AIエージェントと生成AIの違いとは？AIワーカーを作ってChatGPTと比べた結果

 「AIエージェント」と「生成AI」、どちらもよく聞くようになったものの、違いを聞かれるとうまく説明できない方も多いのではないでしょうか。
どちらもAIには変わりないのに、なぜわざわざ区別されているのでしょうか。
本記事では、両者の仕組みや役割の違いを整理した上で、具体的な活用事例までをまとめました。
さらに、実際にYoomでAIエージェントを作成し、同じ業務をChatGPTでもやってみて、どれくらい差が出るのかを比較検証しています。
AIエージェントの導入を検討している方は、ぜひ参考にしてみてくださいね。

🚩早くAIエージェントを試したい方へ

ノーコードで業務を自動化できるYoomのAIワーカーなら、すぐに試せます！

[Yoomとは]

これからAIエージェントを業務に取り入れてみたい企業の担当者や、日々の作業を効率化したい方にとって、まずは身近な業務から試してみるのが一番の近道です。
テンプレートも用意されているので、ゼロから設定を考える必要もありません。

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Yoomには、情報収集やリサーチ業務に特化したAIワーカーのテンプレートが用意されています。
テンプレートをコピーして自分の環境に合わせて設定するだけなので、ゼロから作る手間がかかりません。
以下のテンプレートは、日々のリサーチや調査業務を自動化したい方にぴったりです。

Web記事構成アシスタント

Webリサーチや競合分析を行い、記事構成案の作成からGoogleドキュメントへの保存までを自動化するAIワーカーです。構成作成の工数削減や網羅性の向上により、執筆をスムーズに進められるので、効率的に質の高い記事を制作したい方におすすめです。

試してみる

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■概要
Web記事の制作において、検索上位を狙うためのリサーチや競合分析、読者の検索意図の深掘りといった「構成案」の作成に、多くの時間を費やしていませんか？
このAIワーカーは、指定されたテーマやキーワードに基づき、Google 検索を用いた最新情報のリサーチから競合記事の傾向分析、読者ニーズの特定までを自律的に遂行します。分析結果を反映した論理的で網羅性の高い構成案をGoogle ドキュメントにまとめることで、執筆の方向性を明確にし、ライターが価値を発揮すべき「執筆」に専念できる環境を整えます。

■このAIワーカーをおすすめする方

• 記事構成案の作成に必要なリサーチや競合分析の工数を削減したいWebライターの方
• Google 検索の結果に基づいた論理的で質の高い構成案を、効率的に量産したいメディア編集者の方
• 読者の検索意図を正確に捉え、SEO効果の高い記事を安定して公開したいブログ運営者の方

■AIワーカー設定の流れ

1. まず最初に、AIワーカーの「名前」や「役割」などの基本設定をします。
2. 次に、AIワーカー内で使用するGoogle 検索、Google ドキュメント、Google ドライブをYoomと連携し、アクションを設定します。普段お使いの他のアプリを設定することも可能です。
3. 最後に、AIワーカーへの指示書である「マニュアル」を、運用ルールに合わせて作成・編集します。マニュアルの内容は、扱う記事のジャンルやメディアのレギュレーションに合わせて自由に調整してください。

■このAIワーカーのカスタムポイント

• マニュアルの内容は、リサーチ対象を特定の専門サイトに限定するよう指定したり、出力先をGoogle ドキュメントではなく他の文書管理アプリに入れ替えたりと、実際の業務環境に合わせて自由にカスタマイズが可能です。
• ターゲットとなる読者のペルソナや、記事に盛り込みたい独自の切り口をマニュアルに追記することで、より自社の戦略に沿った構成案を生成できるようになります。
• 業務実態に合わせてマニュアルを柔軟に編集し、連携するアプリを自社の環境に合わせて自由に入れ替えて活用してください。

■注意事項

• Googleドキュメント、Google Drive、Google検索、PerplexityとYoomを連携してください。
• AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。 
• AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。 
• AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
• AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」をご参照ください。
• AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。

詳細を見る このAIワーカーと働く

書類選考アシスタント

履歴書や職務経歴書をOCRで解析して求人要件との合致度をスコアリングし、要約レポートを作成するAIワーカーです。選考基準の統一や書類選考の効率化により、人事担当者が最終判断に集中できるので、採用業務の精度向上や工数削減をしたい方におすすめです。

