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AIエージェントの作り方完全ガイド！初心者でもノーコードで5ステップ作成

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AIエージェントの作り方完全ガイド！初心者でもノーコードで5ステップ作成

2026.3.12

AIエージェントとは、人間が指示を出すたびに応答するだけでなく、与えられた目標に向かって自律的に考え、計画を立て、複数のタスクを実行できるAIシステムです。「業務を自動化したい」「繰り返し作業を減らしたい」という声が高まるなか、プログラミング不要のノーコードツールの普及により、AIエージェントの作り方は以前と比べて格段にハードルが下がっています。

「AIエージェントって自分でも作れるの？」「どのツールを使えばいいの？」という疑問をお持ちの方に向けて、本記事ではAIエージェントの基本的な仕組みから、ノーコードツール「Dify」を使った具体的な作り方5ステップ、ツール比較、活用事例、失敗しないコツまでを体系的に解説します。

プログラミング経験がなくても実践できる内容を中心に構成しているので、AIエージェントの作り方を初めて学ぶ方もぜひ最後までご覧ください。

目次［非表示］

AIエージェントとは？

AIエージェントの仕組み（LLM・ツール・メモリ）
生成AI・チャットボットとの違いを比較表で解説

AIエージェントを作る前に準備すること

自動化したい業務を洗い出す
開発方法を選ぶ（ノーコード・ローコード・フルコード）

AIエージェント作成におすすめのツール比較5選

初心者向け：JAPAN AI AGENT（ノーコード・直感的UI）
初心者向け：Dify（ノーコード・直感的UI）
中級者向け：n8n・Flowise（視覚的プログラミング）
上級者向け：Python＋LangChain（フルコード開発）
AIエージェント作成ツール選び方のポイント

【実践】AIエージェントの作り方5ステップ（Dify編）

ステップ1：目的とユースケースを決める
ステップ2：Difyのアカウント登録と環境設定
ステップ3：プロンプト（システムメッセージ）を設計する
ステップ4：ナレッジとツールを追加する
ステップ5：テストして公開・運用する

AIエージェントの活用事例3選（業務別）

事例1：問い合わせ対応の自動化
事例2：社内ナレッジ検索エージェント
事例3：レポート・議事録の自動作成

AIエージェントを作る際に失敗しないコツと注意点

プロンプトが曖昧で精度が下がる問題と対策
セキュリティ・データ管理の注意点
「すべてAIに任せる」設計の落とし穴

AIエージェントの作り方に関してよくある質問

Q. プログラミング知識がなくてもAIエージェントは作れますか？
Q. AIエージェントの作成・運用にかかるコストはどのくらいですか？
Q. AIエージェントとRPA（自動化ツール）は何が違いますか？

業務用AIエージェントを簡単に作るなら、「JAPAN AI AGENT」

AIエージェントとは？

AIエージェントとは、与えられた目標に向かって自律的に考え、計画を立て、複数のタスクを実行できるAIシステムのことです。単に質問に答えるだけでなく、状況を判断しながら行動し、結果を評価して次の行動を修正するという一連のサイクルを自分で回せる点が最大の特徴です。

従来の生成AI（人工知能）は、ユーザーが指示を出すたびに応答を返す「受け身型」の仕組みでした。一方、AIエージェントはユーザーが「目標」を伝えるだけで、そこに至るまでの手順を自ら設計し、必要なツールを使いながら実行まで完結させます。この違いは、「アシスタント」と「実行者」の違いと言い換えることができます。

AIエージェントの仕組み（LLM・ツール・メモリ）

AIエージェントが自律的に動ける理由は、LLM（大規模言語モデル）・ツール・メモリという3つの要素が連携していることにあります。

LLM（大規模言語モデル）はエージェントの「頭脳」にあたり、状況を理解して次に何をすべきかを判断します。ツールは「手足」にあたり、Web検索・カレンダー操作・メール送信・データベースへのアクセスなど、外部の機能を呼び出す役割を担います。メモリは「記憶」にあたり、過去のやり取りや処理結果を保持することで、文脈を踏まえた一貫した行動を可能にします。

