AIエージェントとは？〜生成AIとの違い・仕組み・リスクと中小製造業での始め方

ChatGPTやClaudeに質問して、文章を下書きしてもらう使い方に、慣れてきた方も多いのではないでしょうか。その次の段階として注目されているのが「AIエージェント」です。目標を伝えると、必要な手順を自分で考え、ツールやデータを使いながら仕事を進めてくれます。書類づくりや調べものを任せるものに加えて、Codex、Claude Code、Cursorのように、プログラムを書いたり直したりする「コーディングエージェント」も広く使われ始めています。

この記事は、半導体製造の現場で働くエンジニアの方に向けた、AIエージェントの基本の解説です。当サイトの「生成AI活用」の各記事からも、このページを参照しています。

この記事でわかること
AIエージェントとは
チャットで使う生成AIとの違い
AIエージェントの仕組み
主なサービス（2026年11月時点）
社内のローカル環境・エッジAIという選択肢
製造業での活用例
AIエージェントのリスクと対策
中小企業での始め方
よくある質問
関連記事
まとめ
参考文献

この記事でわかること

AIエージェントとは何か、チャットで使う生成AIとどう違うのか
エージェントが仕事を進める仕組みと、主なサービス
社内のローカル環境やエッジAIで、データを外に出さずに使う選択肢
知っておきたいリスクと、中小企業での始め方

AIエージェントとは

AIエージェントには、実はまだ決まった定義がありません。情報処理推進機構（IPA）は、厳密な定義はまだ確立していないとしたうえで、一般的には「ユーザーから与えられた指示に基づき、自律的に問題解決やタスク実行を行うソフトウェア」と言われていると紹介しています（IPA：AIエージェント）。

OpenAIは、目標を伝えると次の手順を選び、使えるツールを使い、わかったことに応じて進め方を変えるAIシステムと説明しています（OpenAI：Working with agents）。まずは「目標を伝えると、手順を考えて、道具を使って、結果を見ながら仕事を進めるAI」とイメージしておけば大丈夫です。

チャットで使う生成AIとの違い

IPAは、ChatGPTなどの従来型の生成AIとAIエージェントの違いを、次のように整理しています。

観点	チャットで使う生成AI	AIエージェント
目的	文章などのコンテンツを作り、人の作業を手伝う	決められた目標を達成するために、仕事を自分で進める
できること	質問や指示に答えて、情報を出したり簡単な作業をこなしたりする	複数のステップにまたがる作業を実行し、途中で判断もする
外部との連携	Web検索など一部	外部のシステムやデータと幅広く連携する

チャットでは、人が1回ずつやり取りして作業を導きます。AIエージェントには、手順を選んで進めるところまで任せます。ただし、チャットでもツールを使える場面はあり、両者ははっきり分かれているわけではありません。「どこまで任せるか」の違いと考えるとわかりやすいと思います。チャットでの使い方の基本は、生成AIの基礎の解説で紹介しています。

AIエージェントの仕組み

道具を持ったLLMが、手順を繰り返して進める

エージェントの中心にあるのは、ChatGPTやClaudeの中核となっているLLM（大規模言語モデル）です。Anthropicは、エージェントの基本の部品を、検索、ツール、記憶の機能で拡張したLLMだと説明しています。エージェントは、ツールを使い、その結果を見て次の行動を決める、という流れを繰り返して仕事を進めます。途中で人の判断を求めたり、繰り返しの上限などの停止条件を設けたりする設計も説明されています（Anthropic：Building effective agents）。

「ワークフロー」と「エージェント」

同じ資料でAnthropicは、あらかじめ決めた手順どおりにLLMとツールを動かす「ワークフロー」と、LLM自身が手順やツールの使い方を決める「エージェント」を区別しています。手順がはっきりした作業には予測しやすく結果が安定するワークフローが、柔軟な判断が必要な場面ではエージェントが向いているとしています。現場の言葉で言えば、作業手順書どおりに動くのがワークフロー、目標だけを渡してやり方は任せるのがエージェントです。

たとえば、こんな流れで動きます

「先週の装置アラームの発生状況をまとめて、報告書の下書きを作って」と頼んだときの流れを、一例で見てみましょう。

アラームのログが保存されている場所を探して、先週分のデータを読み込む
装置ごと・アラームの種類ごとに件数を集計し、グラフを作る
件数が多かった項目について、過去の対応記録から関連しそうな情報を集める
集計とグラフをもとに、報告書の下書きを作る
人が内容を確認し、修正を指示するか、承認する

人がするのは「目標を伝える」と「最後に確認する」の2つで、途中の手順はエージェントが考えて進めます。ただし、どのデータを読んでよいか、どこに書き込んでよいかは、あらかじめ人が決めておく必要があります。

AIと社内のデータをつなぐ「MCP」

エージェントがファイルやデータベース、社内のシステムにつながるための共通ルールとして使われているのが、MCP（Model Context Protocol）です。公式サイトは、AIアプリケーションを外部のシステムにつなぐためのオープンソースの標準だと説明し、「AIアプリケーションのためのUSB-Cポート」にたとえています（MCP公式）。