試してみる

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■概要
採用活動において、日々送られてくる膨大な履歴書や職務経歴書の確認に追われ、本来注力すべき面接準備や採用戦略の立案に時間が割けないといった課題はありませんか？
このAIワーカーは、提出された応募書類からスキルや経験を読み取り、あらかじめ設定した求人要件との適合性を客観的にスコアリングします。経歴を構造化して解析し、要約レポートをまとめることで、採用担当者の判断をサポートし、選考基準の統一と効率化を後押しします。

■このAIワーカーをおすすめする方

• 大量の応募書類のスクリーニング業務を効率化し、候補者とのコミュニケーションに時間を割きたい採用担当者の方
• 複数のメンバーで選考を行う際、評価基準を一定に保ち、客観的なデータに基づいた判断を行いたい採用チームの方
• 採用業務の標準化を進めることで、選考スピードを向上させ、優秀な人材の確保を急ぎたい人事責任者の方

■AIワーカー設定の流れ

1. まず最初に、AIワーカーの「名前」や「役割」などの基本設定をします。
2. 次に、AIワーカーに特定のアプリを操作させたい場合は、普段お使いのツール（アプリ）をYoomと連携し、アクションを設定します。
3. 最後に、AIワーカーへの指示書である「マニュアル」を、運用ルールに合わせて作成・編集します。 マニュアルの内容は、職種や自社の選考基準に合わせて自由に調整が必要です。

■このAIワーカーのカスタムポイント

• マニュアル内の「#必須スキル」という項目に、「特定のプログラミング言語での実務経験が3年以上」や「必須資格の保有」といった具体的な条件を設定してください。
• マニュアル内の「#求人要件」という項目に、募集職種ごとの求人要件を設定してください。AIが自社の求める基準を理解し、精度の高いスコアリング結果が得られるようになります。
• 要約レポートの出力先として、チャットツールやデータベースアプリを自由に組み合わせて設定することも有効です。自社の運用ルールに合わせてマニュアルを柔軟に調整し、活用してください。

■注意事項
・AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
・AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
・AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
・AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」をご参照ください。
・AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。

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✅AIエージェントと生成AIの3つの決定的な違い

AIエージェントという言葉を聞いて、「ChatGPTのような生成AIと何が違うの？」と思った方もいるかもしれません。
実際、どちらもAI技術をベースにしていますが、役割や動き方には明確な違いがあります。

1. 自律性の違い（指示を待つか、自ら考えるか）

一般的な生成AIは、人間からのプロンプト（指示）に応じて動作する「受動的」な仕組みです。
「この文章を要約して」「見出しを考えて」といった具体的な命令に対して応答を返す役割が中心となります。

一方でAIエージェントは、最終的な「目標（ゴール）」を与えられるだけで、その達成に必要なステップを自ら計画し、実行に移す「能動的」な設計がなされています。
例えば「顧客からの問い合わせに対応して」と設定すれば、内容の分析から情報検索、回答作成までを自動的に進めていきます。
ただし、重要な判断には人間の承認が必要なケースも多く、複雑なワークフローでは失敗率が高いという報告もあり、完全な自律運用は発展途上の段階です。

 2. 処理プロセスの違い（単発の生成か、連続したタスク実行か）

生成AIの基本的な動作は、「プロンプトに対して最適なテキストや画像を出力する」という1回のやり取りが中心です。会話の文脈を保持した対話は可能ですが、複数の異なるタスクを自動的に連鎖させる設計にはなっていません。
これに対してAIエージェントは、複数ステップにまたがるプロセスの連続実行を目的としています。「情報収集（認識）」→「分析と判断（推論）」→「外部ツールを使った実行」→「結果のフィードバック（学習）」というサイクルを自動的に回し続けます。
途中でエラーや想定外の事態が発生した場合にも、自ら計画を修正して作業を継続できる点が大きな特徴です。
ただし、ステップ数が増えるほど精度は低下する傾向があり、現時点ではシンプルなワークフローでの運用が現実的です。

