AIエージェントと生成AIの違いとは？マーケターが押さえるべき使い分けのポイント
はじめに
「ChatGPTを使ってみたけれど、思ったほど業務が楽にならない」「AIを活用したいが、どのタイプを選べば良いのかわからない」そんなお悩みを抱えているマーケティング担当者の方も多いのではないでしょうか。
実は、AIには大きく分けて「生成AI」と「AIエージェント」という2つのタイプがあり、それぞれ得意分野や活用方法が全く異なります。適切な使い分けができているかどうかで、AI活用の成果は大きく変わってしまうのです。
本記事では、2025年現在注目を集めている「AIエージェント」と、すでに多くの方が触れたことのある「生成AI」の違いを、AIに詳しくない方でも理解できるよう分かりやすく解説します。
「我が社ではどちらを導入すべきか」「それぞれをどう使い分ければ効果的か」といった疑問にお答えしながら、マーケティング業務における具体的な活用方法もご紹介。AI活用で迷われている企業の皆さまにとって、きっと参考になる内容です。
生成AIとは何か：現在多くの企業が活用している技術
生成AIの基本的な仕組み
生成AIとは、文章、画像、音声などの新しいコンテンツを「生成」することに特化したAI技術です。代表的なものとしては、ChatGPTやGemini、Claude、画像生成のMidjourneyやDALL-Eなどがあります。
これらのツールは、膨大な量のデータを事前に学習しており、人間からの質問や指示に対して、学習した内容を基に新しいコンテンツを作り出します。例えば、「営業メールの文案を作って」と指示すれば、過去の学習データを参考にして適切なメール文章を生成してくれます。
生成AIの特徴と得意分野
生成AIの最大の特徴は「受動的」であることです。人間が質問や指示を入力して初めて動作し、その場で回答やコンテンツを提供します。決して自分から行動を起こすことはありません。
生成AIが得意とするのは以下のような作業です。
コンテンツ作成支援 ブログ記事の下書き、広告コピーの案出し、企画書のたたき台作成など、「何もないところから何かを作る」作業を支援してくれます。
情報の整理・要約 長い文書の要約、会議議事録の整理、複数の情報源からの情報統合など、既存の情報を分かりやすく整理する作業が得意です。
アイデア出し・ブレインストーミング 新商品のネーミング案、マーケティング施策のアイデア、問題解決のための選択肢提示など、創造的な発想を促すパートナーとして活用できます。
生成AIの限界
一方で、生成AIには明確な限界もあります。
一度きりの対応 基本的に「一問一答」形式で、継続的なタスクの実行はできません。例えば、「毎日の売上データを分析して、必要に応じて関係者にアラートを送る」といった継続的な業務は苦手です。
外部システムとの連携困難 ChatGPTなどの標準的な生成AIは、企業の基幹システムやデータベースに直接アクセスして作業することはできません。
自律的な判断・行動の不足 人間からの指示を待つだけで、状況に応じて自分で判断し、次の行動を決めることはできません。
AIエージェントとは何か：2025年注目の新技術
AIエージェントの基本概念
AIエージェントは、生成AIの能力を基盤としながら、それをはるかに超えた「自律的な行動」ができるAI技術です。人間から与えられた目標に向かって、自分で計画を立て、必要な情報を収集し、判断を下し、実際にタスクを実行します。
例えば、「来月のキャンペーンの効果を最大化して」という目標を与えると、AIエージェントは市場調査、競合分析、過去データの分析、最適な配信タイミングの計算、さらには実際の配信設定まで、一連の業務を自動的に実行できます。
AIエージェントの特徴と得意分野
AIエージェントの最大の特徴は「能動的」であることです。一度目標を設定すれば、人間の指示を待つことなく、自分で考えて行動し続けます。
複雑な業務プロセスの自動化 複数のステップから成る業務を、最初から最後まで自動で実行できます。例えば、「見込み客の育成」であれば、リード情報の分析、最適なコンテンツの選択、配信タイミングの決定、効果測定、改善施策の実行まで、すべて自動化可能です。
外部システムとの連携 CRM（顧客管理システム）、MA（マーケティング自動化ツール）、メール配信システムなど、様々な外部ツールと連携して実際の業務を実行できます。
継続的な学習と改善 業務を実行しながら結果を分析し、自動的に改善策を見つけて実行する能力を持っています。
AIエージェントが実現する新しい働き方
AIエージェントの登場により、マーケティング業務の自動化レベルが格段に向上しています。
24時間365日の業務継続 人間が休んでいる間も、AIエージェントは設定された目標に向かって作業を続けます。深夜に届いた問い合わせへの初期対応、海外市場での広告配信最適化、リアルタイムでの競合分析など、時間を問わない業務が可能です。
