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AIエージェントとチャットボットの違いは？それぞれの特徴を徹底比較！
近年、AIの業務活用が進む中、AIエージェントとチャットボットの活用が進んでいます。それぞれの違いや使い分け方はどのようにするのが良いのでしょうか。
今回は、AIエージェントとチャットボットの違いやそれぞれの特徴、AIエージェントとチャットボットの違いを活用につなげるポイントを解説します。AIエージェントとチャットボットの活用をご検討中の方は、ぜひ参考にしてください。
1.AIエージェントとチャットボットの違いとは？
AIエージェントとチャットボットの違いについて、まずはまとめて見ていきましょう。
定義
AIエージェント：ユーザーの意図や文脈を理解した上で自律的に情報収集・判断・出力する高度なAIシステム。
チャットボット：ユーザーの質問へ自動的に回答を行うプログラム。AIが搭載される場合はより精度高く、自然な会話が可能な場合もある。
主な用途
AIエージェント：自律的な情報収集・判断・実行・分析などを通じたタスク遂行
チャットボット：定型的な質問への回答、情報検索、情報共有、レコメンド
主要技術
AIエージェント：大規模言語モデル（LLM）、機械学習、自然言語処理（NLP）、RAG、ツール連携、複数AIエージェント分担、マルチモーダルAI
チャットボット：ルールベース、大規模言語モデル（LLM）、機械学習、自然言語処理（NLP）、RAG
活用シーン
AIエージェント：社内業務の複雑なタスク遂行、プロセス最適化、データ分析・意思決定支援、ソフトウェア開発、採用活動、商品開発、カスタマー対応、社内ヘルプデスクなど
チャットボット：カスタマー対応、社内ヘルプデスク、FAQとしての活用、文章下書き生成・要約・翻訳など
運用難易度
AIエージェント：高い
チャットボット：比較的低い
AIエージェントとチャットボットが比較されるのは、チャットボットに生成AIなどの高度なAIが搭載されるようになり、より精度が高まっている点、さまざまなタスクをこなせる点が挙げられます。
AIエージェントとチャットボットそれぞれの違いを大まかに押さえたうえで、それぞれの定義と特徴を見ていきましょう。
2.AIエージェントとは？
AIエージェントの定義と特徴を詳しく解説します。
AIエージェントとは？
AIエージェントとは、ユーザーの意図や文脈を理解した上で、自律的に情報収集・判断・出力する高度なAIシステムです。高度なタスク遂行、回答が可能であるということは、AIチャットボットのような対話機能と、RPAのような自動的な処理実行機能を兼ね備え、より複雑な業務を柔軟に支援するものです。
主要技術
・大規模言語モデル（LLM）
膨大なデータセットとディープラーニング技術で構築され、自然言語処理に特化したAI言語モデル。
・機械学習
コンピュータに大量のデータを読み込ませてデータに潜むパターンを学習させること。
・自然言語処理（NLP）
人間の言葉を機械が理解できる形式に変換し、意味や文脈を解析する技術。
・RAG（検索拡張生成）
外部データベースやドキュメントから情報を検索し、その情報を活用して人間が理解しやすい自然な文章で回答を生成する技術。
・ツール連携
他ツールと連携する技術。連携することでカレンダーへの予定登録や自動メール返信、自動集計など多様なタスクが可能になる。
・複数AIエージェント分担
複数のAIエージェントと役割分担をして稼働する技術。役割分担により複雑な問題を効率的に処理できたり、予測困難な状況や変化の激しい環境に対応可能。システムの冗長性を高めることにも貢献する。
・マルチモーダルAI
テキスト、画像、音声、動画など異なる種類の情報をまとめて扱うAI。情報の解析範囲が広がるため、より精度が高くなる。
AIエージェントでできること・活用シーン
AIエージェントは、その高度な技術により、自律的な情報収集・判断・実行・分析などを通じたタスク遂行が可能です。
具体的には、社内のさまざまな業務の複雑なタスクの遂行やプロセス最適化、データ分析・意思決定支援などが挙げられます。
ソフトウェア開発、採用活動、商品開発、カスタマー対応、社内ヘルプデスクなど幅広い分野で可能性があります。
AIエージェントは、タスクの複雑化や他ツールとの連携などを踏まえると、運用難易度は高いといえるでしょう。
3.チャットボットとは？
チャットボットの定義と特徴を詳しく解説します。
チャットボットとは？
チャットボットとは、ユーザーの質問へ自動的に回答を行うプログラムです。AIが搭載されることもあり、その場合はより回答精度が高くなり、自然な会話が可能なモデルもあります。
主要技術
・ルールベース型
あらかじめ設定されたルールに基づいて回答を生成。
・AI活用型
AIが自動で適切な回答を生成。
・大規模言語モデル（LLM）
・機械学習
・自然言語処理（NLP）
・RAG（検索拡張生成）
チャットボットでできること・活用シーン
チャットボットは、ユーザーからの定型的な質問への回答、情報検索、情報共有、レコメンドなどが可能です。
具体的な活用シーンは、カスタマー対応や社内ヘルプデスクなどの問い合わせ対応、FAQとしての活用が挙げられます。
学習した内容をもとに新たなコンテンツを作り出す生成AIを搭載したチャットボットは、それらに加えて文章の下書き生成や要約、翻訳などのタスクも実行可能です。
AIエージェントと比べれば運用難易度は低いといえますが、生成AIチャットボットの場合はより専門的な知見が必要です。
