もう「AIに聞く」時代は終わる。「AIが実行する」Agentic AIとは？RPAとの違いから最新事例まで徹底解説

2025年最大のバズワード「Agentic AI」をどこよりも深く、分かりやすく解説します。単なる概念説明に留まらず、Microsoft、Google、AWSの具体的な実装から、カスタマーサービスや在庫管理での実践的ユースケース、さらには富士通が開発する企業間連携AIまで網羅。この記事一本で、Agentic AIの「今」と「未来」のすべてが分かります。

Agentic AIが自律的にタスクを処理する近未来のオフィス

Agentic AIとは何か？従来の生成AIとの決定的な違い

2025年、生成AIの世界は静かな、しかし極めて重大な地殻変動の最中にある。これまで私たちが慣れ親しんできた「賢い相談相手」としてのAIが、その役割を大きく変え、自律的に業務を「遂行」する存在へと進化し始めているのだ。この新たなパラダイムシフトの中核をなすのが、「Agentic AI（エージェンティックAI）」である。

「回答」に留まる従来の生成AI

ChatGPTやGeminiに代表される従来の生成AIは、その驚異的な言語能力で私たちの働き方を大きく変えた。複雑な文章の要約、創造的なアイデアの壁打ち、さらにはプログラミングコードの生成まで、その能力は多岐にわたる。しかし、その本質はあくまで「問いに対して、もっともらしい回答を生成する」ことにあった。AIがどれだけ優れたメールの文案を作成しても、それをメーラーに貼り付け、宛先を確認し、送信ボタンを押すのは人間の役割であった。同様に、AIが生成した分析コードも、それを実行環境で走らせ、結果を解釈するのはエンジニアの仕事だった。この、AIの能力と現実の業務アクションとの間に存在する最後の溝、いわゆる「ラストワンマイル問題」は、依然として人間が埋めるべき領域として残されていたのである。 [1]

「遂行」まで担うAgentic AI

Agentic AIは、この「ラストワンマイル問題」を自ら乗り越えようとする。ユーザーが抽象的な目標（例えば「来週のプロジェクト会議を設定し、関係者にアジェンダを送付する」）を与えると、Agentic AIはそれを達成するための具体的なタスク群へと自律的に細分化する。カレンダーAPIにアクセスして関係者の空き時間を確認し、会議室予約システムを操作し、過去の議事録からアジェンダ案を作成し、メーラーを通じて関係者に通知する。もし途中でエラーが発生すれば、別の手段を試みるなど、一連のプロセスをループさせながら目標達成を目指す。これはもはや、人間の指示を待つ「道具」ではない。自らの判断で業務を遂行する「同僚」あるいは「部下」と呼ぶべき存在への進化である。この変化は、AIが単なる情報生成ツールから、ビジネスプロセスの上位に位置する「業務実行レイヤ」そのものへと昇格しつつあることを示している。 [1]

Microsoft、Google、AWSの業務実行レイヤ覇権争い

主要クラウドベンダーが仕掛ける「業務実行レイヤ」の覇権争い

Agentic AIの台頭が単なる技術的トレンドに留まらないことは、Microsoft、Google、AWSといった主要クラウドベンダーの動向を見れば明らかである。彼らはこぞって自社のプラットフォームの中核にエージェント機能を据え、次世代の企業ITにおける「業務実行レイヤ」の覇権を握ろうと動き出している。

Microsoft Copilot Studioの戦略

Microsoftは、「Copilot Studio」を通じて、この分野で一歩リードしようとしている。その戦略の核心は、多くのビジネスパーソンが日常的に利用するTeamsやOutlookといったコミュニケーションツールと、バックエンドの基幹システム（ERPやCRMなど）をAIが自由に行き来できる環境を整備することにある。例えば、Teamsのチャットで「A社の今期の売上データをグラフ化して」と指示すれば、CopilotがDynamics 365（CRM/ERP）にアクセスしてデータを取得・分析し、Power BIでグラフを生成、その結果をチャットに投稿するといった一連のワークフローが自動で実行される。これは、AIがアプリケーションのサイロを越え、組織の神経系のように情報を伝達し、業務を遂行する未来像を具体的に示すものである。 [1]