3. ツール連携能力の違い（単独システムか、複数ツールの横断か）

ビジネスの現場では、チャットツール、メール、CRMなど多様なツールを使い分けています。
実は現在の生成AIも外部ツールとの連携機能を備えつつあります。ChatGPTのカスタムGPTsでは外部APIを呼び出す「Actions」機能が使え、ClaudeにもTool Use機能が実装されています。ただし、これらはユーザーの指示に応じて個別の機能を呼び出す仕組みであり、複数ツールを組み合わせた業務フローを自動構築するものではありません。
AIエージェントの強みは、この「ツールの横断的な自動連携」にあります。
例えば、メールで届いた問い合わせを読み取り、データベースから過去の対応履歴を検索し、返信を作成した上で、結果を社内チャットで報告する……こうした複数ツールにまたがる業務フローを、人間が途中で操作することなく一気通貫で実行できるのです。
生成AIが「個々のツールを呼び出す力」を持ちつつあるのに対し、AIエージェントは「複数ツールを目的に応じて自律的に組み合わせ、業務全体を自動化する」点で一歩先を行っています。

📊AIエージェントと生成AIのそれぞれの得意領域と活用例

ここからは、AIエージェントと生成AIが実際のビジネス現場でどのように使い分けられているか、業務別の具体的な事例を紹介します。
両者はどちらが優れているというものではなく、それぞれ得意な領域が異なります。
自社の課題に合わせて使い分ける、あるいは組み合わせることが導入成功のポイントです。

 生成AIが得意な業務と活用例

生成AIが力を発揮するのは、「コンテンツの作成」や「情報の整理・要約」といった領域です。アイデア出しの壁打ち相手や、大量の文章を素早く読み解くアシスタントとして活用できます。
具体例は以下の通りです。

• ブログ記事やSNS投稿の草案作成
• 海外レポートの翻訳・要約、会議録音からの議事録作成
• コード生成やバグ修正の提案

人間のアウトプットの質とスピードを底上げする「高性能な補助ツール」として捉えるとわかりやすいでしょう。なお、生成AIはユーザーの指示（プロンプト）を起点に動くため、自ら能動的にタスクをこなすことはありません。

AIエージェントが得意な業務と活用例

一方、AIエージェントの強みは「業務プロセスの自律実行」にあります。目的を与えると、自ら状況を判断し、計画を立て、複数の手順を実行してくれます。
あらかじめ決められたルール通りに定型作業を繰り返すRPAとは異なり、状況の変化に応じて柔軟に対応できる点が特徴です。

• カスタマーサポートの一次対応
• リード獲得に関する自動化

このような複雑な対応をすることができます。

問い合わせ内容の意図や緊急度をAIが判断し、社内FAQや過去の対応履歴をもとに回答を生成、自動返信を行ったり、資料請求をした見込み客の情報を登録し、担当者に通知するという人の手を煩わせていた仕事の一部を任せることができます。

🚩リード対応のAIエージェントを作ってみた！

ここまでの解説で、AIエージェントと生成AIの違いについてイメージがつかめてきたかと思います。ただ、「違いはわかったけど、実際に作るとなるとハードルが高そう」と感じる方もいるのではないでしょうか。
そこで今回は、Yoomを活用して、「リード情報をもとに企業リサーチからレポート作成、営業への通知までを自動で行うAIエージェント」を実際に作ってみました！
設定の手順やマニュアル作成のコツまで、順を追ってご紹介します。

[Yoomとは]

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今回は、Googleフォームに送られた情報をもとに企業リサーチからレポート作成・Slack通知まで自動で行うAIワーカーを作ってみました！

気になる方は、ぜひ以下のリンク先から使ってみてくださいね✨
▶リード対応アシスタント

AIワーカーとは？

AIワーカーは、Yoomが提供するAIエージェント機能です。
役割とマニュアル、使うツールを設定するだけで、連携したアプリを自分で使い分けながら業務を進めてくれます。
営業アシスタントやリサーチ担当など、目的に合わせた役割を自由に設定できるので、自分のチーム専用の「AI社員」として活用できます。

