エージェント型AIツール：主な機能と2026年に知っておくべき10のツール

エージェントAIツールとは何か？

Agentic AItoolsは、大規模な言語モデル（LLM）と複雑な推論を活用して複数のAIエージェントを調整することで、AIが自律的に複雑なタスクを実行できるようにするシステムです。これらのツールは、個々のAIエージェントを超えて、複雑なワークフローを処理し、意思決定を行い、より自然で直感的な方法でユーザーと対話できる統合システムを作成します。推奨図書AIサイバーセキュリティ：サイバー脅威からAIシステムを守る。

あらかじめ定義された厳格な指示に従う従来の自動化ツールとは異なり、エージェント型AIシステムは、複雑なアルゴリズム、機械学習、推論を活用して、ダイナミックな環境をナビゲートし、曖昧なシナリオを解釈し、ハイレベルな目標を追求する。自律性を持って動作することで、これらのツールは、判断力、適応性、優先順位付けを必要とするタスクを処理することができます。

エージェント型AIの台頭は、受動的なアシスタントではなく、能動的なエージェントとして機能するAIコンポーネントへの幅広いシフトを反映している。これらのツールは単に命令を実行するのではなく、目標を設定し、戦略を練り、進捗状況を監視し、状況の変化に応じて行動を調整することができる。

これは、SIEMツールに関する一連の記事の一部である。

エージェント型AI市場の動向

市場規模と成長見通し

​最近の市場調査によると、世界のエージェント型AI市場の規模は69億6000万米ドルと推定されており、2031年までに574億2000万米ドルに達すると予測されています。これは年平均成長率（CAGR）42.14％に相当します。

この成長の原動力となっているのは、企業による自律システムへの移行、大規模言語モデルの推論能力の向上、およびマルチエージェント・オーケストレーション・フレームワークの成熟化です。また、クラウドネイティブインフラストラクチャにより、組織はパイロットプロジェクトから本番環境規模の導入へと移行できるようになっています。

この成長の主な要因としては、以下のものが挙げられます：

• インテリジェントオートメーションへの需要の急増：企業は、ルールベースのボットに代わり、非構造化で例外処理の多いワークフローを管理できる自律型エージェントを導入しています。経営幹部を対象とした調査では、CEOの61％が、コア業務にエージェントを統合していると回答しています。インテリジェントオートメーションを導入している企業は、従来のワークフローツールに依存している企業と比較して、収益の伸びが著しく速いことが報告されています。
• マルチエージェントシステムの台頭：現在、オーケストレーション・プラットフォームは、共通の目標に向かって協力して動作する多くの専門化されたエージェントを調整している。このような分散型エージェントアーキテクチャへの移行に伴い、エージェント間の信頼性の高い通信、競合解決、およびトレーサビリティを確保するプラットフォームへの需要が高まっている。
• クラウドネイティブAIインフラの進展：サーバーレス推論、GPU高密度環境、およびコンテナベースのオーケストレーションにより、組織はエージェント数を数十から数千へと拡張できるようになりました。これにより、「エージェント・アズ・ア・サービス」モデルが実現し、初期のハードウェア投資の必要性が軽減されるとともに、中堅企業への利用機会も拡大しています。

業界および用途分野

• 業種別では、銀行・金融サービス・保険（BFSI）が19.12％のシェアで首位を占めた。自動車業界は、メーカー各社が設計、調達、保守の各ワークフローにエージェントを導入していることから、年平均成長率（CAGR）45.10％で拡大しており、最も急成長しているセグメントとなっている。
• アーキテクチャの観点では、マルチエージェントシステムが市場の53.30%を占めており、年平均成長率（CAGR）43.50%で成長すると見込まれています。これらのシステムは、専門化されたエージェント間でタスクを分散させることで、柔軟性と回復力を高めています。
• アプリケーション別に見ると、自律型プロセス自動化の導入割合は23.21%を占めました。一方、インテリジェント仮想アシスタントは、文脈を豊富に含むやり取りに対応可能な会話型エージェントを組織が導入するにつれ、年平均成長率（CAGR）44.20%という急速な伸びを見せています。

エージェント型AIツールの主な機能

自律的意思決定

エージェント型AIツールは、日常的かつ複雑なオペレーションにおいて、人間の監視の必要性を最小限に抑え、独自に意思決定を行うことができる。すべての行動に明示的な指示を必要とするシステムとは異なり、これらのツールは変化する入力を評価し、複数の結果を評価し、最も適切な対応を選択するようにプログラムされている。この自律性は、深層学習、強化学習、確率的推論などの技術によって実現される。