Google Vertex AI AgentsとAWS Bedrock Agents

GoogleとAWSも、この新たな競争領域で追随している。Googleは「Vertex AI Agents」によって、自然言語による対話型インターフェースから、社内外の多様なシステムやAPIへのシームレスな接続を実現しようとしている。一方、AWSは「Bedrock Agents」を通じて、自社の強みである広範なクラウドリソースと生成AIモデルを直結させ、より複雑で高度なタスク実行能力を企業に提供しようと目論んでいる。これらの動きが示唆するのは、Agentic AIがもはや一部の先進企業が試す実験的な技術ではなく、仮想化やコンテナ技術がそうであったように、今後の企業ITシステムを構築する上で避けては通れない「標準装備」になりつつあるという事実である。ベンダー各社は、AIが単に賢いだけでなく、実際に「手を動かせる」存在になることが、次のプラットフォーム競争の主戦場になると確信しているのだ。 [1]

RPAとAgentic AIの対比

RPAとの決別：Agentic AIが実現する「止まらない自動化」

Agentic AIの登場は、これまで業務自動化の主役であったRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）との比較において、その革新性と、それに伴う新たな課題の両方を浮き彫りにする。両者は「自動化」という共通の目的を持つが、そのアプローチと能力には根本的な違いがある。

RPAの限界と強み

RPAは「定型業務の高速な反復」に特化した技術である。事前に人間が定義したルールと手順を、画面上のUI操作を通じて忠実に、かつ高速に実行することで価値を発揮してきた。請求書処理、データ入力、定型レポート作成など、その適用範囲は広い。しかし、RPAの強みはその「忠実さ」にあると同時に、それが最大の限界でもあった。RPAには判断の入り込む余地がなく、事前に想定されていない画面レイアウトの変更や、予期せぬエラーメッセージが表示された場合、プロセスは停止してしまう。RPAの世界では、想定外の事態に「停止する」ことが、誤った処理を防ぐための「正解」とされてきたのである。 [1]

Agentic AIの「推論」能力

対してAgentic AIは、そのプロセスに「推論」を内包する。目標達成のために、必ずしも事前に定義された手順を必要としない。未知の状況に遭遇しても、その時点で最適と思われる行動を自ら選択し、処理を継続しようと試みる。この「止まらずに進み続ける能力」こそがAgentic AIの最大の武器である。しかし、それは同時に最大の管理リスクともなり得る。RPAの停止は業務の遅延を招くだけだが、Agentic AIの誤った推論に基づく自律的な処理は、誤発注や顧客への誤った情報提供、不適切なデータの書き換えといった実害を、人間が気づかないほどのスピードで拡大させる潜在的な危険性をはらんでいる。業界のベンチマークを見ても、その能力はまだ発展途上であり、例えばClaudeのPC操作タスクにおける人間との比較パフォーマンスは平均14%、OpenAIのWebベースタスクにおける成功率も30-50%に留まるなど、その信頼性には依然として課題が残る。 [2]

ビジネスでのAgentic AI活用事例

ビジネスで今すぐ使える3つのAgentic AI活用事例

Agentic AIはまだ発展途上の技術ではあるが、その能力はすでに特定の業務領域で大きな価値を生み出し始めている。ここでは、多くの企業が導入を検討できる、実用的な3つの活用事例を紹介する。

