AIエージェントとは何か：チャットAI・RPA・ワークフロー自動化との違い｜AIエージェントと業務自動化 第1回

KOUZAAIエージェントと業務自動化

第1回／全8回

講師：田中 磨生（株式会社Abin 代表取締役）

この講座の目次を見る

1. 第1回AIエージェントとは何か：チャットAI・RPA・ワークフロー自動化との違い
2. 第2回AIエージェントのしくみ：計画・ツール呼び出し・記憶と、MCPによる接続
3. 第3回自動化に向く業務・向かない業務：4つの物差しで見分ける会員
4. 第4回業務フローを分解して設計する：決まった流れとAIの判断をどう組み合わせるか会員
5. 第5回ワークフロー自動化ツールと組み合わせる：Zapier・Make・n8n・Power Automateの考え方会員
6. 第6回人の確認をどこに入れるか：承認・差し戻し・監査ログの設計会員
7. 第7回セキュリティと権限：プロンプトインジェクションと「やりすぎ」を防ぐ会員
8. 第8回小さく始めて効果を測る：試行から本番運用、改善の回し方会員

この回で分かること：①「AIエージェント」とは何をする仕組みなのか、②チャットAI・RPA・ワークフロー自動化と何が違うのか、③AIにどこまで任せるかを決める「自律性の段階」という考え方。全8回の入り口として、言葉の意味をそろえ、自社の業務に当てはめて考える土台をつくります。

AIエージェントは「目標を渡すと、手順を考えて道具を使う」仕組み

最近、「AIエージェント」という言葉をニュースや製品の宣伝でよく見かけるようになりました。ただ、使う人によって指している範囲がかなり違い、「チャットAIに少し機能を足したもの」から「人の代わりに仕事を丸ごとこなすAI」まで、さまざまな意味で使われています。この講座では、まず意味をそろえるところから始めます。

この講座では、AIエージェントを次のように考えます。

目標を渡されると、その達成に必要な手順を自分で考え、検索やシステム操作などの道具（ツール）を使いながら作業を進め、結果を確かめて次の行動を決める仕組み

ポイントは3つあります。1つめは、手順を人が細かく決めなくてよいこと。2つめは、道具を使って実際に作業すること。答えを文章で返すだけでなく、データを調べる、ファイルを作る、メールの下書きを登録する、といった行動まで踏み込みます。3つめは、結果を見て次の行動を変えることです。調べた結果が足りなければもう一度調べ、エラーが出れば別のやり方を試します。

日本の公的な文書でも定義づけが進んでいます。総務省と経済産業省が2026年3月に公表した「AI事業者ガイドライン」の令和7年度の更新内容をまとめた資料では、AIエージェントを「特定の目標を達成するために、環境を感知し自律的に行動するAIシステム」とする定義が示されています。「環境を感知する」とは、周りの状況（受信したメール、データベースの中身、作業の途中経過など）を読み取ること、「自律的に行動する」とは、一つひとつ人の指示を待たずに次の行動を選ぶことだと考えると分かりやすいでしょう。

たとえるなら、AIエージェントは「仕事の目的を伝えれば、段取りを自分で組んで動いてくれる新人スタッフ」です。ただし、この新人は非常に速く疲れ知らずである一方、会社の常識を知らず、ときどき自信満々に間違えます。だからこそ、何を任せ、どこで人が確認するかを設計することが、この講座全体のテーマになります。

似ている仕組みとの違い：チャットAI・RPA・ワークフロー自動化

AIエージェントを理解するいちばんの近道は、似ている仕組みと比べることです。図1のように、業務を自動化・効率化する方式は大きく4つに分けられます。違いは「誰が手順を決めるか」と「実際に作業まで行うか」です。

チャットAIは、人が質問し、AIが答えを返す形です。文章の下書きや要約には非常に役立ちますが、答えを受け取ったあとにシステムへ入力したり、メールを送ったりするのは人の仕事です。

RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）は、人がパソコンで行う画面操作を記録・設定し、そのとおりに再生する仕組みです。決まった画面で決まった操作を何百回も繰り返すのは得意ですが、画面のレイアウトが変わったり、想定外のデータが来たりすると止まってしまいます。

ワークフロー自動化は、「フォームに入力があったら、表に記録し、担当者にチャットで知らせる」のように、アプリ同士をつないで決めた流れを自動で動かす仕組みです。第5回で詳しく扱いますが、Zapier・Make・Power Automateなどの道具がこれにあたります。流れを決めるのは人なので、動きは予測しやすい一方、毎回判断が変わる作業には向きません。

