生成AI基本2025.04.09

2025年注目のAIエージェントとは？ChatGPTとの違いや特徴を紹介

近年特に注目されている生成AI技術「AIエージェント」ですが、どんな特色を持つテクノロジーなのか、その活用法が気になっている方も多いのではないでしょうか。また、AIエージェントのビジネス導入を検討しているという方もいるでしょう。

そこでこの記事では、生成AIの専門家である弊社スパイクスタジオが、以下の疑問や悩みを解決していきます。

「AIエージェントと従来の生成AIとの違いとは？」

「AIエージェントはChatGPTと何が違う？」

「AIエージェントのビジネス導入にはどんな懸念がある？」

さらに、AIエージェントの特徴や代表的な4つの種類、ビジネス導入を成功させるポイントについても紹介しますので、社内の業務効率化に役立てたいと考えている方は必見です。

AIエージェントとは？

「AIエージェント」は、現在注目されている最新のAI技術です。特定の目標を達成するために自律的にタスクを実行するAIシステムのことを指し、主に以下の特徴を持っています。

自律性

目標達成のための最適解を人間の指示なしに選択できる

コミュニケーション能力

ユーザーとのインタラクションを通じて意図を理解

柔軟性

複数のタスクを組み合わせて処理できる

学習能力

過去の経験を蓄積し、タスクの実行精度を高める

まずは、AIエージェントと従来の生成AIの違いやChatGPTとの違い、ビジネスにおける具体的な活用法についてみていきましょう。

AIエージェントと従来の生成AIとの違い

AIエージェントと生成AIは混同されがちですが、明確には以下の違いがあります。

従来の生成AI

質問に対する回答（生成物）を出力する

AIエージェント

特定のタスクを自律的に遂行

従来の生成AIにあるのは、チャットボットのような単純な対話力や問題解決能力のみです。ユーザーからの入力に基づいて、新たなデータや文章・画像などのコンテンツを生成するのが生成AIの特徴になります。

一方AIエージェントは、特定の目標を達成するために、環境と相互作用しながら自律的に行動するのが特徴です。たとえば、AIエージェントに「明日札幌に行く飛行機を予約して」と指示を出すと、自動的にWebを介して旅行の予約をおこないます。

つまり、AIエージェントは業務の自動化に適しており、中でもタスクにおける一連の流れを任せたいときに最適なツールなのです。

AIエージェントとChatGPTとの違い

「ChatGPT」は、OpenAIが開発・提供するAIチャットサービスです。生成AIの中でも、ChatGPTはユーザーが入力した質問に対して応答する能力に特化しています。基本的な違いはAIエージェントと生成AIとの違いと同じですが、端的に表すと以下の通りです。

ChatGPT：会話特化
AIエージェント：タスク自動化

ChatGPTは、ユーザーが具体的な質問や指示を与えることで適切な回答を生成します。一方、AIエージェントは自らタスクの内容を把握して進行するため、指示が不十分でも自動的に業務を遂行するのが特徴です。

AIエージェントの具体的なビジネス活用例

自律的にタスクを実行するAIエージェントは、さまざまな業界での効率化や業務改善に寄与しています。AIエージェントの具体的なビジネス活用例は以下の通りです。

カスタマーサービス
人事サポート
経費管理
休暇管理
マーケティング支援
自動運転サポート
生産ラインの最適化
サプライチェーン管理
eコマース
不正行為検出　など

上記以外にも、今後のAI技術の進化による多様な活用法が期待されています。具体的な例は以下の通りです。

翻訳・通訳サポート

多言語間のコミュニケーションをリアルタイムに支援

顧客体験のパーソナライズ化

顧客の行動・嗜好などを分析

製品開発支援

市場データ・顧客フィードバックの分析

OpenAIのAIエージェント「Operator」とは？

OpenAIが開発した「Operator」は、2025年1月23日に公開された注目のAIエージェントです。現時点では、本国アメリカにおけるProユーザー向けの施策とされていますが、将来的には全ユーザーが使えるようになるといわれています。

ここからは、注目の最新AIエージェントであるOperatorについてみていきましょう。

Operatorの特徴や性能

Operatorの大きな特徴は、ChatGPTの画面上で、AIエージェントがWeb上のタスクを実行してくれることです。具体的には、以下の4つの性能を持っています。

ブラウザ操作の自動化

特定のタスク指示で自動的にWebサイトの操作をおこなう

CUA

画面上の要素を視覚的に認識

タスク引き継ぎ

ログイン情報やCAPTCHA認証が必要なシーンを引き継ぐ

確認プロンプト

重要な操作の前にはユーザーの判断を仰ぐ

Operatorの動作は、「Computer-Using Agent（CUA）」と呼ばれる独自技術に基づいています。そのため、APIが存在しないWebサイトであっても自動的に操作を続行できるのが強みです。