この3要素が組み合わさることで、AIエージェントは「情報を調べ→内容を判断し→適切な形式で出力する」という複数ステップの処理を、人間の介入なしに実行できるようになります。たとえば、「来週の会議の議事録を作成して、関係者にメールで送って」という指示一つで、録音データの文字起こし・要約・メール送信まで一気通貫で処理することが可能です。生成AIとの違いを理解するうえで、この「実行力」の差が最も重要なポイントです。

LLM（大規模言語モデル）について、生成AIやChatGPTとの違い、仕組みなどの基礎知識を知りたい方はこちらの記事もご覧ください。

生成AI・チャットボットとの違いを比較表で解説

AIエージェントを作るうえで、生成AIやチャットボットとの違いを整理しておくことが重要です。それぞれの特徴を比較すると、以下のようになります。

項目	チャットボット	生成AI	AIエージェント
動作の起点	ユーザーの質問	ユーザーの指示	ユーザーの目標
処理の範囲	定型応答	1回の応答生成	複数タスクの連続実行
自律性	なし	低い	高い
ツール利用	限定的	なし〜限定的	積極的に活用
向いている用途	FAQ対応・案内	文章生成・翻訳	業務自動化・複合タスク

チャットボットとの違いで特に重要なのは「判断力」の有無です。チャットボットはあらかじめ設定されたシナリオに沿って動くのに対し、AIエージェントは状況に応じて判断を変えながら行動します。生成AIと比較した場合は「実行力」の差が際立ちます。生成AIは優れた文章を生成できますが、それを実際に送信したり、結果を確認して修正したりする行動は取れません。AIエージェントはその一歩先まで担えます。

＞法人向け生成AIサービスおすすめ15選を比較！タイプ別に紹介

様々な業務を自律的に遂行するAIエージェント「JAPAN AI AGENT」

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AIエージェントの基礎知識

AIエージェントは、設定した目標やゴールに対して特定のタスクを実行するため、自律的に最適な行動をするシステムです。
AIエージェントができることから差が出るポイントまでを徹底解説します。

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AIエージェントを作る前に準備すること

AIエージェントの作り方を学ぶ前に、「何のためのエージェントを作るか」を明確にする準備段階が成功の鍵を握ります。ツールの選定やプロンプトの設計は、目的が定まって初めて意味を持ちます。準備を怠ると、作成後に「思っていた動きと違う」「どこを直せばいいかわからない」という状況に陥りやすくなります。

事前に整理しておくべき項目は、自動化したい業務の具体的な書き出し・誰がどのシーンで使うかの想定・成果を判断する指標（KPI）の設定・プログラミングスキルの有無の確認の4点です。この準備を丁寧に行うことで、ツール選定から設計・テストまでの流れがスムーズになります。

自動化したい業務を洗い出す

AIエージェントを作る最初のステップは、繰り返し発生する業務・判断が必要な業務・情報収集が必要な業務を洗い出すことです。

AIエージェントが特に力を発揮するのは、次のような業務です。

毎日同じ手順で行う定型業務（日報作成・データ集計・メール返信など）
複数の情報源を横断して調べる情報収集業務（競合調査・市場リサーチなど）
問い合わせ内容を判断して適切な担当者に振り分ける分類業務
社内マニュアルや規程を参照しながら回答する社内FAQ対応

逆に、高度な創造性や感情的な判断が求められる業務、あるいは法的責任が伴う最終判断は、AIエージェントには向いていません。「AIに任せる部分」と「人間が確認する部分」を最初から設計しておくことが、業務自動化を成功させる前提条件です。作る前にこの境界線を引いておくことが、後の運用トラブルを防ぐ最大の準備です。

開発方法を選ぶ（ノーコード・ローコード・フルコード）

AIエージェントの作り方は、プログラミングスキルに応じてノーコード・ローコード・フルコードの3つから選ぶのが基本です。

開発方法	対象者	代表ツール	特徴
ノーコード	プログラミング未経験者	Dify、Coze	直感的なUIで操作可能。まず試すならこれ
ローコード	基礎知識がある中級者	n8n、Flowise	視覚的なフロー設計。柔軟なAPI連携が可能
フルコード	エンジニア・上級者	Python＋LangChain	自由度が最も高い。学習コストは高め

プログラミング経験がない場合は、まずノーコードツールのDifyから始めることをお勧めします。Difyは無料プランで試せるうえ、日本語インターフェースにも対応しており、AIエージェントの基本的な仕組みを体感しながら学べます。ある程度慣れてきたら、n8nなどのローコードツールに移行してより複雑な業務自動化に挑戦するという段階的なアプローチが現実的です。開発方法の選択は、作り方全体の難易度と完成度を左右する重要な判断です。