このような意思決定能力は、セキュリティ脅威の検出やITインシデントの管理など、迅速な対応が不可欠な状況で特に価値がある。データを継続的に解釈することで、エージェント型AIツールは問題を予測し、行動に優先順位をつけ、リソースを自動的に割り当てることができる。

積極的な目標設定と実行

エージェント型AIは、目先の指示に応えるだけでなく、目標を設定し、それを主体的に追求することができる。これらのツールは、組織の目標を評価し、ボトルネックを特定し、成果を達成するための実行可能な計画を策定することができる。利用可能なリソースや制約を評価することで、エージェント型AIシステムはタスクに優先順位をつけ、ワークフローをスケジュールし、さまざまなソフトウェアや人間の関係者と調整し、自律的に進捗を推進する。

エージェント型AIツールは、新しい情報の出現に応じて目標を再評価し、優先順位や環境の変化に適応するように戦略を練り直すことができる。例えば、カスタマーサポートの場合、エージェント型AIシステムは、繰り返し発生する問題を発見し、予防策を提案し、組織全体で解決策を実施することで、受動的なチケット解決にとどまらないイニシアチブを発揮することができる。

動的推論とプランニング

動的推論により、これらのツールは、不確実性や頻繁な変化を特徴とする環境において、計画を構築し更新することができる。静的なシーケンスに従うのではなく、エージェント型AIは代替シナリオを評価し、結果をシミュレーションし、アプローチを調整する。これにより、多段階のプロセス調整、複雑なワークフロー管理、多面的な問題のトラブルシューティングなどのタスクを、より高度なレベルで処理できるようになる。

効果的なプランニングには、論理的な推論だけでなく、トレードオフを管理し、依存関係を認識し、予期せぬ障害に対応する能力も必要だ。エージェント型AIは、変化する入力を解析し、競合する優先順位を検討し、状況に応じて戦略を変更することができる。この能力は、ITオートメーションやサプライチェーン管理などの企業環境において特に有用である。

継続的な学習と適応

静的な自動化スクリプトとは異なり、エージェント型AIツールは継続的な学習のために設計されており、実世界からのフィードバックを使用して、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させる。教師あり、教師なし、または強化学習のような機械学習技術を通じて、これらのツールは、行動の結果を分析し、それに応じて意思決定モデルを更新します。この適応性により、エージェント型AIは新しいデータやユーザーの期待の変化に応じて進化することができる。

このような学習プロセスにより、エージェント型AIは、導入すればするほど、より正確で、効率的で、コンテキストを認識したソリューションを提供できるようになる。不正検知やワークフローの最適化のようなシナリオでは、新たなパターンから学習する能力は、システムが適切で効果的な状態を維持するのに役立つ。

透明性と説明可能性

エージェント型AIがより重要な意思決定を担うようになると、透明性と説明可能性が信頼と説明責任のために不可欠になる。先進的なエージェント型AIツールは、そのアクションに明確な根拠を提供するように構築されており、考慮された要因や選択の背後にある理由を概説している。内部の意思決定ロジックを公開することで、これらのシステムはユーザーが自動化されたプロセスを理解し、監査し、必要であれば無効にすることを容易にする。

説明可能性はまた、コンプライアンスとリスク管理、特に意思決定を文書化し、正当化しなければならない規制業界をサポートする。透明性の高いエージェント型AIは、組織がデューデリジェンスを実証し、責任を軽減し、ユーザーの信頼を維持するのに役立つ。ベンダーは多くの場合、ダッシュボード、ログ、対話型レポートなどのツールを組み込み、自動化されたオペレーションを可視化する。

注目すべきエージェント型AIツール

サイバーセキュリティソリューション搭載機能Agentic AI

1.エクサビーム

Exabeam Novaは、セキュリティ・オペレーション・センター（SOC）向けに作られた6つのAIエージェントの組み合わせです。ログを分析し、異常を検出し、リスクをスコアリングし、対応アクションを推奨または開始することができる複数の専門エージェントを組み合わせています。静的なルールに依存する従来のSIEMアプローチとは異なり、Exabeam Novaは変化する攻撃者の行動に適応し、セキュリティプログラムの有効性を継続的にベンチマークします。