AIエージェントは、手順そのものをAIが考えます。「この問い合わせに回答して」と目標を渡すと、過去の対応履歴を検索し、製品マニュアルを確認し、回答案を作り、必要なら担当者に確認を依頼する、といった段取りをその場で組み立てます。

よくある誤解：「AIエージェントはRPAやワークフロー自動化の上位互換」

AIエージェントは新しく高機能なので、RPAやワークフロー自動化は不要になると考える人がいます。しかし実際は逆で、手順が決まっている作業は、決まった手順で動かすほうが速く、安く、確実です。AIに毎回手順を考えさせると、そのぶん時間と利用料がかかり、同じ入力でも結果が少しずつ変わります。

AIの開発会社であるAnthropicは、2024年12月に公開した記事「Building effective agents」の中で、決められた手順でAIと道具を動かす「ワークフロー」と、AIが自分で手順を決める「エージェント」を区別したうえで、まずは最も単純な方法から始め、複雑にするのは効果がはっきりするときだけにすることをすすめています。実務では、ワークフロー自動化の流れの中に、判断が必要な部分だけAIを入れる組み合わせが現実的な選択になることが多く、この考え方は第4回・第5回で詳しく扱います。

AIエージェントの動き方：「計画→行動→確認」のループ

AIエージェントの動き方を、もう少し具体的に見てみましょう。図2のように、AIエージェントは「計画→行動→確認」のループを繰り返しながら目標に近づいていきます。

たとえば、「来週の展示会に来る予定の既存顧客を一覧にして、担当営業ごとにあいさつメールの下書きを作って」という目標を渡したとします。AIエージェントの動きは、おおよそ次のようになります。

1. 計画：「来場予定者リストを読む→顧客管理システムで既存顧客かを確認する→担当営業を調べる→下書きを作る」という段取りを考える
2. 行動：来場予定者リストのファイルを開く（道具：ファイル読み取り）
3. 確認：200人分のリストを読めた。会社名の表記がばらばらなことに気づく
4. 計画の修正：会社名の表記ゆれを整えてから照合する手順を加える
5. 行動：顧客管理システムで会社名を検索する（道具：顧客管理システムの検索）
6. 確認：35社が既存顧客と分かった。2社は同名の別会社の可能性がある
7. 行動：確実な33社分の下書きを作り、2社は「要確認」として人に報告する

ここで大事なのは、手順の4と7です。チャットAIなら、人が「表記がばらばらだから整えて」と指示し直す必要があります。RPAなら、表記ゆれのあるデータで止まってしまうかもしれません。AIエージェントは、途中の結果を見て自分で段取りを変え、判断に自信がない部分を人に戻すことができます。この「戻す」動きをきちんと設計に入れておくことが、安全に使うための第一歩です。

なお、AIエージェントが「道具を使う」といっても、AIそのものがシステムに直接入り込むわけではありません。AIは「この道具を、この条件で使いたい」という依頼を出し、実際の操作はAIを組み込んだアプリケーション側が行い、その結果をAIに返します。この往復の仕組みは、第2回で詳しく説明します。

どこまで任せるか：自律性の4つの段階

AIエージェントの導入でつまずく会社に多いのが、「すべて自動で任せるか、まったく任せないか」の二択で考えてしまうことです。実際には、図3のように、AIに任せる範囲には段階があります。

同じ業務でも、最初は段階1や2から始め、間違いが少ないことを確かめてから段階3、4へ進めるのが基本です。たとえば問い合わせ対応なら、最初は「回答案を作るだけ（段階2）」にし、よくある質問への回答で精度が十分に高いと分かったら、その種類の質問に限って「承認後に送信（段階3）」へ進める、といった進め方になります。

段階を決めるときの目安は、間違えたときに取り返しがつくかどうかです。社内向けの集計表なら、間違いに気づいた時点で直せば済みます。一方、顧客へ送ったメールや、取引先への発注は取り消しが難しく、会社の信用にも関わります。取り返しのつかない操作ほど、人の確認を厚くするのが原則です。この判断基準は第3回と第6回で詳しく扱います。

この記事の監修者に相談できます

監修者の田中磨生が代表を務める株式会社Abinで、ご相談をお受けしています。

相談無料ツギノテ編集部に相談する→

どの方式を選ぶか：手順の決まり方と入力の形で整理する

ここまでの内容を、実際に方式を選ぶときの地図にまとめたのが図4です。縦軸は「手順が毎回同じか、変わるか」、横軸は「扱う入力が決まった形（表、決まった項目のフォームなど）か、決まった形のない文章や画像か」です。

