いています。

具体的なツールは、前述の「主要ツール・製品」を参考にしてください。

迷ったら、まずノーコードで効果を確かめ、必要に応じてコード開発に移るのが安全です。

エージェントの役割・指示とナレッジを設定する

ツールを決めたら、エージェントに役割と行動ルールを与えます。

「あなたは問い合わせ対応の担当者として、顧客の疑問を解決する」のように役割と目的を書き、やってはいけないことも明記します。

あわせて、社内マニュアルやFAQ、過去の対応履歴などをナレッジとして登録します。

AIはこのナレッジを根拠に判断するため、回答の精度は社内データの整理度合いで大きく変わります。

情報が古いままだったり、部署ごとに散らばっていたりすると、AIは正しく動けません。

登録前に最新の状態へ整理しておきましょう。

外部ツールと連携し実行権限と承認ポイントを設定する

エージェントが実際に作業できるよう、Web検索やメール、社内システムなどと連携させます。

ここで大切なのは、渡す権限の範囲を決めることです。

最初は「読み取りのみ」から始め、データの書き込みや外部への送信は必要になってから許可するのが安全です。

あわせて、実行回数や予算の上限も設定します。

顧客へのメール送信や支払い処理のような重要な操作の前には、人が内容を確認して承認するポイントを置きます。

前述のリスク対策を、この段階で具体的な設定に落とし込むわけです。

テストで動作を検証し小さく運用を始める

完成したら、想定されるパターンでテストします。

正しく動くかだけでなく、例外的な入力や情報が足りない場合の動きも確かめましょう。

運用は一部の業務やチームから始め、処理時間、人が介入した回数、エラー率、コストを測ります。

数字で効果を確かめてから対象を広げれば、導入の失敗を防げます。

運用中に見つかった誤りは、指示やナレッジを修正して改善していきます。

小さな成功を積み重ねながら、社内に使い方のノウハウを広げていくことが大切です。

まとめ：Agentic AIは生成AI（Gen AI）と違い自動で動く自律型AI

Agentic AI（エージェンティックAI）は、目標から逆算して自ら計画を立て、外部ツールを使って実行し、結果を評価して改善する自律型のAIです。

指示に応じてコンテンツを作る生成AI（Gen AI）とは異なり、複数の工程をまたぐ業務を最後まで進められる点が最大の違いです。

ソフトバンクやKDDI、Klarnaのように、すでに営業、会議業務、顧客サポートなどで成果を出している企業もあります。

一方で、自律的に動くける分、誤った判断の連鎖や権限の与えすぎ、コストの膨張といったリスクにも注意が必要です。

効果を出すためのポイントは、AIに任せる範囲と人が承認するポイントを先に決めておくことです。

DifyやLangGraphのように無料で試せるツールもあるため、まずは影響の小さい業務で小さく作ってみて、効果を確かめながら活用の範囲を広げていきましょう。

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