AIエージェントと生成AIの違いとは？できることや活用シーンから解説

AI活用が広がるなかで「AIエージェント」と「生成AI」という言葉を目にする機会が増えています。ただ、どちらもAI技術であることはわかっていても「何が違うのか」「自社ではどちらをどう活用すべきなのか」までは、はっきり整理できていない方も多いのではないでしょうか。

生成AIは文章や画像などのコンテンツを生み出すことを得意とする一方、AIエージェントは目的に応じて情報を集め、判断し、タスクを実行していく点に特徴があります。似ているようで役割が異なるため、それぞれの違いを理解することが、適切な導入や成果につながる活用の第一歩です。

本記事では、AIエージェントと生成AIの違いを仕組み・活用シーン・導入方法の観点からわかりやすく解説します。あわせて、両者を連携させることで何ができるのか、営業・マーケティング領域での具体的な活用イメージも紹介します。

AIエージェントと生成AIの違い

AIエージェントと生成AIの違いは、タスクを「自律的に実行する仕組み」か「入力に応じてコンテンツを生成する仕組み」かにあります。AIエージェントは状況やデータに基づいて判断し行動まで行う一方、生成AIはユーザーの入力に応じてテキストや画像などの出力を生成します。この役割の違いを理解することで、業務における適切な活用領域を明確にできます。

加えて、AIエージェントは業務プロセスの中に組み込まれ、継続的に処理を実行することを前提としているのに対し、生成AIは単発の出力を行うことを基本としています。この違いは、導入方法や活用シーンにも大きく影響するため、両者を同一の技術として扱わないことが重要です。

AIエージェントの仕組み

AIエージェントは、環境やデータから得られる情報をもとに意思決定を行い、その結果に基づいてアクションを実行する仕組みです。入力された情報をもとに次の行動を決定し、処理を進めていく点に特徴があります。

具体的には、外部から取得したデータを分析し、その結果に基づいて適切な行動を選択します。その後、実行された結果を次の判断に反映することで、より適切な処理へとつなげます。このように、判断と実行のサイクルを繰り返すことで、継続的な業務処理を実現します。

この一連の流れにより、単なる応答生成ではなく、業務の自動化や意思決定の支援といった役割を担うことができる点がAIエージェントの特徴です。

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生成AIの仕組み

生成AIは、大量のデータを学習したモデルをもとに、入力に応じてコンテンツを生成する技術です。テキストや画像などの出力を生成することに特化しています。

ユーザーが入力した内容に対して、学習済みのモデルが適切な出力を生成する仕組みであり、文章作成や画像生成などの用途で広く活用されています。

一方で、生成AIは自律的に処理を継続する仕組みではなく、入力に応じた出力を返すことが基本となります。そのため、業務プロセスの実行や継続的な判断が求められる場面では、AIエージェントとは異なる役割を担います。

AIエージェントと生成AIの活用シーンの違い

AIエージェントと生成AIは、どちらも業務に活用できるAI技術ですが、得意とする役割が異なるため、適した活用シーンにも違いがあります。

AIエージェントは、状況に応じて情報を取得し、判断しながら処理やアクションを進める用途に向いています。一方で生成AIは、文章作成や要約、アイデア出しなど、コンテンツを生み出す場面で力を発揮します。

ここでは、それぞれがどのようなシーンで活用されているのかを具体的に見ていきましょう。

AIエージェントの活用シーン

AIエージェントは、単なる情報出力ではなく、実際の業務プロセスの中で判断と実行を行う点に特徴があります。そのため、定型業務の自動化や、複数の処理を連携させる必要がある業務領域で活用されることが多いです。

ここでは代表的な活用シーンについて整理します。

カスタマーサービス

カスタマーサービスでは、問い合わせ内容の理解から回答、必要な処理の実行までを自動化する用途で活用されます。たとえば、質問内容に応じて回答を出し分けたり、返品・予約変更・担当部署への引き継ぎなど、次のアクションまで含めて対応できる点が特徴です。

対応履歴や顧客情報をもとに、一人ひとりに合わせた案内を行いやすいため、オペレーターの負担軽減だけでなく、対応スピードや品質の向上にもつながります。

医療

医療分野では、患者情報や検査データなどをもとに、情報整理や判断支援を行う用途で活用されます。たとえば、問診内容の整理、必要情報の抽出、医療従事者への確認事項の提示など、現場の業務を補助する役割を担います。