エージェント型カスタマーサービス

従来のチャットボットが「よくある質問」への回答に留まっていたのに対し、エージェント型カスタマーサービスは、顧客との対話から具体的なアクションまでを一気通貫で実行する。例えば、顧客から「注文した商品の配送状況を教えてほしい」という問い合わせがあれば、AIエージェントは顧客情報から本人確認を行い、配送管理システムのAPIを呼び出して追跡番号を取得し、現在の配送ステータスを調べて回答する。さらに「届け先を別の住所に変更したい」という依頼があれば、関連部署へのエスカレーションや、システム上の住所変更処理までを自律的に行う。これにより、サポート担当者はより複雑で感情的な対応が求められる案件に集中でき、ある調査ではサポートチケットの総量を最大70%削減できると報告されている。 [3]

インテリジェント文書処理（IDP）

多くの企業では、依然として請求書や領収書、契約書といった非構造化・半構造化ドキュメントの内容を手作業で基幹システムに入力する業務が残っている。インテリジェント文書処理（IDP）は、このプロセスを劇的に効率化する。AIエージェントがドキュメントを「読み」、請求日、金額、支払先、契約期間といった特定のフィールドを自動で抽出し、会計ソフトウェアやCRMに直接データをプッシュする。OCR（光学的文字認識）技術の進化とLLMの文脈理解能力が組み合わさることで、フォーマットが異なる多様な文書にも柔軟に対応できる。これにより、データ入力にかかる時間が短縮されるだけでなく、人間によるタイピングミスもゼロになり、データの正確性が飛躍的に向上する。 [3]

予測在庫・販売管理

小売業や製造業にとって、需要予測の精度は収益を左右する重要な要素である。Agentic AIは、この領域でもその能力を発揮する。過去の販売データ、季節性、プロモーションの効果、さらには天候や地域のイベント情報といった外部要因までを統合的に分析し、将来の需要を高い精度で予測する。そして、その予測に基づいて、最適な発注量を計算し、在庫補充の指示を自動で出す。これにより、人気商品の品切れによる機会損失や、過剰在庫によるキャッシュフローの悪化を防ぐことができる。従来の人間の経験と勘に頼った発注業務を、データドリブンな科学的アプローチへと転換させるのだ。 [3]

複数のAIエージェントが協調するネットワーク

Agentic Workflowsという新アプローチ：単一エージェントから複数エージェント連携へ

Agentic AIの初期の試みは、万能な単一エージェントを作り出すことに注力されていた。しかし、そのアプローチはすぐに壁に突き当たる。完全な自律性を与えられた単一エージェントは、予測不可能な振る舞いをしたり、非効率なプロセスを繰り返したりと、実運用における信頼性の確保という大きな課題を露呈させたのだ。この反省から、AI業界は新たなアプローチへと舵を切り始めている。それが「Agentic Workflows（エージェント型ワークフロー）」である。

単一エージェントの失敗から学ぶ

このパラダイムシフトは、技術史において繰り返されてきたパターンを彷彿とさせる。19世紀後半に登場した最初の自動車が、文字通り「馬のいない馬車」であったように、初期のAIエージェントもまた、既存のLLMにいくつかのツールを与えただけの「自律的なチャットボット」の延長線上にあった。しかし、馬車の設計思想のままでは、エンジンの持つポテンシャルを最大限に引き出せない。同様に、単一の万能エージェントという発想では、分散された現代の企業システムが要求する複雑なタスクを、安定的かつ効率的に処理することは困難であった。この構造的な問題こそが、単一エージェントの信頼性が20-30%という低い水準に留まる一因となったのである。 [2]

モジュラー型協調インテリジェンスの台頭

Agentic Workflowsは、この課題を「分業」と「協調」によって解決する。単一の万能エージェントにすべてを任せるのではなく、特定の機能に特化した複数の小規模なエージェントを組み合わせ、一つの大きなワークフローとして連携させるのだ。例えば、顧客からの問い合わせに対応するワークフローでは、「問い合わせ内容を解釈するエージェント」「顧客情報をデータベースから取得するエージェント」「在庫確認APIを叩くエージェント」「回答文を生成するエージェント」といったように、各エージェントがそれぞれの役割を担う。このアプローチの利点は、ワークフロー全体が透明化され、各ステップの監視や改善が容易になることだ。Microsoftの研究プロジェクト「AsyncThink」では、タスクを並列処理させることで、レイテンシを28%削減しつつ、推論精度を向上させるという成果を報告しており、分散型インテリジェンスの有効性を示している。 [2]

