AIエージェントツール12選：選び方と業務自動化のポイントを解説！

AI技術の進化により、AIエージェントツールは業務自動化や効率化を強力に後押ししています。特に技術系企業にとって、反復作業の削減やデータ分析・顧客対応の強化は競争力の源となります。しかし、多様なツールの中から自社に最適なものを選び、効果的に導入するのは簡単ではありません。

本記事では、AIエージェントツールの基本的な役割から、技術系企業向けに厳選した12のツールをご紹介します。ツール選定やAPI連携のポイント、開発プロセスの効率化、カスタマーサポートの自動化といった活用例を交えながら、各ツールの特徴をわかりやすく解説します。AI活用で業務を次のレベルへ引き上げたい方は、ぜひ参考にしてください。

1. AIエージェントとは？ 

AIエージェントとは、ユーザーの目標達成に向けて自律的に判断・行動し、複雑な業務を効率的にこなすAI技術です。従来のように指示を待つだけのAIとは異なり、自ら計画を立て、必要に応じてタスクの実行や改善も行います。 

たとえば、スケジュール管理、データ分析、旅行の計画立案などを自動でこなすことができ、日常業務や私生活の効率化に貢献します。用途に応じて、個人の生活をサポートする「パーソナルエージェント」と、企業内の業務支援を目的とした「ビジネスエージェント」に大別されます。 

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2. AIエージェントツールの選び方 

AIエージェントツールを導入する際、技術系企業が考慮すべきツール選び方のポイントを以下にまとめます。これらを基に、自社に最適なツールを選びましょう。 

上記を踏まえ、自社の課題を最も効率的に解決できるツールを選定しましょう。 
次に、具体的な「AIエージェントツール12選」を詳しく紹介します。 

3. おすすめAIエージェントツール12選 

技術系企業向けに 開発支援・業務自動化・カスタマーサポート・データ分析 など多様な用途に対応する12の AIエージェントツールを厳選しました。 

3.1 Genspark Agent 

Genspark Agentは、リアルタイムでカスタマイズされた情報ページを生成するAIエージェントです。技術系企業の迅速な情報収集を支援します。 

特徴 

• 信頼性の高い回答: 複数情報源からデータを統合し、正確な情報を提供。 
• 偏りのない結果: 商業バイアスを排除し、公平な情報を提示。 
• 多言語対応: 日本語を含む多言語で検索・生成が可能。 

活用シーン 

技術トレンドや競合分析のレポートを自動生成。たとえば、クラウド技術の市場動向を数分でまとめる。 

技術的強み 

APIで外部データソースやCRMと連携。クラウドベースでスケーラブルな処理を実現。 

おすすめポイント 

データ分析を支援し、市場調査を効率化。 

Genspark Agentは、情報収集のスピードと精度を劇的に向上させます。技術系企業は、これを活用して迅速な市場対応や戦略立案を実現し、競争力を強化できます。 

3.2 JAPAN AI AGENT 

JAPAN AI AGENTは、日本市場向けに特化したAIエージェントです。日本語処理に優れ、技術系企業の業務自動化を強力にサポートします。 

特徴 

• 高度な日本語処理: 自然な対話と正確な応答で円滑なコミュニケーション。 
• カスタマイズ性: 企業のニーズに応じて機能や応答を調整。 
• 多様な連携: ERPやCRMと容易に統合可能。 

活用シーン 

営業チームが顧客提案資料を自動生成。マーケティングチームが市場データを解析。 

技術的強み 

API連携でSalesforceやSAPと接続。クラウドで柔軟なカスタマイズ。 

おすすめポイント 

日本語特化で、ローカルニーズに対応した業務自動化を実現。 

JAPAN AI AGENTは、日本企業の業務に最適化されたツールです。技術系企業は、ローカル市場での競争力を高め、効率的な運用を実現できます。 

3.3 Agentforce 

Agentforceは、SalesforceのAIエージェントで、営業とカスタマーサポートを強化します。技術系企業のCRM運用に最適です。 

特徴 

• 営業支援: リード管理やフォローアップを自動化。 
• カスタマーサポート: 迅速な問い合わせ応答で満足度向上。 
• データ分析: 収集データを分析し、ビジネスインサイトを提供。 

