AIエージェントの種類とは？生成AIとの違いや比較検証を徹底解説

ビジネスにおける業務効率化の切り札として、「AIエージェント」という言葉を耳にする機会が増えてきました。従来のAIが「質問に対して回答を生成する」役割に留まっていたのに対し、AIエージェントは自律的に考え、必要なツールを駆使して業務を完結させる能力を持っています。
しかし、一口にAIエージェントと言っても、その機能や仕組みによってさまざまな種類が存在します。自社の課題を解決するためには、どのタイプのAIエージェントを導入すべきか迷う方も多いのではないでしょうか。
本記事では、AIエージェントの基本的な仕組みや生成AIとの違いから始まり、理論的な分類、実務で役立つ機能別の種類までを詳しく解説します。さらに、代表的なサービスの比較や、実際にAIエージェントを使って業務を自動化した検証結果もご紹介します。この記事を読めば、あなたの業務に最適なAIエージェントの種類が明確になるはずです。

👍早くAIエージェントを試したい方へ

AIエージェントの仕組みや機能別の種類を深く学ぶ前に、まずは実際にどのようなことができるのか、手っ取り早く体験してみたいと考える方も多いのではないでしょうか。そんな時は、業務自動化ツールYoomのAIエージェント機能をご活用いただくのがおすすめです。

[Yoomとは]

独自の役割を持った「AI社員」として、人間のように自律的に働き、さまざまなツールと連携しながら業務を代行してくれます。プログラミングの知識がなくても設定可能であり、日々の定型業務から解放される大きな手助けとなります。いち早くAIエージェントの力を実感したい方は、ぜひYoomのAIワーカーを活用してみてください。

おすすめのコンテンツ作成・事務業務を自動化するAIエージェントはこちら

Yoomには、記事の構成やコンテンツ作成、さらには日常的な事務作業に特化したAIワーカーのテンプレートが豊富に用意されています。テンプレートをコピーして、自社の環境に合わせて設定するだけなので、ゼロからシステムを作る手間がかかりません。以下のテンプレートは、手間のかかる執筆や事務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

---

■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

商品説明文作成アシスタント

商品情報からECサイト、X（Twitter）、LINE公式アカウントに最適な商品説明文を生成するAIワーカーです。各媒体の特性に合わせた商品説明文を作成し、登録や投稿準備の工数を削減します。企画や戦略立案に注力したい方に最適です。

試してみる

---

 ■概要
ECサイトの運営において、商品の魅力を引き出す説明文の作成や、それぞれのSNSに合わせた告知文の書き分けは、多くの時間と労力を要する課題です。社内の対応ガイドラインに基づきながら、一貫したトーンでメッセージを届けることは容易ではありません。
このAIワーカーは、商品名やスペックを基にECサイト用の説明文を自律的に作成し、その内容を軸としてX（Twitter）やLINE公式アカウント向けのメッセージを各媒体の特性に合わせて一括生成します。生成した内容はGoogle スプレッドシートへ自動的に記録し、Slackへ完了通知を送るため、手動作業の効率化を支援します。 

■このAIワーカーをおすすめする方

• ECサイトの商品登録と並行して、複数のSNS運用を効率化したいと考えているECサイト運営担当者の方
• 社内の対応ガイドラインを遵守した適切な表現でコンテンツを作成したいマーケティング担当者の方
• 商品情報を一度入力するだけで、媒体ごとに最適なトーンの告知文をまとめて用意したいクリエイティブチームの方

■AIワーカー設定の流れ

1. AIワーカーの「名前」や「役割」などの基本設定を行います。
2. 次に、AIワーカー内で使用するGoogle スプレッドシートやSlackなどのアプリを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に変更することも可能です。
3. AIワーカーへの指示書となる「マニュアル」を、社内で定めた対応ガイドラインに合わせて作成・編集します。マニュアルの内容は、取り扱う商品カテゴリーやブランドのトーン＆マナーに合わせて自由に調整が可能です。

