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昨今、ビジネスの現場で「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が、「具体的に何ができるのかよくわからない」「これまでの生成AIと何が違う？」と疑問に思っ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や従来のAI・RPAとの違い、そしてビジネスにおける活用例を詳しく解説！実際にAIエージェントを作成・検証した結果もお伝えします。
AIエージェントと聞くと、情報収集や文章作成ができるイメージを持つ方も多いのではないでしょうか。
ただ、実務では「調べたあと、どう活用するか」で手が止まる場面も意外と多いものです。Yoomなら、調査からアウトプットの作成・登録までをまとめて自動化でき、実際の業務にそのまま活かせます。
[Yoomとは]
Yoomの「AIワーカー」は、自律的に業務を遂行する「AIエージェント」と同義の機能であり、専門知識がなくても簡単にあなただけのAIアシスタントを作り出すことができるんです。
面倒な作業をAIワーカーに任せることで、本来注力すべきコア業務に集中できる環境をすぐに構築できるでしょう。
企業リサーチから商談スクリプト作成、さらにアイデア出しまで一気に自動化。
コピペですぐ使えるので、準備や企画にかかる時間をぐっと減らせます。「考える前の作業」を任せるだけで、より重要な業務に集中できるはずです。
指定されたテーマに基づき最新の市場動向を調査し、20個のビジネスアイデアを創出してGoogle スプレッドシートへ自動で記録するAIワーカーです。多角的なアイデア出しや構造化されたデータの蓄積により、新規事業の検討を効率化できるので、リサーチや企画立案の負担を軽減したい方におすすめです。
入力された企業情報を基にGoogle 検索で最新ニュースをリサーチし、自社の基準に沿ったトークスクリプトを作成してSalesforceへ自動登録するAIワーカーです。商談準備の工数を抑えつつ高品質な提案準備を可能にするので、営業活動に集中したい方やチームの提案力を底上げしたい方におすすめです。
AIエージェントとは、人間が詳細な指示を毎回出さなくても設定された目標を達成するために自律的に思考し、行動する人工知能ソフトウェアのこと。
度重なるアップデートによって改善されてきていますが、これまでのAIは人間が入力したプロンプト（指示）に対して回答を返すという、「一問一答」の形式が一般的でした。
しかし、AIエージェントは「大まかなゴール」を伝えるだけで、それを達成するための計画を自ら立案し、必要な情報収集やツールの操作を順番に行っていく力を備えています。
たとえば、「来月のマーケティング戦略会議に向けた資料を作って」と指示を出した場合、AIエージェントは自ら過去のデータを検索し、競合他社の最新動向をWebでリサーチし、さらにそれらの情報を整理してドキュメントにまとめるという一連のプロセスを人間の代わりに行います。
このように状況を理解し、ツールをまたいで複数のタスクを連続してこなせる点が最大の魅力といえるでしょう。
AIエージェントの根幹にあるのは、「認識」「推論」「行動」のサイクルを自律的に繰り返す仕組み。
大規模言語モデル（LLM）をいわば「脳」として活用し、今の状況を正しく認識したうえで、「次は何をすべきか」を論理的に推論しているんです。
そして、必要に応じてWebブラウザやAPIを通じて各種ソフトウェアを操作し、結果を検証して再び次の行動へと移行。
これにより、人間の介入を最小限に抑えながら、複雑な業務を完遂することが可能になります。
近年、AIエージェントが急速に注目を集めている背景には、慢性的な人手不足や働き方改革の推進が挙げられます。
多くの企業が生産性の向上を課題とする中、単なる作業の効率化を超えて、人間の「思考」や「判断」を伴う業務まで自動化できる技術が求められるようになりました。
さらに、LLMの性能が劇的に向上したことで、AIが複雑な文脈を理解し、高度な推論を行えるようになったことも大きな要因。
これらの技術的ブレイクスルーにより、AIエージェントは概念の段階から、実際のビジネス現場で実用化されるフェーズへと移行しつつあります。
「AIエージェント」と「従来の生成AI」は、一見同じようなものに思えるかもしれませんが、その役割や働き方には明確な違いが。
