これまでAIの活用といえば、画像生成や文章作成を行う「生成AI」が話題の中心でした。
しかし近年では、業務の流れそのものを担う「AIエージェント」にも注目が集まっています。
とはいえ、「そもそも何が違うのか？」と疑問に思う方も多いのではないでしょうか。
本記事では、2025年時点における生成AI（ChatGPT等）とAIエージェントの違いを、仕組みやできること、事例を交えながら徹底比較します。
AIエージェントと生成AIの仕組みの違い
AIエージェントと生成AIの違いについて図解で比較していきます。まずはイメージしやすい生成AIから見ていきましょう。
生成AIの仕組み
生成AIは、人間の指示に応じて文章や画像などの情報を生成する技術です。 あくまで「応答」に特化しており、自ら動くことはありません。
-
-
【2025年最新】AIエージェントとChatGPTは何が違う？仕組みから使い分けまで徹底解説
最近、「AIエージェント」という言葉を目にする機会が増えてきました。 ChatGPTと並んで語られることも多く、「同じようなもの？」「何が違うのか？」と感じた方も多いのではないでしょうか。 実際、両者 ...
続きを見る
AIエージェントの仕組み
一方、AIエージェントは、人間が示した目的に向かって自律的に行動します。
必要な情報を集め、判断し、実際にタスクを実行するのが特徴です。
-
-
【2025年版】AIエージェントとは？仕組みと活用事例を徹底解説
これまでAIの活用といえば、ChatGPTに代表される「生成AI」が話題の中心でした。 しかし現在、ビジネスの現場では、タスクを自律的に実行する「AIエージェント」への注目が急速に高まっています。 た ...
続きを見る
AIエージェントと生成AIの活用シーンの違い
仕組みの違いは、実際の活用シーンにもはっきりと表れます。
ここでは、AIエージェントと生成AIの使われ方の違いを、比較表で整理してみましょう。
生成AIは単発の生成や補助的な作業に向いており、
AIエージェントは複雑な業務プロセスの実行に適しています。
| 項目 | AIエージェント | 生成AI（例：ChatGPT） |
|---|---|---|
| 活用場面 | 営業支援、カスタマーサポート、IT運用など、複雑で自律的なタスクの実行が必要な場面。 | 文章生成、デザイン提案、会話ベースの情報提供など、単発の生成や補助的な作業。 |
| 操作性 | 事前にルールや目標を設定し、タスクを自律的に実行。 | プロンプト（指示文）を入力し、その都度応答や生成を実行。 |
| 対応範囲 | データ収集から分析、意思決定、実行まで、複数のステップを一貫して実行。 | 生成されたコンテンツや応答が主で、実行や連携は人間が補助する必要がある。 |
| 適応力 | タスクの結果や環境の変化に応じて、自己改善を繰り返し最適化。 | 学習済みのデータに基づき、応答の精度を向上。 |
-
-
【2025年最新】AIエージェント事例10選｜業務への活用シーンを一挙公開
2025年、大注目のキーワード「AIエージェント」 「実際どのように業務で活用できるの？」と疑問をお持ちの方も多いのではないでしょうか。 そこで本記事ではDX・IT業界でエバンジェリストとして活動する ...
続きを見る
AIエージェントと生成AIの導入時の違い
ここまで読むと、「AIエージェントの方ができることが多くて、優れているのでは？」と感じる方もいるかもしれません。
確かにAIエージェントは、実行力や柔軟性の面で大きな強みを持ちます。
しかし、その分“導入の手間やかかるコスト”は生成AIと比べて格段に高くなります。
シンプルに使い始められる生成AIとは異なり、AIエージェントの導入には目的の設計や業務フローの整理、ツール連携などの準備が欠かせません。
以下では、導入時の違いを比較表形式で整理しました。
どちらが“優れているか”ではなく、“自社に合っているか”を見極める参考にしてみてください。
| 項目 | AIエージェント | 生成AI（例：ChatGPT） |
|---|---|---|
| 準備項目 | 目的設定、業務フロー整理、システム連携、エスカレーション設計 | プロンプトの準備、用途の確認程度 |
| 導入の難易度 | 中〜高（設計や実装スキルが必要） | 低（誰でも使い始めやすい） |
| 開始までの時間 | 数日〜数週間（環境構築が必要） | 即日 |
| 業務との連携 | 既存ツールやシステムとの統合が前提 | 基本は単体利用。連携は手動 |
| 初期コスト | 高め（開発・連携費用が発生） | 低コスト（多くは無料〜月額数千円） |
| 向いている導入スタイル | 一部業務からスモールスタート | 個人やチームで手軽に試す |
-
-
【2025年最新】AIエージェント導入ガイド｜ツール選定ポイントや注意点を徹底解説
AIエージェントの導入を検討しているけれど、「どこから始めればいいのか」「自社に合ったツールは何か」迷っていませんか？ そこで本記事ではDX・IT業界でエバンジェリストとして活動する筆者が以下の内容に ...