さらに、個人情報や重要な決定の前にはユーザーへ引き継いだり、判断を仰いだりする機能も搭載されています。オペレーションのセキュリティを保ち、意図しない取引を避けられるのが、Operatorの注目すべき点です。

OperatorとChatGPTの違い

OperatorとChatGPTは、どちらも同じOpenAIが提供するAIテクノロジーです。ChatGPTが会話を通じて情報提供する生成AIであるのに対し、Operatorはユーザーが出した指示に基づき、Web上のタスクを自動で実行する性能を持っています。

AIエージェントは、実行を伴うタスクの自動化ができるのが強みです。CUAを搭載することにより、強化学習を通じてWebサイトの操作を習得し、特定のアクションへの適応力を高めています。

一方ChatGPTは「Transformerアーキテクチャ」に基づいているため、自然言語の理解と生成に優れているのが強みです。ただし、Webブラウジング機能は搭載されていません。この2つのツールは異なる目的と性能を持っているので、利用シーン・ニーズに合わせた使い方が求められます。

AIエージェントの特徴

AIエージェントの特徴は、大きく以下の5つです。

自律的なタスクの実行
継続的な学習と環境適応
ノーコード・ローコード構築とスケーラビリティ
外部システムと連携するマルチエージェントシステム
データに基づくインサイト

1. 自律的なタスクの実行

AIエージェントの大きな特徴は、人間の介入なしに自ら意思決定し、リアルタイムでタスクを実行することです。一つひとつ指示を出さなくても目的を理解し、必要なタスクを自ら考えて実行できます。

さらに、複数のAI技術やデバイスを統合することで、従来のAIにはできなかった複雑なタスクを処理できるようになるのも魅力です。この性質を活用すれば、業務プロセスのさらなる自動化に役立てることができます。特に反復的な作業、大量のデータ処理が必要な作業においては、大いに能力を発揮するでしょう。

2. 継続的な学習と環境適応

AIエージェントは、実行したタスクを経験として学習し、さらなるパフォーマンス向上を実現できる能力を持っています。新しいデータや状況にも迅速に適応し、パフォーマンスを最適化できるため、環境の変化に対して高い適応力があるのも特徴です。

環境のフィードバックを受けて継続的に学習、成長できるのは、AIエージェントならではの性質だといえるでしょう。

3. ノーコード・ローコード構築とスケーラビリティ

AIエージェントは、専門的な技術がなくても簡単に導入できることから、企業が迅速に導入し、業務効率化に活かせる特徴があります。また、高いスケーラビリティを持っているため、システム拡張・変更が容易にできるのも魅力です。

さらに、クラウドベースなら、需要増加に応じてリソースの柔軟な追加ができるため、成長に伴うシステム拡張がしやすいでしょう。サービスの質を落とさない事業拡大も実現可能です。

4. 外部システムと連携するマルチエージェントシステム

AIエージェントには、「マルチエージェントシステム（MAS）」と呼ばれる外部システムとの連携力があります。特定のアプリケーションやサービスに限定されず、複数のタスクを横断的に遂行できるのが強みです。

他のエージェントやソリューションと連携してタスクを遂行することにより、複雑なタスクや大規模なプロジェクトの実行が可能になります。特に、異なる機能を持つエージェント同士を連携させることで、相互に情報を共有しながら効率的に業務を進められるでしょう。

5. データに基づくインサイト

AIエージェントは、データインサイトを提供し、企業の意思決定をサポートすることも可能です。顧客とのやり取りや行動データから、好みやニーズをデータとして出力してもらえば、サービスの質を向上できます。

この特性を活かせば、ECサイトにおけるレコメンドシステムなどに応用することも可能です。AIエージェントに意思決定をサポートしてもらうことで、顧客満足度向上や売上増加も期待できます。

AIエージェントにおける4つの種類

AIエージェントの種類は、大きく以下の4つに分けられます。

反射エージェント
目標ベースエージェント
効用ベースエージェント
学習エージェント

1. 反射エージェント

「反射エージェント」は、単純反射エージェントとも呼ばれる基本的なAIエージェントです。「条件ー行動」の単純なルールに基づいて動作しており、現在の感知情報のみを元に即座に反応します。

たとえば、特定の温度を超えた場合にエアコンを動作させる「サーモスタット」は、反射エージェントの1つの例です。特定の入力で定義されたルール下で動作するシンプルな仕組みで、反応速度には優れていますが、複雑な判断には不向きな特徴があります。

