【25年12月最新】おすすめのAIエージェント3選を比較！種類や活用シーンも解説

おすすめのAIエージェントを紹介します。AIエージェントを選ぶ際のポイントや種類、活用シーンなども解説しているので、当記事を見れば自社に合ったAIエージェントを選定可能です。AIエージェントの導入を検討している方はぜひご覧ください。

【比較表】おすすめのAIエージェント3選

おすすめのAIエージェントは以下のとおりです。

費用	カスタマーサービス ・Suite Team：55ドル/月～ ・Suite Growth：89ドル/月～ ・Suite Professional：115ドル/月～ ・Suite Enterprise：169ドル/月～ 従業員サービス ・Suite Team：29ドル/月～ ・Suite Growth：59ドル/月～ ・Suite Professional：98ドル/月～ ・Suite Enterprise：要問い合わせ ※無料トライアルあり	会話型モデル：2ドル/1会話　 Flex Creditsモデル：500ドル/10万クレジット など	要問い合わせ
主な機能	社員情報管理 チケット管理 オムニチャネル対応 AIチャットボット 顧客データ分析など	自律型AIエージェントの構築・展開 Command Center（監視・測定・最適化） 業界特化のプリセットアクション 高度なセキュリティ制御など	ノーコードで「AI社員」作成 職種別エージェント（営業・マーケティング・バックオフィス） 外部連携（Google Drive、Teams、Slackなど） 高精度RAGによる回答生成など
導入実績	東京電力エナジーパートナー株式会社 S.RIDE株式会社 株式会社大丸松坂屋百貨店など	飯田市立病院株式会社 JPX総研 アフラック生命保険株式会社など	コープデリ生活協同組合連合会 アンカー株式会社 沢井製薬株式会社など

*2025年12月時点の数字

Zendesk

料金プラン	カスタマーサービス ・Suite Team：55ドル/月～ ・Suite Growth：89ドル/月～ ・Suite Professional：115ドル/月～ ・Suite Enterprise：169ドル/月～ 従業員サービス ・Suite Team：29ドル/月～ ・Suite Growth：59ドル/月～ ・Suite Professional：98ドル/月～ ・Suite Enterprise：要問い合わせ ※無料トライアルあり
主な機能	チケット管理 オムニチャネル対応（メール・チャット・電話・SNSなど） AIチャットボット Copilotによる自動化 顧客データ分析
導入実績	東京電力エナジーパートナー株式会社 S.RIDE株式会社 株式会社大丸松坂屋百貨店など
会社所在地	〒104-0031 東京都中央区京橋2-2-1 京橋エドグラン 本社：米国カリフォルニア州サンフランシスコ

Zendeskは、チケット管理やオムニチャネル対応を備えた統合型カスタマーサポートプラットフォームです。メールやチャット、電話やSNSなど複数チャネルからの問い合わせを一元管理し、顧客対応を効率化できます。

Zendeskの強みはAIチャットボットとCopilot機能です。FAQやナレッジベースを参照しながら自然な会話で問い合わせに回答できるため、24時間体制で顧客対応が可能になります。顧客の購入履歴や過去の対応履歴をもとにパーソナライズされた応答も可能です。

世界160か国以上で10万社を超える導入実績があり、小売やEC、教育機関や自治体など幅広い業界で導入されています。

無料トライアルが用意されており、実際の使用感を確認してから導入を判断できる点も安心です。

Agentforce

料金プラン	会話型モデル：2ドル/1会話　 Flex Creditsモデル：500ドル/10万クレジット など
主な機能	自律型AIエージェントの構築・展開 Command Center（監視・測定・最適化） 業界特化のプリセットアクション Salesforce Customer 360との連携 高度なセキュリティ制御
導入実績	飯田市立病院株式会社 JPX総研 アフラック生命保険株式会社など
会社所在地	〒100-0005 東京都千代田区丸の内1-1-3 日本生命丸の内ガーデンタワー 本社：米国カリフォルニア州サンフランシスコ

Agentforceは「Salesforce Customer 360」上で自律型AIエージェントを構築・展開できるプラットフォームです。既にSalesforceを利用している企業は、既存のCRMデータやワークフローとシームレスに連携できます。