複数の情報を横断して扱う必要がある場面でも、必要なデータを整理しながら一貫した形で支援できるため、業務負担の軽減や確認漏れの防止に役立ちます。

ワークフロー管理

ワークフロー管理では、申請・確認・承認・通知といった複数の処理を連携して実行する用途で活用されます。たとえば、社内申請の内容を確認し、条件に応じて承認フローを分岐させたり、関係者への通知まで自動で進めたりすることが可能です。

単一の作業だけでなく、業務全体の流れに沿って処理をつなげられるため、人手による対応を減らしながら、業務の効率化と運用の安定化を実現しやすくなります。

生成AIの活用シーン

生成AIは、ユーザーの入力に応じてテキストや画像などのアウトプットを生成することに特化しています。そのため、コンテンツ作成や情報の下書き生成など、人の作業を補助する用途で活用されることが多いです。

ここでは代表的な活用シーンについて整理します。

営業・マーケティング

営業資料や文章の生成など、コンテンツ作成の用途で活用されます。短時間でアウトプットを生成できるため、作業効率の向上につながります。アイデア出しや下書き作成といった用途にも適しています。

また、営業・マーケティング領域では、顧客ごとの状況や検討フェーズに応じたコンテンツ生成が求められます。生成AIを活用することで、ターゲットに応じた資料やメッセージを効率的に作成でき、パーソナライズされたアプローチが可能となります。

さらに、過去の提案資料や顧客対応履歴をもとに内容を生成することで、属人化していた業務の標準化にもつながります。これにより、担当者ごとのばらつきを抑えながら、一定水準のアウトプットを維持できます。

カスタマーサポート

問い合わせ対応における応答文の生成などで利用されます。対応内容の下書き作成などに活用されるケースが多く、対応のスピード向上に寄与します。

加えて、問い合わせ内容に応じた回答の一貫性を保てる点も重要です。生成AIを活用することで、対応品質を均一化しながら、対応スピードの向上を図ることができます。

また、オペレーターの補助として活用することで、回答の下書きや要約を自動化でき、対応負担の軽減にもつながります。これにより、人手不足の課題を抱える現場でも、安定した対応体制を構築できます。

コンテンツ作成

記事や画像などの生成に利用されます。コンテンツ制作の効率化に寄与し、制作工数の削減にもつながります。

さらに、コンテンツ制作においては、企画から執筆までの工程を効率化できる点が大きなメリットです。テーマ設定や構成案の作成、本文の下書き生成までを一貫して支援できるため、制作スピードを大幅に向上させることができます。

また、複数パターンのアウトプットを短時間で生成できるため、ABテストや改善施策にも活用できます。これにより、成果につながるコンテンツの精度向上にも寄与します。

AIエージェントと生成AIの導入方法の違い

AIエージェントと生成AIでは導入方法にも違いがあります。

AIエージェントは業務プロセスへの組み込みやシステム連携を前提として導入されます。一方で生成AIは、ツールとして利用できる形で提供されるケースが多いです。

AIエージェントは業務の中で動作することを前提としているため、システム設計やデータ連携が重要となります。そのため、導入には一定の準備と設計が必要となります。

一方で生成AIは、既存のサービスを利用することで比較的容易に導入できます。用途に応じてツールとして活用できる点が特徴です。

AIエージェントと生成AIの連携でできること

AIエージェントと生成AIを組み合わせることで、単なる情報生成にとどまらず、情報収集・判断・実行までを一連の流れとしてつなげられるようになります。生成AIが文章作成や要約、応答生成を担い、AIエージェントが目的に応じて必要なデータを取得し、適切なアクションへとつなげることで、業務全体の自動化や高度化が進みます。

ここでは、両者を連携させることで実現できる代表的なことを紹介します。

対話型AIの高度化

生成AIによる応答生成とAIエージェントによる処理を組み合わせることで、対話機能の高度化が可能となります。ユーザーの入力に応じた出力だけでなく、その後の処理やアクションまでを一連の流れとして実行できるため、実務に近い形での活用が可能となります。

