チャットボットとAIエージェントの違い：ビジネスでの使い分けガイド

はじめに

近年、AI技術の進歩に伴い、ビジネス領域での自動化・効率化が加速しています。その中でもチャットボットやAIエージェントは、顧客サポートや業務改善の現場でよく耳にする存在となりました。一見どちらも「会話型インターフェース」に思えますが、実は根本的な違いがあります。本記事では、その違いを整理し、ビジネス用途に合わせた使い分けのガイドをお届けします。

チャットボットとは何か

チャットボットは、ユーザーが入力したメッセージに対して応答を返す仕組みを持つソフトウェアです。その多くは事前に用意されたFAQやスクリプト、もしくは特定のドメインに特化したルールに基づいて機能します。ユーザーが「◯◯について教えて」と問い合わせれば、チャットボットはあらかじめ設定された回答を返す、それが基本的な流れです。

このように、チャットボットは「受動的」であり、ユーザー入力に対して反応するものが中心です。もちろん、近年は大規模言語モデル（LLM）を用いて、より自然な対話が可能なチャットボットも増えていますが、それでも基本的には「質問に答える」ことがメインタスクです。

AIエージェントとは何か

一方、AIエージェントはより「自律的」に行動できる仕組みを備えています。例えば、プログラミングエージェントの「devin」や、Bonginkanのマルチエージェントシステム「Project m」のようなAIエージェントは、ユーザーが与えた目標や指示に基づいて、自らタスクを分解し、外部ツールやAPIと連携しながら問題解決を行います。単なる応答ではなく、継続的な判断や計画立案、実行が可能となります。

この背景には、RAG（Retrieval Augmented Generation）のようなメカニズムを用いて「記憶」と「検索」機能を強化するアプローチがあります。これにより、AIエージェントは過去の対話履歴や関連ドキュメントを参照し、タスク完了に向けた反復的なプロセスを自主的に行うことができます。

チャットボットとAIエージェントの違いをまとめる

両者の特徴を整理すると、以下のようにまとめられます。

反応型 vs 自律型。チャットボットはユーザーからの入力に対して応答する「反応型」の仕組みです。一方、AIエージェントはタスク完遂のために自ら行動を起こす「自律型」の能力を備えています。

単純応答 vs 戦略的タスク遂行。チャットボットは主に質問応答に特化しますが、AIエージェントはタスクを計画的に遂行します。外部ツールやAPIとの連携、情報検索、そして計画修正など、より複雑な判断が可能です。

固定的知識 vs 拡張可能な記憶。多くのチャットボットは事前定義された知識に依存しますが、AIエージェントはRAGなどの技術により、必要な情報を動的に取り込み、記憶を拡張できます。

ビジネスでの使い分けガイド

では、ビジネスでこれらをどう使い分ければよいのでしょうか。

チャットボットを選ぶ場合

主な適用例。基本的なカスタマーサポート、よくある質問への自動応答、定型業務の効率化

もし貴社が製品のお問い合わせ対応を効率化したい場合、まずはチャットボットを導入してみるのが手軽です。FAQやサポートガイドをチャットボットに組み込むことで、顧客は24時間いつでも定型的な回答を得られます。初期コストや実装のハードルも比較的低く、サポートチームの負荷軽減に大きく貢献します。

AIエージェントを選ぶ場合

主な適用例。複雑なワークフローの自動化、営業リードの分析とフォローアップ、業務プロセスの最適化

より高度な自動化や戦略的な意思決定を求めるなら、AIエージェントの導入を検討しましょう。例えば、新規顧客開拓においては、AIエージェントが顧客データベースを参照し、有望なリードを特定し、さらにはメール送付やスケジュール調整まで自律的に行うことが可能です。これにより、営業担当者は戦略立案や顧客対応など、人間にしかできない価値創造的な業務に集中できます。

まとめ

チャットボットは「質問に答える」ための最適なパートナーであり、AIエージェントは「タスクを成し遂げる」ための自律的なエージェントです。ビジネスシーンでの活用を考える際は、自社が求めるゴールや改善したいプロセスに応じて、この違いを理解し、使い分けることが重要となります。

MyTHでは、ビジネスニーズに合わせた最適なAI技術の導入をサポートしています。ぜひ、チャットボットとAIエージェントの特性を活かし、組織の生産性や競争力向上につなげてみてください。