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AI技術が急速に進歩する中で、「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。しかし、「今までのAIと何が違うの？」「難しそうでよくわからない」と感じている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から、これまでのAIとの違い、そして実際の業務でどのように役立つのかを、初心者の方にもわかりやすく解説します。
専門的な知識がなくても、どのような仕組みで動いているのかを理解し、日々の業務効率化のヒントを見つけていただけるはずです。
AIを使えば、資料作成や営業メールの下書きもスムーズに進められます。ただ、AIエージェントの仕組みを活かしきるには、調査から作成までのつなぎ込みが意外と手間ではないでしょうか。
Yoomならその一連の流れをまとめて動かせるため、実務でも自然に使いこなせます。
[Yoomとは]
提案資料の構成作成から営業メール作成までまとめて自動化できます。
コピペですぐ使えるので、準備やリサーチの負担を減らしながらすぐ業務に活かせます。
企業名とヒアリングメモからWebリサーチを行い、中期経営計画などの情報を加味したプレゼン構成案をGoogleドキュメントへ出力するAIワーカーです。最新情報を踏まえた説得力の高い構成を素早く用意できるため、提案資料の質を向上させつつ準備時間を短縮したい営業担当者におすすめです。
Google 検索で企業の最新ニュースをリサーチし、自社の強みを踏まえた提案文をGmailで作成するAIワーカーです。情報収集とパーソナライズされた文面作成を自律的に行うことで、営業担当者の負担を軽減し商談獲得を後押しするため、アプローチの質と効率を両立したい方におすすめです。
まずはAIエージェントという言葉の意味や、具体的な種類について詳しく見ていきましょう。
簡単に言うと、AIエージェントとは「人間が目的を伝えるだけで、自分で考えて行動し、作業を完了させてくれる人工知能」のことです。
従来のシステムでは、人間が一つひとつの手順を細かく指示する必要がありました。しかし、AIエージェントは人間が細かく指示を出さなくても、ゴールに向かって自律的に動いてくれるのが最大の特徴といえます。
AIエージェントには、その動き方や「考え方」の違いによって、主に5つのタイプに分類されます。それぞれの特徴を知っておくと、導入する際にどのような業務を任せるべきか判断しやすくなります。
最も大きな違いは「行動を起こせるかどうか」という点にあります。
生成AIも、ツール連携機能などによって特定のアクションを実行できるようになりました。しかし、基本的には「質問に対して回答する」「指示された一つの作業を行う」といった、人間との対話を起点とした動作が中心です。
一方でAIエージェントは、人間が「最終的なゴール」を一度伝えるだけで、その後の複数の判断や実行、状況に応じた軌道修正までを自律的に担ってくれます。
【生成AIの場合】
🗣️「出張の持ち物を教えて。あ、あとホテルも予約して」
🤖「リストはこちらです。ホテル予約ツールを起動しました。どのホテルにしますか？」
→個別の実行は可能ですが、一歩ごとに「次はどうしますか？」と人間に確認を求めます。
【AIエージェントの場合】
🗣️「出張の持ち物を整理して、ホテルもいい感じに予約しておいて」
🤖「承知しました。目的地に近い高評価のホテルを予約し、必要な持ち物リストをSlackへ送っておきます」
→ ゴール（出張手配）を理解し、人間とのやり取りを挟まずに複数のステップを自律的に完結させます。
AIエージェントが自律的に業務をこなす裏側では、主に3つのステップが繰り返されています。
どのようなプロセスで動いているのかを順番に見ていきましょう。
AIエージェントの動作は「認識」から始まります。
これは、AIエージェントが連携しているアプリやシステムからデータを収集し、自分が今どのような状況に置かれているのかを理解するプロセスです。この中核を担うのが大規模言語モデル（LLM）です。
LLMは、メール・ドキュメント・データベースなどから取得した情報を「文章として読む」だけでなく、どのような意味を持っているのか、緊急性が高いものなのかといった文脈まで読み解く能力を備えているのが特徴です。
この正確な認識能力があるからこそ、次にとるべき適切な行動を導き出す準備が整います。
認識した情報をもとに、AIエージェントは「推論」を行います。
ここでは、最終的な目標から逆算して、必要な処理手順（タスク）を分解し、実行計画を立てます。このプロセスもLLMが中心となり、「どの順番で何をすべきか」を自然言語ベースで組み立てます。
たとえば、
といった一連の流れを自動で設計します。
さらに重要なのが「Tool use（ツール利用）」です。AIエージェントは、自分だけでは完結できない処理について、外部ツールを使う判断を行います。たとえば、検索を行ったり、コードを実行したりといった動作です。
こうして、指示が無くてもAI自身が論理的に道筋を立て、スムーズに進行していくのです。
最後のステップは「実行」です。
推論で立てた計画に従い、AIエージェントが実際にツールやシステムを操作します。