Agentforceの特徴は「Command Center」です。AIエージェントの稼働状況をリアルタイムで監視しパフォーマンスを測定・最適化できる機能で、導入後の継続的な改善が容易に行えます。

業界特化のプリセットアクションも豊富に用意されており、保険業界での見積もり対応やIT業界でのテクニカルサポートなど、専門性の高い業務にも対応可能です。

セキュリティ面でも高い評価を受けており、エンタープライズグレードのアクセス制御やデータ保護機能を標準装備しています。

世界で1,000件以上の有料契約実績があり、日本でも保険・IT・サービス業を中心に導入が進んでいます。

JAPAN AI AGENT

料金プラン	要問い合わせ
主な機能	ノーコードで「AI社員」作成 職種別エージェント（営業・マーケティング・バックオフィス） 外部連携（Google Drive、Teams、Slackなど） 高精度RAGによる根拠ベースの回答生成 上場企業水準の高度なセキュリティ
導入実績	コープデリ生活協同組合連合会 アンカー株式会社 沢井製薬株式会社など
会社所在地	〒163-6006 東京都新宿区西新宿6-8-1 住友不動産新宿オークタワー5/6階

JAPAN AI AGENTは、ノーコードで「AI社員」を作成できる国産のAIエージェントプラットフォームです。

プログラミング知識がなくても、営業やマーケティング、バックオフィス担当といった職種別のAIエージェントを簡単に構築できます。

JAPAN AI AGENTのもう1つの強みは外部ツール連携の充実度です。以下のようなビジネスツールとスムーズに連携できるため、既存の業務フローを大きく変えることなくAIエージェントを導入できます。

また、伴走サポートを提供しているため、AIの利用に慣れていないユーザーでも導入のハードルが低い点も魅力です。加えて、上場企業水準の高度なセキュリティ機能を備えているため、中小企業から大企業まで利用できます。

AIエージェントの比較ポイント

AIエージェントを比較するときのポイントは以下の通りです。

料金比較をする

まずは検討しているAIエージェントの料金を比較しましょう。ツールによって月額固定制や従量課金制、ユーザー数ベースの課金などがあるため、自社の利用規模や予算に合った料金モデルを選ぶことが重要です。

初期費用は安価でも、機能が制限されていて追加オプションが必要になる場合や、データ量や利用者数の増加に応じて費用が上がるケースもあります。導入前に将来的な拡張を見据えた料金シミュレーションを行うことをおすすめします。

AIエージェント導入時は初期費用や運用費用、カスタマイズ費用を含めた総額コストを把握し、長期的な視点で費用対効果を評価することが重要です。

外部システムとの連携性をチェックする

外部システムとの連携性は、AIエージェントを既存の業務フローに組み込む上で重要です。

CRMやSFA、チャットツールやメールシステムなど、現在利用しているツールとスムーズに連携できるかを確認します。特にTeamsやSlackなどのコミュニケーションツールと連携可能であれば、AIエージェントを既存の業務フローの中に自然に組み込めます。

また、連携が可能でも設定方法が複雑だと運用負荷やコストの増加につながるため、導入前のデモやトライアルで外部システムとの連携性を検証しましょう。

カスタマイズ性と使いやすさを比較する

カスタマイズ性と使いやすさもツール選定の重要なポイントです。応答内容や対話フロー、UI（ユーザーインターフェース）のデザインなどがカスタマイズできるかを確認します。

ノーコードで編集できる機能があれば現場担当者が自ら調整できるため、運用の柔軟性と効率性が高まります。ただし、カスタマイズ性が高すぎると設定が複雑になり、かえって使いこなせないケースもあるため、自社のITリテラシーに見合ったツールを選ぶことが大切です。

また、操作画面のわかりやすさや管理画面の使いやすさも、導入後の満足度を左右します。トライアルなどで使用感を確認し、現場担当者の意見も聞きながら選定を進めましょう。

