AIエージェントとは、目標を与えると自分で計画を立て、必要なツールを使って作業を実行し、ゴールまで進めるAIのことです。指示された質問に答えるだけの生成AIと違い、調べる・判断する・操作するという一連の流れを自分で回す点が特徴です。

→業務の自動運転を実現する経理AIエージェントとは？

本記事では、AIエージェントとは何かを、生成AIやAIアシスタントとの違い、仕組み、種類、業種別の活用事例まで順に解説します。導入のメリットと進め方、見落としやすいリスク、そして経理・バックオフィスでの具体的な使い方まで、はじめての人にも分かるようにまとめました。

AIエージェントとは｜自律的に計画・実行するAI

AIエージェントとは、人が与えた目標に対して、自分でやるべきことを分解し、順番に実行して、最終的なゴールまでたどり着くAIです。中心にあるのは大規模言語モデル（LLM）で、ここに「計画を立てる」「外部のツールやデータを使う」「結果を見て次の手を決める」という機能が組み合わさっています。

たとえば「先月の交通費を集計して」と頼むと、AIエージェントは必要なデータの場所を判断し、表計算やシステムを操作して数字を集め、結果をまとめて返します。途中で足りない情報があれば、自分で取りに行く動きまで含むのがエージェントの考え方です。単発の回答ではなく、目標達成までの工程を引き受ける点が、従来のAIとの大きな違いになります。

近年これだけ話題を集めている背景には、LLMの性能向上があります。さらに、外部のツールやデータと安全につなぐ仕組みが整ってきたからです。これまで人が手を動かしていた定型的な調べ物や入力作業を、まとまった単位で任せられるようになりつつあります。

もう少し身近な例で考えてみます。これまでの生成AIに『出張費の精算ルールを教えて』と聞くと、返ってくるのはルールの説明文だけです。AIエージェントに『この領収書を精算して』と頼むと、領収書を読み取り、規程に合っているかを確認し、勘定科目の候補を当て、申請の形にまとめるところまで進めます。答えを返す道具から、作業を任せられる担当者へと役割が変わる、と捉えると違いがつかみやすくなります。

AIエージェントと一口に言っても、形はさまざまです。チャット画面から指示するもの、業務システムに組み込まれて裏側で動くもの、特定の業務だけを担う専用のものなどがあります。共通しているのは、目標を伝えれば、その達成に向けて自分で段取りして動くという考え方です。どんな見た目でも、この自律して進める性質を持つものをAIエージェントと呼びます。

AIエージェントと生成AI・AIアシスタントとの違い

生成AIとAIエージェントの差は、自分で動くかどうかにあります。生成AIは、指示に対して文章や画像などのアウトプットを作るところまでが役割です。AIアシスタントは、その生成AIを使って人の作業を補助しますが、最終的な操作や判断は人が担います。AIエージェントは、目標に向けて計画から実行までを自分で進める点で一歩踏み込んでいます。

▼生成AI・AIアシスタント・AIエージェントの自律度の違い

種類	主な役割	人の関わり方	たとえると
生成AI	指示に応じて文章・画像などを作る	人が指示し、結果を使う	質問に答えてくれる人
AIアシスタント	生成AIで人の作業を補助する	人が操作・判断する	隣で手伝ってくれる人
AIエージェント	目標に向け計画・実行・操作まで自分で進める	人は目標と承認を担う	任せると進めてくれる担当者

違いを一言でまとめると、生成AIは「作る」、AIアシスタントは「補助する」、AIエージェントは「自分で進める」となります。どれが優れているという話ではなく、任せたい作業の範囲によって使い分けるのが実務的です。

よくある誤解が、AIエージェントは何でも自動でやってくれる、というものです。実際には、与える目標の明確さや、使えるツール・データの整備、そして人がどこで確認するかの設計によって、できることの範囲は大きく変わります。万能の魔法ではなく、設計しだいで力を発揮する仕組みだと理解しておくと、導入後のギャップが小さくなります。

実務では、これらを対立させて選ぶというより、組み合わせて使います。文章のたたき台づくりは生成AI、人の操作を助けるのはアシスタント、一連の作業をまとめて任せるのはAIエージェント、という具合です。自社のどの作業を、どこまで任せたいかを基準に考えると、過不足のない選び方ができます。

