AIが「エージェンティック」になるとは？仕事が劇的に変わる理由

AIエージェントの登場によって、ソフトウェアの世界は今まさに大きく変わろうとしています。これまでのAIは、与えられた指示通りに動いたり、決められたアウトプットを出すだけでしたが、エージェンティックAIは違います。目的をしっかり理解し、自分で考え、状況に合わせて柔軟に動くことができるんです。まるで優秀なアシスタントがゴールを把握して、最適な方法を自分で見つけて実行してくれるようなイメージ。これは単なる自動化の進化ではなく、ソフトウェアが「能動的なパートナー」として仕事に関わる新しい時代の幕開けと言えるでしょう。

しかも、これは未来の話ではありません。エージェンティックAIはすでに営業やオペレーション、EC、カスタマーサポートなど、さまざまな現場で働き方を変え始めています。最近の調査では、しており、2025年にはその割合が90%に達する見込みです。さらに、というデータも。では、AIが「エージェンティック」であるとはどういうことなのか、そしてなぜ私たちの仕事に大きなインパクトをもたらすのか、詳しく見ていきましょう。

エージェンティックAIとは？「エージェンティック」の意味

まずは基本から。エージェンティックAIとは、AIに「主体性（エージェンシー）」を持たせること。つまり、ゴールを理解し、自分で判断し、目標達成のために自律的に行動できるAIです。従来のAIのように一つひとつ指示を出さなくても、「このサイトから新規リードを集めて、ウェルカムメールを送って」といった目的を伝えるだけで、AIが自ら手順を考え、実行してくれます。単なる質問応答やコンテンツ生成ではなく、「実際に仕事をこなす」AIなのです。

エージェンティックAIの主な特徴は以下の通りです：

• 自律性：細かい指示がなくても、自分で判断して動ける
• ゴール指向の行動：最終目標を与えると、必要なタスクに分解し、計画を立てて実行
• 適応力：経験から学び、環境の変化（例：ウェブサイトのレイアウト変更や新しいデータ形式）にも柔軟に対応
• 先回りした実行：指示を待つのではなく、チャンスや問題を自ら発見し、先に動く

これが、従来の自動化ツールとエージェンティックAIの大きな違いです。単なる「手順通りの自動化」ではなく、あなたの意図を理解し、状況に応じて最適な方法で仕事を進めてくれるのが「エージェンティック自動化」の本質です。

エージェンティックAI・生成AI・従来型AIの違い

ここで、AIのタイプごとの違いを整理してみましょう。

従来型AIは「工場のロボット」のように、同じ作業を繰り返すのは得意ですが、状況が変わると対応できません。生成AIは「クリエイティブなアシスタント」として、頼まれたときに文章や画像を作ることができます。一方、エージェンティックAIは自ら周囲を見て、必要なことを自発的に進めていく存在です。でも「生成AIは“作る”、エージェンティックAIは“動く”」と表現されています。

エージェンティックAIの仕組み：どうやって動くのか？

では、エージェンティックAIはどのようにして自律的に仕事を進めるのでしょうか？イメージとしては、AIに「脳」「記憶」「手足」を持たせるようなものです。基本的な流れは以下の通りです：

1. 認識（Perception）：環境を観察（例：ウェブページを読む、コマンドを聞く、データベースをスキャンする）
2. 推論（Reasoning）：観察した情報を分析し、ゴール達成に必要な要素を判断
3. 記憶（Memory）：これまでの経緯や文脈を記憶し、過去の経験から学ぶ
4. 計画（Planning）：ゴールを細かいステップに分解し、最適な順序を決定
5. ツール活用・実行（Tool Usage & Action）：APIの利用、ボタン操作、フォーム入力、メール送信など、必要なアクションを実行
6. 学習（Learning）：実行結果を確認し、フィードバックから次回に活かす

例えば「このサイトの商品リストをすべて抽出してレポートを作成して」と頼むと、AIは：

• サイト構造を把握し、
• 商品情報がどこにあるかを推論し、
• どのページを巡回したかを記憶し、
• ページネーションやサブページのナビゲーションを計画し、
• 必要なツールでデータを抽出・整形し、
• 途中でエラーが起きたら別の方法を試す

この「認識→推論→記憶→計画→実行→学習」のサイクルを繰り返すことで、AIは状況に応じて柔軟に進化し続けます。単なるチャットボットではなく、まさに「デジタル同僚」と呼べる存在です。