セキュリティ対策と情報管理体制を見極める

AIエージェントは顧客情報や社内の機密データを扱うことが多いため、セキュリティ対策は非常に重要です。

通信データの暗号化やアクセス制限などの機能が実装されているかを確認します。データの保存場所や、データの取り扱いポリシー（学習利用の有無など）も重要です。

ISMS（情報セキュリティマネジメントシステム）やISO27001などの認証を取得しているツールであれば、より安心して利用できます。また、ログの記録や監査機能があると、トラブル発生時の原因究明や対応がスムーズになります。

自社の情報管理ポリシーや業界規制と照らし合わせ、要件を満たすツールを慎重に選定しましょう。

サポート体制と将来的な拡張性を重視する

サポート体制もAIエージェントを比較するときに重要なポイントです。専任担当者の有無や対応時間、問い合わせチャネルや日本語サポートの充実度を確認します。

トラブル発生時のエスカレーション体制や、平均応答時間などが明示されているベンダーは信頼性が高いと判断できます。

また、将来的な拡張性も重要な比較ポイントです。AIエージェントの利用範囲を拡大したり、機能を追加したりする可能性があります。

ユーザー数の増加や業務範囲の拡大にも柔軟に対応できるツールを選ぶことで、長期的な投資対効果を最大化できます。

AIエージェントとは？

AIエージェントとは、自律的に目標を理解しタスクを実行するAIシステムの総称です。

従来のように人間が具体的な指示を繰り返す必要がなく、自ら情報収集をして計画立案や実行、評価までをこなす能動的なパートナーといえます。

AIエージェントは考えて判断して行動する能力を備えた、チャットボットや質問応答AIよりも高度なシステムです。

従来のAIが決められた手順を繰り返すのに対し、AIエージェントは状況に応じた柔軟な対応が可能です。たとえば、顧客からの問い合わせ内容を理解して適切に回答することや、社内データを検索して必要な情報を提示するなど、複数のシステムを横断してタスクを完了させます。

AIエージェントは作業を自動化するだけのツールではなく、ビジネスの意思決定を支える戦略的なパートナーとして進化を続けています。

AIエージェントと生成AIの違い

AIエージェントと生成AIは、どちらもAI技術を用いたシステムですが、目的と自律性に明確な違いがあります。

生成AIは指示（プロンプト）に応じて文章や画像、音声などを生成するクリエイター型のAIです。一方AIエージェントは、生成AIの能力に環境の認識・計画・実行などの自律的な要素を加え、目標達成に向けて複数のタスクをこなす実行者型のAIになります。

生成AIはメールの返信文を生成できますが、AIエージェントはさらに複雑な業務の実行が可能です。顧客対応や担当者への通知、CRMへの記録なども人の手を介さず自動で実行できます。

コンテンツ生成や文章要約であれば生成AIでも可能ですが、複雑な行動を伴うタスクを任せたい場合はAIエージェントが必要です。

AIエージェントの種類

AIエージェントには以下のような種類があります。

対話型AIエージェント

対話型AIエージェントは、ユーザーとの会話を通じて情報提供やサポートを行うタイプのAIです。代表的なものにチャットボットやバーチャルアシスタントなどがあります。

対話型AIエージェントはカスタマーサポートや社内ヘルプデスクなどでの活用が進んでいます。たとえば、購入した商品の配送状況を知りたい顧客に対して「現在出荷済みで、明日午前中に到着予定です」といった具体的な返答を自律的に行うことが可能です。

AIの進化により表現力や応答精度が向上しており、会話の文脈や注文履歴などのデータを理解し、より人間に近い自然なコミュニケーションが可能になっています。

業務支援型AIエージェント

業務支援型AIエージェントは、さまざまな事務作業やルーチン業務を自動化するために設計されたAIエージェントです。

ユーザーとの対話を通じて指示や要望を理解し、必要に応じて外部システムやツールを操作してタスクを実行します。たとえば、会議の議事録作成やスケジュール調整、経費精算の自動処理や社内情報の検索などを自動化できます。