RPAやチャットボットとの違いも整理しておきます。RPAは、あらかじめ決めた手順どおりに操作を自動化する仕組みで、決まった作業を速く正確にこなすのが得意です。ただし手順から外れた状況には弱く、判断は人が決めたルールの範囲に限られます。チャットボットは、想定した質問に決められた回答を返すのが基本です。AIエージェントは、状況を見て手順そのものを自分で組み立てられる点で、これらより柔軟に動きます。

▼AIエージェントとRPA・チャットボットの違い

仕組み	得意なこと	判断の柔軟さ
RPA	決まった手順の自動操作	低い（手順どおり）
チャットボット	想定質問への定型回答	低い（シナリオ内）
AIエージェント	目標から手順を組み立てて実行	高い（状況に応じて判断）

AIエージェントの仕組み｜計画→実行→ツール操作

AIエージェントの仕組みは、計画・実行・ツール操作・振り返りという流れの繰り返しです。まず目標を小さなタスクに分解して計画を立て、次に各タスクを実行し、その際に外部のツールやデータベースを操作します。実行結果を確認して、うまくいかなければ計画を立て直す。このループを回しながらゴールに近づきます。

▼AIエージェントが動く4つの工程

工程	役割	具体例
計画	目標をタスクに分解し手順を決める	『経費集計』を、データ取得→集計→表作成に分ける
実行	タスクを順に処理する	対象月のデータを読み取り、金額を合計する
ツール操作	外部のツール・データを使う	表計算やシステム、検索を呼び出す
振り返り	結果を確認し次の手を決める	不足データを見つけ、取得し直す

この自分でツールを使う力が、生成AIとの決定的な違いです。回答を作るだけでなく、表計算を開いて数字を入れる、社内システムを呼び出して情報を取る、といった操作まで含むため、作業の一部をまとめて任せられます。

自律の度合いにも幅があります。人が一つひとつ指示して進めるレベルから、目標だけを与えて手順は任せるレベル、さらに複数の業務をまたいで自分で段取りするレベルまで段階があります。導入の初期は、人の確認を細かく挟む低めの自律度から始め、信頼できる範囲が見えてきたら任せる幅を広げていくのが安全です。

AIエージェントを構成する主な技術要素

AIエージェントは、いくつかの技術が組み合わさって動いています。中身を要素に分けて見ておくと、何ができて何が苦手かを判断しやすくなります。

▼AIエージェントを構成する主な技術要素

要素	役割
大規模言語モデル（LLM）	指示を理解し、文章で考え、次の行動を決める頭脳
プランニング	目標を小さなタスクに分解し、手順を組み立てる
メモリ	会話や作業の履歴を覚え、文脈を保つ
ツール連携	表計算・社内システム・検索などを呼び出して操作する
RAG（検索拡張生成）	社内文書やデータを検索し、根拠にして回答する

とくに重要なのが、メモリとツール連携、そしてRAGです。メモリがあるから前のやり取りを踏まえて動け、ツール連携があるから操作まで踏み込めます。RAGによって社内の規程やデータを根拠にできるため、汎用の知識だけに頼らず、自社の事情に合った答えを出せるようになります。経理のように社内ルールが多い業務では、このRAGの有無が使い物になるかどうかを左右します。

AIエージェントの種類｜特化型・汎用型・マルチエージェント

AIエージェントは、対応する範囲によって特化型・汎用型・マルチエージェントの3つに整理できます。どれを選ぶかは、任せたい業務の幅と複雑さで決まります。

特化型・汎用型・マルチエージェントの違い

特化型は、カスタマーサポートや経費処理など特定の業務に絞ったタイプで、精度を出しやすく導入もしやすいのが利点です。汎用型は幅広い指示に対応できる反面、業務に合わせた作り込みが必要になります。マルチエージェントは、役割の違う複数のエージェントが連携して大きな仕事を分担する形で、複雑な業務に向きます。