■このAIワーカーのカスタムポイント

•  マニュアル内の「#表現チェック基準」という項目に、社内で定めている「禁止表現」などの各項目を具体的に設定してください。これにより、AIが社内の基準を理解し、不適切な表現を避けつつ精度の高いアウトプットを作成できるようになります。 
•  マニュアル内の「#対応ガイドライン」を、社内の運用方針に合わせて調整してください。例えば、LINE公式アカウントでの「親しみやすさの度合い」を具体的に指定することで、よりファンに響くメッセージ作成が可能になります。
• 出力先となるGoogle スプレッドシートの構成に合わせてマニュアルをカスタマイズすることで、生成したテキストをそのまま商品登録作業に活用できる形式で保存できます。 

■注意事項

• Google スプレッドシート、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
• 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」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

✍️AIエージェントと生成AIの違いとは？

AIエージェントとは、人間が細かく指示を出さなくても、設定された目標に向かって自律的に行動するシステムのことです。周囲の環境や状況を認識し、適切なツールを選択してタスクを実行する能力を持っています。
従来のソフトウェアが決められた手順通りにしか動けないのに対し、AIエージェントは状況の変化に柔軟に対応できる点が大きな特徴です。これにより、単なる作業の効率化を超え、人間のアシスタントのように業務を任せることが可能になります。

AIエージェントの仕組みと生成AI（ChatGPTなど）との違い

AIエージェントと一般的な生成AI（ChatGPTなど）の最も大きな違いは、「自律性」と「行動力」にあります。

• 一般的な生成AI（受動的ツール）
  ユーザーが入力したプロンプト（指示）に対して、テキストや画像を返す役割に留まります。たとえば「明日の会議の準備をして」と指示した場合、「準備すべき事項のリスト」を作成することは得意ですが、実際の作業までは行いません。
• AIエージェント（自律型システム） 目標を与えられると、自ら計画を立て、外部ツール（メール、カレンダー、データベースなど）を操作してタスクを完結させます。同じ指示でも、参加者のスケジュール確認、カレンダー登録、関連資料のメール共有といった一連の行動を自律的に実行します。

このように、単なる「回答」ではなく「代行」まで踏み込める点が、AIエージェントの大きな特徴です。

AIエージェントがビジネスで注目される理由と背景

AIエージェントがビジネスシーンで急速に注目を集めている背景には、主に以下の要因があります。

• 人手不足と生産性向上の急務
  慢性的なリソース不足の中、少ない人数で多くの業務をこなす必要性に迫られています。
• 従来のRPAの限界
  あらかじめ決められた手順を繰り返すRPAでは対応しきれない、複雑で柔軟な判断が必要な業務の自動化が求められていました。
• LLM（大規模言語モデル）の進化
  高度な推論能力により、人間の文脈を理解し、例外的なパターンにも柔軟に対応できるようになりました。

これにより、これまで人間の判断が不可欠だった「カスタマーサポート」「営業事務」「データ分析」などの領域までが自動化の対象となり、企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）を飛躍的に加速させる存在として期待されているのです。

📋理論的アーキテクチャから見るAIエージェントの5つの種類

AIエージェントをその内部の仕組みや判断基準（アーキテクチャ）で分類すると、大きく5つの種類に分けられます。これらはAIがどのように情報を処理し、行動を決定するかの基礎となる考え方です。それぞれの特徴を理解することで、AIエージェントがどのようなタスクを得意とするのかを把握しやすくなります。
以下に、表とともにまとめています。

1. 単純反射型エージェント

単純反射型エージェントは、最も基本的でシンプルな構造を持つAIエージェントです。その主な特徴は以下の通りです。

• 即時的な判断基準
  現在の状況（センサー入力など）だけを見て、事前に決められたルール（「もしAならばBをする」という条件分岐）に従ってすぐに行動を起こします。
• 限定的な処理範囲
  過去の記憶を保持せず、将来の予測も行わないため、常に「今」のデータのみに基づいて動作します。

そのため、以下のような明確で定型的なタスクに非常に適しています。

• 環境制御：温度が一定以上になったら自動でエアコンをつける。
• データ処理：特定のキーワードが含まれたメールを自動的にフォルダへ振り分ける。

このように、複雑な推論を必要としない単純な制御において、その確実性を発揮します。

 2. モデルベース反射型エージェント

モデルベース反射型エージェントは、単純反射型から一歩進んだ種類です。その大きな特徴は、単なる「今の反応」に留まらない判断能力にあります。

• 内部状態の保持
  現在の状況だけでなく、過去の経験や、世界がどう動いているかという「環境モデル」を内部に持っています。
• 情報の推測能力
  センサーなどで直接見ることができない部分の情報も、過去の経緯から推測しながら行動を決定できます。