2. 目標ベースエージェント

「目標ベースエージェント」とは、特定の目標を達成するために、最適な方法を予測・推理した上で、行動を計画するAIエージェントです。環境データの評価と計画をおこなうことで、現在の状況と将来の予測を基にした最適な方法を選択し、実行します。特に、物流管理・スケジュール管理の分野で広く活用されている傾向です。

3. 効用ベースエージェント

「効用ベースエージェント」は、さまざまな選択肢の中から最も望ましい結果を評価し、行動するAIエージェントです。主に効用を最大化することを目的にしており、環境に応じて愛的なアクションを取ることで収益・メリットの最大化を図ります。

たとえば、金融業界におけるAIエージェント「トレーディングボット」などは、この効用ベースエージェントです。投資をおこなうAIトレーダーが、リスクとリターンのバランスを考慮し、最も有利になる選択肢を選びます。

4. 学習エージェント

「学習エージェント」は、過去の経験から学習し、自己改善をおこなうAIエージェントです。使用頻度に伴ってパフォーマンスも向上するため、新しい状況や挑戦にも柔軟に対応し、性能を高めることができます。特に、反復的なタスクにおいては効率的な業務運営の実現が可能です。

具体的には、医療分野における診断AIや「チャットボット」などの対話型エージェントシステム、ゲーム上にプログラミングされているゲームAIなどが該当します。

AIエージェントにおける課題点

AIエージェントにおける課題点は以下の通りです。

導入へのハードル
根拠やロジックの追跡が難しい
技術的な限界がある
セキュリティ面への懸念
倫理的・法的配慮への懸念

導入へのハードル

AIエージェントは高い初期コストがかかるため、中小企業にとっては負担が大きいものになります。システムの構築やカスタマイズに多くのリソースを割く必要があるため、十分注意しましょう。

従来の生成AIにも言えることですが、導入時は想定する業務フローやデータソースの事前整理が必須です。導入前に社員への教育や啓蒙も必要になり、組織的な理解を得るためのプロセスも欠かせません。

根拠やロジックの追跡が難しい

AIエージェントが導き出す回答は、100％正確というわけではないのが現状です。しかし、AIは根拠のブラックボックス化が起きやすく、ソースやロジックの追跡が難しいデメリットがあります。そのため、誤動作やデータの入力ミスなどが起きた場合、責任の所在をどうするかが課題です。

技術的な限界がある

AIエージェントには技術的な限界があり、特に複雑かつ曖昧な問題への対応が苦手です。その理由の1つは、AIエージェントの性能が、学習データの量や質に大きく依存している点にあります。教師となるデータが少なすぎる、あるいは偏りがあった場合は、誤った判断や予測をおこなう可能性もゼロではありません。

また、高度な創造的思考や感情理解が求められる場面では、人間のような柔軟な対応が難しいことも課題です。これらの限界を克服するには、データの継続的なアップデートや人間との協働が求められます。

セキュリティ面への懸念

AIエージェントはサイバー攻撃の対象になりやすい傾向があります。汎用型のAIエージェントは確かに便利ですが、特定のタスクに限定されずさまざまなデータを処理できることから、乗っ取り被害に遭いやすいのがデメリットです。

例えば、プロンプトインジェクション攻撃のような方法で悪用されてしまうと、データ漏えい、システム誤動作リスクなどさまざまなリスクが発生します。また、AIエージェントを狙ったランサムウェア攻撃なども近年増加傾向ですので十分注意しましょう。

また、AIエージェントは個人情報を扱うことが多いので、プライバシー保護にも留意する必要があります。無意識のうちに機密情報を漏えいしてしまい問題になったケースもあるため、誤動作やサイバー攻撃のみならず、従業員への教育なども必要です。

倫理的・法的配慮への懸念

AIエージェントの判断は訓練データに基づくことから、データに存在するバイアスが反映される懸念もあります。AIエージェントは、通常の生成AIよりも人間の行動や人格を模倣する能力が向上しているため、ディープフェイクや倫理的境界線の曖昧さがあるのです。

また、AIが生成するコンテンツには著作権や知的財産権侵害のリスクがあります。AIの生成物に他者の権利を侵害する内容が含まれていた場合、企業は法的責任を問われることになるでしょう。

さらに、生成AIが誤った情報や偏見を含むコンテンツを生成した場合は、その影響で企業のブランドイメージが損なわれる危険もあるため、注意が必要です。

AIエージェントのビジネス導入を成功させるコツ

AIエージェントのビジネス導入を成功に導くコツは以下の通りです。

業務フローの整理
データの質と量の確保
従業員への教育とトレーニング
人間による監視を想定する
リスクの低い業務から取り入れる
ハルシネーション対策をする
ガードレールを設ける
継続的な評価と改善