エージェンティックAIが自動化を根本から変える理由

私自身、長年自動化の現場に携わってきましたが、エージェンティックAIは単なる「高速化」ではなく、まったく新しい次元の変革です。その理由は：

• 意図ベースの自動化：AIに「何をしたいか」だけ伝えればOK。細かい手順やスクリプトは不要です。
• 高い適応力：ウェブサイトのリニューアルやデータ形式の変更にも、AIが自動で対応します。
• 複数工程・システム横断の作業：アプリ間の連携や複雑なワークフローも、AIが一括で処理。
• 先回りした問題解決：在庫急減などの異常もAIが自動検知し、事前に対処します。
• スケーラビリティ：1万ページの処理も、AIエージェントが並列で一気に対応。
• 一貫性と正確性：疲れやミスがなく、常に安定した成果を出します。
• 人間の時間を解放：単純作業をAIに任せ、戦略や創造的な仕事に集中できます。

実際、エージェンティックAIを導入した企業では、した事例も。これは「ちょっと便利」レベルではなく、まさに飛躍的な変化です。

Thunderbitが実現するエージェンティック自動化

ここで、私たちThunderbitが取り組んでいることをご紹介します。Thunderbitは、エージェンティックAIの力と堅牢な自動化技術を融合した新しいウェブ自動化を目指しています。これを私はエージェンティック自動化と呼んでいます。

具体的には、Thunderbitはとして、まるでウェブ上のデジタルエージェントのように動きます。スクリプトやセレクタの設定は不要。欲しいデータを説明するだけで、AIがページを読み取り、最適なカラムを提案し、抽出・整形まで自動で行います。

Thunderbitのエージェンティック自動化の特長：

• AIによるフィールド提案：「AIフィールド提案」をクリックするだけで、AIがサイトを解析し、最適なデータカラムや処理方法を提案。
• ノーコード・手間いらず：コーディングや複雑な設定は一切不要。直感的な操作で誰でも使えます。
• バッチ・並列抽出：クラウドスクレイピングで最大50ページを同時処理。従来ツールより圧倒的に高速。
• サブページ自動抽出：商品詳細ページなども自動で巡回し、データを拡充。
• データ加工の自動化：ラベル付けや翻訳、フォーマット変換も「フィールドAIプロンプト」で即対応。
• メンテナンス不要：ウェブの仕様変更にもAIが自動適応。壊れたスクリプトの修正は不要です。
• 無料データエクスポート：Excel、Google Sheets、Airtable、Notion、CSV/JSON形式で簡単に出力。

単なるウェブスクレイパーではなく、あなたの意図を理解し、自律的に動く「デジタルアシスタント」です。他のツールとの比較はもご覧ください。

エージェンティックAIの実例：業界別ユースケース

実際に、エージェンティックAIがどのように現場を変えているのか、具体例を見てみましょう。

営業・リード獲得

従来：営業担当が手作業でリサーチ、メール収集、フォローアップを1件ずつ実施。

エージェンティックAI：AI営業エージェントがウェブ上でリードを自動収集し、連絡先を見つけ、パーソナライズしたメール送信や日程調整まで自動化。はリードの選別や提案書作成もこなし、人間はクロージング時のみ介入。あるスタートアップでは、AIエージェントができるようになりました。

EC・小売オペレーション

従来：アナリストが競合価格や在庫を手作業で監視・更新。

エージェンティックAI：AIプライシングエージェントが数百の競合サイトを監視し、価格調整や在庫補充をリアルタイムで自動化。ある小売業者は、エージェント導入で。Thunderbitユーザーは数千件の商品リストを自動で抽出・更新できます。

不動産業界

従来：エージェントが物件情報を手作業で検索し、顧客とのマッチングや日程調整を繰り返す。

エージェンティックAI：AI不動産アシスタントが物件情報を自動監視し、顧客の希望条件に合う物件を提案、アラート送信、内見日程の自動調整まで対応。書類作成やコンプライアンスチェックも自動化し、処理時間を大幅短縮。

カスタマーサポート

従来：サポート担当がチケットを仕分け、回答を調べ、定型対応を繰り返す。

エージェンティックAI：AIサポートエージェントがチケット内容を理解し、複数システムから情報を取得、修正作業まで自動で実施し、顧客対応を数秒で完了。では、した事例も。

これらは単なる効率化ではなく、桁違いの生産性向上です。多くの場合、人間とAIエージェントが協働し、AIがルーチン作業を担い、人間はより価値の高い業務に集中できるようになります。