富士通のマルチAIエージェント連携技術

この複数エージェント連携のアプローチは、企業間のコラボレーションにも応用され始めている。2025年12月1日、富士通は、企業をまたがるサプライチェーンを最適化する「マルチAIエージェント連携技術」を発表した。これは、異なる企業に属し、異なるベンダーによって開発されたAIエージェント同士が、機密情報を保護しつつセキュアに連携し、サプライチェーン全体の最適化を図るという画期的な取り組みである。各企業は自社の機密データを完全に開示することなく、AIエージェント間の交渉を通じて、全体として最適な物流ルートやスケジュールを見つけ出す。実証実験では、最大30%の運搬コスト削減効果が期待できることが確認されており、Agentic Workflowsが企業間の壁を越えて、産業全体の効率化に貢献する可能性を示している。 [4]

ガバナンスと責任：Agentic AI導入で企業が直面する課題

Agentic AIがもたらす「遂行」の能力は、業務効率を飛躍的に向上させる一方で、企業に対して新たなガバナンスの課題を突きつける。AIが自律的に判断し、行動する範囲が広がれば広がるほど、「その結果に対して誰が責任を負うのか」という問題が深刻化するからだ。

責任の所在をどう設計するか

法的に、AIは責任主体にはなり得ない。したがって、Agentic AIが引き起こした問題（例えば、誤ったデータに基づく大量の誤発注）の最終的な責任は、そのAIを監督する人間、あるいはそのような権限を与えた組織に帰属することになる。人間が業務を行う際には、経験や常識、倫理観といった暗黙知が、無意識のうちに暴走を防ぐ安全装置として機能している。しかし、AIにはそれがない。このギャップを埋めるためには、技術的な制御だけでなく、組織としてのルールとプロセスの設計が不可欠となる。 [1]

必要な3つのガバナンス対策

Agentic AIを安全に運用するためには、少なくとも以下の3つのガバナンス対策が求められる。

1. 詳細なログ基盤: AIが「なぜその判断を下したのか」という推論のプロセスを、事後的に人間が追跡・検証できる詳細なログを取得する仕組み。これにより、問題発生時の原因究明と再発防止策の検討が可能になる。
2. ガードレールの厳密な定義: AIが越えてはならない境界線を明確に定義すること。例えば、「1回の発注上限金額は100万円まで」「顧客への謝罪メールは必ず人間の承認を得る」といった具体的な制約をシステムレベルで組み込む。
3. 確信度に応じた閾値の設計: AIの判断には常に「確信度（Confidence Score）」が付随する。この確信度が一定の閾値（例えば95%）を超えない場合は、処理を自動で進めずに人間の判断を仰ぐ、といったルールを設けることで、リスクと効率のバランスを取る。

導入のための実践的ステップ

Agentic AIの導入は、単にソフトウェアをインストールするだけでは終わらない。AIが自律的に動き回れるように、社内の情報構造や業務フローを「AIフレンドリー」な形へと再設計する、大規模な整地作業を伴う。まずは、「時間のかかる繰り返し作業は何か」を洗い出し、一つのボトルネックに絞って小規模なツールテストから始める「Pilotアプローチ」が有効である。そして、AIがアクセスするためのAPIを整備し、適切な権限管理を行うことが、成功の鍵を握る。 [3]

まとめ：2025年、AIは「道具」から「同僚」へ

2025年、AIをめぐる議論は大きな転換点を迎えた。それは、AIが単に人間の問いに「回答」する賢い道具から、具体的な業務を自律的に「遂行」するパートナー、すなわち「同僚」へとその役割を進化させ始めたことの現れである。このAgentic AIへのシフトは、RPAが成し得なかった非定型業務の自動化を可能にし、ビジネスの生産性を根底から覆すポテンシャルを秘めている。

