AIエージェントとは？チャットボットとの違いと企業導入の始め方

「AIを使って文章を作る」ことから、必要な情報を探し、業務システムを操作することへ。AIエージェントを検討するときに押さえたいのは、どこまで仕事を任せるかという視点です。

この記事では、初めて導入を検討する企業の担当者に向けて、仕組みと業務の切り分け方を整理します。

AIエージェントとは

AIエージェントは、与えられた目標に向けて情報を確認し、次の行動を選び、利用できるツールを通じてタスクを進める仕組みです。Google Cloudも、ユーザーの代わりに目標の達成やタスクの完了を目指すソフトウェアとして説明しています。Google Cloudの解説

業務での役割を理解するには、「入力」「判断」「操作」「確認」の4つに分けると整理しやすくなります。これは導入範囲を考えるための整理方法です。

• 入力：問い合わせ文や、処理を依頼された内容を受け取る。
• 判断：不足している情報と、次に行う処理を選ぶ。
• 操作：許可された範囲でFAQを検索したり、対応チケットを作成したりする。
• 確認：結果を確かめ、完了を報告するか、担当者へ引き継ぐ。

実際にできる操作は、接続したシステムと付与した権限によって変わります。「エージェント」と名付ければ、すべての業務が自動化されるわけではありません。

チャットボットや定型の自動化とどう違う？

比較するときは、製品名よりも「次の処理を何が決めているか」に注目してみてください。

例えば、選択肢に沿って営業時間を案内する仕組みなら、あらかじめ用意した会話とルールで対応できます。申請内容を決まった順序で確認し、承認者に回す業務も、処理手順を固定しやすい例です。

一方、問い合わせごとに必要な資料が異なり、検索結果を見て追加の確認を選ぶ場面では、AIが処理を選ぶ設計が候補になります。Anthropicは、決められたコードの経路で進むワークフローと、モデルが手順やツール利用を動的に選ぶエージェントを区別しています。Anthropicの設計解説

ただし、チャットボットにエージェント機能を組み込むこともできます。名称だけで線引きせず、デモで「情報不足のとき」「処理に失敗したとき」の動作を確認するのが有用です。

問い合わせ対応に組み込むと、どう動く？

次は、導入範囲を検討するための仮想例です。IvyLeapの導入実績や、特定製品の標準機能を示すものではありません。

顧客から「先週送った資料の内容について相談したい」と連絡があったとします。初期段階では、次のように役割を分けられます。

1. AIが問い合わせの目的を整理し、必要な確認事項を下書きする。
2. 許可された資料の中から、該当しそうな案内を検索する。
3. 参照した資料とともに、回答案と担当部署の候補を表示する。
4. 担当者が内容を確認して返信する。
5. 対応結果を記録し、資料不足や誤った振り分けを改善対象として残す。

ここでは返信の送信は人が担当します。検証が進んだら、営業時間の案内など、条件が明確な応答を自動化することも検討できます。まず「回答案を作る」と「顧客へ送る」を別の工程として扱うと、導入範囲が明確になります。

AIコール・AIテレアポ・AIコールセンターとの関係

電話の業務では、同じ「AI」という言葉でも対象が異なります。本記事では、導入の相談を整理するために次の意味で使います。各サービスの呼び方や提供範囲は個別に確認してください。

• AIコール：AIによる音声応対や発信など、電話でのやり取りを支援する仕組み。
• AIテレアポ：電話による営業活動のうち、案内や意向確認、日程調整などをAIで支援する使い方。
• AIコールセンター：受付、担当者支援、要約、振り分けなど、コールセンターの業務全体にAIを組み込む考え方。

AIエージェントを組み合わせるなら、音声で受け取った依頼を、情報検索や対応記録の作成につなぐ設計が考えられます。検討時には「自然に話せるか」に加えて、「正しい部署へ引き継げるか」「対応履歴を正しく残せるか」を別々に評価すると、課題が見えやすくなります。

導入前に決めたい5つのこと

1. 完了の条件を一文にする

「問い合わせ対応を効率化する」だけでは評価が難しくなります。「担当者が修正して使える回答案を、参照資料付きで用意する」など、成果物と利用者を決めます。

2. 参照する情報の範囲を決める

FAQ、サービス資料、社内手順書のどれを使うのかを列挙します。更新担当者と版を管理し、古い情報や対象外の資料を参照した場合の対応も決めておきます。

3. AIが実行できる操作を分ける

検索だけ、下書き作成まで、記録の保存まで、顧客への送信まで。それぞれを別の許可として整理すると、担当者との役割分担を設計しやすくなります。

4. 人へ戻す条件を用意する

回答の根拠がない、本人確認が必要、顧客の要望が複数部署にまたがる、といった場面を洗い出します。「不明な場合に止まれること」も、業務で使えるかどうかの評価項目です。

5. 時間と品質を同時に測る

処理時間だけが短くなっても、修正に手間がかかれば現場の負担は減りません。比較する前後で、対象業務と測定条件をそろえます。

• 1件あたりの作成時間と確認・修正時間
• 根拠資料が適切だった割合
• 担当部署への振り分けが正しかった割合
• 人への引き継ぎが必要だった件数と理由
• 業務1件あたりの利用費用と運用作業

件数が少ない検証結果を全業務の効果として扱わず、どの条件でうまく動いたかを残すことが次の改善につながります。

最初の検証に使える業務メモ

導入の打ち合わせ前に、以下を1つの業務について埋めてみてください。

• 対象業務：
• 現在の担当者：
• 作業が始まるきっかけ：
• 必要な資料：
• 完成させたい成果物：
• AIに許可する操作：
• 人が確認する場面：
• 間違えたときの影響と戻し方：
• 比較に使う時間・品質の指標：

例えば「問い合わせメールの分類と回答案作成」から始めれば、入力、成果物、担当者の確認箇所を整理しやすくなります。自社の業務に当てはめ、処理が複雑すぎる場合は、最初に資料検索だけを切り出す方法もあります。

よくある質問

社内にエンジニアがいなくても始められますか？

業務の棚卸しや、回答案の品質評価から着手できます。外部システムとの接続や権限設定を伴う場合は、情報システムの担当者や構築支援先と一緒に設計してください。現場側では、正しい対応例と例外の整理が重要な準備になります。

最初から電話対応をすべて任せられますか？

導入先の業務と製品の機能次第です。まず対象となる問い合わせ、引き継ぎ条件、利用時間帯を決め、聞き取り間違いや途中で話題が変わるケースを含めて検証します。全面的な置き換えを前提にせず、どの工程で効果が出るかを確認しましょう。

AIエージェント構築代行を依頼するときは何を伝えるべきですか？

使いたいモデル名に加え、業務メモ、利用中のシステム、許可する操作、確認担当者、受け入れ基準を共有すると、具体的な構築範囲を相談できます。

自社の業務から、導入範囲を整理する

IvyLeapでは、AIエージェントの構築支援やAIコール、AI研修についてのご相談を受け付けています。まずは現在の業務と、改善したい工程をお聞かせください。

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技術情報の確認日：2026年9月8日。本文の検証手順と業務メモは、導入検討のための提案です。個別製品の仕様・費用・対応範囲は、採用時点の公式情報をご確認ください。