具体的には、以下のような複雑な環境下での判断に活躍します。

• 自動運転システム：前方を走る車のこれまでの速度や挙動の変化から、「次にブレーキを踏むべきか」を予測して判断する。
• 高度な制御：一時的にデータが途切れても、それまでの流れから状況を補完して動作を継続する。

これにより、単純な条件分岐だけでは対応できない、より現実的で変化の激しいタスクへの対応が可能になります。

3. 目標ベース型（目標志向型）エージェント

目標ベース型エージェントは、単に状況に反応するだけでなく、「達成すべき目標」を持って行動する種類です。その主な特徴は以下の通りです。

• 目的意識と計画性
  与えられた最終的な目標に到達するために、複数の選択肢の中からどのような行動をとるべきかを予測し、具体的な計画を立てて実行します。
• 柔軟なルート選択
  状況に応じて、目標達成に最適なプロセスを自ら導き出します。

身近な例やビジネスでの活用シーンには、以下のようなものがあります。

• ナビゲーションアプリ：「目的地に到着する」という目標に対し、渋滞や通行止めを考慮して複数のルートから最適な道順を選択する。
• プロジェクト管理：期限までにタスクを完了させるため、スケジュール調整やリソースの効率的な配分を行う。

このように、単なる反応を超えて「未来の状況」を考慮した計画性が求められる業務において、その真価を発揮します。

4.効用ベース型エージェント

効用ベース型エージェントは、単に目標を達成するだけでなく、「どれだけ上手く（効率よく、安く、早く）達成できたか」というプロセスの質を重視する種類です。

• 効用関数による意思決定
  「効用関数」と呼ばれる独自の評価基準を用いて、複数の選択肢が持つメリットやデメリットを数値化・比較します。
• 価値の最大化
  単にゴールに到達するルートを探すのではなく、その中で最も価値が高い（報酬が最大化される）行動を自律的に選択します。

具体的には、以下のような「正解が一つではない複雑な意思決定」の支援に用いられます。

• 旅行予約システム：膨大な航空券の中から「価格の安さ」と「移動時間の短さ」のバランスが最も良いプランを提案する。
• 金融・投資：リスクとリターンの相関を分析し、投資のポートフォリオを最適化する。

目標達成の「効率」や「満足度」を追求する必要があるビジネスシーンにおいて、非常に強力なパートナーとなります。

5.学習型エージェント

学習型エージェントは、行動した結果からフィードバックを受け取り、自らのパフォーマンスを継続的に向上させていく種類です。その最大の特徴は、運用を通じて「成長」することにあります。

• 自己改善の仕組み
  最初は精度が低くても、実際の行動とそれに対する評価（報酬や正誤）を経験として蓄積し、徐々に判断の精度を高めていきます。
• 環境への適応
  一度設定して終わりではなく、周囲の状況やユーザーの変化に柔軟に適応し続けることができます。

身近な例やビジネスでの活用シーンには、以下のようなものがあります。

• レコメンドシステム：ユーザーの閲覧履歴や購入後の反応を学習し、好みにぴったりな商品を提案する。
• フィルタリング：日々巧妙化する迷惑メールのパターンを学習し、高精度に排除し続ける。

長期的に利用することで、自社の業務に最適化された「手放せない強力なパートナー」へと成長していくのが大きな強みです。

🌟代表的なAIエージェントツールと種類を比較

AIエージェント市場は急速に成長しており、さまざまな強みを持つツールが登場しています。ここでは、代表的なツールをピックアップし、それぞれの種類と特徴を比較します。

Agentforce (Salesforce)：企業全体の汎用自律型プラットフォーム

「Spring '26」により、カスタマーサポート特化から企業全体の業務を自律化する汎用基盤へと進化しました。「Agentforce Builder」により、営業、人事、ITなど全部門で独自の自律型エージェントを構築可能です。
Data Cloudと密接に連携し、社内データを基に高度な判断を下すことで、エージェントが主体となって業務を駆動する「Agentic Enterprise」を実現する中核を担います。

