AIエージェントの選び方｜4つのタイプと5つの比較軸を解説

目次
• AIエージェントとは
• AIエージェントの4つのタイプ
• AIエージェントを選ぶ前に整理しておきたい自社の状況
• AIエージェントを選ぶ際に比較したい5つの軸
• ケース別に見るAIエージェント選びの優先ポイント
• AIエージェント選定でつまずきやすいポイント
• AIエージェントの選び方で失敗しないために

AIエージェントとは

AIエージェントとは、やってほしいことを伝えると、必要な手順を考えながら、情報収集や判断、処理を進めるツールです。人の承認を挟みながら実行するものから、一定の範囲を自動で処理できるものまであります。

AIエージェントの基本的な機能や導入メリット、導入前に押さえておきたい注意点は、「AIエージェントとは」の記事で解説しています。何ができるのかから確認したい場合は、あわせて参考にしてください。

AIエージェントの4つのタイプ

AIエージェントは、任せたい業務の内容や導入方法によって、大きく4つのタイプに分かれます。タイプによって重視する項目が変わるため、先に自社が探しているタイプを絞っておきましょう。

1つ目は、手順がある程度決まっていて、繰り返し発生する業務を一連で処理するタイプです。たとえば受発注業務なら、取引先からメールで届いた注文内容を読み取り、販売管理システムに登録し、在庫を照会して返信文の案を作るところまでを続けて処理します。人が1件ずつ対応する場合と比べて、処理にかかる時間を減らせる可能性があります。

1つの業務で複数のシステムを使うため、4つのタイプのなかで既存システムとの連携方法がもっとも重要になります。自社が使っているシステムに標準コネクタ（そのシステムと連携するために製品側があらかじめ備えている機能）が用意されているかで、導入にかかる手間と費用が変わります。

2つ目は、社内規程やマニュアル、過去の提案書などを横断して探し、質問に対する回答を組み立てるタイプです。回答の精度は、参照させる資料がどれだけ整理されているかで変わります。就業規則の最新版と、あとから出た社内通達が別のフォルダに分かれていると、片方だけを参照して古い内容を回答する可能性があります。

このタイプでは、導入支援と運用サポートの範囲を確認します。社内資料を最新版にそろえたり、AIが参照しやすい状態に整理したりするには、一定の作業時間がかかるためです。ベンダーが資料整理や初期設定をどこまで手伝うかで、使えるようになるまでの期間が変わります。

あわせて、回答に使った資料を画面に表示できるかも見ておきましょう。参照元が分かると、誤った回答が出た場合に、どの資料が原因だったのかを確認しやすくなります。

3つ目は、経理・人事・営業・カスタマーサポートなど、特定部門の業務に特化したタイプです。汎用型と比べて、その業務で使う設定や機能があらかじめ用意されている製品が多く、初期設定の負担を抑えやすいのが特徴です。

請求業務向けには、書類の読み取りや確認フローなど、その業務で使う機能を備えた製品もあります。一方で、自社独自の費目区分や部門ごとに異なる締め日などに対応できるかは、製品によって異なります。標準機能で対応できない場合は、自社の進め方を製品に合わせなければなりません。

このタイプでは、どこまで自動で任せるかを確認します。デモでは、自社の承認ルートや例外処理を提示し、設定画面で再現できるかを見せてもらいましょう。再現できない場合は、自社の運用を製品に合わせて変えてよいかを、社内で先に決めておく必要があります。

4つ目は、処理の流れを画面上で組み立て、自社の業務に合わせたエージェントを作るタイプです。自由度は高い一方で、業務が複雑な場合は処理の設計や検証に時間がかかります。作成できる担当者だけでなく、後から修正できる担当者も必要です。作成した本人が異動すると、修正できる人がいなくなり、業務の変更に対応できず使われなくなるおそれがあります。

このタイプでは、料金体系を確認します。作成するエージェントの数で料金が決まる製品では、AIに任せる業務を増やすほど月額料金が上がるためです。外部に構築を依頼する場合は、月額料金とは別に構築費用が発生することもあります。あわせて、自社の業務に近いテンプレートがあるかも見ておきましょう。似たテンプレートがあれば、エージェントの作成期間を短縮しやすくなります。

タイプごとのおすすめ製品は、「AIエージェントおすすめ9選」の記事で紹介しています。

AIエージェントを選ぶ前に整理しておきたい自社の状況

AIエージェントを比較する前に、任せたい業務の処理件数と、社内のデータやシステムの状況を書き出しておきましょう。これらが分からないままだと、どの製品の資料を見ても「よさそう」で終わり、比較表が埋まらないまま検討が長引きかねません。