ここでもTool useが重要な役割を果たします。システム同士を繋ぐ仕組み（APIなど）を通じて、以下のような処理を自動で行います。
ツールごとの違いを意識せず扱える仕組みが整ってきており、複数のサービスをまたいだ作業もスムーズに実行できるようになっています。
さらに優れた点は、「フィードバックループ」です。実行結果は再び認識ステップに戻され「エラーが発生していないか」「追加の処理が必要か」などを確認し、必要に応じて再度推論→実行を繰り返します。
このループによって、AIエージェントは一度の指示だけで複雑なタスクを継続的に処理できるのです。
営業リストの作成や競合調査のために、企業の事業内容や最新ニュースをWebで一つひとつ検索し、記録シートに入力していく作業は膨大な時間がかかります。
そこで今回は、ノーコードで簡単に自動化の仕組みを作れるYoomを活用して、企業情報を調べてまとめるAIエージェントを作成してみました。その手順と設定のコツを詳しくご紹介します！
[Yoomとは]
「AIワーカー」とは、AIが人間のように自律的に動いて業務をサポートしてくれる、Yoomが提供する独自のAIエージェント機能のことです。
単なる便利なツールという枠組みを超え、営業事務やHRアシスタント、カスタマーサポートといった具体的な「役割」を設定することで、まるであなただけの優秀な「AI社員」が新しくチームに加わったかのように機能します。
人手不足に悩む職場や、より重要で創造的なコア業務に集中したいチームにとって、これ以上ない頼もしいパートナーとなってくれる存在です！
まずはYoomの操作画面から「AIワーカー」から「＋作成」をクリックします。
「AI作成」または「手動作成」が可能です。
名前やキャラクター選択など、一から作成したい場合は「手動作成」を選択してください。
今回は、企業リサーチに関する業務の役割を与えたいので、ワーカーの名前を【企業調査くん】にしました。なお、名前やキャラクターは後で修正することもできます。
💡似たAIワーカーを作成する場合は、差別化できるように担当者を入れるなど工夫をするのもおすすめです。
次はそのワーカーがどのように振る舞うべきかの土台となる基本設定を行っていきます。
ここでは、AIに対してペルソナと役割をしっかりとインプットさせることが重要となります。AIが自分の立ち位置やミッションを正しく理解できるような、わかりやすい言葉選びを心がけましょう。
「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、利用者がパッとみて判断できる分かりやすい説明を記載しておきましょう。
Yoomの最大の強みは、普段皆さんが業務で使用している多種多様なアプリと、驚くほど簡単に連携できる点にあります。
今回作成する企業調査エージェントでは、
の3つのツールと接続します。
メニューから使用ツール「＋ツールを追加」を押します。
「Google検索」の連携
検索窓から『Google検索』を検索し、クリックします。
“アカウント情報”と“アクション設定”の画面が表示されます。
下記は、すでに1つアカウントがAIワーカーと紐づいている状態ですが「＋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。
AIワーカーに許可するアクションは、「検索結果を取得」を選択して右の矢印をクリックします。
以下のように、AIワーカーに任せる部分と人の手で指定する部分の設定ができます。
今回はすべてAIワーカーに任せる設定でそのまま保存しました。
「Google スプレッドシート」の連携
最初に、調査結果を記録するGoogle スプレッドシートを作成しておきます。
企業名ごとに調査結果を記録するだけの簡易的なものです。
作成後Yoomに戻り、Google検索の時と同様に、ツール追加からGoogle スプレッドシートを検索します。
連携するアカウント情報を設定したら、調査結果を指定したシートに追加するよう設定を行います。
先ほどは全てAIにまかせる設定にしましたが、今回は手動で設定を行います。
トグルを押すと入力欄がクリックできるようになります。アカウント情報に紐づいた候補が表示されるので、作成した記録シートを選択します。
タブやテーブル範囲まで指定したい場合は、同様に設定を行ってください。
「Slack」の連携
最後に、Slackを検索します。
連携するアカウント情報を設定したら、アクションは「チャンネルにメッセージを送る」を選択します。
※ Slackの連携方法は以下をご確認ください。
アクションの詳細設定は、通知先のチャンネルIDだけ候補から指定して、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ワーカー内で使うツールの設定が完了しました。
ここがAIエージェントを賢く動かすための最大のポイントです。
優秀な新入社員でも、社内ルールや具体的な仕事の進め方を教えなければ、実力を発揮することはできません。AIワーカーにとっても全く同じであり、迷わず的確に業務を実行させるための「マニュアル設定」が、成果を左右する非常に重要な工程となります。
マニュアルを作成する際のコツは、AIが理解しやすいように情報を整理し、構造化して伝えることです。
今回作成したマニュアルは「概要」「手順」「注意点」の3つに分け設定を行いました。
①概要
・ AIが判断に迷わないよう、実施内容を分かりやすく記載する
