# 最近よく聞く「AIエージェント」とは？いままでのAIとの違いを解説！

公開日: 2026-03-10 / 執筆者: 橋村 誠 / カテゴリ: 実行力

### 私たちの「仕事」は、どのように行われている？

私たちが日々行っている仕事を見つめ直すと、その多くは**「判断」**と**「実行」**の繰り返しで成り立っています。

例えば、「犬」と「猫」の写真をそれぞれのフォルダに分類する作業を考えてみましょう。そこでは、「この写真は犬か猫か」を見分ける**“判断”**と、判断結果をもとにフォルダへ振り分ける**“実行”**という２段階に分類することができます。

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この構造を念頭に置いたとき、従来のAI、すなわち「機械学習技術を応用して、既存のデータから未知のデータを予測するシステム」は私たちの仕事のうち「**判断**」の部分を担うものでした。

つまり、AIに写真を見せれば、AIは過去に学習した犬と猫の特徴をもとに、その写真に映っているのが「犬」なのか「猫」なのかを判断することができます。しかし、実は純粋なAIの機能はここまでです。実際に写真を犬と猫のフォルダに振り分ける作業は、AIの結果を見ながら人間が行うことになります。

言い換えると、AIの力を借りて**“判断の自動化”**はできても、その先の**“実行”**まで自動で行う仕組みは整っていなかったのです。

  

### 「判断＋実行」をつなぐAIエージェント

こうした背景を踏まえて登場したのが「AIエージェント」です。

AIエージェントとは、AIによる判断と、それに基づく実行を連携させ、自動化させる仕組みです。つまり、AIが写真を見て、犬か猫かを判断したら、結果に応じて該当フォルダに自動で格納する。この一連の流れを人手を介さず実現できるのが、AIエージェントの特徴です。

ここで重要なのは、「実行」の部分、つまり写真をフォルダに格納する部分だけを見れば、AIらしい要素はなく、従来的なシステムの動作だということです。このようにAIエージェントというのは、全体がAIで構成されているのではなくて、あくまで**“AIと従来システムの橋渡し”**を行う仕組みだと理解するとよいでしょう。

もしかすると、このようなシステムをすでに導入している職場もあるかもしれません。新しいシステムでないとしても、**「AIによる判断をもとに自動実行するシステム」**であれば、それは「AIエージェント」と呼んでも差支えないでしょう。

「AIエージェント」という言葉がいま注目されているのは、その仕組み自体が新しい、というよりは、生成AIの登場によって、AIに判断できる領域や自動実行できる領域が大きくなり、業務への活用の可能性、業務プロセスを大きく変える可能性が広がったからだ、と理解できます。

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### 複数のAIエージェントを組み合わせる「エージェント型AI」

AIエージェントを発展させたシステムとして、「エージェント型AI」というものがあります。これは、複数のAIエージェントを組み合わせることで、さらに複雑な仕事に対応できるシステムのことです。

例えば、先ほどの犬と猫の写真を分類するAIエージェントと、収集した写真を使ってアルバムを作るAIエージェントがあったとします。これらを統合し、写真をため込み、自動でアルバムを作成するAIシステムを構築することができます。

ここで大事なことは、2つのAIエージェントを接続する仕組みです。

従来でも、画面上にAIエージェントを起動するボタンを配置して、人間が使い分ける、というシステムは実装できました。しかし今では、この人間との接点に生成AIを利用することができます。つまり人間がやりとりするのは生成AIで、その会話の内容に応じて実行するAIエージェントを自律的に判断する、という仕組みを作ることができます。

  

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### AIの“チーム”に任せるという選択肢

この考え方を応用すれば、業務振り分けを行うエージェントに様々なエージェントやシステムをあらかじめ接続しておくことで、一つの大きなチームのような存在をつくることができます。

これまでは、仕事が与えられたら、人間がその仕事を小さいタスクに分解し、それぞれのタスクを適切なシステムで処理する、ということを行っていました。  
一方でAIエージェントは、人が「この仕事をお願い」と指示を出すだけで、AIが必要なタスクに分解し、それぞれのAIエージェントや既存システムを使い分けながら、自律的に遂行することができます。

これは、外部の組織や取引先に仕事を外注する感覚に似ています。AIエージェントやエージェント型AIを活用することは、**「AIのチームに仕事を外注する」**ことなのだ、と理解すると、新しい働き方のイメージを持てるのではないでしょうか。

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### AIとの協働が業務プロセスを再設計する

本来のAIは、判断を自動化するための技術です。そのAIにシステム連携機能を加え、実行まで含めて自動化したものが「AIエージェント」です。

さらに、複数のAIエージェントを組み合わせて、一連の業務プロセス全体を自律的に最適化できるようにした仕組みが「エージェント型AI」です。

こうした技術は、ただ業務を自動化するだけでなく、「AIのチームに業務を発注する」という全く新しい働き方を可能にします。今後、AIエージェントの仕組みをどのように活用するかが、業務プロセスの進化に大きく影響していくでしょう。

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出典: スタディメーター株式会社 — https://studymeter.jp/insights/5khuy0v88

執筆者プロフィール: スタディメーターの学生インターン「First off Projects」メンバーの専門学生。First off Projectsの「COMPILE」「FoPs Growth Insights」のプロジェクトリーダー。IT分野全般を学びつつWebアプリ開発も実践しています。