• 手順が同じ×入力が定型：RPAやワークフロー自動化の出番です。AIは基本的に不要です。
• 手順が同じ×入力が非定型：たとえば「届いた請求書のPDFから金額と支払期日を読み取って、会計システムに登録する」作業です。読み取りの部分だけAIに任せ、あとは決まった流れで処理する「AIを一部に入れたワークフロー」が向いています。
• 手順が変わる×入力が定型：数字はそろっているのに、毎回判断が変わる作業です。まずは判断のルールを言葉にできないかを検討し、できない部分は人が判断します。
• 手順が変わる×入力が非定型：問い合わせ対応、調査、資料づくりなど。ここがAIエージェントの本領です。

実務で扱う業務の多くは、1つの業務の中にこの4つが混ざっています。ですから「この業務にAIエージェントを入れるか」ではなく、「この業務のどの部分に、どの方式を使うか」と分けて考えるのが現実的です。業務を分解する方法は、第4回で練習します。

実務ではこう使う：社内でAIエージェントの話をする前に

AIエージェントの導入を社内で検討し始めるときは、次の3つを確認しておくと、議論がかみ合いやすくなります。

1. 「AIエージェント」で何を指しているかをそろえる：チャットAIの延長なのか、システムを操作させたいのか。図1の4つの方式のどれを想定しているかを最初に確かめます。製品の宣伝文句で「エージェント」と書かれていても、中身はワークフロー自動化に近いものもあります。
2. 任せたい業務を1つ、具体的に書き出す：「営業を効率化したい」ではなく「展示会後の名刺データを顧客管理システムに登録し、お礼メールの下書きを作る」のように、作業の単位で書き出します。
3. 最初の自律性の段階を決める：図3の段階1か2から始める前提で、「どこで人が確認するか」を最初から決めておきます。

国内企業のAI活用はまだ始まったばかりの会社も多い段階です。情報処理推進機構（IPA）が2026年7月に公表した、国内企業約1,800社へのDX動向調査の結果では、従業員1,001人以上の企業の約8割がAIを導入している一方、101人以下の企業では16.6%にとどまっています。また、AIの主な使い道は文書の要約・翻訳・校正（82.5%）や文書作成（80.5%）が中心で、業務の流れそのものに組み込む使い方はこれからという状況がうかがえます。だからこそ、小さな業務から段階を踏んで任せる範囲を広げていく進め方が、多くの会社にとって現実的です。

すでに生成AIを社内で使い始めている場合は、ビジネスで使う生成AI入門で扱った社内ルールが、AIエージェントを使うときの土台にもなります。RPAとの違いをさらに具体的に知りたい方は、RPAの成功事例で、各社が定型作業をどう自動化しているかを見ておくと、AIエージェントに任せるべき部分との線引きがしやすくなります。

この回のまとめ

• AIエージェントは、目標を渡すと手順を自分で考え、道具を使って作業を進め、結果を見て次の行動を決める仕組み
• チャットAI・RPA・ワークフロー自動化との違いは「誰が手順を決めるか」と「実際に作業まで行うか」
• 手順が決まっている作業は、決まった手順で動かすほうが速く確実。AIエージェントは上位互換ではない
• 任せる範囲は「提案だけ→下書きまで→承認後に実行→範囲内で自動」の4段階で考え、取り返しのつかない操作ほど人の確認を厚くする
• 1つの業務の中でも、部分ごとに適した方式を組み合わせるのが現実的

確認テスト

次回予告

第2回は「AIエージェントのしくみ」です。AIエージェントを動かす3つの部品（計画・ツール呼び出し・記憶）と、AIが道具を使うときの「依頼と結果の往復」、そして様々なシステムとAIをつなぐ共通の規格であるMCPの考え方を、図を使って解き明かします。

参考資料

• Anthropic「Building effective agents」（2024年12月19日公開） https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents （確認日：2026年11月12日）
• 総務省・経済産業省「AI事業者ガイドラインの令和7年度更新内容」（2026年3月12日） https://www.soumu.go.jp/main_content/001059300.pdf （確認日：2026年11月12日）
• 独立行政法人情報処理推進機構（IPA）プレスリリース「広がるAI導入、DXは変われるか」（2026年7月16日） https://www.ipa.go.jp/pressrelease/2026/rcu1hd0000016yh4-att/press20260716.pdf （確認日：2026年11月12日）