続きを見る
-
-
【2025年最新】AIエージェントの費用はいくら？意外なコストや落とし穴も解説
2025年になって注目の集まる「AIエージェント」 「AIエージェントを導入したいが、どれくらいの費用がかかるんだろう？」 このように感じている方も多いのではないでしょうか。 実は、AIエージェントに ...
続きを見る
生成AIをAIエージェント化すると得られる追加価値
ここからは、「生成AIをAIエージェントに進化させると生産性がなぜ跳ね上がるのか」を具体的な機能比較で見ていきましょう。
| 機能項目 | 生成AI単体 | AIエージェント化後（上乗せ価値） |
|---|---|---|
| タスク実行 | メール文面や回答を生成 | 生成後に API 呼び出し／DB更新／メール送信まで自動 |
| 自律性 | 指示待ち | 目標・制約を入力すれば状況を観察して自律判断 |
| ツール連携 | 外部連携なし | CRM・Slack・Gcal など複数ツールを横断操作 |
| 協働 | 単体で完結 | 役割別エージェントがチャットで連携し複合タスクを処理 |
| 自己改善 | 基本なし | 結果ログを解析しプロンプト調整と手順最適化を自動化 |
AIエージェントは他の自動化技術とどう違う？
ここまでの記事では、生成AIとの違いに焦点を当ててきましたが、
実際には「RPAとの違い」や「AIワークフローとの違い」も気になるという声が多くあります。
それぞれの技術は似ているようで、導入目的や仕組みに明確な差があります。
以下の記事では、AIエージェントと他の自動化技術の違いについて詳しく解説しています。
AIワークフローとAIエージェントの違い
直近注目の集まる「AIワークフロー」と仕組みや活用シーンの違いをまとめています。
-
-
【2025年最新】AIワークフローとは？従来のワークフローや生成AIとの違いを徹底解説
2025年になって注目の集まる「AIワークフロー」という概念。 「従来のワークフローとは何が違うのか？生成AIと何が違うのか？」 このように感じている方も多いのではないでしょうか。 本記事では、DXや ...
続きを見る
RPAとAIエージェントの違い
RPAとAIエージェントの仕組みや活用シーンの違いについて、実務視点で解説しています。
-
-
【2025年最新】AI vs RPA 事務作業の自動化に向いているのは？徹底比較
これまで事務作業の自動化といえばRPA（ロボットによる定型作業の自動化）が主流でしたが、最近では生成AIやAIエージェントといった新しい技術が急速に進化。 選択肢が増える一方で、「自社にはどれが合うの ...
続きを見る
よくある質問（FAQ）
AIエージェントと生成AIの一番の違いは何ですか？
生成AIは「人の指示に応じて応答を生成」する技術、AIエージェントは「目的に向かって自律的に行動する」技術です。生成AIは補助的な役割、AIエージェントは業務全体の実行を担う点が大きな違いです。
RPAやAIワークフローとは何が違うのですか？
RPAは定型作業の自動化、AIワークフローは処理手順を固定したAIでの連続処理、AIエージェントは目的達成のための自律実行にそれぞれ特化しています。
まとめ：AIエージェントと生成AIの違いとは？
AI活用と一口にいっても、その技術の特性や適した業務は大きく異なります。
本記事では、画像や文章の生成を得意とする「生成AI」と、目的に向かって自律的に動く「AIエージェント」の違いを、仕組み・活用シーン・導入のしやすさといった観点から整理しました。
どちらが“優れているか”ではなく、「自社の課題に対して、どちらがより適しているか」を見極めることが導入成功のカギです。
本記事がAI導入の第一歩を踏み出す際の参考になれば幸いです。
AIエージェント導入支援サービス：代わりにAI担当
代わりにAI担当の導入支援の特徴
- 担当者不要。社内のAIエージェント推進担当を丸ごとお任せ可能
- 導入前の社内の状況の整理から、実際の導入、導入後の改善まで一気通貫で支援
- 費用は成果報酬型。成果に応じた安心の明瞭会計。