AIエージェントの最新動向とは｜中小企業におけるビジネス活用の可能性

ChatGPTのようなチャット型のAIに続き、近年は「AIエージェント」という言葉を目にする機会が増えてきました。1回の質問に1回の回答を返すだけでなく、目的を伝えると複数の手順を自ら組み立てて実行してくれる点が特徴とされていますが、具体的に何ができて何ができないのかは、まだ十分に整理されていないと感じる方も多いのではないでしょうか。本記事では、AIエージェントの最新動向を整理したうえで、中小企業におけるビジネス活用の可能性と、現時点で押さえておきたい限界について解説します。

AIエージェントとは何か(従来の生成AIとの違い)

AIエージェントとは、与えられた目的に対して、必要な手順を自ら計画し、複数のツールやアプリケーションを操作しながらタスクを実行し続けるAIの仕組みを指します。従来のチャット型AIが「1つの質問に1つの回答を返す」という単発のやり取りを基本としていたのに対し、AIエージェントは「目的達成までの一連の作業」を任せられる点が大きな違いです。従来型のAIが人間の質問に答える役割にとどまっていたのに対し、エージェントは人間に代わって作業そのものを進める役割を担うという発想の転換が、この分野の技術的な特徴といえます。

AIエージェントは従来のAIと何が違う?

もう少し具体的に見ると、従来のAIとエージェントの違いは「計画」「実行」「振り返り」という3つの工程を自律的に繰り返せるかどうかにあります。従来のチャット型AIは、ユーザーが次に何を入力するかを都度待つ受け身の存在でした。一方でAIエージェントは、最初に与えられた目的をもとに、必要な作業をいくつかのステップに分解し、各ステップの結果を確認しながら次の行動を判断していきます。途中でうまくいかなかった場合には、別の方法を試すといった調整を行うこともあり、この一連の流れを人が逐一指示しなくても進められる点が、従来の延長線上にはない新しさとして捉えられています。ただし、この自律性は万能ではなく、想定外の状況に直面した際にどこまで適切に判断できるかは、現時点ではタスクの複雑さやツールの組み合わせによって大きく左右されます。

中小企業で想定される活用場面

中小企業においては、日常業務の中にある「複数の手順を伴う定型作業」がAIエージェントの活用場面として想定されています。たとえば、複数のWebサイトから情報を集めて一覧表にまとめる調査業務、決まったフォーマットに沿って資料のドラフトを作成する作業、問い合わせ内容を分類して担当部署に振り分ける一次対応などが挙げられます。単純作業の自動化という観点ではRPAに近い印象を受けるかもしれませんが、AIエージェントは事前に細かい手順を設計しなくても、目的だけを伝えれば大枠の手順自体を組み立てられる点で、RPAとは異なる柔軟性を持っています。当社では、日々の業務の中でAIエージェントに近い機能を試験的に使う場面も出てきており、定型的な情報収集や資料の下書き作成といった作業で、時間短縮の手応えを感じることが増えてきました。

AIエージェントは中小企業でも使える?

結論から言うと、限定的な範囲であれば中小企業でも活用を始めやすい段階に来ています。専任のエンジニアがいなくても、既存のチャット型AIサービスに組み込まれたエージェント機能や、ノーコードで設定できるツールを使えば、比較的小さな規模から試すことが可能です。ただし、いきなり基幹業務や顧客対応の根幹部分にエージェントを組み込むのはおすすめできません。当社では、まずは社内向けの情報整理や資料作成の補助といった、失敗しても影響範囲が小さい業務から試すことをおすすめしています。小さく試して手応えを確認しながら、対象業務を少しずつ広げていく進め方のほうが、中小企業にとっては無理のない導入方法だと考えられます。

国内外の主要ベンダーの動き

海外の大手AIベンダーは、それぞれ独自のエージェント機能をチャット型AIサービスに組み込む形で開発を進めています。たとえばOpenAI「Introducing Operator」では、ブラウザを自律的に操作してフォーム入力や予約などを代行する機能が発表されており、Anthropic「Claude 3.5 Sonnet and computer use」では、画面を見ながらカーソル操作や入力を行い複数のアプリケーションをまたいで作業する機能が発表されるなど、開発競争は活発化しています。国内でも、freee株式会社「freee、税理士事務所向けの資料回収から決算申告までをAIで一気通貫に支援する『freee顧問先管理｜AIエージェント』と『freee Agent Hub』をfreee Advisor Day 2026にて公開」のように、業務システムや会計ソフトにエージェント的な自動化機能を組み込む動きが見られるようになってきました。当社ではこうした各社の発表を継続的に確認していますが、機能名や打ち出し方は各社で異なるものの、根底にある「目的を伝えれば複数ステップの作業を自律的に進める」という方向性は共通しており、今後もこの流れは強まっていくと見ています。発表されたばかりの新機能をすぐに本番業務へ適用するのではなく、まずは限定的な用途で試してから活用範囲を広げる慎重さも、現時点では欠かせません。