ChatGPT Agent / Operator：推論特化型・Computer Use（PC操作）

推論特化型モデル「o3シリーズ」を搭載し、極めて高い意思決定能力を備えています。最大の特徴は、人間のブラウザ操作を完全に模倣する「PC操作（Computer Use）機能」です。単なる検索に留まらず、SaaSへのログイン、フォーム入力、画面情報の読み取りを人間と同様に実行します。
プロフェッショナル向けの「PC操作代行者」として、複雑なオンラインタスクを自律的に完結させる能力に長けています。

Yoom（AIワーカー）：アプリケーション統合・業務自動化特化

日本のビジネス環境に最適化されたアプリケーション統合型エージェントです。多様なSaaSとノーコードで連携でき、独自の「AI社員」として業務フローに組み込めます。
直感的な操作で、バックオフィスや営業事務などの特定の役割を自律的に遂行させることが可能です。プログラミング不要で導入のハードルが低いため、現場主導で即効性の高い業務改善や自動化を実現できる点が大きな魅力です。

Dify：シチズンデベロッパー向け・Agentic RAG基盤

Dify（v1.11.1以降）は、エンジニア専属ツールから、現場の「シチズンデベロッパー（非エンジニアの推進者）」が高度なAIを構築できるプラットフォームへと変貌を遂げました。
特筆すべきは「Agentic RAG」の標準搭載です。AIが自ら検索クエリを最適化・再試行し、画像とテキストを統合して扱うマルチモーダルナレッジベースを構築できます。ノーコード完結率が95%を超え、極めて高いUXを実現しています。

🤔問い合わせへの回答案・データ整理のAIエージェントを作ってみた！

ここからは、実際にAIエージェントを作成し、業務にどう組み込むのかを検証した結果をご紹介します。
今回は、アプリケーション統合に優れたYoomの「AIワーカー」を使用し、日々発生する「問い合わせへの回答案とデータ整理」を行うAIエージェントを作成してみました。

[Yoomとは]

このAIエージェントをすぐに試したい方はこちら

本記事で解説する高度な自律動作を、今すぐお手元のブラウザで再現可能です。以下の公開URLから、あらかじめカスタマイズされたエージェントをお試しいただけます。
面倒なツールの連携やプロンプトの調整は一切不要です。入力したキーワードからエージェントが自発的に情報を掘り下げ、アウトプットまで繋げる「一気通貫のプロセス」をどなたでもスムーズに体験いただけます。
実際の動作を先に確認しておくことで、この後の解説内容もより深く、具体的に理解できるようになるはずです。まずは直感的に触れてみて、その可能性を確かめてください。
▶カスタマーサポートアシスタント

AIワーカーとは？

AIワーカーは、AIが自律的に動くYoomのAIエージェント機能です。営業事務やHRアシスタント、SNSマーケターなど、目的に合わせた独自の役割を設定することで、あなただけの「AI社員」として機能します。
指示を与えれば、連携しているツールを駆使して自ら考え、タスクを完結させてくれます。

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」をクリックしましょう。

AIワーカーの概要を作成する際は、AIによる作成と手動による作成を選択できます。連携したいツールやマニュアルが決まっている場合は、手動での作成がおすすめです。
今回は、「手動作成」を選択します。

次に、AIワーカーの設定をしていきます。
設定画面でAIワーカーのアイコンや名前（例：リサーチアナリストなど）を決め、主な役割を入力します。

• 名前
  今回はワーカーの名前を「カスタマーサポートアシスタント」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。
• アイコン
  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。
• 役割
  AIワーカーに期待通りの動作をさせるためには、役割を明確に設定することが最も重要です。
  「あなたはカスタマーサポート担当です」といった具体的なポジションと専門性を与えることで、AIはどのような視点やトーンで問い合わせの返答やデータ整理をすべきか正確に理解します。役割が曖昧なままだと、一般的な浅い回答しか得られないため、自社の業務に直結した質の高いアウトプットを引き出すためにも、この役割設定は妥協せず詳細に記述しましょう。
  今回は、以下のように設定しました。