主なサービス（2026年11月時点）

各社の公式の説明を、2026年11月時点でまとめます。使える機能や条件はプランや地域で変わるため、導入前には各社の公式ページを確認してください。料金も、各社の公式の料金ページで確認するのが確実です。

業務を任せるエージェント

OpenAI「ChatGPT Work」：ファイルや情報源、ツールをまたいだ複数の手順の仕事を任せて、確認できる成果を受け取る機能です（OpenAI）。
Anthropic「Claude Cowork」：利用者が許可したファイルやツールを使って、目標に向けて作業を進める機能です（Anthropic）。
Microsoft「Copilot Studio」：エージェントやワークフローを作り、社内のデータやシステムにつないで、Teamsやウェブサイトなど利用者が使っている場所に公開できるサービスです。一部のエージェントには専用のアカウントを与えて、自ら作業を進めさせることもできるとされています（Microsoft Learn）。
Google「Google Workspace Studio」：Workspaceの中でAIエージェントやワークフローを作り、管理し、共有するサービスで、Business・Enterpriseの各プランに含まれるとされています（Google）。

プログラムを書くエージェント（コーディングエージェント）

コーディングエージェントは、やりたいことを伝えると、プログラムのファイルを読み、書き換え、コマンドを実行して動作を確かめながら作業を進めます。IPAの解説でも、エージェントの例として、課題を割り当てるとコードの実装、修正、テストを自動で行うGitHubのエージェントが紹介されています。

OpenAI「Codex」：クラウド上の作業環境で、バグの調査から機能の追加まで進め、利用者は変更内容とテスト結果を確認してから取り込みます。手元のパソコンのターミナル（Codex CLI）や開発環境の拡張機能からも使えます（OpenAI：Codex Cloud）。
Anthropic「Claude Code」：プログラム全体を読み取り、複数のファイルやツールにまたがって、機能の追加やバグの修正、開発作業の自動化を手伝います。ターミナル、開発環境、デスクトップアプリ、ブラウザで使えます（Claude Code overview）。
Cursor「Agent」：コード編集ソフトのCursorに組み込まれ、複雑なコーディング作業を自分で進め、コマンドの実行やコードの編集ができるアシスタントです（Cursor Docs）。
GitHub「GitHub Copilot」：課題（issue）から変更の作成、レビューまでの流れで使え、複数のタスクを並行して任せたり、定期的な作業を自動化したりできます（GitHub Copilot）。

「プログラムは書かないから関係ない」と思った方もいるかもしれません。ですが、装置のログを集計するスクリプトや、測定データをグラフにする小さなプログラムなど、現場にも「ちょっとしたプログラムがあれば楽になる」作業はあるのではないでしょうか。コーディングエージェントは、そうした道具づくりを手伝ってくれます。ただし、コマンドを実行してファイルを書き換えられるため、本番のデータや装置につながった環境ではなく、試験用の環境（サンドボックス）で動かすのが基本です。

業務データの扱い

OpenAI（Business・Enterprise・Edu）、Anthropic（Team・Enterpriseなどの商用製品）、Microsoft（法人向けCopilot）、Google（Workspace）は、それぞれ条件付きで、業務データを基盤のモデルの学習に使わないと説明しています（OpenAI、Anthropic、Microsoft、Google）。ただし、学習に使われないことは、データの保存や流出、誤った操作まで防ぐという意味ではありません。

社内のローカル環境・エッジAIという選択肢

設計データや工程の条件など、社外に出したくない情報を扱う製造業では、AIをクラウドではなく社内や現場の手元で動かす選択肢にも関心が集まっています。AIの処理を、工場の機器やパソコンなど現場に近い場所で行う考え方は「エッジAI」と呼ばれます。

手元のパソコンで動かす：Microsoftの「Foundry Local」は、AIを端末の上だけで動かすための仕組みで、オフラインで使いたい、遅延を小さくしたい、データを手元に置きたい場合に使うと説明されています（Microsoft Learn：What is Foundry Local?）。GitHub Copilotも、OllamaやFoundry Localを使って、モデルを手元で動かせると説明しています（GitHub Copilot）。
社内のデータセンターで動かす：Googleは、データセキュリティの要件が厳しい企業や政府向けに、オンプレミス環境のGoogle Distributed CloudでGeminiを使えるようにしたと、2025年8月に発表しています（Google Cloud）。
工場の機器の上で動かす：Siemensは、機械の近くのエッジ機器の上でAIのモデルを動かし、リアルタイムの判断にクラウドへの接続を必要としない仕組みを提供しています（Siemens：AI Suite on Industrial Edge）。

こうした仕組みには、大規模な組織向けのものも含まれており、中小企業がすぐに同じ構成を導入できるとは限りません。それでも、「機密データはクラウドに出さず、手元で動くAIで扱う」という選択肢があることは、AIエージェントの使い方を考えるうえで知っておきたいポイントです。