活用シーン 

営業リードの優先順位付け、FAQの自動応答。たとえば、技術サポートの自動化。 

技術的強み 

SalesforceのエコシステムとAPI連携でシームレス統合。クラウドで大規模展開。 

おすすめポイント 

データ分析で営業戦略を構築。 

Agentforceは、CRMを活用した業務自動化を加速します。技術系企業は、データドリブンな営業戦略を強化し、顧客との関係を深化できます。 

3.4 Zendesk AI 

Zendesk AIは、カスタマーサポートを自動化するAIエージェントです。技術系企業の顧客対応を効率化します。 

特徴 

• チケット分類: サポートチケットを自動で分類し、適切な担当者に割り当て。 
• 応答提案: 過去の履歴を基に適切な回答を提案。 
• 自己学習: 継続的な学習で応答精度を向上。 

活用シーン 

技術サポートの問い合わせを迅速処理。たとえば、ソフトウェアのトラブル対応を自動化。 

技術的強み 

API連携でCRMやSlackと接続。クラウドでリアルタイム処理。 

おすすめポイント 

カスタマーエクスペリエンスを向上し、サポート負担を軽減。 

Zendesk AIは、顧客対応の効率化を実現します。技術系企業は、顧客満足度を高めながらサポート業務を最適化し、競争力を強化できます。 

3.5 Jitera 

Jiteraは、システム開発を効率化するAIエージェントです。技術系企業の開発スピードを向上させます。 

特徴 

• 自動コード生成: 要件をインポートし、ソースコードを生成。 
• AIチャット機能: 開発者との対話で要件を明確化。 
• 導入実績: 営業ツールのUI開発で図面作成時間を削減。 

活用シーン 

プロトタイプや社内ツールの高速開発。たとえば、顧客向けダッシュボードを構築。 

技術的強み 

クラウドベースでAPI連携可能。オープンソースと互換性が高い。 

おすすめポイント 

短納期プロジェクトを効率化。 

Jiteraは、開発プロセスの高速化を支援します。技術系企業は、迅速なプロトタイピングで市場投入を加速し、イノベーションを推進できます。 

3.6 GitHub Copilot - Agent Mode 

GitHub Copilot - Agent Modeは、開発者を支援するAIエージェントです。コード生成と品質向上を強力にサポートします。 

特徴 

• コード補完: コメントや関数名から適切なコードを生成。 
• バグ予測: エラーやバグの修正案を自動提案。 
• 標準化支援: チームのコードベースを統一。 

活用シーン 

APIエンドポイントのコードを迅速作成。コードレビューを効率化。 

技術的強み 

Visual Studio CodeやCI/CDパイプラインとAPI連携。クラウドで効率的なコーディング。 

おすすめポイント 

開発生産性とコード品質を向上。 

GitHub Copilotは、技術系企業の開発を加速します。コードの効率化と品質向上を同時に実現し、開発チームの生産性を最大化できます。 

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3.7 Claude - Computer Use 

Claude - Computer Useは、日常業務を自動化するAIエージェントです。オフィスワークの効率化に最適です。 

特徴 

• タスク自動化: 繰り返し作業（例：文書整理）を自動化。 
• 直感的な操作: 自然言語での指示に対応。 
• 情報共有: ドキュメント管理や情報共有を簡素化。 

活用シーン 

会議議事録の自動整理、データ入力の自動化。たとえば、技術仕様書のドラフト生成。 

技術的強み 

API連携でGoogle Driveなどと接続。クラウドでマルチモーダル対応。 

おすすめポイント 

オフィス業務とチームコラボレーションを強化。 

Claudeは、日常業務の効率化を支援します。技術系企業は、チームの生産性を高め、コラボレーションを強化して業務をスムーズに進められます。 

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3.8 Microsoft Copilot Studio 

