目標を与えると、必要な手順を自分で考え、ツールを使いながら複数のステップを自律的に実行するAI。「一問一答」から「仕事を任せる」への進化形。
チャットAIが「聞かれたら答える」のに対し、AIエージェントは「調べる→整理する→作る→確認する」といった一連の流れを自分で計画して進めます。ファイル操作・Web検索・コード実行などのツールを使い分けながら、人間の細かい指示なしにタスクを完了させるのが特徴です。
たとえば毎朝のニュース収集から業務改善の提案までを自動でこなす、複数のAIがチームを組んで開発する——そんな使い方がすでに現場レベルで動き始めています。実際に試した記録は下のnote記事でどうぞ。
チャットAIは「一問一答」です。聞けば答えてくれますが、次の手は毎回人間が指示します。AIエージェントは「目標を渡すと、手順を自分で考えて最後までやる」存在で、途中でWebを検索し、ファイルを開き、結果を確かめて軌道修正しながら進みます。
料理でたとえると、チャットAIはレシピを教えてくれる先生、AIエージェントは台所に立って作ってくれる料理人。任せられる範囲が「知識」から「作業」に広がったのが決定的な違いです。
すでに現場で動いている例:競合10社を調べて比較表つきのレポートにまとめる/アプリを仕様から実装・テストまで作り切る(コーディングエージェント)/毎朝のニュース収集と要約を無人で回す/問い合わせメールを読んで、返信案の作成から予約システムの操作までこなす。
このサイトにも実物がいます。お問い合わせページのAI受付は用件のヒアリングから要約送信までを自分で進めるエージェントですし、サイト検索のAI司書も「探して、読んで、案内する」を自律的にやっています。
エージェントは便利さと引き換えに「勝手に動く」リスクを持ちます。導入時の原則は3つ。①権限を渡しすぎない(読み取りはOK、削除や送金は人間の承認制に)。②重要な操作の前に確認を挟む設計にする。③読ませる情報に注意する(Webやメールに仕込まれた指示でAIが乗っ取られるプロンプトインジェクションという攻撃があります)。
「新入社員に初日から社印を渡さない」のと同じ感覚で、小さく任せて信頼に応じて広げるのが定石です。任せ方の勘所は、当ページ下の扉から体験ゲームで学べます。
開発系ではClaude CodeやOpenAIのCodex、調査系では各社のディープリサーチ機能、汎用ではGensparkやManusなどが知られています。顔ぶれの入れ替わりが激しい分野なので、カテゴリで覚えるのがおすすめです。
RPAは人間が決めた手順をそのまま繰り返す自動化で、想定外に弱いのが特徴です。AIエージェントは目標から手順を自分で組み立て、途中の想定外にも対応します。「手順書の再生」と「仕事の委任」の違いです。
用語を覚えるより、ストーリーで体感するほうが早い。