AIワーカーを新規作成

▶AIワーカーの基本情報
まずは左側のメニューから「AIワーカー」を選択し、「作成」をクリックします。

今回は「手動作成」から作成します。

今回はワーカーの名前を「リード対応アシスタント」にしました。
実際に業務で使う場合は、後から見返したときに「このAIワーカーは何をしてくれるんだっけ？」とならないよう、担当業務が一目でわかる名前にしておくのがおすすめです。
たとえば、もし製品ラインや地域ごとにAIワーカーを分けるなら「リード対応_エンタープライズ担当」「リード対応_関西エリア」のように書き分けると、増えてきたときに混乱しません。

アイコンは左側のキャラクターが表示されている箇所をクリックすることで変えられます。好きなものを選びましょう。
アイコンについても、営業系は青、サポート系は緑といったルールを自社内で決めておくと、ダッシュボード上でどのAIワーカーがどの業務を担っているのかが一目で判別でき、管理がスムーズになります。

AIワーカーの基本設定

続いて「役割」の設定です。ここはAIワーカーに「あなたは誰で、何を担当するのか」を伝える欄です。
今回は以下のように設定しました。

あなたは優秀なインサイドセールスアシスタントです。
新規のリード情報を正確に分析し、営業担当者が迅速にアプローチできるよう、企業リサーチと情報の整理、そして各ツールへのデータ連携を正確に完遂してください。

役割を書くときのコツは、「職種」と「目的」をセットで伝えることです。
たとえば「アシスタント」とだけ書くのと「インサイドセールスのアシスタント」と書くのでは、AIが企業リサーチで拾ってくる情報の優先度が変わります。
前者は汎用的な会社概要を返しがちですが、後者なら商談に使える売上規模や導入ツールといった情報を重視してくれるようになります。
「どの部署の人間として動くか」を明確にするだけで、出力の実務精度がぐっと上がります。

「次へ」をクリックすると、詳細設定の画面に進みます。
説明には、このAIワーカーがどんな業務を担当するのか入力しておきましょう。この説明はAIワーカーの動きに直接影響しません。社内でAIワーカーを共有する際などにわかりやすいようにしておいてください。

AIワーカーの使用ツール設定

つぎに、AIワーカーが実際に操作するツール（アプリ）を連携させます。
今回のリード対応アシスタントでは、「Googleフォーム」で営業が登録したリード情報を取得し、「Google検索」で企業情報をリサーチし、「Googleドキュメント」にレポートとしてまとめ、「Slack」で営業担当に通知を送る、という4つのツールを設定していきます。

Googleフォーム

まずはGoogleフォームから設定していきましょう。
ツールを追加をクリックします。

Googleフォームを検索し、選択します。

次に、使用するアカウントとアクションを設定します。
以下の画像にはすでに連携済みのアカウントが表示されていますが、必要に応じて「連携アカウントを追加」から別のアカウントを追加することもできます。
アクションは「回答の一覧を取得」＋「フォームの質問を取得」にチェックを入れて進めます。

アクションの右側の「＞」をクリックすると、各項目をAIワーカーに任せるか、手動で入力するかを設定できます。
今回は営業にこのフォームのリンクを共有して使ってもらう想定で、参照先が変わることはないため、すべて手動で入力しました。

なお、今回はテスト用に「リード情報登録フォーム」を作成し、以下のような回答をあらかじめ1件入れておきました。
AIワーカーがフォームの回答を正しく取得できるか確認するためです。

Google検索

先ほどと同じようにGoogle検索の設定を行います。
連携するアカウント情報を設定したら、「検索結果を取得」にチェックを入れます。

今回は、すべてAIワーカーに任せる設定のまま保存しました。

Googleドキュメント

次に、リサーチ結果をまとめるためのGoogleドキュメントの設定を行います。アクションは「新しいドキュメントを作成する」にチェックを入れます。リサーチのたびに新しいドキュメントが作られるので、リード企業ごとにレポートが分かれて後から探しやすくなります。

このアクションの詳細設定で指定できるのはドキュメントのタイトルのみです。

タイトルはAIワーカーが企業名などから自動でつけてくれる方が便利なので、「AIが設定」をONにしたまま保存しました。

Slack

最後に、Slackの設定を行います。
今回は「チャンネルにメッセージを送る」にチェックを入れます。

アクションの詳細設定は、投稿先のチャンネルIDだけ手動で指定して、メッセージの内容はAIに任せることにしました。
通知先は営業チームのチャンネルに固定しておき、リサーチ結果の要約はAIワーカーに自由にまとめてもらうという想定です。