エージェンティックAIが働き方をどう変えるか

エージェンティックAIの普及は、仕事の「内容」だけでなく「やり方」そのものを変えつつあります。現場で見られる変化は：

• 手作業から戦略へ：AIが繰り返し作業を担うことで、社員は戦略立案や創造的な業務、課題解決に集中できます。採用担当はスケジューリングから解放され、優秀な人材との対話に時間を使えるように。マーケターはレポート作成よりも分析や施策立案に注力できます。
• デジタル同僚の登場：AIエージェントを「デジタル社員」として扱い、タスクを割り当てたり、成果をレビューしたり、会議で進捗報告を受けたりする新しいコラボレーションが生まれています。
• スキルの進化：AIが単純作業を担うことで、創造力や感情知能、AIの監督・活用スキルがより重要に。AIエージェントと協働できる力が必須になりつつあります。
• 職種の変化：一部の業務は縮小しますが、多くは進化します。例えば、秘書はAIエージェントの管理者に、サポート担当は複雑な案件やAIの教育役にシフト。
• ワークライフバランスの向上：終わりのないタスクをAIが肩代わりすることで、燃え尽き防止や本当に価値ある仕事への時間確保が可能に。

要するに、エージェンティックAIは「人を置き換える」のではなく、「人の力を拡張する」ものです。が「AIを社員と一緒に活用する」方針を掲げています。

エージェンティックAIの主なソリューション

エージェンティックAIはThunderbitだけのものではありません。代表的なソリューションをいくつかご紹介します：

• 概要：ビジネスユーザー向けAIウェブデータ抽出エージェント
• 特徴：ノーコード設定、AIによるフィールド提案、バッチ・サブページ抽出、データ加工自動化、スケジュール実行
• おすすめ用途：営業、EC、不動産、リサーチなど、ウェブデータ収集が必要な方
• 差別化ポイント：圧倒的な使いやすさ、サイト変更への適応力、複雑なウェブ作業も最小限の設定で対応

• 概要：エンタープライズ向けAIエージェント構築・運用プラットフォーム
• 特徴：オーケストレーターエージェントが複数のタスク特化型エージェントを統括、80以上の業務アプリと連携、ローコードUI、業務別エージェント（人事・営業・調達など）
• おすすめ用途：大規模・複雑な業務プロセスを持つ企業
• 差別化ポイント：エンタープライズ統合・ガバナンス、協働するデジタルワークフォースの管理

• 概要：AIサービスデスク・カスタマーエクスペリエンスプラットフォーム
• 特徴：会話型AIエージェント、1000以上の事前構築ワークフロー、マルチモーダル対応（チャット・メール・音声・画像）、TRAPSフレームワークによるセキュリティ・コンプライアンス
• おすすめ用途：ITサポート、人事、カスタマーサービス
• 差別化ポイント：深いエンタープライズ連携、説明性、責任あるAI運用への注力

• 概要：個人向けAIエージェントデバイス
• 特徴：「Large Action Model」により端末上のアプリ操作を自動化、デモから学習、複数工程のタスク（例：レストラン予約と映画チケット手配）を実行
• おすすめ用途：パワーユーザー、アーリーアダプター、個人のAI活用に興味がある方
• 差別化ポイント：消費者向け汎用AIエージェント、特定スキルに縛られず新しいタスクも即学習

その他、IBM Watsonx Assistant、Microsoft Copilot、Salesforce Agentforceなども各分野でエージェンティック機能を展開しています。

導入時の課題とベストプラクティス

AIエージェントに自律性を持たせるには、いくつかの課題もあります。主なリスクと対策は：

• コントロールの喪失：AIの行動範囲に明確なガードレールを設け、人間による承認や監督を組み合わせましょう。
• 透明性の確保：すべてのアクションを記録し、説明可能なツールを選び、監査可能性を担保しましょう。
• データプライバシー：必要最小限の権限付与、専用アカウントの利用、機密データの暗号化を徹底。
• 法規制対応：最新の法規制を把握し、AiseraのTRAPSのようなガバナンスフレームワークを導入。
• 統合の複雑さ：まずは小規模なパイロットから始め、段階的に統合。チームへのAI活用トレーニングも重要です。

最善策は「小さく始めて、しっかり監視し、信頼と理解が深まったら拡大する」こと。AIエージェントも新しいチームメンバーと同じく、オンボーディングや継続的なフィードバックが必要です。