どちらもAI技術を活用している点は共通していますが、ユーザーとの関わり方や対応できるタスクの深さが大きく異なります。
ここでは、具体的にどのような違いがあるのかを3つのポイントに分けて解説していきましょう。
従来の生成AI（例えば一般的なチャットボットや初期のChatGPTなど）は、基本的に「受動的」なツールです。
ユーザーが質問や指示を入力して初めて動作し、その入力に対するテキストや画像を生成して終了します。
一方、AIエージェントは「能動的」かつ「自律的」に動くのが特徴。
最終的なゴールを設定すれば、あとはAI自身が「今足りない情報は何か」「次にどのアクションを起こすべきか」を自ら考え、人間からの追加指示を待つことなく作業を継続します。
対応できる業務の範囲にも大きな違いがあるんです。
従来の生成AIが得意とするのは、「文章を要約する」「アイデアを出す」といった単一のタスク。
対照的に、AIエージェントは複数のステップにまたがる複雑なタスクを処理できます。
例えば、
このようにプロセスがいくつも連なる業務を一気通貫で完遂できる能力を持っています。
さらに特筆すべきは、外部ツールとの連携能力。
生成AIツールによってはAPI連携できるものがあり、出力結果を別ツールへ反映したり、構造化可能なデータに整形することもできますが、通常はAI自体のチャット画面や閉じたシステム内で完結することが多く、他のアプリケーションを直接操作することはできません。
しかしAIエージェントは、APIなどを通じてGmail、Slack、Salesforce、Excelといった私たちが普段使っているさまざまなビジネスツールに直接アクセスし、情報の取得や書き込み、メッセージの送信などを自在に行うことができます。
これが、AIエージェントが「AI社員」と呼ばれる所以の一つです。
業務自動化と聞くと、すでに多くの企業で導入されている「RPA（Robotic Process Automation）」を思い浮かべる方も多いでしょう。
RPAも人に代わってパソコン上の作業を行うツールですが、AIエージェントとはそのアプローチが根本的に違うんです。
両者の特性を正しく理解し、適材適所で使い分けることが業務効率化の鍵となります。
従来の一般的なRPAは「ルールベース」で動くシステムであり、人間があらかじめ設定した手順（シナリオ）に沿って、画面のクリックやデータのコピー＆ペーストを正確に繰り返すのが得意です。
しかし、予期せぬエラーが出たり、画面のレイアウトが変わったりすると、自力で対処できずに止まってしまうという弱点があります。
一方、AIエージェントは状況に応じた「判断」が可能。
もしエラーが起きても「別の方法で検索してみよう」「違うツールを使ってみよう」と柔軟に対応できるため、ルール化しきれない非定型業務の自動化において圧倒的な強みを発揮するんです！
AIエージェントは、すでにさまざまな業界や業務で活用され始めています。
複雑な判断やツール連携が必要なタスクを任せることで、業務のスピードと質を劇的に向上させることが可能です。
ここでは、ビジネス現場で特に効果を発揮しやすい代表的なユースケースを3つご紹介！
カスタマーサポートの領域では、AIエージェントが一次対応から高度な処理までを担います。
顧客からメールやチャットで問い合わせが入ると、AIエージェントがその内容を読み取り、過去の対応履歴や社内マニュアル（FAQ）を瞬時に検索。
そして、適切な回答案を作成するだけでなく、CRM（顧客管理システム）の情報を自動で更新してくれるんです！
さらに、その後の担当者への通知までの一連の流れを自律的に行うので、対応スピードが格段に上がり、顧客満足度の向上へとつながります。
マーケティングや企画部門において、多大な時間を要する市場調査もAIエージェントの得意分野です。
「競合他社の新製品に関する口コミと価格帯を調査して」と指示するだけで、AIエージェントがWeb上を巡回し、必要なデータを収集・分析。
さらに、集めた情報を見やすい比較表としてまとめ、レポートとして提出してくれます！
定期的な調査をスケジュール化しておけば、常に最新の市場動向を自動でキャッチアップできる体制が整うでしょう。
会議の議事録作成も、単なる文字起こしにとどまらず、AIエージェントによって大きく進化します。
録音データやテキストをもとに重要な決定事項や議論のポイントを要約するだけでなく、「誰が」「いつまでに」「何をするのか」というネクストアクション（タスク）を自律的に抽出してくれるのです！
さらに、抽出したタスクをAsanaやTrelloなどのプロジェクト管理ツールに自動で起票し、担当者のGoogleカレンダーに期限を設定するところまでを一貫して代行してくれます。