AIエージェント作成におすすめのツール比較5選

AIエージェントの作り方を実践するには、目的・スキルレベル・予算に合ったAIツールを選ぶことが出発点です。ここでは初心者から上級者まで対応できる代表的なツールを比較します。

JAPAN AI AGENT：現場主導での企業利用に最適
Dify：ノーコードで始めたい初心者に最適
n8n：視覚的なワークフロー設計が得意な中級者向け
Flowise：LangChainベースで柔軟な設計が可能
Coze：チャットボット型エージェントを素早く作りたい場合に有効
Python＋LangChain：自由度を最大化したいエンジニア向け

ここまで読んで自作が難しいと判断した方は、自律型AIエージェントツールのおすすめもチェックしてみてください。

初心者向け：JAPAN AI AGENT（ノーコード・直感的UI）

AIエージェントで業務を効率化するなら「JAPAN AI AGENT」

JAPAN AI AGENTは、AIエージェントをテキストベースで構築できる「エージェントビルダー」という機能を備える法人向けAIエージェントサービスです。AIエージェントを初めて作る方でも、どのようなAIエージェントを作りたいか指定するだけで、本格的なシステムプロンプトを生成。必要なプラグインやデータセットも提案してくれるので設定時も迷いません。

さらに、既存の業務システムとスムーズに連携することで、部署や業務をまたいだ処理も自動化され、全体の業務フローが最適化されます。現場の生産性を向上させつつ、人的ミスの防止や業務品質の均一化にも貢献します。業務効率化を本格的に進めたい企業にとって、JAPAN AI AGENTは確かな選択肢となるでしょう。

JAPAN AI AGENTへのお問い合わせ・資料請求は以下のリンクから↓

様々な業務を自律的に遂行するAIエージェント「JAPAN AI AGENT」

初心者向け：Dify（ノーコード・直感的UI）

Difyは、プログラミング不要でAIエージェントを作れるノーコードプラットフォームとして、初心者に最も広く使われているツールです。

Difyの最大の特徴は、ドラッグ＆ドロップの視覚的なワークフロービルダーで、AIエージェントの処理フローを直感的に設計できる点です。OpenAI・Anthropic・Googleなど多数のLLM（大規模言語モデル）プロバイダーに対応しており、RAG（検索拡張生成）機能も内蔵しているため、社内文書をナレッジベースとして読み込ませるだけで、社内FAQ対応エージェントを短時間で構築できます。

料金はクラウド版のSandboxプランが無料（月200メッセージクレジット）で利用でき、本格運用にはProfessionalプラン（月59ドル）やTeamプラン（月159ドル）が用意されています。なお、LLMのAPI利用料は別途発生します。セルフホスト版はオープンソース（Apache 2.0ベースのライセンス）で無料で利用できます。ツール比較の観点では、日本語対応と無料プランの充実度においてDifyは特に優れています。

中級者向け：n8n・Flowise（視覚的プログラミング）

n8nとFlowiseは、視覚的なフロー設計でより複雑な業務自動化を実現できるローコードツールです。

n8nはノード（処理単位）をつなぐことでワークフローを設計するツールで、Slack・Gmail・Google Sheets・Notionなど400以上のサービスとのAPI連携が標準で用意されています。「メールが届いたら内容をAIで分類し、担当者に転送する」といった複数システムをまたぐ自動化が得意です。セルフホスト版（Community Edition）は無料で利用でき、クラウド版は月20ユーロから。FlowiseはLangChainをベースにしたビジュアルビルダーで、AIエージェントの内部構造を視覚的に組み立てられます。ツール比較の際は、API連携の豊富さと自由度の高さがn8nの強みです。

上級者向け：Python＋LangChain（フルコード開発）

Pythonを使ったフルコード開発は、AIエージェントの挙動を細部まで制御したいエンジニア向けの選択肢です。

LangChainはPythonおよびJavaScript/TypeScriptに対応したAIエージェント開発フレームワークで、LLMの呼び出し・ツール連携・メモリ管理・マルチエージェント構成などを柔軟に実装できます。LangGraphを組み合わせることで、複数のエージェントが連携するマルチエージェントシステムも構築可能です。自由度が最も高い反面、Pythonの基礎知識・API操作・環境構築の知識が前提となるため、学習コストは相応にかかります。ツール比較においては、カスタマイズ性と拡張性の面でPython＋LangChainが最も優れています。