まず対象業務を1つに絞り、月あたりの処理件数を確認しましょう。この件数が分からないと、料金を見積もれません。従量課金の製品では、月に何件処理するかが決まらないと月額料金を比較できないためです。

あわせて、標準どおりに処理できる件数と、例外的な判断が必要な件数を分けて書き出します。たとえば見積書の作成を任せる場合、月120件のうち標準の価格表で足りるものが100件、特別価格の適用が20件なら、その20件は人が確認する設計にします。標準と例外の割合は、どこまで自動で任せるかを決める際の判断材料になります。

次に、AIエージェントに参照させたいデータがどこにあるかを一覧にします。置き場所によって、API（他のシステムとデータをやり取りする仕組み）を使えるかが変わります。

販売管理システムに利用できるAPIや標準コネクタがない場合は、CSVなどのファイル連携や個別開発が必要になるケースも見られます。連携方法によっては、リアルタイムで反映できない場合もあります。事前にデータの置き場所や連携先を整理しておくと、デモを見る際に自社で実現できる使い方かを確認しやすくなります。

AIエージェントを選ぶ際に比較したい5つの軸

AIエージェントのタイプを絞り、自社の処理件数と連携先を書き出したら、候補を同じ観点で比較しましょう。以下の5つは、公開されている資料やデモを見ただけでは差が見えにくく、質問しないと分からない項目です。

「提案までで止める」「実行したうえで人が承認する」「完全に自動で完結させる」という段階を、業務ごとに設定できるかを確認しましょう。どの処理で人の承認を行うかは、製品によって異なります。操作の種類ごとに指定できる製品もあれば、データの範囲や条件ごとに指定できる製品もあります。

たとえば受発注業務であれば、在庫の照会までは自動で進め、発注を確定する手前だけ人に戻す、という切り分けができるかを確認しましょう。同じ「承認機能あり」と書かれていても、業務全体で一律にオン・オフを切り替えるだけの製品と、処理の途中に承認を差し込める製品があるためです。

反対に、段階を切り替えられない製品では、慣れるまで人の確認を挟む運用が難しくなります。その結果、最初から全自動で任せるか、精度に不安を残したまま使わずに終わるか、どちらかに偏りかねません。

自社で使っているシステムごとに、標準コネクタで連携できるか、API連携やファイル連携が必要かを確認しましょう。連携方法によって、導入にかかる作業量や費用が変わります。

標準コネクタがあれば、個別開発をせずに連携できる製品があります。対応するコネクタがない場合は、API連携やファイル連携、個別開発など別の方法を検討しましょう。

あわせて、トライアル期間中に、実際に業務で使っているデータで連携を試せるかも聞いておきましょう。製品が用意したサンプルデータのデモだけでは、自社のデータ形式で動くかが分からないためです。

AIエージェントの料金体系は、主に月額固定、ユーザー単位、エージェント単位、従量・クレジット制に分かれます。利用人数や処理件数によって費用が変わるため、料金表を見る際は、料金がどの単位で決まるかを確認しましょう。

このうち注意が必要なのはクレジット制です。クレジット（処理のたびに消費される、製品ごとに定められた利用単位）の消費条件は製品ごとに異なります。そのため、トライアルでは標準処理と例外処理を試し、1件あたりの消費量を確認したうえで、月間処理件数に当てはめて費用を試算しましょう。

このほか、最低契約期間と初期費用の有無も、見積もりの段階で確認します。年間契約でしか申し込めない製品だと、合わなかった場合にすぐ他社へ乗り換えられないためです。

費用をかけずに試せる製品を探したい場合は、「無料で使えるAIエージェント」の記事を参考にしてください。

セキュリティは、タイプに関係なく候補に挙げた製品すべてに同じ内容を確認しましょう。製品ページに書かれていないことが多いため、利用規約や契約書にも目を通しておく必要があります。

権限の設定は、運用の手間に関わります。役割ごとに閲覧範囲を設定できれば、異動や入退社のたびに1人ずつ権限を直す手間を減らせます。利用者が多い場合は、権限を設定する単位まで比較しておくと安心です。

導入支援と運用サポートは、対応範囲と費用の扱いを分けて見ておきましょう。月額料金に含まれると思っていた支援が有償オプションの場合、当初想定していた総額より高くなることがあります。

見積もりを取る際は、「月額料金」「初期設定費」「伴走支援費」を分けて出してもらうと、候補同士を比較しやすくなります。ベンダーの導入支援を利用しない場合は、初期設定や動作確認を自社で行う時間を確保しておきましょう。