これで、AIワーカーで使うアプリの設定は完了です！

AIワーカーのマニュアル設定

ここがAIエージェントの出力精度を左右する一番大事な部分です。マニュアルの書き方ひとつでAIワーカーの動きが大きく変わるので、丁寧に設定していきましょう。
たとえば、ただ「企業について調べて」と書くだけでは、AIワーカーは何をどこまで調べればいいのか判断できません。

• 会社名をもとにGoogle検索で公式サイトを探す
• 事業内容・従業員規模・主要サービスを調べる
• 調べた結果を見出しと箇条書きで整理してGoogleドキュメントにまとめる

このように、人に仕事を頼むときと同じ感覚で具体的に手順を書いておくことで、的外れな情報を拾ってきたり、中途半端なレポートで終わってしまうリスクを減らせます。

今回は以下のポイントを意識してマニュアルを作成しました。

• 全体方針を最初に示す：「何のために、何をするマニュアルか」を冒頭で定義し、AIワーカーが作業の目的を理解した上で動けるようにする
• 処理手順をステップごとに分ける：「リード情報の確認 → 企業リサーチ → レポート作成 → Slack通知」の順番を明確にし、作業の抜け漏れを防ぐ
• 情報源の優先順位を決めておく：公式サイトやプレスリリースなどの一次情報を優先するよう指定し、信頼性の低い情報を拾ってくるのを防ぐ
• わからない情報は「公開情報なし」と書かせる：推測で埋めさせず、不明な項目は正直にそう書くよう指示しておくことで、ハルシネーション対策になる
• レポートの出力フォーマットを統一する：ドキュメントのタイトルルールや見出し構成を決めておくことで、毎回同じフォーマットで出力され、営業が読みやすくなる
• 通知方法まで定義する：レポート作成で終わりではなく、Slackでの完了通知と要約の送信まで手順に含め、営業がすぐに確認できる状態にする

このように「手順・情報源・出力形式・通知方法」を一貫して定義しておくことで、AIワーカーが毎回安定した品質で業務を実行してくれます。
マニュアルの作成については、以下のヘルプも参考にしながら作成してみてくださいね！

▶AIワーカーマニュアルの作成方法

チャットに指示を送信

設定が完了したら、実際にAIワーカーへチャットで指示を出してみましょう。
画面右側のテストチャット欄に、やってほしいことを入力して送信します。マニュアルで手順は定義済みなので、チャットでは「どの企業を調べてほしいか」を伝えるだけでOKです。
今回は以下のように送信しました。

Googleフォームのリード情報をもとに企業リサーチを行い、レポートを作成してSlackに通知してください。

企業名をあえて指定せず、「フォームのリード情報をもとに」とだけ伝えています。
AIワーカーが自分でフォームの回答を確認し、会社名を取得するところから動いてくれるかどうかが、確かめてみます！
※AIワーカーはテスト実行でもタスクを消費します。処理がうまくいかなかった場合でもタスクは消費されるので、気をつけてくださいね。
【AIワーカー】タスク実行数の計算方法

なお、モデルの変更については右上のプルダウンから変更可能です。
今回はおすすめのGemini 3-Flashを選択しています。

すると、以下のように回答されました。
Googleドキュメントのアクション設定が不足しているというエラーが返ってきました。AIワーカーは、設定されているツールのアクションとマニュアルの内容にズレがあると、このようにエラーとして教えてくれます。
今回はGoogleドキュメントに「文末にテキストを追加」アクションを追加し、再度同じ質問をしてみました。

今度はきちんとGoogleドキュメントにも反映されていそうです！
先ほどのエラーメッセージ上ではGoogleフォームやSlackについても情報不足と表示されていましたが、実際にはGoogleドキュメントのアクション設定だけを見直したところ、問題なく動きました。
表示内容がそのまま原因とは限らないので、まずは心当たりのある箇所から一つずつ確認してみるのがおすすめです。