「AIエージェントとはなんなのか」がなんとなくおわかりいただけたかと思います。
でも、どうやって使うのかがまだ見えてこないな、と感じる方も多いでしょう。
ここからは、プログラミング不要で自動化フローを構築できるYoomを活用し、自分だけの「AIエージェント」を実際に作成してみました！
[Yoomとは]
AIが自律的に動く、YoomのAIエージェントです。
営業事務やHRアシスタント、SNSマーケターなど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。
今回は、Googleスプレッドシートに登録されたリード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！」
Yoomのワークスペースで「AIワーカー」を選択し、遷移後の画面右上の『＋作成』をクリック。
癒し系フォルムのキャラクターが表示されます。
キャラクターは変更可能なので、「この子だ！」と思うキャラを直感で選んでくださいね。
名前は自由に決めて問題ないですが、何をしてくれるAIワーカーである、と一目でわかる名称にしましょう。
『市場調査|田中』というように、よく利用する担当者の名前を入れてもいいですよ。
まずは基本設定として、AIワーカーに親しみやすい名前をつけて、役割（プロンプト）には以下を設定しました。
役割を定義するプロンプト
あなたは優秀なマーケティングリサーチャーです。
与えられたキーワードに基づいてWebから最新の競合情報を収集し、客観的な分析レポートを作成するのがあなたの仕事です。
このように、AIに対して「どのような立場で振る舞うべきか」を明確に設定することが、質の高いアウトプットを引き出すための第一歩となります。
次に、AIワーカーが任務を遂行するために必要な「武器（ツール）」を持たせる設定を行います。
市場調査を行うためには、自ら情報を探しに行く機能が不可欠ですので、まずは『ツール』をクリックして【アプリ一覧】から「Google検索」を見つけてクリック。
ツールの設定画面が表示されるので、初めてアプリを連携する場合は「連携アカウントを追加」という黒いボタンを押下して、連携操作を行ってください。
複数のアカウントを持っていて、新たにアカウントを追加したい場合には連携アカウントを追加しましょう。（赤枠）
私はすでにアカウントを連携しているため、このまま「AIワーカーに許可するアクション」を設定していきます。
『検索結果を取得』にチェックを入れ、矢印マークをクリック。
アクションの詳細設定画面に遷移するので、トグルをON/OFFにしたり、OFFにした場合は注釈に沿って情報を入力します。
そして、調査した結果をチームに共有できるように、情報出力先として「Google スプレッドシート」、通知先のチャットツールとして「Slack」を連携。
それぞれのアクションは以下を選択しました。
出力先はAIに選んでもらうこともできますが、画像のようにトグルをOFFにして入力バーをクリックすると、出力先を決められます。
普段使用しているシートや所属チームのチャンネルなど、管理しやすい場所にAIワーカーが情報を反映するようにカスタマイズするのも上手な活用法の一つです！
約10分ほどで私専用のAIワーカーが完成！
YoomのAIワーカーは、特別なプログラミング不要でこれらのアプリをポチポチと選んで連携できるため、ITの専門知識がない方でも非常にスムーズに設定を進めることができちゃうんです。
次に、AIワーカーが迷わず正確に動けるよう、仕事の進め方を記した「マニュアル」を設定します。
マニュアルの作り方は以下のヘルプページをご参照ください。
マニュアル作成における最大のコツは、AIが理解しやすいように情報を「構造化」し、具体的に記載すること。
たとえば、単に「調査して表にして」と書くのではなく、箇条書きを用いて
といった具合にステップを細分化します。
さらに、「不明な点がある場合は、勝手に推測せず人間に確認を求めること」といったルールを追加しておくと、意図しない誤作動を防ぐことができますよ。
すべての設定が完了したので、実際にチャット画面に移行して、AIワーカーに指示を出してみます！
プロンプトとして以下を投稿してみましょう。
CRMツールについて競合調査を行い、Google スプレッドシートに「企業名」「サービスの特徴」「料金プラン」をまとめた上で、完了後にSlackで通知を送ってください。