ケース別に見るAIエージェント選びの優先ポイント

AIエージェントを選ぶ際に優先する項目は、利用する部門や会社の規模によって変わります。ここでは、部門別・企業規模別に、特に確認したいポイントを整理します。

部門ごとに連携先と重視する項目が変わるため、特に見ておきたいポイントを整理しました。

顧客対応や取引先への連絡に使う場合は、誤った内容がそのまま外部に送られないよう、人の確認を挟めるかを見ておきましょう。営業部門で使う場合は、CRMやSFAの情報がいつ反映されるかも重要です。反映のタイミングが遅いと、古い商談状況をもとに提案文を作成してしまう可能性があります。

企業規模によっても、AIエージェント選びで優先する項目は変わります。中小企業では運用のしやすさ、大企業では権限設定や監査対応を中心に確認しましょう。

中小企業で運用のしやすさを優先するのは、情報システムの専任担当がいない場合、導入後の運用を業務部門で行うためです。設定を変えるたびにベンダーへ依頼が必要な製品だと、業務の変更に追いつけなくなります。

大企業では、社内審査や監査、既存システムとの連携に時間がかかるため、権限設定や操作ログを優先します。第三者認証の取得状況やDPA（個人データの取り扱いを定める契約書）の雛形など、稟議や法務確認に必要な資料を求められることもあるため、候補を絞る段階でベンダーから提出してもらえる資料も確認しておくと安心です。

AIエージェント選定でつまずきやすいポイント

AIエージェントの選定では、比較項目を整理していても、PoCや社内確認の進め方でつまずくことがあります。ここでは、よくある4つのケースを解説します。

まず、何件試すか、どの水準に届いたら本番運用に進めるかを決めないまま、PoC（本格導入の前に小規模で試す検証）を始めてしまうケースです。検証が終わっても「そこそこ動いた」という感想しか出てこず、次に進む判断ができません。

たとえば30件試して25件が正しく処理できた場合、それを合格とするかを事前に決めていないと、担当者の主観で結論が分かれます。前向きな担当者は十分だと言い、慎重な担当者は不足だと言い、社内で結論が出ません。正しく処理できた割合だけでなく、誤った場合に人が修正できるか、処理時間をどこまで削減できたかなど、業務ごとに合格条件を決めましょう。

次に、想定件数だけで契約し、実際の消費量を測らないまま本番運用に進むケースです。1件の処理の中で資料の検索・内容の要約・システムへの登録・関係者への通知など複数の処理を行うと、1件あたり1クレジットという想定で立てた予算から大きく外れかねません。月の途中で上限に達すると、そこから先の処理が止まります。

また、クレジットの上限を超えた場合の追加料金や処理の扱いも製品によって異なります。上限に達したら停止するのか、自動で追加購入されるのか、追加分の単価はいくらかを、契約前に確認しておきましょう。

学習利用の可否、データの保管場所、認証方式などの社内要件を確認しないまま比較を進めるケースです。最終候補まで絞ったあとで要件を満たさないと分かると、稟議や法務確認の段階で差し戻されます。

社外のサーバーで顧客データを処理できないルールがある場合、その構成に対応していない製品は候補から外れます。候補集めからやり直すことになり、導入スケジュールが遅れかねません。

最後に、機能や連携の可否だけを情報システム部門が確認し、実際に操作する担当者が画面を触らないまま決めてしまうケースです。機能面では要件を満たしていても、日々の操作がしづらいと使われなくなる可能性があります。

承認通知がメールだけの製品を、チャット中心で業務を進める部門に入れると、通知が埋もれて承認待ちが滞留しかねません。デモやトライアルでは、実際に使う担当者にも画面を確認してもらい、日常業務の流れに合うかを見ておきましょう。

AIエージェントの選び方で失敗しないために

AIエージェントの選定は、タイプを絞る、自社の処理件数と連携先を書き出す、5つの比較軸で候補を並べる、という順番で進めると候補が絞れます。特に、クレジットの消費量とセキュリティ要件は公開資料から読み取れないため、ベンダーへの質問とトライアルでの実測で埋めておきましょう。

数あるAIエージェントを比較して自社のニーズに合ったものを選ぶのは大変でしょう。「まず候補を絞りたい」という担当者はぜひPRONIアイミツをご活用ください。PRONIアイミツでは、いくつかの質問に答えるだけで希望要件に合ったAIエージェントが分かる診断（無料）ができます。