主な特徴は以下の通り：

• エージェント型SOCの自動化：アラートのトリアージ、調査の充実化、ケースの相関などのタスクを自動化し、アナリストは優先度の高い脅威に集中できます。
• 行動分析の統合：ユーザーとエンティティの行動のベースラインを確立し、内部脅威や高度な攻撃を知らせる可能性のある逸脱を検出します。
• 文脈に沿った提言：調査手順を提案し、インシデントを攻撃者の戦術、技術、手順の可能性にマッピングすることで、アドバイザーとしての役割を果たす。
• 透明性のある意思決定：AI主導のアクションに理由付けとトレーサビリティを提供することで、アナリストは結果を検証し、自動化に対する信頼を維持することができます。
• 成果ベースのベンチマーキング：セキュリティチームは、MITRE ATT&CKを使用して、類似業界の同業他社と比較してプログラムのパフォーマンスを測定できる。これにより、企業は、自社の強みを理解し、能力のギャップを特定し、実際の成果に基づいて投資の優先順位を決定することができます。

Exabeam Exabeam Novaは、アナリストの疲労を軽減しながら、セキュリティチームが脅威をより迅速に検知、調査、対応できるようにするための手段として位置づけられている。エージェント型AIをSOCのワークフローに組み込むことで、 、検知精度と運用効率の両面で測定可能な改善を目指す。Exabeam

2.SentinelOne AI SIEM

SentinelOne AI SIEMは、Singularity Data Lakeを基盤とするクラウドネイティブなセキュリティ情報およびイベント管理（SIEM）プラットフォームです。AIを活用した検知、自動化、大規模データ分析を組み合わせることで、自律的なSOC運用を支援するように設計されています。このプラットフォームは、セキュリティインフラ全体から構造化データおよび非構造化データを収集し、分析を適用することで脅威を検知し、調査および対応のワークフローを自動化します。

主な特徴は以下の通り：

• AIを活用した検知：AIアルゴリズムを用いて大量のセキュリティデータを分析し、潜在的な脅威を示すパターンや異常を特定します。
• リアルタイムの可視性：セキュリティチームがセキュリティイベントやシステムアクティビティの状況をリアルタイムで把握できるダッシュボードや分析機能を提供します。
• 脅威インテリジェンスの統合：脅威インテリジェンスを活用して検知情報を充実させ、脆弱性や新たな攻撃手法に対する認識を高めます。
• 自動化されたワークフロー：反復的なセキュリティ運用タスクやインシデント対応プロセスを自動化し、手動による介入を削減します。
• スケーラブルなデータアーキテクチャ：大規模環境向けに設計されたスキーマフリーのストレージにより、複数のソースからの構造化データおよび非構造化データの取り込みをサポートします。

Source: OpenAI 

3. Microsoft Security Copilot

Microsoft Security Copilot は、Microsoft Defender、Microsoft Sentinel、Microsoft Entra、Microsoft Purview などの Microsoft セキュリティ製品に統合された、AI を活用したセキュリティアシスタントです。AI エージェントと自然言語による対話機能を活用し、アナリストが脅威を検知したり、アラートを調査したり、セキュリティ運用のタスクを自動化したりするのを支援します。 このシステムは、ID、デバイス、アプリケーション、クラウド環境にわたるシグナルを集約し、コンテキストに基づいた洞察を提供します。

主な特徴は以下の通り：

• AIを活用した脅威分析：大量のセキュリティデータを要約し、優先順位付けされた知見として提示することで、アナリストが脅威を特定・調査できるよう支援します。
• 組み込み型セキュリティエージェント：フィッシングの選別、脆弱性の修正、アラート分析などのタスクを自動化する専用エージェントを提供します。
• クロスプラットフォームのセキュリティ統合：Defender、Sentinel、Intune、Entra、Purview などの Microsoft セキュリティツールと連携して動作します。
• 自然言語による対話：アナリストが自然言語の指示を用いてセキュリティデータを検索し、洞察を導き出すことができます。
• セキュリティ業務の自動化：AIを活用したワークフローにより、調査、対応、および運用上のセキュリティ活動を迅速化します。

Source: Aisera 

4. CrowdStrike シャーロット AI

CrowdStrike Charlotte AIは、自動化された推論と人間のアナリストの専門知識を組み合わせることで、セキュリティ運用を支援するAI駆動型のアシスタントです。CrowdStrike Falconプラットフォーム内で動作し、脅威の検出、優先順位付け、調査の迅速化を支援します。Charlotte AIはアラートを分析し、関連するコンテキストを抽出するとともに、アナリストと連携して調査や対応措置を導きます。