すると、AIワーカーは即座に反応し、裏側で自律的にWeb検索を実行。
数分後には、スプレッドシートに競合各社の特徴や料金が見事に整理された状態で追加されていました！
1セルに集約されている状態ですが、構造化されているデータなので、ここは人の手でちょちょいと調整するだけで整頓されたデータに早変わりします。
さらに、ほぼ同じタイミングでSlackに「調査が完了しました。スプレッドシートをご確認ください」という通知も届きました。
調査完了を他のメンバーにも共有できるので、わざわざチャットツールを開いて文章を打ち込む手間がなくなりますね！
手動だと1時間ほどかけていた作業が、たった一つの指示で完結。
簡単な設定を行うだけで完成するAIワーカーを日常業務に組み込むことで、リサーチ作業が一気に効率化できたことに大きな感動を覚えます...！
このセクションでは、先ほど作成したAIエージェント（AIワーカー）と通常のAI（ChatGPTなど）を使って、使い勝手や作業効率にどのような違いがあるかを比較します。
ちなみに、最初に入力するプロンプトは共通です。
入力プロンプト
クラウド経費精算システムの競合調査をお願いします。
主要サービスをピックアップして、サービス名 / 提供企業 / 主な機能 / ターゲット企業規模 / 料金体系の概要 をスプレッドシートにまとめてください。
CjatGPTはプロンプト投稿後、調査結果がテキストで羅列されていてスプレッドシートにまとまっていない形式だったので、「これを表形式にまとめて」と再指示。
合計3ターンほどかけることで想定したデータを出力してくれたので、完成した表を自分でコピーしてスプレッドシートに貼り付け。
全工程を完了するまでにプロンプトの往復と手作業が何度も必要となり、「手間がかかったなあ...」と感じました。
作業時間としては約15〜20分程度かかり、どうしても「作業を手伝ってくれるツール」の域を出ない感覚があります。
対して、AIワーカーは同じプロンプトを投稿するだけで、検索からデータの整理、スプレッドシートへの書き込み、完了報告まですべてを自律的に一気通貫で完了させてくれました！
作業時間は指示を出す「数秒」のみで、あとは完全に手が空く状態になり、圧倒的な業務効率化を実感。
また、Yoomは700種類以上のSaaSとAPIレベルで繋がるため、Web操作主体のChatGPTよりも業務システムへの出力への確実性が高いんです！
複数ステップのツール連携を伴う業務において、AIエージェントの優位性がはっきりと証明される結果となりました。
AIエージェントの導入は業務に劇的な変化をもたらしますが、むやみに導入するだけでは効果を最大化できません。
日常業務でAIエージェントを効果的に活用し、スムーズに現場へ定着させるためには、いくつか押さえておくべき重要なポイントがあります。
まずは、社内のどの業務をAIエージェントに任せるべきかを見極める「業務の棚卸し」が必須。
現在の業務フローを可視化し、手順が複雑で複数のツールをまたぐような業務や情報収集・分析に時間がかかっている業務をリストアップしましょう。
そのうえで、「作業時間を月間〇〇時間削減する」「対応スピードを向上させて顧客満足度を上げる」といった導入の目的を明確に設定することが大切です。
目的がブレないことで、適切なAIエージェントの設計が可能になります。
AIエージェントが自律的に外部ツールと連携して動く以上、セキュリティ対策やAI特有の課題への配慮も欠かせません。
機密情報や個人情報を取り扱う際は、自社のセキュリティポリシーに準拠したセキュアな環境で運用できるシステムを選定する必要があります。
また、AIが事実とは異なる情報をもっともらしく出力してしまう「ハルシネーション」のリスクを考慮し、最終的な意思決定や重要な情報発信の前には必ず人間が内容をチェック（ヒューマン・イン・ザ・ループ）するフローを組み込むことが、安全に運用するための重要なカギとなるでしょう。
AIエージェントは、ただの「便利なツール」から自律的に思考し行動する「優秀なパートナー（AI社員）」へと進化を遂げています。
従来の生成AIが持つ柔軟性と、RPAのような業務実行力を兼ね備えており、市場調査やカスタマーサポート、議事録のタスク化など、多岐にわたる業務の効率化を実現。
最初から複雑なことをさせようとせず、まずは身近な一部の業務からAIエージェントに任せてみて、その効果を実感するところから始めてみてはいかがでしょうか？
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