また、業務ツールとの連携性が高く、Microsoft 365やGoogle Workspaceなどのプラットフォームと連携して利用できる点も特徴です。

業務支援型AIエージェントを活用することで、従業員の業務負荷の軽減や生産性の向上につながります。

意思決定支援型AIエージェント

意思決定支援型AIエージェントは、ユーザーが正確で迅速な判断を下せるよう支援するタイプのAIエージェントです。

経営やマーケティング、金融や医療などの分野で導入が進んでおり、データやテキスト情報を解析して、リスクの評価や最適な選択肢の提示をAIが行ってくれます。

人間の代わりにAIが判断をするわけではなく、人間が最終的な意思決定を行うための補助機能としての活用が主な用途です。

AIが情報整理と分析を担い、人間が最終的な意思決定を行います。感覚や経験に頼らずデータに基づいた合理的な判断を下せるため、意思決定の精度とスピードの向上が可能です。

業界特化型AIエージェント

業界特化型AIエージェントは医療や金融、不動産や製造など特定の業界や専門分野に特化して設計されたAIエージェントです。

業界特有の専門用語や業務プロセス、法規制に合わせて最適化されており、汎用型では対応が難しい業務にも対応できます。

たとえば、医療業界に特化したAIエージェントは、診療記録の作成支援や医薬品情報の検索に最適化されています。金融業界ではコンプライアンスチェックやリスク評価、不動産業界では物件情報の整理や契約書の自動生成などの業務が可能です。

厳格な規制対応や正確性が求められる業界では、特化型エージェントが有効です。

ノーコード型AIエージェント

ノーコード型AIエージェントは、プログラミング知識がなくても簡単に構築・運用できるAIエージェントです。

ユーザーはコードを書く代わりに、GUI（グラフィカルユーザーインターフェース）上で設定や操作を行い、AIエージェントの動作を視覚的に作り込めます。ドラッグ＆ドロップなど直感的な操作で、複雑なタスクの業務フローやAIによる応答シナリオの設定が可能です。

ノーコード型AIエージェントであれば、専門的なプログラミング知識を持つAIエンジニアがいなくても、部門の担当者だけでエージェントを作成・管理できます。

AIエージェントの活用シーン

AIエージェントが活用できるシーンは以下の通りです。

カスタマーサポートでの問い合わせ対応の自動化

AIエージェントの活用分野の中でも、特に普及が進んでいるのがカスタマーサポートの問い合わせ対応の自動化です。24時間365日体制で顧客からの質問に即座に応答でき、オペレーターの負担を大幅に軽減できます。

たとえば、購入した商品を返品したいという問い合わせに対し、AIエージェントが購入日や商品の状態を確認して返品条件を判断し、具体的な手順の案内が可能です。AIは文脈を理解した上で適切な回答を生成します。

複雑な問い合わせや感情的な対応が必要な場合は、適切なタイミングで人間のオペレーターへスムーズに引き継ぐこともできます。AIが定型業務を処理し、人間が専門的な判断に集中することで、効率的な役割分担が可能です。

営業・マーケティング活動の自動化

営業とマーケティングもAIエージェントで自動化できる分野です。顧客の行動データや購買履歴、ウェブサイトでの閲覧履歴などをAIが総合的に分析し、見込み客の優先順位付けを自動で行います。

また、配信タイミングの最適化もAIの得意分野です。提案メール送信やSNSの投稿でエンゲージメントの高い時間帯を分析し、ターゲットにパーソナライズされたメッセージを自動で配信します。反応データを収集・分析し、次のアクションを自動で提案することも可能です。

営業とマーケティングを自動化することで、担当者は確度の高い顧客に注力できるようになり、生産性を向上させることができます。

採用や人材管理の効率化

人事・採用業務もAIエージェントで効率化できる分野です。応募者のレジュメやスキルデータをAIが分析し、求人要件とのマッチング度を評価して候補者を絞り込みを行います。

書類選考の時間を大幅に削減できるだけでなく、AIエージェントが初期スクリーニングを行うことで、人間の主観的なバイアスを排除した公平な評価が可能になります。また、面接の日程調整も自動化でき、応募者と面接官の空き時間を確認して最適な日時の提案が可能です。

人材管理では、休暇申請や経費精算などのルーチン業務を自動化することで、人事担当者の事務作業負担を軽減できます。

さらに、従業員のスキルデータやキャリア志向を分析し、適切な研修プログラムの推奨や配置転換の提案も可能です。

バーチャルアシスタントによる日常業務の支援

AIエージェントのバーチャルアシスタントはタスク管理を効率化し、個人の生産性向上に貢献します。

バーチャルアシスタントが行えるタスクは、たとえば会議予定の登録や、準備や移動の時間を考慮した出発時間のリマインダー設定などです。他にもメールを重要度に応じて自動分類し、優先的に対応すべきメールを通知することもできます。