主な特徴は以下の通り：

• エージェント型検知トリアージ：セキュリティ検知結果を自動的に分析し、誤検知を排除して、最も関連性の高い脅威を特定します。
• 調査の迅速化：AIによる推論とアナリストの知見を組み合わせ、調査を導き、関連するセキュリティコンテキストを明らかにします。
• エージェント型SOAR機能：インテリジェントエージェントと自動化を活用して、対応ワークフローを実行し、修復を迅速化します。
• セキュリティエージェントのオーケストレーション：チームが「Charlotte AI AgentWorks」プラットフォームを使用して、カスタムセキュリティエージェントを構築、テスト、展開できるようにします。
• 追跡可能かつ管理されたAIの行動：行動が承認され、検証済みのデータに基づいて意思決定が行われるよう、ガバナンス上の管理機能を提供します。

Source: Moveworks 

5. パロアルト・ネットワークス Cortex XSIAM

Palo Alto NetworksのCortex XSIAMは、セキュリティ分析、自動化、脅威検知機能を単一のシステムに統合する、AI駆動型のセキュリティ運用プラットフォームです。SIEM、XDR、SOAR、脅威インテリジェンスプラットフォームなど、通常は別々のツールで処理される機能を統合しています。テレメトリデータを一元化し、機械学習による分析を適用することで、このプラットフォームは調査の自動化を支援します。

主な特徴は以下の通り：

• 一元化されたセキュリティデータプラットフォーム：複数のソースからテレメトリ、アラート、ログを収集し、分析のための統一されたデータ基盤に集約します。
• AIを活用した脅威検知：機械学習による分析を活用し、攻撃パターンを特定し、さまざまな環境にわたる脅威を検知します。
• 自動化されたインシデント対応：アラートをインシデントとしてグループ化し、自動化とプレイブックを活用して日常的な事案を自動的に解決します。
• 統合セキュリティ機能：SIEM、XDR、SOAR、脅威インテリジェンス、および攻撃対象領域管理を1つのプラットフォームに統合しています。
• 統合SOC運用：調査、監視、および対応活動を一元化するダッシュボードとワークフローを提供します。
• トリガーベースの起動：エージェントはイベントや条件によって自動的に起動することができ、ハンズフリーでタスクを実行することができます。

Source: Beam

エンタープライズ向けエージェント型AIおよびプロセス自動化プラットフォーム

6. アイセラ

Aiseraは、IT、人事、財務、カスタマーサービスなどの部門横断的なサポートワークフローや業務プロセスを自動化する、エンタープライズ向けAIエージェントプラットフォームを提供しています。このプラットフォームにより、組織は、リクエストの処理、情報の取得、および企業システム全体でのアクションの実行を行う自律型AIエージェントを導入することが可能になります。これらのエージェントは、サポート上の問題を解決し、サービスリクエストを自動化し、社内プロセスを効率化することができます。

主な特徴は以下の通り：

• 統合AIエージェントプラットフォーム：企業内の各部門にわたるAIエージェントの構築、導入、管理を行うための一元化された環境を提供します。
• 既成およびカスタマイズ可能なエージェント：すぐに使えるエージェントのライブラリを提供するとともに、組織がエージェントコンポーザーのインターフェースを通じて自然言語を使用してカスタムエージェントを作成できるようにします。
• 自律的なタスク実行：AIエージェントが、人間の介入なしにサポートリクエストに対応し、サービスワークフローを自動化し、運用タスクを実行できるようにします。
• エンタープライズ・ワークフローの自動化：ITサービス管理、人事プロセス、調達、財務など、複数の業務領域にわたる自動化をサポートします。
• 対話型AI機能：対話型インターフェースを活用し、従業員や顧客が自然言語を用いてエージェントとやり取りできるようにします。

Source: Aisera 

7. Moveworks

Moveworksは、従業員がビジネスアプリケーション全体にわたって情報にアクセスし、タスクを自動化できるよう支援するエンタープライズ向けAIアシスタントプラットフォームです。人事、IT、財務などのエンタープライズシステムや生産性向上ツールと連携し、ユーザーが自然言語による対話を通じて情報を検索したり、ワークフローを起動したりできるようにします。このプラットフォームは、リクエストを解釈し、アクションを計画し、統合されたアプリケーション全体でタスクを実行する推論エンジンを採用しています。

主な特徴は以下の通り：

• エンタープライズ検索とアクション：従業員が単一のインターフェースから、連携されたエンタープライズシステム全体にわたって情報を検索し、タスクを完了できるようにします。
• エージェント型推論エンジン：ユーザーのリクエストを解釈し、タスクを完了するためにワークフローを自動的に計画・実行します。
• エンタープライズアプリケーションの統合：部門をまたぐ業務システムと連携し、サポートおよび運用ワークフローを自動化します。
• AIエージェントのカスタム開発：組織が、特定のワークフローやユースケースに合わせて最適化されたAIエージェントを構築・導入できるようにします。
• オムニチャネルおよび多言語対応：チャット、サービスポータル、ブラウザ、その他の業務用ツールを通じたやり取りを、複数の言語でサポートします。