②手順
・箇条書きを用いて、
1. 企業名を1件ずつ読み込む
2. その企業の『主な事業内容』と『最近のニュース』を調査する
3. 調査結果をスプレッドシートに簡潔に転記する
といったように、ステップ順に詳しく記載する
③注意点
・『信頼できる情報源を優先』や『後続の業務で利用しやすいよう簡潔に』といったルールを記載する
このように細かく定義することで、AIは安定して業務を実行でき、求める結果を得やすくなります。
詳しいマニュアルの作成については、以下のヘルプを参考にしながら作成してみてください。
すべての設定が完了したら、チャット画面から実際に指示を出してみます。
今回は、調査してほしい3社の企業名を入力しました。
するとAIワーカーは、設定したマニュアル通りに作業を開始します。
現在どのステップかを報告しながら進めてくれるため、人間は安心しながら進捗を見守ることができます。
最終的にSlackのステップが完了し、作業が終了しました。
Slackを確認すると、作業完了とほぼ同時に通知が届いていました。
通知文はAIに任せていましたが、企業名も表示されており、内容を把握しやすくなっています。
Google スプレッドシートは、指示通りの見やすい転記が行われていました。
これまで何十分もかけていた検索・転記作業が、チャットへのたった一言の指示で完結するという、驚くべき効率化を実感できました。
先ほど作成したAIエージェントと通常のAIを比較して、使い勝手や作業の手間にどのような違いがあるかを検証します。
AIワーカーで設定したマニュアルからリサーチの部分だけを抜き取って、ChatGPTで企業調査を行ってみました。
約1分ほどで詳細な調査結果が出力されました。
ここから、調査結果をコピーし、Google スプレッドシートの該当箇所に貼り付けます。
生成AIでもまとめて回答を得ることは可能ですが、その回答を自分で整理し、別のツールへ手動で「転記」する手間は依然として残ります。
AIエージェントを使用した場合は、チャットで「〇〇企業について調べて」と一言伝えるだけで全工程が自動でスタートします。Webでの情報検索、要約の作成、そしてシートへの書き込みまで、すべてのプロセスをAIが自律的に連携して完了させてくれます。
人間が行うのは、最後に関係ない情報が混ざっていないかを「サッと確認する」だけです。
生成AIは、質問から回答までのスピードに優れ、思考の補助として非常に有用です。
しかし実務では、その回答を整理し必要な形で別ツールへ転記する工程に手間がかかります。
一方でAIエージェントは、回答生成に加えて整理や転記までを自律的に実行し、作業全体を完結させます。確かに結果を確認できるまでに時間は要しますが、その間に一連の処理が進んでいる点に本質的な価値があります。結果として、人は単純作業から解放され、より重要な判断に集中できるようになります。
AIエージェントが具体的にどのような場面で役立つのか、身近な業務を例に見ていきましょう。
営業では、見込み顧客の企業情報を自動で収集・整理し、その内容に基づいて最適な営業メールの文面を生成できます。
担当者は下書きを確認・修正するだけで送信できるため、準備時間を大幅に削減できます。結果として、アプローチ件数の増加と提案の質の安定化が実現します。
人事では、履歴書の情報を自動で読み取り、必要項目をリスト化することで手作業の負担を軽減できます。
さらに、応募者と面接担当者のスケジュールを照合し、面接日程の調整まで自動化が可能です。対応スピードが向上し、候補者体験の改善にもつながります。
マーケティングでは、SNSのトレンド分析をもとに投稿内容やタイミングを提案できます。
加えて、承認済みのコンテンツを指定日時に自動投稿することで、効率的かつ一貫性のある情報発信が可能になります。
問い合わせ内容を解析し、FAQや過去の対応事例をもとに回答を生成することで、チャットやメールでの一次対応を自動化できます。
よくある質問への対応時間を短縮できるほか、担当者はより複雑な問い合わせに集中できるようになります。その結果、対応全体の効率と品質の向上につながります。
経理や総務では、請求書処理やデータ入力などの定型業務を自動化できます。
帳票の読み取りからシステム入力までを一貫して処理でき、作業負担を軽減します。人的ミスを抑えながら処理スピードを向上させ、業務全体の生産性と正確性の向上につながります。
どのような部署であっても、日常的なルーティン業務をAIエージェントに任せることで、生産性を飛躍的に高めることができるのです。
AIエージェントは単なる質問への回答やテキスト生成を行うツールではなく、人間のように目標をしっかりと理解し、自ら計画を立て、実際にさまざまなツールを操作して業務を遂行してくれる画期的な存在です。
特に、複数のアプリやシステムを横断するような日常的な定型業務において、その自律的な仕組みは非常に大きな力を発揮します。AIと聞くと設定が難しそうに感じるかもしれませんが、今回ご紹介したYoomのAIワーカーのように、プログラミングの専門知識が不要で、直感的な操作で手軽に導入できるプラットフォームも充実してきています。
まずは身近な業務から、AIエージェントの圧倒的な力を実感し、新しい働き方への第一歩を踏み出してみてはいかがでしょうか。
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