Googleドキュメントには以下のようなレポートが作成されていました。
Googleフォームのメモ欄に書いた「競合サービスとの違いも調べてほしい」という依頼もちゃんと拾って、ZapierやMakeとの比較セクションまで作ってくれています。
ただ、従業員数が「74名（2025年8月時点）」となっており、チャットした2026年3月時点の実態とはズレがあります。
とはいえ、フォームに登録してからチャットで一言指示を出すだけで、ここまでのレポートが自動で出てくるのは十分実用的だと感じました。

Slackも確認すると、GoogleドキュメントのURLもちゃんと送ってくれていました。
テスト完了です！

🤖AIエージェントVS通常のAIでどちらが効率化できるか試してみた

ここでは、先ほど作成したAIエージェント（YoomのAIワーカー）と、通常の生成AI（ChatGPT）を使って、同じ業務にどれくらい差が出るかを比較してみます。
Googleドキュメントへのレポート作成やSlackへの通知を除いた、純粋なリサーチ部分で比べてみましょう。

通常のAI（ChatGPT）で手順書作成を行う場合

AIワーカーに設定したマニュアルからリサーチ部分だけを抜き出して、ChatGPTに以下のプロンプトを送ってみました。

株式会社Yoomについて、以下の項目をWeb検索で調査し、営業担当者が一目で把握できる形式にまとめてください。
事業内容
業種
企業規模（従業員数・売上）
主要サービス・プロダクト
本社所在地
公式サイトURL
最新のニュースやプレスリリース
競合サービスとの違い

数十秒で結果が回答されました！

回答スピードはChatGPTの方がやや早く、出典リンク付きで情報量も豊富でした。
絵文字で見出しが装飾されていて見た目もきれいです。

ただ、ChatGPTだとリサーチして終わりです。そこからGoogleドキュメントにコピペして整形して、Slackに「調べ終わりました」と投稿して…という作業は全部自分でやることになります。

✅AIエージェント（YoomのAIワーカー）でリード企業リサーチを行った場合

AIワーカーにはチャットで一言指示を出しただけです。
そこからフォームのリード情報取得、Google検索でのリサーチ、ドキュメント作成、Slack通知まで勝手に終わっていました。
ドキュメントのタイトルもマニュアル通り「【企業リサーチ】Yoom株式会社_山田太郎様」で作成され、フォームの回答内容やメモ欄の「競合サービスとの違いも調べてほしい」という依頼もちゃんとレポートに反映されていました。
自分が手を動かしたのはチャットに指示を打っただけで、他のツールの行き来はありませんでした。

✅【検証結果】単発のリサーチならChatGPT、業務フローに組み込むならAIエージェント

リサーチ単体の情報量や回答速度ではChatGPTが優れていました。1社だけ調べたいときや、深掘りした調査が必要な場面ではChatGPTの方が向いています。
一方で、リサーチ後のドキュメント作成やSlack通知まで含めた一連の業務として考えると、AIワーカーの方が工数を削減できます。
リードが入るたびに同じ作業を繰り返す運用であれば、最初にAIワーカーを設定しておく方が、チーム全体の業務効率は上がりそうです。

✍️まとめ：AIエージェントと生成AIの違いは「調べたあと」に現れる

この記事ではAIエージェントと生成AIの違いを解説し、実際にYoomのAIワーカーで「リード対応アシスタント」を作ってChatGPTと比較しました。
検証してわかったのは、両者の違いは「リサーチの質」ではなく「リサーチのあとに何が起きるか」に出るということです。
ChatGPTはリサーチ単体なら優秀ですが、結果はチャット画面に表示されて終わりです。AIエージェントはそこからドキュメント作成やSlack通知まで、複数のツールをまたいで業務を進めてくれます。
つまり、生成AIは「答えを出す」ツール、AIエージェントは「業務を回す」ツール。この違いが、今回の検証で一番はっきり見えた部分でした。
もちろん、出力内容の正確性は人の目での確認が必要ですし、マニュアルの書き方次第で精度も変わります。
ただ、Yoomだとノーコードで構築できるので、エンジニアでなくても始められます。
まずは自分のチームで繰り返し発生している業務から試してみてくださいね。

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