AIエージェントサービスおすすめ13選を比較！種類や選び方まで解説

AIエージェントは種類や得意分野が幅広く、「結局どれを選べばいいのか分からない」と感じる方も多いのではないでしょうか。

本記事では、「業務を実行まで任せたいのか」」自社用に作りたいのか」「特定業務を効率化したいのか」といった観点から、代表的なAIエージェントを比較しています。

読み終える頃には自社に合うAIエージェントと、今導入すべきかどうかを判断できるはずです。

「AIにどこまで任せられるのか不安」「失敗しない選び方を知りたい」という方は、ぜひ参考にしてください。

AIエージェントとは

AIエージェントは生成AIに作業まで担ってもらい、目的達成までの手順作成と作業実行をサポートしてくれる仕組みです。

質問への回答だけでなく、以下のような業務まで権限内で進められます。

• Web閲覧
• フォーム入力
• 社内SaaS（CRM・申請など）の更新

途中で画面表示やログを確認し、エラー時はやり直しや人の承認に切り替える設計が一般的です。

このような、AIエージェントの仕組みがソフトウェアとして実装されたSaaSがAIエージェントサービスです。

自社に導入するAIエージェントサービスを選ぶ際は、任せたい業務範囲と連携先、管理機能（権限・監査ログ）を先に決めると判断しやすいでしょう。

ChatGPTのような生成AIとの違い

ChatGPTのような生成AIは、質問への回答や文章作成など「提案」までが中心です。

一方、AIエージェントでは、目的を受けると手順を組み立て、ツール操作まで含めて実行します。

たとえば、以下の業務をAIエージェントが指示された範囲で進め、途中結果も確認してくれます。

• Web閲覧
• フォーム入力
• 社内SaaSの更新

運用では、指示の出し方よりも権限設計と最終承認の置き方が重要になります。

業務で活躍するシーン

AIエージェントは、検索・整理に加えてSaaS操作まで連続する定型業務で効果が出やすいです。

営業では企業調査からメール作成、日程調整、CRM登録までを一連で回せます。

CSでは問い合わせの分類とFAQ参照、返信案作成、必要なチケット起票まで対応できます。

採用・人事では応募者の一次確認や面接調整、社内申請の転記を自動化しやすいです。

今AIエージェントが注目されている理由

生成AIは回答や下書きで止まりやすく、業務の次の操作は人が担う場面が多いです。

いまは画面を見てクリック・入力まで進めるcomputer-use系が登場し、タスクを完了まで回す現実味が増えました。

さらに、ServiceNowなど業務SaaSへAIエージェントの統合が進み、問い合わせ対応やIT運用をフロー内で自動化しやすくなっています。

担当者の判断点は「実行してよい権限」と「最終承認」に絞れるため、少人数でも処理量を伸ばせる点が評価されています。

AIエージェントの種類

AIエージェントの種類は、現時点で業界共通の定義が固まっていません。

そこで本記事では、代表的なAIエージェントサービスの機能と提供形態を軸に、主に4種類に整理します。

以下のAIエージェントの種類はベンダー名ではなく、実行の範囲と運用のしやすさで分けています。

AIエージェントサービスは一括りに見えても、得意領域や特徴などさまざまな点で異なります。AIエージェントの種類別の特徴を押さえて、どの業務を任せられるか明確にしていきましょう。