現状の技術的な限界と注意点

AIエージェントは急速に進化している分野である一方、現時点ではいくつかの技術的な限界も抱えています。まず、複雑なタスクや手順が長くなるタスクほど、途中で誤った判断をしてしまう可能性が高まる傾向があります。また、エージェントが自律的に外部サービスを操作する以上、意図しない操作(誤った情報の送信や、想定外のデータ変更など)が起きるリスクもゼロではありません。当社では、エージェントに任せる業務の範囲を最初から広げすぎず、実行結果を人が確認できる工程を残しておくという運用を基本方針にしています。特に、顧客に直接影響する処理や、取り返しのつかない操作(送信・削除・決済など)については、最終的な実行判断を人が行う形にしておくことが重要です。また、エージェントが参照する情報源の鮮度や正確性を保つ工夫もあわせて必要になります。エージェントに機密情報を扱わせる場面も増えてくるため、情報漏洩や誤操作といったリスクへの備えについては「AIセキュリティとガバナンスとは｜中小企業が押さえたい5つの対策」もあわせてご確認ください。

RAGとの違い(混同されやすいポイント)

AIエージェントとよく混同される技術に「RAG(検索拡張生成)」があります。RAGとは、社内文書やデータベースなど根拠となる情報源を検索し、その内容にもとづいてAIが回答を生成する仕組みです。Amazon Web Services(AWS)「What is RAG? – Retrieval-Augmented Generation AI Explained」によれば、大規模言語モデルを外部のデータソースで拡張し、検索して得られた文脈にもとづいて応答を生成する技術とされており、あくまで「正確な情報にもとづいて答えを返す」ことに主眼が置かれています。RAGが情報の正確性を高めるための仕組みであるのに対し、AIエージェントは目的達成に向けた一連の作業を自律的に実行するための仕組みであり、両者は解決しようとしている課題の性質そのものが異なります。実際には、AIエージェントの内部でRAGの仕組みを部分的に活用し、正確な情報を参照しながらタスクを進めるという組み合わせ方も広がっています。RAGの仕組みや活用法については「RAG(検索拡張生成)とは｜仕組みとビジネス活用法をわかりやすく解説」で詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。

今後1〜2年で変わりそうなこと

AIエージェントを取り巻く状況は変化のスピードが速く、1〜2年という短い期間でも状況が大きく動く可能性があります。Gartner「Gartner Predicts 40% of Enterprise Apps Will Feature Task-Specific AI Agents by 2026, Up from Less Than 5% in 2025」による予測では、タスク特化型のAIエージェントを搭載する企業向けアプリの割合が、2025年の5%未満から2026年には40%に達するとされており、あくまで予測値ではあるものの、短期間で急速に普及が進む可能性を示す一つの目安といえます。現時点では試験的な利用にとどまっている企業が多い印象ですが、各ベンダーの機能改善や、業務システム側の対応が進むにつれて、より複雑な業務にも段階的に適用範囲が広がっていくと考えられます。一方で、こうした技術の進化がどのペースで実務に定着していくかは不確実な部分も大きく、過度に先取りした投資を行うよりも、動向を継続的に確認しながら、自社の業務に合った範囲で少しずつ取り入れていく姿勢のほうが現実的だと当社では考えています。

導入を検討する際の進め方

AIエージェントの導入を検討する際は、いきなり大きな業務範囲を任せるのではなく、影響範囲が小さく、失敗しても業務が止まらない作業から着手することをおすすめします。あわせて、AI活用全体を段階的に進める計画を持っておくと、エージェントの活用場面も位置づけやすくなります。中小企業がAI導入を段階的に進める考え方については「中小企業のAI導入ロードマップ｜3年計画で進める5つのステップとは」で解説していますので、あわせてご参照ください。他部門でのAI活用による具体的な時短効果を確認したい場合は「AI業務効率化の実例集｜部門別20の事例に見る具体的な活用の方法」も参考になります。

まとめ

AIエージェントは、目的を伝えるだけで複数の手順を自律的に計画・実行できる点で、従来のチャット型AIとは異なる新しい可能性を持つ技術です。中小企業においても、情報収集や資料作成の補助といった限定的な業務から活用を始めやすい段階に来ていますが、複雑なタスクにおける判断の不確実性や、意図しない操作のリスクといった技術的な限界も残っています。RAGのような情報の正確性を高める技術とは役割が異なる点を理解したうえで、小さな範囲から試し、実行結果を人が確認できる体制を保ちながら、少しずつ活用範囲を広げていくことが重要です。自社の業務にAIエージェントをどう取り入れられるか具体的に相談したい場合は、当社へのご相談もご検討ください。