エージェンティックAIの未来と仕事のこれから

エージェンティックAIの可能性は、まだ始まったばかりです。今後の展望としては：

• マルチエージェント協働：専門性の異なるAIエージェントがチームのように連携し、複雑な目標を達成
• 業界・個人特化型エージェント：業種やワークフロー、個人のスタイルに合わせて最適化されたAI
• マルチモーダル対応：テキスト・音声・画像・ロボットなど、さまざまな情報や物理的アクションも処理
• 継続的学習：タスクごとに進化し、組織全体で知識を共有
• 倫理的AI：人間の価値観に沿った「ガーディアン」機能の標準搭載
• 新しい職種の誕生：AI監査人、エージェントマネージャー、ワークフローデザイナーなど、AIエージェントの管理・監督に特化した役割
• コラボレーションの再定義：定例会議の時間を減らし、AIがルーチン報告を担当。人間は創造的な課題解決に集中
• 人間らしさの価値向上：AIがハードスキルを担うほど、共感力やストーリーテリング、リーダーシップなどのソフトスキルが重要に

2030年までにと予測する専門家もいます。これは失業の増加ではなく、より価値の高い仕事へのシフトと、新たなチャンスの拡大を意味します。

まとめ：エージェンティックAI革命を受け入れよう

結論として、エージェンティックAIは人間の力を拡張し、仕事のあり方を根本から変えています。 単なる質問応答やコンテンツ生成ではなく、あなたの代わりに「実際に仕事を完遂する」AIです。従来型・生成型AIからエージェンティックAIへの進化は、「自動化」から「自律化」への大きなジャンプです。

のようなツールは、ノーコード・手間いらずでこの力をビジネスユーザーに提供しています。競争力を維持したいなら、今こそエージェンティック自動化を試す絶好のタイミングです。まずはツールを使ってみて、どれだけ時間が節約できるか、どんな新しい価値が生まれるか体感してみてください。

これからの仕事は、人間とAIエージェントのパートナーシップが主役です。エージェンティックAIを活用することで、単純作業から解放され、創造や戦略など本当に価値ある仕事に集中できるようになります。AI革命を傍観するのではなく、自ら一歩踏み出し、未来の働き方を一緒に作っていきましょう。

エージェンティックAIの実力を体験したい方は、、をチェック、または「もしデジタル同僚がいたら自分の仕事はどう変わるか？」を想像してみてください。AIは24時間働き、文句も言わず、確実に成果を出してくれます。

さあ、新しいAIチームメイトと一緒に、未来の働き方を築きましょう。

さらに詳しく知りたい方はこちら：

データ抽出やワークフロー自動化、日々の業務効率化にエージェンティックAIを活用したい方は、。きっと未来の自分（とデジタルインターン）が感謝してくれるはずです。

よくある質問（FAQ）

1. エージェンティックAIとは？従来型や生成AIとの違いは？

エージェンティックAIは「主体性」を持つAIで、ゴールを理解し、自律的に判断・行動して目標達成を目指します。従来型AI（ルール通りに動く）や生成AI（指示があればコンテンツを作る）と異なり、エージェンティックAIは自発的に複数工程のタスクを実行し、変化にも柔軟に対応します。

2. エージェンティックAIは職場の生産性や役割をどう変える？

エージェンティックAIは、繰り返し作業や複数システムをまたぐタスクを自動化し、生産性を大幅に向上させます。人間は戦略や創造的な業務に集中できるようになり、役割も「実行」から「AIの監督・オーケストレーション」へと進化します。

3. エージェンティックAIの主な強みは？

自律性、ゴール指向の計画、動的環境への適応力、先回りした実行、継続的な学習、ツールを駆使したアクションなどが挙げられます。これにより、単なるツールではなく「デジタル同僚」として活躍します。

4. エージェンティックAIの実用例は？

営業（リード獲得・アプローチ）、EC（価格監視・在庫管理）、不動産（物件マッチング・日程調整）、カスタマーサポート（チケット解決）などで活用されています。Thunderbitはデータ抽出を、IBM Watsonx Orchestrateは企業ワークフローの自動化を担います。

5. エージェンティックAI導入時に注意すべき点は？

人間による監督や透明性、データプライバシーの確保が重要です。まずはパイロット導入から始め、チームへのトレーニングや説明性・適応力の高いツール選びが成功のカギとなります。