データドリブンな意思決定 大量のデータを瞬時に分析し、人間では気づかないパターンや傾向を発見して、それを業務に反映させます。
人間との協働 完全に人間を置き換えるのではなく、ルーティン業務を担当することで、人間がより創造的で戦略的な業務に集中できる環境を作り出します。
生成AIとAIエージェント：4つの観点からの違い
目的・役割の違い
生成AI：コンテンツ作成のパートナー 生成AIの主な目的は、文章、画像、アイデアなどの「コンテンツを生成すること」です。人間の創作活動を支援し、効率化することに特化しています。
AIエージェント：業務実行の担当者 AIエージェントの目的は「特定の目標達成に向けてタスクを実行すること」です。単なる支援ではなく、実際の業務を担当する「デジタル従業員」としての役割を果たします。
動作方式の違い
生成AI：受動的な対応 人間からの質問や指示があって初めて動作します。「こんな文章を書いて」「このデータを分析して」といった具体的な依頼に対して、その場で回答を提供する形です。
AIエージェント：能動的な行動 一度目標を設定すれば、その達成に向けて自律的に行動します。必要な情報を自分で収集し、状況を判断し、最適な行動を選択して実行します。
対応範囲の違い
生成AI：特定分野のコンテンツ生成 文章作成、画像生成、データ分析など、特定の分野に特化したコンテンツ生成を行います。基本的に一つの作業に対して一つの結果を提供する形です。
AIエージェント：複数業務の横断的実行 顧客管理、営業支援、マーケティング自動化、カスタマーサポートなど、複数の業務領域にまたがって作業を実行できます。一つの目標達成のために必要な複数のタスクを組み合わせて実行します。実際に、不動産業界でのAIエージェント活用事例では、顧客対応から契約まで一連のプロセスを自動化することで、新しい顧客体験の創出に成功しています。
コスト・導入の違い
生成AI：低コスト・簡単導入 ChatGPTやGeminiなど、多くの生成AIサービスは月額数千円から利用でき、アカウント作成だけですぐに使い始められます。特別な設定や連携作業も不要です。
AIエージェント：高機能・要設計 高度な機能を持つ分、導入には目的の明確化、業務フローの整理、システム連携の設定などが必要です。コストも生成AIより高くなる傾向がありますが、その分大きな業務効率化効果が期待できます。
マーケティング業務における使い分けの実例
生成AIが最適なマーケティング業務
コンテンツ企画・制作フェーズ
・ ブログ記事の構成案作成 ・ SNS投稿のキャプション考案 ・ 広告コピーのバリエーション生成 ・ プレスリリースの下書き作成 ・ 顧客向けメールの文面作成
これらの業務では、「何もないところから何かを作り出す」生成AIの能力が最大限に発揮されます。人間のアイデアを起点として、それを具体的な形にする作業において非常に有効です。
データ分析・レポート作成
・ Webサイトのアクセス解析結果の要約 ・ 月次売上データの分析コメント作成 ・ 競合他社の動向調査結果のまとめ ・ キャンペーン効果測定レポートの作成
既存のデータを人間が理解しやすい形に変換する作業では、生成AIの整理・要約能力が重宝されます。
AIエージェントが最適なマーケティング業務
リードナーチャリング（見込み客育成）
・ リード情報の自動分析とスコアリング ・ 個別最適化されたコンテンツの自動配信 ・ エンゲージメント状況に応じたフォローアップ ・ 営業部門への引き継ぎタイミングの判断
この業務では、継続的な顧客接点の管理と、状況に応じた柔軟な対応が求められるため、AIエージェントの自律的な判断能力が威力を発揮します。教育業界でのマーケティングDX事例では、顧客体験価値の向上とファン・イノベーションの実現において、AIエージェントの継続的な顧客育成機能が重要な役割を果たしています。
マーケティング自動化システムの運用
・ キャンペーン配信のタイミング最適化 ・ 顧客セグメントの自動更新 ・ A/Bテストの自動実行と結果分析 ・ ROI向上のための施策自動調整
複数のシステム間でデータを連携させながら、継続的に最適化を図る業務では、AIエージェントの総合的な業務実行能力が不可欠です。
カスタマーサポートの自動化
・ 問い合わせ内容の自動分類と初期対応 ・ FAQ検索と適切な回答の提示 ・ 複雑な問い合わせの担当者への自動転送 ・ 顧客満足度の追跡と改善提案
単純な一問一答ではなく、顧客の問題解決までの一連のプロセスを担当するため、AIエージェントの継続的な対応能力が求められます。金融業界での顧客コミュニケーション戦略のように、ブランドスローガンに基づいた一貫した顧客体験の提供において、AIエージェントの総合的なサポート機能が大きな成果を上げています。
効果的な使い分けのための5つのポイント
ポイント1：業務の性質で判断する