Source: Moveworks 

8. アデプトAI（ビーム）

Adeptは、ソフトウェアやデジタルインターフェースとのやり取りを自動化するエージェント型AI技術を開発しています。同社のプラットフォームにより、AIエージェントはユーザーの意図を解釈し、それをウェブサイトやエンタープライズアプリケーション上で具体的なアクションへと変換することが可能になります。このシステムは、マルチモーダルモデル、実際のソフトウェア利用状況から得られたトレーニングデータ、およびエージェントがグラフィカルインターフェースとやり取りし、さまざまなデジタルツールにわたって複雑なワークフローを実行できるようにするアクチュエーション層を活用しています。

主な機能は以下の通りです：

• モデルの継続的な改善：フィードバックやデータ収集ツールを活用してモデルを洗練させ、自動化の精度を向上させます。
• ソフトウェア操作の自動化：エージェントが、さまざまなアプリケーションにわたって、ボタン、リンク、フォームなどのインターフェース要素を特定し、操作できるようにします。
• マルチモーダル推論モデル：ウェブページ、文書、グラフ、その他のデジタルインターフェースを理解できるモデルを活用します。
• エンドツーエンドのワークフロー実行：複数のソフトウェアシステムにまたがる複雑なエンタープライズワークフローを計画・実行します。
• カスタム駆動レイヤー：専用の自動化レイヤーを通じて、エージェントがウェブサイトや企業向けツール全体でアクションを実行できるようにします。

Source: Beam

9. UiPath

UiPathは、AIエージェント、ソフトウェアロボット、および人間の監督を組み合わせ、複雑なビジネスワークフローを調整するエンタープライズ自動化プラットフォームです。 このプラットフォームは、AI機能を統合することで従来のロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）の機能を拡張し、システムがタスクについて推論を行い、変化する状況に適応し、デジタルワーカーと従業員間の業務を調整することを可能にします。このアプローチにより、業界を問わず大規模なプロセス自動化が実現されます。

主な特徴は以下の通り：

• エージェント型自動化プラットフォーム：AIエージェント、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）、および人間のワークフローを統合した、統一された自動化システムです。
• エンドツーエンドのプロセスオーケストレーション：組織が部門やアプリケーションをまたぐ複雑なワークフローを自動化できるようにします。
• オープンで相互運用性の高いアーキテクチャ：既存のエンタープライズシステムやツールとの統合に対応しています。
• ガバナンスおよび監視制御：エンタープライズオートメーション向けに、役割ベースのアクセス制御、監視、およびコンプライアンス機能を提供します。
• 迅速なプロトタイピングと導入：チームが自動化ワークフローを迅速に構築、テスト、導入できるようにします。

Source: UiPath

10. Kore.ai

Kore.aiは、業務機能全般にわたる会話型自動化とインテリジェントなプロセスオーケストレーションをサポートする、エンタープライズ向けAIエージェントプラットフォームを提供しています。このプラットフォームにより、組織はカスタマーサービス、従業員サポート、業務ワークフロー向けにAIエージェントを導入することが可能になります。また、既成のアプリケーションに加え、エンタープライズシステムと連携し、プロセス間で連携できるカスタマイズ可能なエージェントもサポートしています。

主な特徴は以下の通り：

• マルチエージェント・オーケストレーション：ワークフローや企業プロセス全体にわたって、複数のAIエージェントを調整します。
• 既成のAIアプリケーション：銀行、医療、人事、ITなどの業界や部門向けに、すぐに導入可能なアプリケーションを提供します。
• AIエージェントビルダー：組織がノーコードまたはプロコードの開発ツールを使用して、カスタムエージェントを設計・導入できるようにします。
• エンタープライズ検索とデータAI：エージェントを企業のナレッジシステムやデータシステムと連携させることで、文脈に応じた応答を実現します。
• セキュリティおよびガバナンス機能：エージェントの展開、データセキュリティ、および運用ガバナンスを管理するための制御機能を提供します。

Source: Kore.ai 

結論

エージェント型AIツールは、静的な自動化から、高度な独立性を持って動作することができる適応的な目標駆動型システムへの移行を意味する。推論、プランニング、継続的な学習を組み合わせることで、ダイナミックな環境における複雑な複数ステップのワークフローを管理することができる。目標を設定し、戦略を適応させ、人間とソフトウェアの両方と協力する能力により、変化するビジネス需要に対応できる拡張性のある自動化を求める企業にとって、特に価値のあるものとなる。