▼AIエージェントの種類と向いているケース

種類	対応範囲	向いているケース
特化型	特定の業務に限定	経費処理・問い合わせ対応など、範囲が明確な業務
汎用型	幅広い業務	複数業務を横断して任せたい場合
マルチエージェント	複数が連携	調査と作成と確認など、工程が多い業務

経理や経費精算のように、ルールが決まっていて範囲がはっきりした業務は、特化型のAIエージェントと相性がよい領域です。これは後の経理活用の章で詳しく扱います。

マルチエージェントのイメージもつかんでおきましょう。たとえば調査を担当するエージェント、文章を作るエージェント、内容を確認するエージェントが連携すれば、リサーチから資料化、チェックまでを分担して進められます。1体ですべてをこなすより、役割を分けたほうが精度と効率が上がる場面で使われます。ただし構成が複雑になるぶん、最初は特化型から始めるのが現実的です。

業種・部門別に見るAIエージェントの活用事例

AIエージェントの活用は、定型的で繰り返しの多い業務から広がっています。代表的な業種・部門の使い方を見ていきます。

カスタマーサポート・営業・開発などの活用事例

カスタマーサポートでは、問い合わせ内容を読み取り、社内のナレッジを検索して回答案を作り、必要なら担当者へつなぐ流れを任せられます。営業では、見込み顧客の情報収集やメールの下書き、商談メモの整理に使われています。開発では、コードの生成やテスト、不具合の調査を補助する形で広がっています。いずれも、人が最終確認する前提で、調べる・作る・整える工程を肩代わりさせる使い方です。

▼業種・部門別のAIエージェントの活用事例

部門	AIエージェントの使い方	得られる効果
カスタマーサポート	問い合わせの一次対応・回答案づくり	応答の速さと品質の安定
営業	情報収集・メール下書き・商談メモ整理	事務作業を減らし提案に集中
開発	コード生成・テスト・不具合調査の補助	開発スピードの向上
人事・採用	応募者対応・日程調整・書類整理	採用業務の負担軽減

業種で見ると、製造業では設備の稼働データを見ながら異常の兆しを知らせる使い方、小売では問い合わせ対応や在庫の確認、不動産では物件情報の整理や書類作成などに広がっています。共通するのは、データを集めて整え、定型の判断を下すまでの流れを任せている点です。自分の業務のうち、毎回同じ手順で繰り返している部分はどこか、と考えると導入の入り口が見えてきます。

経理・バックオフィスでのAIエージェントの活用

経理・バックオフィスは、ルールが明確で繰り返しの多い業務が多く、AIエージェントが力を発揮しやすい領域です。たとえば領収書や請求書を読み取ってデータ化し、内容を申請内容と照合して、勘定科目の候補を当て、申請・承認のフローに乗せる、といった一連の流れを任せられます。

具体的には、経費精算での領収書の読み取りと自動照合、仕訳の候補づくり、月次の集計、会議の議事録から決定事項を抜き出す作業などが対象になります。どれも、これまで担当者が時間をかけて手作業でこなしていた処理です。判断が必要な部分は人が確認し、定型部分をAIエージェントに任せると、月末や決算期の負担を平準化できます。

▼経理・バックオフィスでのAIエージェントの分担例

経理の業務	AIエージェントに任せられる部分	人が確認する部分
経費精算	領収書の読み取り・申請内容との照合	規程外の支出や例外の判断
請求書処理	金額・支払先のデータ化・仕訳候補	取引内容の妥当性の最終確認
月次集計	対象データの収集と集計表の作成	数値の最終チェックと分析
議事録	録音からの文字起こし・決定事項の抽出	ニュアンスや機密配慮の確認

ポイントは、すべてを任せるのではなく、定型でミスの起きやすい入力や照合を任せ、判断と最終確認を人が担う分担にすることです。正確さと証憑が問われる経理では、この線引きを最初に決めておくと安心して使えます。

TOKIUM経費精算では、モバイルアプリで領収書などの証憑をアップロードすると即座にデータ化が完了し、撮影から経費申請までを短時間で済ませられます。約8,000名のオペレーターとAI-OCRを組み合わせ、高い精度でのデータ化を続けてきました。 出典：株式会社TOKIUM ニュース（2026年4月14日公表）（最終確認日：2026年7月21日）