業務フローの整理

AIエージェントを効果的に活用するためには、まず導入する目的を明確にすることが大切です。既存の業務プロセスを洗い出し、AIにどの部分をサポートしてもらうかを明確にしましょう。具体的には、「どの業務プロセスを効率化したいのか」「どのような顧客体験を提供したいのか」を定義することを意識してください。

データの質と量の確保

AIエージェントの性能は学習データに依存するため、クリーンで整然としたデータセットを用意する必要があります。データの整備が不十分だと、パフォーマンスや信頼性が下がる懸念があるため、高品質で十分な量のデータを収集・整備することが大切です。

従業員への教育とトレーニング

AIエージェントの導入に伴い、従業員が新しいシステムやプロセスに適応できるよう、適切な教育とトレーニングを提供することも求められます。特に、AIの基礎知識や使用方法、エージェントを通じた業務改善の手法についてトレーニングを実施することで、従業員のスキル向上を図ることが大切です。

スパイクスタジオ担当者からのコメント：弊社スパイクスタジオは、生成AI活用支援ソリューションの一環として、基礎知識の習得や活用アイデアの創出、最新のユースケースなど、さまざまな関連知識を提供する勉強会・講義などをおこなっています。大手企業を中心に、幅広い企業の研修や講義を実施してきた確かなノウハウがございますので、ぜひお気軽にお問い合わせください。

人間による監視を想定する

AIエージェントは自律的にタスクを実行する能力がありますが、その精度は完全ではありません。基本的には人間の介入が必要なので、いつどのように補助するべきか明確なガイドラインを設けることが大切です。

明確なガイドラインを策定し共有する
AIエージェントの実行範囲を限定する
重要な決定は人間による最終承認が必須　など

たとえば、複雑な問い合わせや慎重さが求められる対応については、適切に回答するためのセーフティネットを設けるなどの対策が必要になります。これにより、AIが不適切な判断を下した場合や、予期せぬ事態が発生した際にも、迅速に対応できるフレームワークが構築できるでしょう。

リスクの低い業務から取り入れる

AIエージェントの導入は、リスクの低い業務から取り入れて、段階的におこなうことが推奨されます。初めに簡単な機能から実施し、徐々に高度な機能に移行することにより、システムの理解と安全性を確保しながら受け入れることが可能です。

ハルシネーション対策をする

AIが誤った情報や論理を出力する「ハルシネーション」への対策や、検出方法を検証しておくことも大切です。AIが出す回答の正確性をチェックするプロセスを明確にしておきましょう。回答を複数回生成して矛盾がないか確認するなど、検証体制を整えることが大切です。

具体的には、以下の対策が有効になります。

データの品質向上（学習データの誤情報や偏見の排除）
従業員のトレーニングと教育（AIの回答を鵜呑みにしないリテラシー形成）
専門家によるチェック
フィードバックグループの構築　など

ガードレールを設ける

プロンプトインジェクションなどの攻撃への対策として、ガードレールを設けることも重要です。ガードレールとは、AIエージェントが安全かつ効果的に機能するために必要な、制約やルールのことを指します。

倫理的ガイドラインを設ける
収集するデータの種類や使用方法に制限をかける
分類フィルタによる悪意あるプロンプトへのラベリング
システム連携時のセキュリティ強化　など

分類フィルタなどを用意し、危険なラベルに分類される質問には定型の断り文を出力することで、一定の対策ができるでしょう。また、システム連携時には強固な認証を用意し、アクセス制御、ログ監査なども強化することをおすすめします。

継続的な評価と改善

AIエージェントの導入後は、性能やユーザー体験などを継続的にモニタリングし、その効果を定期的に評価して、システムやプロセスの改善をおこなうことが大切です。継続的な評価と改善により、最大限の効果を維持できます。

スパイクスタジオのAIエージェント「Spike AI Agent」

弊社スパイクスタジオでは、AIエージェントを活用したプラットフォーム「Spike AI Agent」を開発しています。アバターを自分好みの振る舞いや応答内容にカスタマイズでき、自分だけの「AI秘書」としてタスクを効率的に遂行するのが特徴です。

GPT-4oなどの最新AIモデルにおけるマルチモーダル機能を活用しているため、会話相手の映像からも情報を収集しながら自然な会話が成立します。最新のリップシンク技術を採用しているため、アバターの自然な表情と口の動きも再現可能です。まるで本当にテレビ会議をしているかのような感覚が味わえるでしょう。

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