AIエージェントをノーコードで作成する方法をまとめました。従来のAIとの違い、AIの検索精度を高める方法、活用事例なども載せております。
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AIエージェント作成ツール選び方のポイント

AIツールを選ぶ際は、プログラミングスキル・予算・日本語サポートの3軸で判断するのが効果的です。

まずは自身のプログラミングスキルを正直に評価してください。「コードを書いたことがない」ならDify一択です。「簡単なスクリプトなら書ける」ならn8nやFlowiseが選択肢に入ります。次に予算を確認しましょう。無料で始めたい場合はDifyのSandboxプランやn8nのセルフホスト版が有力です。最後に日本語サポートの有無を確認します。Difyは日本語UIに対応しており、国内のコミュニティも活発なため、困ったときに情報を探しやすい環境が整っています。この3点を整理するだけで、ツール選定の迷いは大幅に解消されます。

【実践】AIエージェントの作り方5ステップ（Dify編）

ここからは、Difyを使ったAIエージェントの作り方を5ステップで解説します。プログラミング不要で、アカウント登録から公開まで最短30分程度で完了できます。今回は「社内FAQ対応エージェント」を例に進めます。

ステップ1：目的とユースケースを決める

AIエージェントの作り方の第一歩は、「誰が・どんな場面で・何のために使うか」を具体的に言語化することです。

たとえば、「新入社員が就業規則や経費精算のルールを調べるときに使う社内FAQ対応エージェント」のように、ユーザー・シーン・目的の3点を明確にします。この段階で曖昧なまま進むと、プロンプト設計やナレッジの準備で迷いが生じ、完成後の精度にも影響します。あわせて「どこまでAIが答え、どこから人間が対応するか」の境界線も決めておきましょう。目的が明確なエージェントほど、作り方の各ステップがスムーズに進みます。

ステップ2：Difyのアカウント登録と環境設定

Difyのアカウント登録は、公式サイト（cloud.dify.ai）からGoogleアカウントまたはメールアドレスで無料で行えます。

登録後、まずLLMプロバイダーのAPIキーを設定します。OpenAIのAPIキーを持っている場合は「設定」→「モデルプロバイダー」からキーを入力するだけで、GPT-4oなどのモデルが利用可能になります。APIキーをまだ持っていない場合は、OpenAIの公式サイトでアカウントを作成し、APIキーを発行してください。なお、DifyのSandboxプランには月200メッセージ分のクレジットが付属しているため、APIキーなしでも基本的な動作確認は可能です。環境設定が完了したら、いよいよ作り方の本番ステップに入ります。

ステップ3：プロンプト（システムメッセージ）を設計する

プロンプト作成はAIエージェントの精度を左右する最重要ステップです。システムプロンプトとは、エージェントの「役割・制約・出力形式」を定義する指示文のことです。

効果的なシステムプロンプトには、次の4要素を含めます。

役割の定義：「あなたは〇〇社の社内FAQ担当アシスタントです」
使用する情報の制約：「回答はナレッジベースの情報のみを使用してください」
出力形式の指定：「300文字以内で簡潔に回答し、根拠となる資料名を末尾に記載してください」
不明時の対応：「ナレッジベースに情報がない場合は、総務部への問い合わせを案内してください」

「ナレッジベースにない情報を推測して回答しない」という制約を明示することが、誤情報の出力を防ぐうえで特に重要です。プロンプト作成の質が、エージェント全体の完成度を決めると言っても過言ではありません。

ステップ4：ナレッジとツールを追加する

ナレッジベースの設定とAPI連携の追加が、AIエージェントの「知識」と「行動力」を決めるステップです。

ナレッジベースの設定は、Difyの「ナレッジ」メニューから社内マニュアル・規程・FAQ集などのPDFやWordファイルをアップロードするだけで完了します。アップロードされたファイルはRAG（検索拡張生成）の仕組みで自動的にインデックス化され、エージェントが質問に応じて関連情報を検索・参照できるようになります。ナレッジベースは用途別に分けて管理することで、検索精度が向上します。