あなたは優秀なカスタマーサポート担当者です。受信したメールの内容を的確に読み取り、情報の整理、kintoneへの蓄積、そして迅速な対応のための回答案作成とSlack通知を丁寧に行ってください。

「次へ」をクリックすると、詳細設定の画面に進みます。
説明欄は、AIの挙動に影響しないため、自社の運用にあわせて自由に設定してみましょう。

AIワーカーの使用ツール設定

AIワーカーが実際に操作するツール（アプリ）を連携させましょう。
今回は、リサーチから構成案作成までを完遂させるために、以下の4つのツールを設定します。

• Gmail：AIエージェントに指示を与える入り口となるツールで、分析・情報整理対象の問い合わせメールを取得します。
• kintone：データ登録を行います。
• Slack：回答案確認依頼をチャットに投稿させます。

各ツールを連携させるため、AIワーカーの設定画面で「+ツールを追加」をクリックします。

以下の画面が表示されるので、各ツールを検索して選択し、設定を行います。

〈Gmail〉

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「メールを検索」と「特定のメッセージを取得」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、「メールを検索」のラベルのみ設定しています。入力欄をクリックすると候補が表示されるので、その中から選びましょう。

〈kintone〉

先ほどと同様に、kintone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、「レコードの登録」にチェックを入れます。

アクションの右側の「＞」をクリックして、kintoneの詳細設定を行います。
今回は、以下の赤枠部分を設定しました。

〈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。

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

AIワーカーが期待通りの成果物を安定して出力できるように、業務のルールとなる「マニュアル」を設定します。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。
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。
以下のように、マニュアルを作成しましょう。

• 手順1：メールを受信したら、特定のラベルのメール内容(顧客名・連絡先・問い合わせの主旨)を読み取り、抽出する。
• 手順2：kintoneに顧客情報と問い合わせ内容を新規登録する。
• 手順3：Slackで担当者に確認依頼を送る。

マニュアルの追加は、AIワーカーの設定画面の「+マニュアルを追加」から行います。

設定画面が表示されるので、先ほどご紹介したポイントをもとに、内容を設定します。
以下が内容に入力した情報です。

【概要】
対象となる問い合わせメールの内容を分析して情報の整理を行い、kintoneへのデータ登録とSlackでの回答案確認依頼を遂行します。
【手順】
情報の抽出：対象のメール件名と本文から、顧客名・連絡先・問い合わせの主旨を抽出します。
問い合わせの分類：内容に基づき「製品の不具合」「利用方法の確認」「契約関連」などの適切なカテゴリに分類します。
kintoneへの登録：kintone_レコードを登録するアクションを実行し、抽出した情報とカテゴリ分類の結果を管理アプリに登録します。
回答案のドラフト作成：問い合わせ内容に対して、丁寧で分かりやすい返信メールの案を作成します。
担当者への確認依頼：Slack_メッセージを送るアクションを実行し、作成した回答案と登録先の情報を担当者に通知して、内容の確認と承認を依頼します。
注意点
・回答案は、顧客の不安を解消するような丁寧な言葉遣いで作成してください。
・kintoneに登録したレコードのURLがある場合は、担当者がすぐに確認できるようSlackのメッセージに含めてください。

以上でAIワーカーの設定は完了です。
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ましょう。
▶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。
【入力したプロンプト】

メールを分析し、回答案を作成してSlackで通知してください。

※以下のような問い合わせメールを使用しました。

送信してから、20秒後には全てのタスクが完了しました。

Slackを確認すると、記事の構成案が通知されています。

🤖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、実際に作成したAIエージェント（YoomのAIワーカー）と、通常の生成AIを使って、業務効率にどのような違いがあるかを比較します。