4.RPAとは？
AIチャットボットやAIエージェントと比較・関連して語られることの多い技術に、RPA（Robotic Process Automation）があります。AIエージェントが持つ「自動的な処理実行機能」の基礎にもなっているため、ここでその定義と特徴を解説します。
RPAとは？
RPAとは、ソフトウェアで構築されたロボットを用いて、定型的な事務作業を自動化する仕組みです。人間がコンピューター上で行う操作（データ入力、クリック、ファイル操作、アプリケーション間のデータ連携など）を、あらかじめ設定されたルールに基づき自動で実行します。
AIエージェントが「対話機能（チャットボット）」と「処理実行機能（RPA）」を組み合わせた高度なシステムであるのに対し、RPAは主にルールに基づいた反復的なタスクの実行に特化しています。
主要技術
ルールベースの実行:
事前に定義された手順（フロー）に完全に則って作業を実行します。
画面操作・インターフェース操作:
既存のシステムやアプリケーションのユーザーインターフェース（GUI）を認識し、人間と同じように操作します。
非侵襲性:
既存のITシステムに大規模な改修を加えることなく、導入が可能です。
RPAでできること・活用シーン
RPAは、特にバックオフィス業務の効率化とコスト削減に貢献します。
具体的な活用シーンは以下の通りです。
データ入力・照合:
複数のシステムやExcelシート間でのデータ転記・突き合わせ作業。
経理処理:
請求書データの入力、支払処理の自動化。
情報収集:
Webサイトからの情報取得や、社内システムからのレポート作成。
メール業務:
定型的な内容のメールの自動送信や添付ファイルの整理。
AIエージェントとRPAの違い
AIエージェントとRPAの最大の違いは「自律的な判断能力」の有無です。 RPAが「決められたルールの実行」に特化しているのに対し、AIエージェントは「ユーザーの曖昧な意図や文脈」を理解し、何をすべきかを自ら判断してタスクを遂行します。
AIを活用して効率化できる業務とは？活用例やAIとRPAの活用方法など詳しく解説
5.AIエージェントとチャットボットの違いを活用につなげるポイント
AIエージェントとチャットボットの違いを受け、実際の業務やビジネスへの活用につなげるポイントをご紹介します。
利用目的の明確化
AIエージェントやチャットボットの利用目的を整理し、対象業務の特徴から向き・不向きを見定めます。
導入コストやスピードの検討
導入コストとスピードは、「ルールベース型チャットボット→AI活用型チャットボット→AIエージェント」の順に上がる傾向にあります。チャットボットは比較的低コストかつ短期間での導入が可能です。AIエージェントは、導入準備や検証に時間を要し、それに伴いコストもかかる傾向にあります。また、人材育成や活用支援も重要です。導入コストとスピードは、サービスによっても異なるため、ベンダーに確認をして検討しましょう。
得られる効果の試算
AIエージェントのほうが高度なタスクを実行できるからといって、効果が得られるとは限りません。最適な選定と効果試算により最も費用対効果が得られるほうを選択すべきといえます。
運用・メンテナンス体制
導入前に、運用フェーズの体制づくりが必要です。AIのメンテナンスは専門的知見が求められるため、パートナーの選定や人材採用、教育が必要になるでしょう。
セキュリティ性は両方重視する
AIエージェントもチャットボットも、機密情報や個人情報を取り扱うことがあり、情報漏洩を防ぐための徹底した高いセキュリティが求められます。
6.AIエージェントの今後の展望
AIエージェントはチャットボットにとって代わるのか？
結論から言えば、AIエージェントが従来のチャットボットを完全に置き換える可能性は低いと考えられます。むしろ、「棲み分け」と「統合」が進むでしょう。
チャットボットは、コストと機能のバランスに優れ、特定のタスク（定型応答）を確実に行う役割において依然として価値があります。すべての企業が、複雑なタスクを実行する高機能なAIエージェントを必要とするわけではありません。
一方で、最新のチャットボットはAIエージェントの能力を部分的に取り込み始めています。今後は、チャットボットが一次対応を行い、複雑な要求はシームレスにAIエージェントに引き継がれるハイブリッドな設計が主流になると予想されます。
AIエージェントが拓くビジネスの未来
AIエージェントの能力が向上し続けることで、多くの企業はサポート業務やマーケティング活動をより高度に自動化できるようになります。未来のAIエージェントは、受動的なタスク処理だけでなく、データを分析して能動的に改善提案を行う「ビジネスパートナー」としての役割を担うことが期待されます。
個人のスケジュール管理から複雑なプロジェクトの進捗管理まで、AIエージェントが自律的に実行する環境が実現されれば、人はより創造的で戦略的な業務に集中できます。AIエージェントは、業務効率を飛躍的に向上させ、新しい顧客体験を提供するための基本的なインフラとなっていくでしょう。
7.まとめ
チャットボットは定型的な問い合わせ対応や情報検索、情報共有など汎用的な用途に利用できる一方で、AIエージェントは複数業務の自律的遂行から分析などより複雑なタスクに対応しており、業務効率化につながります。
AIエージェントやチャットボットを自社で開発したいこともあるでしょう。
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