ツールの追加では、Web検索・カレンダー・Slackなどの外部サービスとのAPI連携を設定できます。ただし、エージェントに与えるツールは必要最小限に絞ることが安全運用の基本です。ツールが多すぎると、エージェントが意図しない操作を行うリスクが高まります。

ステップ5：テストして公開・運用する

テストと段階的な公開が、AIエージェントの作り方における最後の重要ステップです。

Difyのプレビュー機能を使って、実際に想定される質問を複数パターン入力し、回答の精度・形式・制約の遵守状況を確認します。「ナレッジにない質問をしたときに正しく案内できるか」「誤情報を生成していないか」を重点的にチェックしてください。問題が見つかった場合は、システムプロンプトの修正やナレッジの追加・整理で対応します。

テストが完了したら「公開」ボタンで共有リンクを発行し、まず5〜10人の限定メンバーで2週間程度の試験運用を行います。実際の利用フィードバックをもとにプロンプトやナレッジを改善してから、全体展開に移行するのが失敗しない進め方です。作り方の最終ステップは「完成」ではなく「改善サイクルの開始」と捉えることが、長期的な成功につながります。

AIエージェントの活用事例3選（業務別）

AIエージェントの作り方を学んだあとは、実際の業務でどのように活用されているかを把握することで、自社への応用イメージが具体化します。ここでは特に導入効果が高い3つの業務事例を紹介します。

問い合わせ対応の自動化
社内ナレッジ検索エージェント
レポート・議事録の自動作成

業務別の詳細な活用事例は、AIエージェントの活用事例12選！用途別にわかりやすく解説もあわせてご覧ください。

事例1：問い合わせ対応の自動化

問い合わせ対応の自動化は、AIエージェントの活用事例として最も導入実績が多い領域です。

社内ヘルプデスクや顧客向けサポートでは、同じ内容の問い合わせが繰り返し発生します。AIエージェントを導入することで、社内規程・製品マニュアル・過去の対応履歴をナレッジベースとして読み込ませ、24時間365日自動で一次対応を行えるようになります。人間のオペレーターは、AIが対応できなかった複雑なケースや感情的な対応が必要なケースに集中できるため、対応品質と業務効率の両方が向上します。

業務自動化の効果として特に大きいのは、対応時間の短縮です。問い合わせ内容の分類・回答生成・エスカレーション判断をAIが担うことで、一次対応にかかる時間を大幅に削減できます。

事例2：社内ナレッジ検索エージェント

社内ナレッジ検索エージェントは、散在する社内情報を自然言語で検索できるようにする業務効率化の事例です。

多くの企業では、社内マニュアル・議事録・規程・提案書などが複数のフォルダやシステムに分散して保管されており、必要な情報を探すだけで多くの時間が費やされています。AIエージェントにこれらの文書をナレッジベースとして読み込ませることで、「〇〇の申請手続きはどうすればいい？」「先月の営業会議の決定事項は？」といった自然な質問に対して、関連文書を横断検索したうえで要点をまとめた回答を即座に返せるようになります。

RAG（検索拡張生成）の仕組みを活用することで、AIが「知っている情報」ではなく「社内に実在する情報」に基づいて回答するため、ハルシネーション（誤情報の生成）のリスクを大幅に低減できる点も業務効率化のメリットとして挙げられます。

事例3：レポート・議事録の自動作成

レポートや議事録の自動作成は、繰り返し発生する定型業務をAIエージェントで自律的に処理できる代表的な事例です。

会議の録音データや入力されたメモをもとに、AIエージェントが要点の抽出・アクションアイテムの整理・フォーマットへの整形を自動で行います。従来は担当者が1〜2時間かけて行っていた議事録作成が、数分で完了するようになります。さらに、作成したレポートをSlackやメールで関係者に自動送信するワークフローと組み合わせることで、業務自動化の範囲をより広げることができます。

AIエージェントを作る際に失敗しないコツと注意点

AIエージェントの作り方を実践するうえで、多くの人が陥りやすい失敗パターンを事前に把握しておくことが重要です。ここでは特に注意すべき3つの落とし穴と、その対策を解説します。