製造業での活用例

製造業では、大企業を中心にAIエージェントの導入が始まっています。いずれも各社が自ら発表した内容で、同じ効果がどの会社でも出るという意味ではありません。

日立製作所は、大みか事業所の品質保証業務にAIエージェントを先行導入し、自社の検証として、トラブル発生時の事例検索が1件あたり60分から5分に、対応レポートの作成が120分から15分に短縮されたと発表しています（2026年6月、日立製作所）。
家電メーカーのGE Appliancesは、製造、物流、サプライチェーンに800を超えるAIエージェントを展開し、600を超える供給者への注文状況の問い合わせを自動化したエージェントで、受注残が25%減ったと発表しています（2026年4月、GE Appliances）。
Siemensは、産業オートメーション向けに、意図を理解して自律的に作業するAIエージェントを発表しています（Siemens）。

AIエージェントのリスクと対策

IPAは、AIエージェントの課題やリスクとして、機密情報の意図しない漏洩、予期しない動きや不適切な判断、法規制への違反や知的財産の侵害、外部との連携が増えることによる想定外のコストなどを挙げています。

エージェント特有の攻撃として知っておきたいのが「プロンプトインジェクション」です。OpenAIは、信頼できない文書やデータに仕込まれた悪意のある内容が、本来の指示を上書きしようとする攻撃だと説明しています。エージェントが読み込んだWebページやメールの中の指示に従ってしまい、データの流出や意図しない操作につながるおそれがあります（OpenAI：Safety in building agents）。各社の推奨をまとめると、対策の基本は次の4つです。

権限は最小限に：エージェントごとにIDと役割を分け、必要最小限の権限だけを与えます（Google Cloud）
重要な操作は人が承認：ツールの実行に承認を入れ、入力の検査なども組み合わせます。それでも完全には防げないとされています（OpenAI）
記録を残す：判断や操作を追跡できるログを残します（Google Cloud）
段階的に広げる：試験用の環境から、限られた範囲での利用、本番へと広げます（同上）

発注や設備の設定変更、社外への送信など、取り消しの難しい操作は人が最後に承認するという線引きを、最初に決めておくと安心です。生成AIのセキュリティの基本は、生成AIの情報漏洩リスクと対策の記事も参考にしてください。

中小企業での始め方

Anthropicは、できるだけ簡単な方法から始めて、必要なときだけ複雑にすることを勧めています。エージェントは性能を高められる一方で、応答に時間がかかり、コストも増えるためです。人も予算も限られる中小企業にこそ合う考え方です。

まずはチャットで使い慣れる：日報の下書きや資料の要約から始めます（生成AI導入ロードマップの記事）。
手順が決まった業務から任せる：見積依頼書の作成や問い合わせの一次対応など、手順が決まっている業務をワークフローとして自動化します。
小さな道具づくりにコーディングエージェントを使う：装置ログの集計やデータのグラフ化など、現場の小さなスクリプトづくりを、試験用の環境で手伝ってもらいます。
読み取り中心の作業から試す：社内文書を調べて根拠付きで答えるなど、データを書き換えない作業から試すと、失敗したときの影響を小さくできます。
権限と承認のルールを決めてから広げる：触ってよいデータ、人が承認する操作、記録の残し方を決めてから、任せる範囲を少しずつ広げます。機密データを扱う業務では、社内のローカル環境で動かす選択肢も検討しましょう。

よくある質問

Q. AIエージェントを使うには、プログラミングの知識が必要ですか？

必須ではありません。ChatGPT WorkやClaude Coworkのように、普段の言葉で目標を伝えて仕事を任せるサービスもあります。一方で、社内のシステムにつないだり、ワークフローを作ったりする段階では、IT担当者や外部の支援が必要になることもあります。

Q. 会社の機密情報を扱っても大丈夫ですか？

法人向けプランの多くは、業務データを学習に使わないと説明していますが、それだけで漏洩や誤操作を防げるわけではありません。エージェントに渡す権限を絞り、重要な操作は人が承認するルールを決めることが大切です。社外に出せないデータは、社内のローカル環境で動くAIで扱う選択肢もあります。

Q. まず何から始めればよいですか？

チャットで使い慣れたうえで、手順が決まっていて、データを書き換えない小さな業務を1つ選んで試すのがおすすめです。業務ごとの使い方は、関連記事も参考にしてください。

まとめ

AIエージェントは、目標を伝えると手順を考え、ツールやデータを使って仕事を進めるAIです。業務を任せるエージェントや、Codex、Claude Code、Cursorのようなコーディングエージェントがすでに使えるようになり、機密データを社内や現場の手元で扱うローカル環境・エッジAIという選択肢も広がっています。

権限を絞り、重要な操作は人が承認し、記録を残したうえで、手順が決まった小さな業務から試してみましょう。