汎用・行動実行型エージェント

汎用・行動実行型エージェントは、回答に加えて画面操作まで担い、複数ツールの作業をまとめて進める業務向きのタイプです。

Web閲覧で情報を集め、フォーム入力や予約、社内SaaSの更新までを一連で進め、担当者の手戻りを減らせます。

一方、誤操作や誤送信のリスクもあります。

汎用・行動実行型のAIエージェントを導入する際には、実行権限の範囲と承認フロー、監査ログ（操作記録）の有無を確認すると安心です。

サービスを比較する際は対応できるサイトやアプリの広さと、失敗時にどこで止まり再実行できるかを見ておくと判断が早いでしょう。

エージェント構築・運用プラットフォーム

エージェント構築・運用プラットフォームは、自社の業務に合わせたAIエージェントを作り、社内SaaSとつないで配布・改善するための基盤です。

例えば、Slackの依頼を受けて社内ナレッジを検索し、回答案を作ってJiraに起票し、進捗を自動報告するという流れを一つのエージェントにできます。

つまり、一連の業務フローとして自動化することができるため、担当者は例外対応と最終確認に集中できるということです。

ノーコードからSDK（開発キット）まで選択肢があり、社内の開発体制に合わせて選べます。

設計と改善の担当者がいない場合は効果を最大限に発揮しにくいため、併せて社内の運用体制まで確認が必要です。

顧客対応・営業・採用などフロント業務特化エージェント

顧客対応・営業・採用などのフロント業務特化エージェントは、問い合わせ対応や商談化などの流れを前提に設計されたサービスです。

チケット管理やCRM、採用管理と連携し、分類・返信案作成・引き継ぎまでをテンプレ化できるため、立ち上げが早い傾向があります。

ただし、AIエージェントを活用して誤回答をしてしまうと顧客体験に影響してくるという点で注意しましょう。

フロント業務特化のAIエージェントを導入する際は、ナレッジ整備と回答の承認ルール、品質レポートの有無を確認が必須です。

社外業務・基幹特化

社外業務・基幹特化したAIエージェントは社内の基幹システムやナレッジを前提に、経理や情報システム部門などバックオフィスで設計されています。

社内ルールに沿った処理をサポートしてくれて、社内規程の検索、稟議の起票、会計・人事データの参照、開発のチケット整理などが自動化できます。

情報の機密度が高い領域が多いため、データの持ち出し制御や権限分離、監査ログの粒度が選定の要になります。

また、会社で採用しているシステムとの連携方法によって工数が変わってくるため、すでに導入しているシステムや連携予定のシステムを先に名確認しておきましょう。

AIエージェントの選び方

AIエージェントサービスはそれぞれ特徴やサービス内容が異なるので、間違った選び方をすると効果を最大限に発揮しにくいです。

これからAIエージェントサービスを導入する際は、選定基準を先に固めておきましょう。

料金

AIエージェントの料金は、何に対して課金されるかで総額が大きく変わります。

まずは利用者数に応じて課金されるユーザー課金か、使用量によって課金される従量課金制、両方を組み合わせるかを確認しましょう。

外部ツール連携や監査ログに関する機能は上位プランに含まれている場合もあるため、必要な機能を先に決めておくと、より早く選ぶことができます。

従量課金制のAIエージェントを運用する場合は、運用前に月間の実行回数と対象部門数を仮置きして試算しておくと、想定外の増額を避けやすいですよ。

業務の対応範囲

AIエージェントサービスの対応範囲が「提案だけ」か「実行まで」かによっては、現場で削減される負担が大きく変わります。

具体的には、検討しているAIエージェントサービスが情報収集・要約まで、社内データ参照まで、SaaS操作（登録・起票）までのどこを担えるかを分けて見ましょう。

同じ対応でも人が承認する必要があるのか、自動実行できるかのでも運用設計が変わります。

そのため、導入する際は権限と承認フローも合わせて確認する必要があります。

導入前に、任せたい業務を3〜5件に絞って当てはめると、適したサービスが見えやすいですよ。

サポート体制

AIエージェントは設定次第で成果が変わるため、サポート体制の差がそのまま運用品質に直結します。

まず、日本語での窓口の有無や、サポート体制が不具合対応だけか、設計相談まで対応してくれるのかを確認しましょう。

導入支援をしてくれる場合は、業務整理や権限設定など自社の状況に合わせて設定をしてくれるため、導入までのスピードが変わります。

また、稼働率などのSLAを確認しておくと、一定以上の品質でAIエージェントサービスを運用していくことができます。

外部ツールとの組み合わせ

AIエージェントの価値は、単体の賢さより「普段使うSaaSにどこまで入れるか」で決まりやすいです。

連携は大きく、標準コネクタ（あらかじめ用意された接続）とAPI連携、RPA的な画面操作に分かれます。

自社のCRM・チャット・申請・会計などで使っているツールが、検討しているAIエージェントサービスと確実につながるかを先に洗い出しておきましょう。

運用では、権限管理と監査ログが連携先まで追えるかも重要なので、実例で動作確認すると判断しやすいです。

セキュリティ性能

AIエージェントサービスは社内データや業務ツールに接続するため、導入前にサービス側のセキュリティ要件を確認することが重要です。

まず、権限管理（役割ごとの操作制御）と承認フロー（自動実行の可否、承認者設定）が管理画面で設計できるかを見ましょう。

次に、監査ログ（いつ・誰が・何をしたか）の取得範囲と保管期間、データの保存場所や保持方針が説明されているかが判断材料になります。