また、単なる回答提示にとどまらず、ユーザーの意図や状況に応じた処理まで実行できる点も重要です。これにより、問い合わせ対応や業務フローの中で、実際のアクションまでを含めた対応が可能となります。

その結果、従来のチャットボットのような一問一答型の対応から、状況に応じて処理を進める対話へと進化し、対応の質と効率の両立が実現します。

データ活用と意思決定支援

データと生成AIを組み合わせることで、判断に必要な情報の整理と活用が可能となります。複数のデータを統合し、その内容をもとにアウトプットを生成することで、意思決定に必要な材料を効率的に得ることができます。

さらに、データの分析結果をもとに生成AIがアウトプットを作成することで、単なるデータ提示ではなく「解釈された情報」として活用できる点も特徴です。これにより、担当者は情報整理の手間を削減しながら判断に集中できます。

また、AIエージェントが継続的にデータを収集・更新することで、常に最新の情報をもとに意思決定を行える環境が整います。これにより、判断のスピードと精度の向上が期待されます。

クリエイティブ作業の自動化

生成されたコンテンツを業務に組み込むことで、作業の自動化が進みます。単なる生成にとどまらず、その後の処理まで含めて自動化できる点が特徴であり、業務全体の効率化につながります。

従来は、コンテンツ作成と業務実行が分断されていましたが、両者を連携させることで一連の流れを自動化できます。これにより、作業の重複や手戻りを削減できます。

また、生成された内容をそのまま業務に反映できるため、再入力や修正の手間が減り、作業時間の短縮と品質の安定につながります。

CX向上

顧客ごとの対応を最適化することで、顧客体験の向上につながります。
個別のニーズに応じた対応を実現することで、より適切なコミュニケーションが可能となります。

顧客の行動データや履歴をもとに対応内容を調整できるため、画一的ではないパーソナライズされた体験を提供できます。

さらに、生成AIによる自然な応答と組み合わせることで、機械的ではないスムーズなコミュニケーションが実現し、満足度の向上に寄与します。

AIエージェント・生成AI活用の注意点

AIを活用する際には、運用体制の整備が重要です。特に責任の所在とセキュリティ対策への配慮が求められます。これらを事前に整理しておくことで、運用時のリスクを抑えることができます。

AIの活用は業務効率化に寄与する一方で、適切な運用ルールがなければリスクも伴います。特に、判断の自動化が進むほど、事前の設計と管理体制の重要性が高まります。

そのため、導入前に運用方針を明確にし、どこまでをAIに任せるかを整理することが求められます。これにより、想定外のリスクを未然に防ぐことができます。

責任の所在を明らかにしておく

AIの判断や出力に関する責任の所在を明確にする必要があります。運用ルールを整備し、人の関与範囲を明確にすることで、想定外の事象が発生した場合にも適切に対応できる体制を整えることが重要です。

AIの判断結果をそのまま採用するのではなく、人による最終確認を行う体制を整えることが重要です。これにより、誤った判断や不適切な対応を防ぐことができます。また、どの工程をAIが担当し、どの工程を人が担うのかを明確にすることで、責任範囲を整理できます。運用ルールの明確化が、安定した活用につながります。

セキュリティ体制を完備する

データの取り扱いに関しては、セキュリティ対策を講じる必要があります。情報管理のルールを整備し、適切なアクセス制御や運用体制を構築することで、安全にAIを活用できる環境を整えることが求められます。

AIは多くのデータを扱うため、情報漏えいや不正利用への対策が不可欠です。特に顧客情報や機密情報を扱う場合には、取り扱いルールの整備が重要です。また、アクセス権限の管理やログの監視など、運用面での対策も必要となります。これらを組み合わせることで、安全性を確保しながらAIを活用できます。

営業・マーケティングにおすすめのAIエージェント

営業・マーケティング領域では、顧客対応とデータ活用を両立する仕組みが求められます。顧客理解を深めながら営業活動を最適化することが重要であり、そのための手段としてAIの活用が進んでいます。

従来の営業活動では、顧客対応や情報整理を人が行う必要がありましたが、AIの活用によりこれらの業務を効率化できます。特に、顧客ごとの状況に応じた対応や情報提供が求められる場面では、AIの導入効果が大きくなります。