プロンプトが曖昧で精度が下がる問題
セキュリティ・データ管理の注意点
「すべてAIに任せる」設計の落とし穴

プロンプトが曖昧で精度が下がる問題と対策

AIエージェントの作り方で最も多い失敗は、プロンプト作成が不十分なために回答精度が低下することです。

「丁寧に答えてください」「わかりやすく説明してください」といった抽象的な指示では、AIは期待通りの出力を返しません。役割・制約・出力形式・不明時の対応という4要素を具体的に記述することが、精度向上の基本です。

たとえば、「300文字以内で回答する」という制約を入れるだけで、冗長な回答が減り、ユーザーが読みやすい出力になります。また「ナレッジベースにない情報は推測せず、担当部署への問い合わせを案内する」という制約を加えることで、ハルシネーション（誤情報の生成）を防げます。プロンプトは一度作って終わりではなく、実際の利用ログを確認しながら継続的に改善するサイクルを設けることが、失敗しない運用の要です。

セキュリティ・データ管理の注意点

社内データをAIエージェントに読み込ませる際は、情報漏洩リスクとデータ管理の方針を事前に整理する必要があります。

クラウド型のAIツールを使用する場合、入力したデータがLLMプロバイダーのサーバーに送信されます。機密性の高い情報（個人情報・財務データ・未公開の事業計画など）をナレッジベースに含める場合は、利用するサービスのデータ取り扱いポリシーを必ず確認してください。セキュリティ要件が厳しい場合は、Difyのセルフホスト版やオンプレミス対応のツールを選択することで、データを社内環境に留めることができます。

また、APIキーの管理も重要な注意点です。APIキーは管理者が一元管理し、個々のメンバーに直接渡さない運用が推奨されます。AIエージェントのセキュリティリスクと具体的な対策については、AIエージェントのセキュリティリスクとは？具体例から対策までを解説で詳しく解説しています。

「すべてAIに任せる」設計の落とし穴

AIエージェントの作り方において見落とされがちな注意点が、人間が最終確認に関与する「Human-in-the-Loop（人間参加型）」設計の重要性です。

AIエージェントは高い精度で処理を行いますが、判断を誤ることもあります。特に、外部への送信・決済・重要な意思決定を伴う処理については、AIが実行する前に人間が確認・承認するステップを設けることが不可欠です。「すべてAIに任せて完全自動化する」という設計は、誤動作が発生したときのリスクが大きくなります。

まず小さな業務から始め、AIの動作を十分に確認してから自動化の範囲を広げていく段階的なアプローチが、失敗しないAIエージェント運用の基本です。業務自動化は「一気に完成させる」ものではなく、「育てていく」ものと捉えることが長期的な成功につながります。

AIエージェントの作り方に関してよくある質問

Q. プログラミング知識がなくてもAIエージェントは作れますか？

プログラミング知識がなくても、Difyなどのノーコードツールを使えばAIエージェントを作ることができます。Difyはドラッグ＆ドロップの直感的な操作でエージェントを設計でき、日本語インターフェースにも対応しています。まずは無料のSandboxプランで試してみることをお勧めします。より複雑な業務自動化を実現したい場合は、n8nやPython＋LangChainへのステップアップも選択肢です。

Q. AIエージェントの作成・運用にかかるコストはどのくらいですか？

Difyは無料プランから始められ、OpenAI APIは従量課金制です。個人や小規模な検証用途であれば、月数百〜数千円程度が目安です。Difyのクラウド版はSandboxプランが無料（月200メッセージクレジット）、本格運用にはProfessionalプラン（月59ドル）が必要です。n8nはセルフホスト版であれば無料で利用できます。まず無料プランで動作を検証し、実用性を確認してから有料プランへ移行するのが賢明です。

Q. AIエージェントとRPA（自動化ツール）は何が違いますか？

RPAは決められた手順を機械的に繰り返す「ルールベースの自動化」であるのに対し、AIエージェントは状況を判断して自律的に行動できる点が最大の違いです。RPAは「毎朝9時に特定のファイルをコピーして送信する」といった固定手順の自動化に向いています。一方、AIエージェントは「メールの内容を読んで、緊急度を判断し、適切な担当者に転送する」といった判断を伴う処理が得意です。複雑な判断が必要な業務にはAIエージェント、手順が完全に固定されている業務にはRPAと使い分けるのが効果的です。

RPAとAIの違いについては、RPAとAIの違いとは？業務効率化のためのAI活用事例をご紹介もご参照ください。