単発作業なら生成AI 「今すぐブログ記事の案を5つ考えたい」「この資料の要約を作りたい」といった、その場限りの作業には生成AIが適しています。
継続的・複合的作業ならAIエージェント 「毎月のキャンペーン効果を分析して、次月の戦略を自動調整したい」といった、複数のステップを継続的に実行する業務にはAIエージェントが必要です。
ポイント2：必要な専門性で判断する
創造性重視なら生成AI 新しいアイデアや表現の創出が求められる業務では、生成AIの創造的能力を活用しましょう。
実行力重視ならAIエージェント 正確性や継続性が求められる定型業務の自動化には、AIエージェントの実行力が威力を発揮します。
ポイント3：システム連携の必要性で判断する
単独ツールで完結するなら生成AI ChatGPTなどの単独ツールで完結する作業であれば、生成AIで十分です。
複数システムの連携が必要ならAIエージェント CRM、MA、メール配信システムなど、複数のツールを連携させる必要がある業務では、AIエージェントの統合能力が必要です。
ポイント4：コストと効果のバランスで判断する
低コストで試したいなら生成AI まずはAI活用の効果を体感したい場合は、導入コストの低い生成AIから始めることをお勧めします。
本格的な業務効率化を求めるならAIエージェント 既に生成AIを活用しており、さらなる効率化を求める場合は、AIエージェントの導入を検討しましょう。
ポイント5：段階的な導入で判断する
第1段階：生成AIで基礎固め まずは生成AIを使って、AIとの協働に慣れ、社内の理解を深めます。
第2段階：AIエージェントで本格運用 生成AI活用の経験を積んだ後、より高度なAIエージェントを導入して業務の自動化を進めます。
導入時の注意点とリスク対策
生成AI導入時の注意点
情報の正確性チェック 生成AIは時として事実と異なる情報を生成することがあります。特に数値データや固有名詞については、必ず人間がファクトチェックを行いましょう。
著作権・コンプライアンス対応 生成されたコンテンツが既存の著作物と類似していないか、自社のブランドガイドラインに沿っているかを確認する体制を整えましょう。
過度な依存の回避 生成AIに頼りすぎると、人間の創造性や思考力が低下する可能性があります。AIは「たたき台の作成」までとし、最終的な判断は人間が行うことが重要です。
AIエージェント導入時の注意点
責任の所在の明確化 AIエージェントが自律的に行動した結果に問題が生じた場合の責任体制を、事前に明確にしておきましょう。
セキュリティ対策の強化 AIエージェントは複数のシステムにアクセスするため、情報漏洩のリスクが高まります。SOC2などの堅牢なセキュリティ基準を満たすサービスを選択することが重要です。
段階的な権限付与 最初から全ての権限を与えるのではなく、小さな業務から始めて、徐々に権限を拡大していくアプローチを取りましょう。
2025年のAI活用トレンドと将来展望
生成AIの進化方向
マルチモーダル対応の拡大 テキストだけでなく、画像、音声、動画を統合的に扱える生成AIが主流になり、より豊富な表現が可能になります。
専門分野への特化 法律、医療、金融など、特定の専門分野に特化した生成AIが登場し、より精度の高い業務支援が可能になります。
AIエージェントの進化方向
マルチエージェント協働 複数のAIエージェントが連携して、より複雑な業務を分担実行する仕組みが普及します。
業界特化型の発展 接客、営業、マーケティングなど、特定の業務領域に特化した高精度なAIエージェントが増加します。
企業のAI活用戦略
段階的導入の重要性 生成AIで基礎を固めた後、AIエージェントで本格的な自動化を進めるという段階的なアプローチが主流になります。
人材育成の必要性 AI技術を理解し、効果的に活用できる人材の育成が、企業の競争力を左右する重要な要素となります。
まとめ
生成AIとAIエージェントは、どちらも企業のマーケティング活動を大きく変革する可能性を秘めた技術ですが、その役割と活用方法は明確に異なります。
生成AIは「創造的なパートナー」として、コンテンツ作成やアイデア出し、情報整理などの支援業務で威力を発揮します。一方、AIエージェントは「デジタル従業員」として、複雑な業務プロセスの自動化や継続的なタスク実行を担います。
重要なのは、「どちらが優れているか」ではなく、「自社の課題や目標に対してどちらが適しているか」を正しく判断することです。多くの企業では、まず生成AIで AI活用の基礎を築き、その後段階的にAIエージェントを導入するアプローチが効果的でしょう。
2025年は「AIエージェント元年」と呼ばれており、この新しい技術の活用が企業の競争力を大きく左右する年になると予想されます。適切な使い分けと段階的な導入により、ぜひAI技術の恩恵を最大限に活用してください。
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