AIエージェントは音声での指示にも対応しており、「明日午前10時にミーティングを設定」「来週のプレゼン資料を準備するリマインダーを追加」といった自然な会話での操作が可能です。

日常業務のサポートにより煩雑な管理業務から解放され、本来の専門業務に集中できます。

自動運転における安全運転サポート

自動運転もAIエージェントの応用機能の1つです。車両に搭載されたセンサーやカメラのデータをリアルタイムで解析し、周囲の状況を把握しながら最適な運転操作を判断・実行します。

歩行者の飛び出しや前方車両の急ブレーキなどを事前に検知し、警告や自動ブレーキを作動させることで事故リスクを減少できます。また、渋滞予測や天候条件を考慮した最適なルートの選択や燃費効率の良い運転パターンの提案なども可能です。

完全自動運転の実現にあたって、AIエージェントは欠かせない存在です。ドライバーの負担を軽減し、交通事故のない安全な社会の実現に貢献する技術として実用化が進んでいます。

会議の効率化

AIエージェントは会議の生産性向上にも役立ちます。発言内容を文字起こしして議事録を自動作成するだけでなく、決定事項や重要なポイントの要約、実行すべきタスクの整理も可能です。

また、必要な情報を検索・提示することもAIエージェントの得意分野です。たとえば「前回の売上予測はどうだったか」という参加者の質問に対して、該当する資料を即座に表示し、具体的な数値を回答できます。

さらに、会議後には担当者に対してリマインダーを送信し、フォローアップを確実に行います。AIエージェントの導入により会議の時間短縮と質の向上が実現し、意思決定のスピードアップと実行力の強化が可能です。

ソフトウェア開発支援

ソフトウェア開発においてもAIエージェントが活躍します。コードの生成だけでなく、テストやバグの検出、修正案の提示などを高速で行えることで開発サイクルの短縮が可能です。

また、Notionなどのプロジェクト管理ツールとAIエージェントを連携し、タスクの進捗状況を追跡できます。レビュー結果や発見された課題を開発チームに報告することで、進捗状況の可視化や情報共有の効率化が可能です。

フィードバックからの学習によりタスクの精度が向上するため、使い込むほど開発効率が高まることもAIエージェントの特徴です。これまで手動で行っていた作業を自動化することで、エンジニアは創造的な業務に集中できるため、開発スピードと品質の両立が実現できます。

社内ITヘルプデスクでのサポート

社内ITヘルプデスクもAIエージェントのサポートが効果的です。パスワードリセットやアカウント設定といった定型的な問い合わせに対して、AIが適切な手順を案内します。

技術的な質問に対しては、社内のナレッジベースやマニュアルを参照して回答できます。問い合わせ内容に応じて、関連ドキュメントや過去の対応履歴を自律的に検索して提示することも可能です。

AIが解決できない複雑な問題があった場合は、内容を整理した上で適切な専門チームや担当者に自動で引き継げます。AIエージェントを活用することで問い合わせの回答を効率化でき、対応時間の短縮とサポート品質の向上を同時に実現できます。

商品開発におけるアイデア創出

商品開発におけるアイデア創出もAIエージェントが活躍する場面です。AIエージェントと人間が協働することで、多角的な視点から新しい発想や課題解決の糸口を導き出すことができます。

市場データや競合情報を分析し、顧客ニーズや技術的な実現性を考慮したアイデアを提案することもAIの得意とする分野です。また、複数のAIエージェントが異なる観点から意見を出し合うことで、人間だけでは気づかなかった新しい発想が生まれることもあります。

AIエージェントとの協働により、精度の高い商品企画を短期間で立案できるため、市場投入までのリードタイムを大幅に短縮できます。

製造・物流現場での支援

製造業や物流業も、AIエージェントの実用化が進みつつある業界です。工場や倉庫で監視カメラ映像を解析し、ヘルメット未着用や立入禁止エリア侵入などの安全規則違反や危険行動を自動で検知します。