Microsoft Copilot Studioは、カスタマイズ可能なAIエージェント構築プラットフォームです。技術系企業のワークフローを効率化します。 

特徴 

• Microsoft 365統合: TeamsやExcelとシームレスに連携。 
• ノーコード開発: 専門知識不要でエージェントを構築。 
• 業務自動化: 経費報告やスケジュール管理を自動化。 

活用シーン 

社内ワークフローの自動化。たとえば、プロジェクトタスクの自動割り当て。 

技術的強み 

AzureとAPI連携で高度な統合。クラウドでスケーラブル。 

おすすめポイント 

Microsoft環境を活用した業務自動化。 

Microsoft Copilot Studioは、社内プロセスの自動化を加速します。技術系企業は、既存のMicrosoft環境を最大限に活用し、効率的な運用を実現できます。 

3.9 Perplexity 

Perplexityは、対話型AI検索エンジンで、信頼性の高い情報収集を支援します。技術系企業のリサーチ業務を効率化します。 

特徴 

• 信頼性のある回答: 複数ソースを検証し、正確な情報を提供。 
• 参照元明示: 回答の信頼性を確認可能。 
• 多言語対応: 日本語を含む多言語でリサーチをサポート。 

活用シーン 

技術動向や市場データの調査。たとえば、AIエージェントの最新トレンドをまとめる。 

技術的強み 

API連携で社内データベースと接続。クラウドベースで高速処理。 

おすすめポイント 

データ分析の精度と効率を向上。 

Perplexityは、データ収集の信頼性を強化します。技術系企業は、正確な情報を基に戦略的な意思決定を加速し、市場での優位性を確保できます。 

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3.10 CrewAI 

CrewAIは、マルチエージェントシステムを構築するオープンソースフレームワークです。複雑なプロジェクトの業務自動化に最適です。 

特徴 

• マルチエージェント連携: リサーチャーやライターなど役割を定義し、協業。 
• 柔軟なワークフロー: LangChainやOpenAIと統合可能。 
• プロジェクト管理: タスクを分業し、効率的に成果物を生成。 

活用シーン 

技術ドキュメントの作成やプロジェクト計画の自動化。たとえば、製品仕様書のドラフトをチームで生成。 

技術的強み 

API連携で外部LLMやツールと接続。オープンソースでカスタマイズ性が高い。 

おすすめポイント 

複雑なプロジェクトを効率化するマルチエージェント対応。 

CrewAIは、チームベースの業務自動化を強化します。技術系企業は、複雑なプロジェクトを効率的に管理し、迅速な成果創出を実現できます。 

3.11 Felo 

Feloは、日本発のAI検索エージェントで、専門的なリサーチを支援します。技術系企業のデータ分析業務に最適です。 

特徴 

• 特化型エージェント: 学術研究や金融市場分析など20種類以上のエージェント。 
• カスタマイズ性: ユーザーの検索プロセスをカスタマイズ可能。 
• 高精度な情報: 複数ソースからデータを検証し、正確な出力。 