AIエージェント導入のメリット

AIエージェントを導入するメリットは、定型作業を任せることで人がコア業務に時間を使えるようになる点です。調べ物や入力、整理といった手間のかかる作業をまとめて肩代わりさせると、担当者は判断や企画など人にしかできない仕事に集中できます。

効果として分かりやすいのは、時間の使い方の変化です。これまで毎月まとまった時間を取られていた集計や入力が短縮されれば、その分を分析や改善提案に回せます。単純に人を減らすための仕組みというより、人の時間を価値の高い仕事に移すための仕組みと捉えると、導入の狙いを定めやすくなります。

▼AIエージェント導入の主なメリット

メリット	内容
生産性の向上	定型作業を任せ、人は判断・企画に集中できる
品質の安定	手作業のばらつきや入力ミスが減る
対応の速さ	調査や一次対応のスピードが上がる
コストの最適化	繰り返し作業にかかる工数を抑えられる

もう一つの見逃せない効果が、業務の標準化です。人によってやり方が違っていた作業も、AIエージェントに任せる手順を決める過程で、進め方が整理されます。属人化していた処理が誰でも同じ品質で回るようになり、担当者の異動や退職があっても業務が止まりにくくなります。

AIエージェント導入の進め方と検討ポイント

AIエージェントの導入は、いきなり全社で広げるのではなく、範囲を絞って小さく始めるのが失敗しないコツです。まず効果が見えやすい定型業務を1つ選び、試験的に運用して効果と課題を確認してから広げます。

検討で外せないのが、人がどこで確認するかを決めておくことです。AIエージェントに任せきりにせず、重要な判断や最終承認は人が行う設計にしておくと、誤りや想定外の動きを防げます。あわせて、どのデータやシステムにアクセスさせるかの範囲も、最初に決めておきます。

▼AIエージェント導入の進め方

ステップ	やること
1. 業務を選ぶ	定型で効果の見えやすい業務を1つに絞る
2. 範囲を決める	アクセスさせるデータ・システムを限定する
3. 小さく試す	試験運用で効果と課題を確認する
4. 人の確認点を置く	重要な判断・最終承認は人が行う設計に
5. 広げる	効果を確認できた業務から順に拡大する

よくある失敗が、最初から広い範囲を任せようとして、かえって確認の手間が増えてしまうケースです。判断が複雑な業務にいきなり適用すると、出力の確認に時間がかかり、効果を感じにくくなります。まずは手順がはっきりした業務で小さく成功体験を作り、社内に使い方の勘所をためてから広げると、定着しやすくなります。

AIエージェントを使う際のリスクと注意点｜ハルシネーション・セキュリティ・権限

便利な一方で、AIエージェントには注意点もあります。代表的なのが、事実と異なる内容をもっともらしく出してしまうハルシネーション、社外秘の情報を扱う際のセキュリティ、そして強い権限を与えすぎることによる想定外の操作です。

▼AIエージェントのリスクと対策

リスク	内容	対策
ハルシネーション	誤った内容をもっともらしく出力する	重要な判断は人が確認する
情報漏洩	機密データの取り扱いに不安	学習除外の設定・アクセス範囲の限定
権限の与えすぎ	想定外の操作・変更が起きる	操作できる範囲を最小限にする

これらは、人の確認点を残す、扱える情報と操作を絞る、という基本を守れば多くは抑えられます。とくに経理のように正確さと証憑が問われる業務では、AIに任せる範囲と人が確認する範囲をはっきり分けることが欠かせません。

経理で使う場合は、もう一段の注意が要ります。金額や勘定科目の誤りはそのまま決算に響くため、AIエージェントが作った仕訳や集計は人が必ず確認する前提にします。また、誰がいつどの操作をAIに任せたかという記録（ログ）を残し、後から追えるようにしておくことも、内部統制の観点で重要です。便利さと管理のバランスを設計したうえで使うことが、安心して任せる条件になります。

経理で実装するなら：経理AIエージェントという選択肢

経理・バックオフィスでAIエージェントを使うなら、汎用のものを一から設定するより、経理の業務に特化した仕組みを選ぶほうが近道です。経費精算や請求書処理は、ルールと証憑が決まっているぶん、特化型のAIエージェントが効果を出しやすい領域だからです。