検知内容は即座に管理者へ通知され、必要に応じてアラートの発信や作業停止などの安全措置を自動で実行します。

また品質管理においては、製品の外観検査をAIが行い、不良品を高精度で検出することも可能です。現場の人手不足が深刻化する製造・物流業界において、AIエージェントは安全性と生産性の両面で重要な役割を果たしています。

AIエージェント導入のステップ

AIエージェントの導入ステップは以下の通りです。

導入目的と対象業務を明確化する

AIエージェント導入の最初のステップは、導入目的と自動化したい業務を明確にすることです。目的が不明確だと成果と達成度の評価軸が定まらず、費用対効果が見えにくくなります。

AIエージェントはすべての業務に適しているわけではないため、目的を明確にしないと形だけの導入に終わってしまう可能性があります。AIが得意なのは定型的で繰り返しの多い業務ですが、十分なデータがあれば複雑な判断を要する業務にも応用可能です。

AIエージェントの導入効果を最大化するためには、目的と適用範囲を見極めることから始めましょう。

最適なAIエージェントツールを比較・選定する

導入目的が明確になったら、業務内容や要件に合ったAIエージェントを比較・選定します。解決したい課題に対して、最適な機能を持つツールを選びましょう。

AIエージェントによって得意分野が異なり、カスタマーサポートの自動化、営業活動の支援、日常業務アシスタントなどがあります。それぞれの特性を見極めた上で、機能や操作性、外部システムとの連携性やカスタマイズの柔軟性なども総合的に評価することが重要です。

国内外を問わず、導入実績が豊富で信頼できるベンダーを優先的に検討することをおすすめします。

小規模なPoC（概念実証）で効果を検証する

AIエージェントを選定したら、まずは小規模なPoC(概念実証)で効果を検証します。特定の部門や限定的な業務範囲で試験運用を行い、実用性やユーザーの反応などを確認しましょう。

PoCでは実際の業務データを用いてツールの機能性を評価します。応答精度や処理速度などの数値データを計測するだけでなく、現場の担当者からの使い勝手に関する意見やフィードバックを集めることも重要です。

PoCで得た結果をもとに設定やカスタマイズを見直し、課題は本番導入前に解決しておくことで、ツール導入の成功確率を高めることができます。

本番導入とユーザートレーニングを実施する

PoCでの検証結果を踏まえて、AIエージェントの本番導入を開始します。AIの利用範囲や権限の設定、データ管理のルールやサポート対応の引き継ぎ手順まで、事前に細かく設計しておくことが重要です。

トラブル発生時の対応手順を明確にしておくことで、問題が起きたときにもスムーズに対応できます。

また、AIエージェントを現場に定着させるにはユーザートレーニングが不可欠です。マニュアルやFAQを整備し、操作方法や実践的な内容を盛り込みます。利用者がAIエージェントの仕組みや活用方法を具体的に理解できるようサポートしましょう。

AIエージェント導入を成功させるには、システム導入と人材教育を並行して進めることが重要です。

継続的なモニタリングと改善を行う

本番導入後には継続的なモニタリングと改善を行います。AIエージェントは導入がゴールではありません。導入後の利用状況やエラーの発生率、ユーザー満足度などを定期的にモニタリングし、継続的に改善していく姿勢が不可欠です。

また、ツールのダッシュボード機能を活用してKPIを可視化し、想定していた効果が出ていない場合は原因を分析して対策を講じます。ユーザーからのフィードバックも貴重な改善の材料です。

AIの強みは、データの蓄積と再学習によって継続的にパフォーマンスが向上することです。定期的に改善計画を立てPDCAサイクルを回し続けることで、AIエージェントは組織の資産に成長していきます。

【まとめ】自社に最適なAIエージェントを見極めて導入しよう

おすすめのAIエージェントや、AIエージェントの選び方などについて解説しました。

AIエージェントを比較・検討する際は、以下の点に注目しましょう。

上記を踏まえた上で、当記事でおすすめするAIエージェントは以下の通りです。

当記事を参考に、ぜひ自社に合ったAIエージェントを探してみてください。