外部ツール連携では、APIキーの保管方法や接続先ごとの権限分離、管理者による接続の停止が可能かを想定業務に沿って点検すると安心です。

AIエージェントおすすめ13選を比較

AIエージェントは種類と強みが異なるため、目的に合わない選択をすると効果が出にくくなります。

ここでは、汎用型・構築基盤・フロント業務特化など代表的なタイプから、実務評価の高い13サービスを比較します。

違いを押さえることで、自社に合う候補を素早く絞り込めます。

採用一括かんりくん

出典元：https://www.career-cloud.asia/

採用一括かんりくんは、応募の管理から面接日程の調整、進み具合の共有までをまとめて行える採用管理（ATS）サービスです。

求人サイトや人材紹介会社から届く応募を一か所に集め、今どこまで進んでいるかを画面で確認できるため、連絡漏れや対応のバラつきを防ぎやすくなります。

最近では、応募者情報の整理や選考ステータスの更新、面接日程の調整などを、あらかじめ決めたルールに沿って自動で進める機能も強化されています。

採用担当者の代わりに定型作業を進める点で、AIエージェントのような役割も果たすため、担当者は候補者とのやり取りや判断に集中しやすくなり、事務作業の負担を減らせます。

採用人数が増え、Excelやメールでの管理がつらくなってきた企業に向いたサービスといえるでしょう。

ChatGPT agent（OpenAI）

出典元：https://openai.com/ja-JP/index/introducing-chatgpt-agent/

ChatGPT agentは、調査と実行を行き来しながらタスクを前に進めるエージェント機能です。

公開Webだけでなく、アップロードしたファイルや連携データを参照し、必要な情報を集めます。

その上で、フォーム入力やスプレッドシート編集などの操作まで支援し、途中で人が介入して指示を修正できます。

調べて終わりを減らし、業務の次アクションまで一気通貫で進めたい企業に向きます。

Operator（OpenAI）

出典元：https://openai.com/ja-JP/index/introducing-operator/

Operatorは、AIが人の代わりにWebブラウザを操作することに特化したAIエージェントです。

画面を見ながらクリックや入力を行うため、フォーム入力や申請、予約などの定型作業をAPI連携なしで代行できます。

例えば、Webサイトにログインして情報を入力し、送信結果を確認するところまでを一連で進められます。

一方、ログインや決済など重要操作は人に引き継ぐ設計が前提となり、誤操作を防ぐ仕組みが用意されています。

Web上の手続きが多い部署で、まず「人の作業を減らせるか」を試したい場合に向いているでしょう。

Gemini Agent（Google）

出典元：https://cloud.google.com/gemini-enterprise/agents?hl=ja

Gemini Agentは、社内データを使って動くAIエージェントを業務用に作れるGoogleのサービスです。

中心にあるのがVertex AI Agent Builderで、これは「AIに何をさせるか」を画面操作で設定できる管理ツールだと考えると分かりやすいでしょう。

例えば、社内マニュアルやFAQを参照して質問に答えたり、問い合わせ内容に応じて次の対応を案内するエージェントを作れます。

作成したエージェントは、事前にテストしてから本番利用でき、回答履歴や動作ログも確認できます。

すでにGoogle Cloud上にデータ基盤がある企業では、既存データを活かしながら安全にAI活用を進めやすい点が強みです。

Manus

出典元：https://manus.im/ja

Manusは調査・判断・実行を一気通貫で担い、担当者の手作業の往復を減らす汎用AIエージェントです。

例えば、Webで条件に合う情報を集め、管理画面へ入力・更新し、結果をSlackで共有するまでを自動で進められます。

これにより、調べ直しや画面切り替え、転記といった細かな作業が減り、担当者は確認と判断に集中できます。

API連携がなくてもブラウザ操作で進められるため、既存ツールを変えずに自動化しやすい点が強みです。

料金はクレジット制で処理量に応じて消費されるため、任せる業務範囲を絞るとコスト管理もしやすくなります。

Adept

出典元：https://www.adept.ai/

Adeptは、人が普段操作しているWebサービスや業務ツールを、AIが画面操作で代行する企業向けAIです。

例えば、管理画面にログインして数値を確認し、別ツールへ転記して更新する、といった反復作業を一連の流れとして任せられます。

ユーザーの指示を「どこをクリックし、何を入力するか」という操作に変換する点が特徴で、API連携が難しいツールにも対応しやすいです。

まずは「調査→入力→更新」など影響範囲が限定された業務から適用し、承認や監査ログで安全に回す運用が向いています。

導入時は、扱える操作範囲とセキュリティ方針（権限・ログ）を確認すると、実務での適合性を判断しやすいでしょう。

Microsoft Copilot Studio

出典元：https://www.microsoft.com/ja-jp/microsoft-365-copilot/microsoft-copilot-studio

Microsoft Copilot Studioは、社内業務に合わせたAIエージェントを「作る・試す・配布する」までを一つの画面で行える開発プラットフォームです。

