企業のAgentic AI活用とは？業務に落とす設計と運用のすべて（2025）

2025/9/145分で読了

『Agentic AI活用』という言葉が示すのは、AIを単なる応答システムとして使うのではなく、自ら計画を立て、実行し、その結果を振り返って次の行動につなげる「自律型のタスク遂行システム」として活用することです。これまでの生成AIは「質問→回答」の対話が中心でしたが、Agentic AIはさらに一歩踏み込み、外部ツールとの連携や長期的な記憶（メモリ）を備え、人の業務を代わりに前へ進める力を持っています。本稿では、このAgentic AIの定義や特徴、仕組みの代表的なアーキテクチャ、主要プロダクトの動向、導入時の設計と運用のポイント、セキュリティやガバナンスの考え方、そして具体的な事例と限界について整理しました。初導入の企業でも迷わず進められるように、実務の順序やチェックポイントを明確にしています。

『Agentic AI活用とは』の基本（定義・特徴・できること）

『Agentic AI』の定義と従来の生成AIとの違い

Agentic AIは、従来のモデル単体利用に「記憶（メモリ）」「権限（許可設定）」「ツール接続（APIやアプリ操作）」を組み合わせた仕組みです。これにより、AIは単なる応答ではなく「状況を観察→タスクを分解→外部システムを呼び出す→結果を整理」という一連のプロセスを自律的に実行できます。

Microsoftはこの仕組みを「モデルの上に重なる観察・計画・実行の層」と説明し、実務での肝は「どんな権限を与え、どの範囲の行動を許可するか」の設計にあると強調しています。大学や研究機関の解説でも、Agentic AIを「最小限の監督で計画・推論・行動を繰り返す自律システム」と定義しています。つまり導入の出発点は「モデル選び」ではなく「権限と行動範囲の設計」なのです。

アーキテクチャの代表形（単一・マルチ・階層）

Agentic AIの構成は大きく3つの型に分かれます。

単一エージェント型：一人の担当者が最初から最後までやり切るイメージで、問い合わせの一次対応や定型作業の自動化に適します。
マルチエージェント型：調査・要約・実行といった役割を分担したエージェントが連携し、タスクを分担して処理します。
階層型：上位の「マネジャーエージェント」が計画を立て、下位の「ワーカーエージェント」が実行にあたる方式です。複雑な業務に向いています。

LangChainの「LangGraph」は、これらの制御フローを設計しやすくする仕組みを提供しており、ワークフローとエージェントの役割分担を整理する上で活用が進んでいます。

価値が出やすい領域の見つけ方

成果が出やすいのは「情報取得→判断→次の行動」がワンセットになっている業務です。

開発（コードレビューや移行作業）
CS（注文・返品・FAQ対応）
バックオフィス（請求・在庫・入出金処理）
社内検索（規程や手順、チケット検索）

これらの領域は指示の粒度を調整すれば早期に成果が出やすく、導入実績も増えています。特に開発分野では、GitHub Copilotの拡張機能やエージェントの組み合わせが進み、「道具」から「同僚」へと位置付けが変わりつつあります。

出典：Microsoft Blog「AI agents—what they are and how they’ll change the way we work」
出典：University of Cincinnati「What is agentic AI?」
出典：LangChain「LangGraph」

『Agentic AI活用』の主要プロダクト潮流

Microsoft／GitHubのエージェント戦略

MicrosoftはBuild 2025で「AIエージェントの時代」を掲げ、Copilotに「agent mode」を追加しました。すでに数千万の開発者が利用しており、開発計画から修正・配備までをエージェントが肩代わりする方向に進んでいます。

Azureでは「Agent Factory」としてユースケースと設計パターンをカタログ化し、企業が再利用しやすい仕組みを提供しています。

Google Workspaceの「Gems」と業務自動化

GoogleはWorkspaceに「Gems」というカスタムエージェントを導入し、メール・カレンダー・ドライブを横断する業務自動化を実現しました。

利用者や管理者が独自に業務に合わせたGemを作成でき、あらかじめ用意されたテンプレートも増えており、導入のハードルは急速に下がっています。

AWS「Agentic RAG」で社内知の活用

AWSはAmazon Q Businessに「Agentic RAG」を追加しました。従来の検索型RAGとは異なり、エージェントがクエリを分解し、外部情報源を選び、手順を示しながら最適な答えを導きます。複数の情報源をまたいでも会話の文脈を維持できる点が特徴です。

出典：Microsoft Blog「Build 2025: The age of AI agents」
出典：Google Workspace Blog（新AI機能）
出典：AWS ML Blog「Agentic RAG」

『Agentic AI活用』の設計と導入プロセス

ユースケースの絞り込みとスコープ設定

導入初期は「狭く深く」が鉄則です。問い合わせ一次対応やナレッジ検索、移行タスクなど成果が測りやすい領域に絞ります。ポイントは「入力→判断→アクション→記録」の流れを切らさないこと、そして「どこで人間の承認を必須にするか」を明示することです。

ワークフロー設計とツール連携

Agentic AIは単体では価値を発揮しにくく、社内のSaaSやDB、チケット管理と統合してこそ効力を発揮します。Anthropicの「Model Context Protocol（MCP）」やLangChainの「LangGraph」などを活用することで、拡張性と監査性を両立させられます。設計時に「どのAPIにどんな権限を与えるか」を明確にしておくことが肝心です。