今回は、ChatGPTに以下のプロンプトを入力し、問い合わせメールの回答案を作成してもらいました。
【プロンプト】

以下のメールの内容を分析して、情報の抽出(顧客名・連絡先・問い合わせの主旨)とカテゴリ特定(「製品の不具合」「利用方法の確認」「契約関連」など)を行い、適切な回答案を作成してください。
[件名： 【重要】貴社製品「SmartFlow v3」の動作不良に関するお問い合わせ
本文：
Yoom株式会社
カスタマーサポート担当者様
いつも大変お世話になっております。
株式会社メディカル・ネットワークの佐藤でございます。
現在、貴社より導入しております「SmartFlow v3」におきまして、製品の不具合と思われる事象が発生したため、至急確認をお願いしたくご連絡差し上げました。
本日午前10時頃より、管理画面からデータを出力しようとすると「システムエラー：505」が表示され、操作が強制終了してしまう状態が続いております。業務に支障が出ているため、復旧手順、または代替案についてご教示いただけますでしょうか。
お忙しいところ恐縮ですが、ご確認のほどよろしくお願い申し上げます。
株式会社メディカル・ネットワーク 佐藤 太郎
連絡先： 03-xxxx-xxxx / sato.t@example.co.jp]

結果は、以下の通りです。

◎比較結果

AIエージェント（AIワーカー）と通常のAI（ChatGPT）を比較した結果を、以下にまとめました。
比較基準は、トリガー・システム連携・稼働時間・処理スピードの4つとしています。

「通常の生成AI」も、マルチモーダル機能や簡易的なプラグインにより、ファイルの読み込みやデータの出力などはある程度可能です。人間がチャット画面に向き合っている間は、非常に強力なアシスタントとして機能します。
しかし、AIエージェント（AIワーカー）の優位性は、「時間軸とシステムを跨いだ完全な自律性」にあります。通常のAIでは、人間が「このメールを要約して」「このデータをCRMに入れて」と、都度指示を出す「オンデマンド」の作業が発生します。対してAIエージェントは、人間がPCの前にいない深夜や休日であっても、メールの受信を検知し、自らツールを操作して業務を完結させます。
結果として、AIエージェントを導入することで、単なる「作業時間の短縮」ではなく、「人間がその業務を忘れていても、裏側でプロセスが完了している」という、根本的な労働からの解放を実現できることが分かりました。

💡自社に合ったAIエージェントの種類を選ぶ際のポイント

AIエージェントの導入を成功させるためには、自社の環境や課題にマッチしたツールを選ぶことが不可欠です。最後に、選定時に考慮すべき3つの重要なポイントを解説します。

自動化したい業務プロセスを明確にする

まずは、社内でボトルネックとなっている業務は何か、何を自動化したいのかを具体的に洗い出しましょう。
単純なデータ入力が多いなら「タスク自動化型」、膨大なリサーチが必要なら「情報検索型」、複数システムにまたがる業務なら「アプリケーション統合型」といったように、目的に応じて最適なAIエージェントの種類は異なります。業務の棚卸しが第一歩です。

既存システム（CRMやチャットツールなど）との連携性を確認する

AIエージェントがその真価を発揮するためには、社内で日常的に使っているツールとの連携が必須です。
導入を検討しているAIエージェントが、自社のSlack、Teams、Salesforce、kintoneなどとスムーズに接続できるか、APIが提供されているかを必ず確認してください。連携のしやすさが、運用開始後の利便性を大きく左右します。

費用対効果と導入のしやすさを比較する

高機能なAIエージェントほどコストが高くなり、設定や運用にも専門知識が必要になる傾向があります。自社の予算に見合っているか、また、現場の担当者がノーコードで簡単に操作できるかどうかも重要な判断基準です。
まずは一部の業務から小さく始められるツールを選び、スモールスタートで効果を測定しながら適用範囲を広げていくアプローチがおすすめです。

🌟まとめ

AIエージェントには、理論的なアーキテクチャや実務の機能ベースでさまざまな種類が存在します。自社の課題に合わせて最適なタイプを選択することで、業務効率は飛躍的に向上します。
特に、複数のシステムを自律的に連携させるAIエージェントは、日々の煩雑なルーティンワークから私たちを解放してくれる強力なパートナーとなります。まずは身近な業務から、AIエージェントの力を試してみてはいかがでしょうか。
こちらの記事もおすすめ：
Gmailで問い合わせメールを受信したら、AIで感情分析してGoogle Chatに通知する
【ノーコードで実現】AIを活用してメール対応を自動化する方法