その中でもAIエージェントは、単なる情報提供にとどまらず、業務の実行まで担える点が特徴です。これにより、営業活動の効率化と精度向上を同時に実現できます。

ここでは、営業やマーケティングにおすすめなAIエージェントを紹介します。

Mazrica Engage

Mazrica Engageは、営業・マーケティング領域での顧客接点を強化しながら、情報提供・対話・データ活用を一体で進められるAIエージェントツールです。

自社の資料や文書などのナレッジをAIに読み込ませることで、必要な情報をすぐに引き出せるほか、顧客接点にAIチャットを設置して、対話を通じた情報提供や興味関心データの取得も行えます。

こうした機能により、見込み顧客ごとに最適化されたコミュニケーションを実現しやすくなります。

リアルタイムな情報提供による意思決定の迅速化

Mazrica Engageでは、Webサイトに来訪した顧客一人ひとりの質問に対して、AIエージェント「Hana」がリアルタイムで最適な回答を提示できます。AIには自社のWebサイトに加え、PDF資料、URL、テキストデータなどを学習させることができるため、企業ごとの商材や提案内容に即した情報提供が可能です。

全ての顧客に一律の情報を提示するのではなく、個別の関心や検討状況に合わせて必要な情報を出し分けられる点も特徴です。顧客は知りたい情報へスムーズにたどり着きやすくなり、情報探索にかかる負担を減らせます。その結果、検討の途中離脱を防ぎやすくなり、平均CVRの向上にもつながります。

閲覧と対話の統合による検討精度の向上

Mazrica Engageには、PDFやパワーポイントなどの販促資料をブラウザ上で閲覧できる「コンテンツハブ」機能があります。顧客は資料をダウンロードせずにそのまま確認できるため、情報への接触ハードルを下げながら、スムーズに検討を進められます。

さらに、資料を閲覧する画面と同一画面上にAIチャットが設置されており、気になった点をその場ですぐに質問できるインターフェースになっています。資料を読んで終わりではなく、閲覧と対話が一体化していることで、理解を深めながら検討を進めやすくなります。

また、資料全体だけでなくページ単位でも個別のURLを発行して共有できるため、顧客に見せたい情報を絞ったうえで対話を促すことも可能です。必要な情報にフォーカスした体験を提供しやすく、商談前の認識合わせや提案内容の理解促進にも役立ちます。

データの活用によるアプローチの最適化

Mazrica Engageでは、顧客とAIの対話内容や資料の閲覧状況を、顧客ごとのデータとして蓄積・可視化できます。どの資料に関心を示したのか、どのような質問をしたのかといった行動情報を把握できるため、顧客ごとの検討状況をより具体的に理解しやすくなります。

取得したデータは、SFAやMAへ自動連携することも可能です。これにより、Web上での行動データを営業活動やマーケティング施策にスムーズにつなげられ、部門をまたいだ情報活用もしやすくなります。

さらに、蓄積された行動ログをもとに、営業メール作成AI「Fumi」が顧客の関心に合わせたフォローメールを自動生成できます。顧客ごとに適した内容でアプローチしやすくなるため、画一的な追客ではなく、検討状況に応じた精度の高い営業活動を実現しやすくなります。

まとめ

AIエージェントと生成AIは混同されやすいものの、得意な役割は異なります。生成AIは文章や画像などのコンテンツ生成に強みがあり、AIエージェントは状況に応じた情報提供や判断、実行までを担える点が特徴です。両者の違いを理解したうえで活用することで、業務効率化だけでなく、顧客体験の向上や営業・マーケティング成果の最大化にもつなげやすくなります。

なかでも、AIエージェントを実務に取り入れる第一歩として注目したいのがMazrica Engageです。Webサイト来訪者の質問にAIエージェント「Hana」がリアルタイムで応答し、顧客ごとの関心に合わせて情報を出し分けられるほか、コンテンツハブ機能によって資料の閲覧と対話を同一画面上で完結できます。さらに、対話内容や閲覧状況を顧客ごとのデータとして蓄積し、SFAやMAへ連携したうえで、営業メール作成AI「Fumi」による最適なフォローへつなげられる点も大きな強みです。

AIエージェントの活用は選ぶツールによって成果が大きく変わります。まず何ができるのかを具体的に把握したい方は、Mazrica Engageの概要資料から確認するとイメージが湧くと思いますので、この機会にぜひご覧ください。