活用シーン 

競合企業の財務分析や技術論文の調査。たとえば、AI市場の動向レポートを生成。 

技術的強み 

API連携で社内データや外部ツールと接続。クラウドでスケーラブル。 

おすすめポイント 

専門性の高いリサーチを効率化。 

Feloは、技術系企業の調査業務を強化します。専門性の高いリサーチで戦略立案をサポートし、データドリブンな意思決定を加速できます。 

3.12 Amazon Q Developer 

Amazon Q Developerは、AWS提供の開発支援AIエージェントです。クラウド開発の効率化に特化しています。 

特徴 

• コード生成: AWS関連のコードを自動生成。 
• テスト支援: バグ検出やテストケースの提案。 
• クラウド統合: AWSサービスとシームレスに連携。 

活用シーン 

AWSベースのアプリケーション開発。たとえば、サーバーレスAPIを迅速に構築。 

技術的強み 

AWSのAPI連携と統合。クラウドネイティブで高スケーラビリティ。 

おすすめポイント 

AWS環境での開発生産性を向上。 

Amazon Q Developerは、クラウド開発を加速します。技術系企業は、AWS環境での開発効率を最大化し、迅速なサービス展開を実現できます。 

4. まとめ 

AIエージェントツールは、技術系企業が業務自動化や生産性向上を実現する強力な手段です。AIエージェントツール12選として、Genspark Agent、JAPAN AI AGENT、Perplexity、CrewAIなどを紹介しました。ツール選び方では、課題の明確化、機能・拡張性の評価、コスト・サポート体制の確認が重要です。技術系企業は、API連携やデータ分析を活用し、データドリブンな運用を強化しましょう。まずは無料トライアルやオープンソースツールを試し、AIエージェントの可能性を体感してください。 

よくある質問 

Q1. 自社に最適なAIエージェントツールを選ぶには、どのような観点で優先順位をつけるべきでしょうか？ 

AIエージェントツールの選定では、まず「自社の課題と導入目的の明確化」が最重要です。たとえば、顧客対応を効率化したいのか、社内の開発スピードを上げたいのか、データ分析の質を高めたいのかによって、適したツールは大きく異なります。既存の業務フローを棚卸しし、どこがボトルネックになっているかを洗い出したうえで、それをAIでどう補完・強化するかを明確にしましょう。 

次に重要なのは「機能と拡張性」です。短期的に便利な機能だけでなく、将来的に負荷やニーズが増えたときに対応できるかを見極める必要があります。NLPの性能やクラウド対応、API連携の柔軟性、オープンソースかどうかなど、技術的な視点も欠かせません。中長期でのROI（投資対効果）を最大化できるツールを優先しましょう。 

Q2. 複数のAIエージェントを連携させた「マルチエージェントシステム」は、実際の業務でどう活用されていますか？ 

マルチエージェントシステムは、複雑な業務を「役割ごとに分担」して同時並行で処理できる点が大きな強みです。たとえば、CrewAIのようなフレームワークでは、1人のAIにすべてを任せるのではなく、「調査」「分析」「執筆」「レビュー」といった役割を持つ複数のAIエージェントが連携して、効率的に成果物を生み出す仕組みを構築できます。これは、人的リソースに限界がある中小企業やスタートアップにも非常に有効です。 

具体的には、製品仕様書やホワイトペーパー、競合分析レポートなどの作成プロセスで活用されています。それぞれの工程を得意とするAIエージェントに割り振ることで、品質とスピードの両立が可能になります。LangChainやOpenAIといった技術基盤を活用することで、企業独自の業務フローにも柔軟に適用できる点が、マルチエージェントの導入メリットといえます。 

Q3. API連携の可否はなぜ重要視されるのでしょうか？連携の実例も教えてください。 

AIエージェントは、単体ではなく「既存の業務ツールと連携して初めて真価を発揮する」ため、API連携は非常に重要な選定基準です。たとえば、CRMやERPと連携することで、顧客情報や在庫状況などのデータをリアルタイムで取得し、それに基づいたレコメンドやレポート作成を自動化できます。また、SlackやTeamsとの接続により、社内通知や承認フローも自動で処理可能になります。 

実例として、AgentforceはSalesforceとAPIレベルで統合されており、営業活動の自動化とデータ活用を両立させています。また、Microsoft Copilot Studioでは、Microsoft 365のExcelやPower Automateとの連携を通じて、経費精算やタスク管理の自動化を実現しています。API連携の柔軟性こそが、AIエージェントを単なる“便利ツール”から“業務基盤の一部”へと進化させるカギとなるのです。