具体的には、領収書や請求書の読み取りからデータ化、申請内容との照合、規程に沿ったチェックや一次承認、会計データへの連携までを、定型部分は自動で進め、判断が必要なところだけ人が確認する形にできます。これにより、月末や決算期に集中していた手作業を平準化できます。

TOKIUMは、業務の自動運転を支援する『経理AIエージェント』を提供しています。社内規程などのルールに沿って承認を代行するエージェントなど、経理に特化した機能を実装しています。 出典：株式会社TOKIUM ニュース（2025年5月22日公表）（最終確認日：2026年7月21日）

たとえば、申請された経費が社内規程に合っているかをAIが点検し、問題がなければ一次承認、規程から外れていれば差し戻すといった流れが想定されます。承認者が1件ずつ目視してきたチェックのうち、定型部分をAIが先に処理できれば、人は最終的な判断に集中できます。経費精算の入口にあたる領収書のデータ化と組み合わせると、申請から承認までの流れ全体が軽くなります。

経理でAIエージェントの導入を検討するなら、まず自社の経費精算や請求書処理のどこに手間がかかっているかを洗い出し、定型部分から任せていくのが現実的です。TOKIUMでも、領収書のデータ化から経費精算の自動化までを支えています。

AIエージェントに関するよくある質問

生成AIとAIエージェントは何が違いますか？

生成AIは指示に応じて文章や画像を作るところまでが役割で、AIエージェントは目標に向けて計画・実行・操作まで自分で進めます。生成AIは『作る』、AIエージェントは『自分で進める』と整理すると分かりやすいです。

AIエージェントは何ができますか？

調べ物、メールや資料の下書き、データの集計、問い合わせの一次対応など、定型的で繰り返しの多い作業を任せられます。経理では、領収書の読み取りや申請内容の照合、仕訳の候補づくりといった使い方ができます。

AIエージェントの導入は何から始めればよいですか？

効果が見えやすい定型業務を1つ選び、範囲を絞って小さく試すのがおすすめです。重要な判断は人が確認する設計にし、効果を確認できた業務から順に広げると失敗が少なくなります。

AIエージェントのリスクはありますか？

誤った内容を出すハルシネーション、機密情報の取り扱い、強い権限を与えすぎることによる想定外の操作が代表的です。人の確認点を残し、扱える情報と操作を絞ることで、多くは抑えられます。

AIエージェントとRPAは何が違いますか？

RPAは決めた手順どおりに操作を自動化する仕組みで、手順から外れた状況には対応しにくいのが特徴です。AIエージェントは目標から手順自体を組み立てて実行するため、状況に応じた柔軟な対応ができます。決まりきった作業はRPA、判断を伴う作業はAIエージェント、と使い分けると整理しやすいです。

AIエージェントは自作できますか？

ノーコードのツールを使えば、プログラミングなしで業務に合わせたAIエージェントを作ることもできます。まずは目的を絞り、使わせるデータと操作の範囲を決めてから小さく作るのが基本です。作り方の具体的な手順は別の記事で詳しく解説しています。

まとめ｜AIエージェントは定型業務から、経理は特化型で

AIエージェントとは、目標に向けて自分で計画・実行・操作まで進めるAIです。生成AIが『作る』のに対し、AIエージェントは『自分で進める』点が違いで、定型的で繰り返しの多い業務から活用が広がっています。導入は範囲を絞って小さく始め、人の確認点を残すのが失敗しないコツです。

経理・バックオフィスは、ルールと証憑が決まっているぶん、特化型のAIエージェントが効果を出しやすい領域です。経費精算や請求書処理の手作業に課題を感じているなら、経理に特化した仕組みから検討してみてください。

導入で大切なのは、いきなり大きく任せないことと、人の確認点を残すことの2つです。手順がはっきりした業務から小さく始め、効果と勘所をためてから広げれば、リスクを抑えながら効果を積み上げられます。AIエージェントは人の仕事を奪う道具ではなく、定型作業を引き受けて人の時間を空ける相棒として使うのが、いちばん成果につながります。