例えば、社員からの申請内容を受け取り、必要情報を確認した上で社内システムに登録し、結果をTeamsで通知する流れをエージェント化できます。

Power Platformのコネクタやフローを使い、CRMや申請システム、外部APIと連携した実行処理まで組み込める点が強みです。

作成したエージェントはTeamsやWebチャットに展開でき、Microsoft 365 Copilotに組み込むことも可能です。

料金はテナント単位のライセンスに加え、実行量に応じてCopilot Creditsを消費するため、対象業務と想定利用回数で試算すると判断しやすいでしょう。

Agentforce

出典元：https://www.salesforce.com/jp/agentforce/

Agentforceは、Salesforce上で自律型AIエージェントを構築・運用できるプラットフォームです。

顧客や社員の問い合わせに答えるだけでなく、Salesforce内のデータを使ってアクション実行まで支援します。

Sales/Service CloudやSlack運用に組み込みたい企業では、設計とガバナンスを揃えて展開しやすい点が強みです。

料金は主に会話数や実行量に応じた従量課金制を軸に、利用ユーザー数や対象クラウドのライセンス費用が組み合わさります。

導入時は「月あたりの想定会話数」と「自動実行する業務範囲」を先に決めて試算すると、費用感をつかみやすいでしょう。

JAPAN AI AGENT

出典元：https://japan-ai.co.jp/agent/?cats_not_organic=true

JAPAN AIが提供するJAPAN AI AGENTは、業務をAIに任せるためのAIエージェントを作って使える国内向けサービスです。

業務内容を入力すると、その業務に合った役割や指示内容（プロンプト設計）まで含めて、AIエージェントを自動で構築できます。

そのため、生成AIの指示文を一から考える必要はなく、職種や業務別のテンプレを使ってすぐに利用を始められます。

社内資料（PDF・Excelなど）やチャットツールと接続し、日本語での質問対応や業務サポートに活用できる点も特徴です。

エンジニアがいない現場でも、短期間で「AIに任せる業務」を形にしたい企業に向いた選択肢といえるでしょう。

Zendesk AI / Zendesk

出典元：https://www.zendesk.co.jp/service/ai/ai-agents/

ZendeskのZendesk AIは、カスタマーサポート業務に特化したAIエージェント機能を提供します。

問い合わせ内容を自動で分類し、FAQや過去チケットを参照して回答案を提示、必要に応じて人へ引き継ぎます。

チケット要約や感情分析により、対応の優先度判断や引き継ぎの質を高められる点が強みです。

既存のZendesk環境に組み込んで使えるため、サポート業務の処理量を段階的に減らしたい企業に向いています。

Dify

出典元：https://dify.ai/jp

Difyは、AIエージェントやRAG（社内データ検索）を組み合わせて、業務フロー全体を設計・実行できる開発プラットフォームです。

画面上で処理の流れや分岐を定義でき、問い合わせ対応や申請処理などを「再利用できる業務テンプレ」として管理できます。

オープンソースのため、クラウド版だけでなく自社環境にホスティングし、データ管理やセキュリティ要件に合わせた運用も可能です。

部署ごとに属人化したAI活用を避け、共通の型として展開したい企業に向いています。

まずは無料枠で小さな業務から試し、利用量や連携範囲を見ながら本格導入を判断すると進めやすいでしょう。

リクルタAI

出典元：https://ai-recruiter.jp/

リクルタAIは採用活動を支援するAIエージェントで、スカウト・書類選考・日程調整の自動化が効率化できます。

シリーズとして書類選考支援やスカウト特化の提供が発表されており、採用工程を切り出して導入しやすい設計です。

母集団形成から面接設定までの手作業を減らしたい企業では、まず定型領域から任せると効果が見えます。

導入を検討する際には、採用管理システム(ATS)など既存ツール連携できるか、評価基準の設定や承認ルールをどこまで組めるかを確認しましょう。

Microsoft Copilot（Microsoft 365 Copilot）

出典元：https://www.microsoft.com/ja-jp/microsoft-365-copilot/agents

Microsoft 365 Copilotは、Officeアプリ内で資料作成・集計・要約をそのまま進められる業務向けAIです。

例えば、Excelでは指示だけで分析用の表やグラフを作り、PowerPointでは下書き資料から構成案とスライドを生成します。

OutlookやTeamsでは、長いメールや会議の要点を整理し、次の対応案まで提示できる点が実務向きです。

Microsoft Graphを通じて社内データの文脈を参照するため、既存業務の延長で使いやすい特徴があります。

まずは資料作成や会議要約など限定用途から導入し、対象人数を絞ると費用対効果を判断しやすいでしょう。

AIエージェントを導入する流れ

ここでは導入するAIエージェントサービスはすでに決まっている前提で、検討後〜本番運用までの一般的な流れを整理します。

導入の流れを押さえておくと、「思ったほど使われない」「危なくて任せられない」といった失敗を避けやすくなります。