我々は、Microsoft、Google、AWSといった巨大プラットフォーマーが「業務実行レイヤ」の主導権を巡って激しい競争を繰り広げる様を目の当たりにしている。同時に、単一の万能エージェントという初期の夢は影を潜め、特定の役割に特化した複数のエージェントが協調して動作する「Agentic Workflows」という、より現実的で堅牢なアプローチが主流となりつつある。富士通の事例が示すように、その波は企業間の壁をも越え、産業全体の最適化へと向かっている。

しかし、この強力な能力には、新たな責任とガバナンスが伴う。AIの判断プロセスをいかに透明化し、人間の監督下でその自律性をいかにコントロールするか。この問いに対する答えを見出すことなしに、Agentic AIの真の恩恵を享受することはできないだろう。企業は今、技術の導入と並行して、AIを組織の一員として迎え入れるためのルールと文化を構築するという、より本質的な課題に直面している。

もはや、Agentic AIは遠い未来の物語ではない。それは、あなたの隣で静かに、しかし着実に業務をこなし始める、新たな「同僚」の姿である。この変化の本質を理解し、小さな一歩を踏み出すこと。それこそが、「ガバナンスされた自律性」の時代を生き抜くための、すべてのビジネスパーソンに求められる最初のアクションなのである。

よくある質問（Q&A）

Q1. Agentic AIと、これまで使ってきたChatGPTやRPAとは、結局何が違うのですか？

A1. 最も大きな違いは「自律的な業務遂行能力」にあります。ChatGPTのような従来の生成AIは、優れた「回答者」ですが、最終的な実行は人間が行う必要がありました。一方、RPAは決められた手順を繰り返す「実行者」ですが、想定外の事態には対応できません。Agentic AIは、この両者の長所を兼ね備え、目標を与えられれば自ら計画を立て、システムを操作し、問題を解決しながら業務を「遂行」する、より高度な「同僚」のような存在です。

Q2. 我が社でもAgentic AIを導入したいのですが、何から始めれば良いでしょうか？

A2. まずは、社内の業務を棚卸しし、「時間がかかっている定型的な繰り返し作業」や「複数のシステムをまたいで行われる非効率な業務」を特定することから始めるのが良いでしょう。最初から大規模な導入を目指すのではなく、例えば「特定の問い合わせに対する一次対応」や「請求書のデータ入力」といった範囲を限定したパイロットプロジェクトからスタートし、効果を測定しながら段階的に適用範囲を広げていくアプローチが成功の鍵です。

Q3. AIが自律的に業務を行うとなると、セキュリティやガバナンスが心配です。どのような対策が必要ですか？

A3. 非常に重要なご指摘です。Agentic AIの導入には、厳格なガバナンス設計が不可欠です。具体的には、①AIの判断プロセスを追跡できる詳細なログの取得、②「決済上限額」や「顧客への連絡は人間の承認を必須とする」といった明確なガードレールの設定、③AIの判断の確信度が低い場合に人間の介入を求める仕組み、といった対策が求められます。技術の導入と同時に、こうした「AIを管理するためのルール作り」を組織として進めることが極めて重要になります。

参考文献

[1] CIO. (2025, December 1). Agentic AIがもたらす「回答」から「遂行」への構造転換――自律型エージェントは企業ITと人間の役割をいかに再定義するか. Retrieved from

[2] Kore.ai. (2025, December 1). The Decline of AI Agents and Rise of Agentic Workflows. Retrieved from

[3] OneClickSoft. (2025, December 1). AI for Business in 2025: Practical Use Cases & Guide. Retrieved from https://onecodesoft.com/blogs/ai-for-business-in-2025-practical-use-cases–guide

[4] PR TIMES. (2025, December 1). 企業をまたがるサプライチェーンを最適に運用するマルチAIエージェント連携技術を開発し、実証実験を開始. Retrieved from