AIエージェントのおすすめ13選｜種類別の特徴と、自社に合う選び方・費用の考え方

「AIエージェントのおすすめを知りたい」と調べると、ChatGPTやClaudeのような対話型のサービスから、プログラムを書かせる道具、自社の業務システムに組み込むための基盤まで、性質のまったく違うものが同じ「AIエージェント」として並んでいます。名前の一覧を見ても、自社の仕事にどれが合うのかは判断しにくいのが実情です。

この記事では、2026年10月時点で公式ページの内容を確かめられた13のサービスを、使い方の近いものごとに4つのタイプへ分けて紹介します。おすすめの順位はつけません。順位を決める客観的な根拠が示せないためです。そのかわり、「何を任せたいか」「どこで使うか」「どこまで自分で設定できるか」といった基準で整理し、どんな会社・仕事に向くかを書きました。

料金や対象プランは、各社の公式ページに載っていた内容をもとにしています。AIエージェントの分野は、製品の名前や提供範囲が数か月単位で変わります。契約の前に、必ず公式ページで最新の内容を確かめてください。AIエージェントそのものの意味や仕組みは、「AIエージェントとは」の記事で解説しています。

おすすめの選び方

順位をつけない理由

「おすすめ◯選」の記事では、1位から順に並べるものもよく見かけます。ただ、AIエージェントは、同じサービスでも任せる仕事や使う人によって向き不向きがはっきり分かれる道具です。資料づくりに強いサービスが、社内ツールの開発では使いにくいこともあります。逆に、開発者に評価の高い道具が、事務の担当者には扱いにくいこともあります。

そのため、この記事では順位をつけずに、各サービスの特徴と向く場面を並べています。「どれがいちばん良いか」ではなく、「自社の仕事ではどれが合うか」を考えるための材料として使ってください。

4つのタイプに分けて考える

会社で使う立場から見ると、AIエージェントは次の4つに分けると整理しやすくなります。この記事の章立ても、この分け方に沿っています。

①②は「人が使う道具」で、契約してすぐ使い始められます。③は「業務の流れを自動化する仕組み」で、最初に設計する手間がかかります。④は、専用の業務システムや開発の知識が前提になります。まず①から試し、必要になったら②③④へ広げるのが、中小企業では現実的な順序です。

比べるときの6つの基準

どのタイプでも、サービスを比べるときは次の6つを順に確かめると、判断がぶれにくくなります。

どのタイプでも共通する注意点

AIエージェントは、質問に答えるだけのチャットとは違い、実際にファイルを書き換えたり、メールを送ったり、外部のサービスに接続したりします。そのため、チャットよりも「やってしまったこと」の影響が大きくなります。タイプを問わず、次の点は共通して気をつけてください。

• 間違いは起きる：数字の読み違い、思い込みでの作業、指示の取り違えは、どのサービスでも起きます。結果は、人が確認してから使います。
• 権限は必要な範囲だけ渡す：読み書きさせるフォルダ、つなぐサービス、使わせる操作は、必要なものだけに絞ります。
• 取り消せない操作は人が行う：メールの送信、ファイルの削除、支払いなどは、人の承認を挟みます。この記事で紹介したチャット型のサービスは、いずれも承認の仕組みを備えています。
• 外部の文書やWebの内容を過信しない：読み込んだ文書やWebページに、AIをだます指示が書かれていることがあります。知らないサイトや、社外から届いたファイルを扱わせるときは、確認しながら進めます。
• 情報の扱いを確認する：入力した内容が学習に使われるかどうかは、プランで異なります。契約前に、公式の説明を確かめます。

この5つは、AIエージェントを仕事に使うときの「基本の約束事」です。次の章以降で各サービスを見るときも、この視点で確認してください。

無料で試せるかどうか

契約の前に、仕事で実際に使えるかを試したい方も多いでしょう。この記事で紹介するサービスの中では、次のものに無料の範囲があることを公式ページで確認できました。ただし、AIエージェントとして仕事を任せる機能の多くは有料プランが前提です。

無料枠だけで業務に使えるかどうかは、使う量によって変わります。無料で触り方を確かめて、有料プランに切り替えるかどうかは、1か月ほど試してから決めると無駄がありません。無料のAIエージェントについては「AIエージェントを無料で使う方法」でも整理しています。

タイプ別の費用の出方

金額の大きさよりも先に、費用の「出方」を知っておくと、見積りの比較がしやすくなります。4つのタイプでは、費用の出方がおおよそ次のように違います。

①と②は、費用が読みやすいぶん、人数が増えるとそのまま膨らみます。③と④は、使い方次第で費用が大きく変わるため、試す段階で利用量の記録を取っておくことが大切です。

13サービスの早見表

この記事で取り上げる13のサービスを、先に一覧で示します。料金は、各社の公式ページに表示されていた金額の一例です。プランや為替によって変わるため、契約の前に必ず公式ページで確認してください。

表の「タイプ」の番号は、先ほどの4つのタイプに対応しています。①と②は契約してすぐ使い始められ、③と④は設計や開発の手間が前提になります。

チャットから仕事を任せる型

最初に検討したいのが、いつものチャットの画面から仕事を頼める型です。専用の設定や開発は不要で、契約してすぐ使い始められます。事務・営業・企画・経理など、プログラムを書かない部署の仕事に向いています。

ここでは、Claude、ChatGPT Work、Microsoft 365 Copilotの3つを取り上げます。3つとも、ファイルの作成、調べもの、決まった時間に動かす定期実行ができ、重要な操作の前に承認を求める仕組みを持っています。違いは、どのサービスと一緒に使っているかで見えてきます。

Claude

Anthropic社のClaudeは、もともと「Claude Cowork」という名前で提供されていた、仕事を任せる機能をチャットに統合しました。製品ページには「Claude Cowork is now just Claude」と書かれており、ProとMaxから順次、チャットの入力欄から「この資料を作って」と頼むだけで作業が始まる形になっています。

製品ページに載っている主な機能は次のとおりです。

• 自分で選んだフォルダの中のファイルを読み、編集し、文書・表計算・スライドなどを作る
• 週次レポートのような作業を決まった間隔で動かす定期実行。ノートPCを閉じていても続く
• Amplitude、Microsoft 365などのツールにつなぐコネクタ
• スキル・コネクタ・サブエージェントを職種向けにまとめたプラグイン（法務・財務・ブランドの文章チェックなど）
• Web作業のための内蔵ブラウザ（自分のブラウザやログイン情報とは別）
• 大きな仕事を分けて、並行して進める

安全面では、操作できるのは自分が選んだフォルダとツールだけで、ファイルの削除には必ず承認が必要と説明されています。承認を有効にしていると、重要な操作の前にClaudeが計画を示して待ちます。画面を直接操作する機能は、コネクタやブラウザで足りないときの最後の手段で、アプリごとに許可を求めます。法人向けでは、管理者が部署ごとのアクセス、利用額の上限、ツールの権限を決められ、操作の記録を社内の監視システムに送ることもできます。

料金は、公式の料金ページで次のように案内されています（米ドル、税抜の表示）。

使用量の上限は、5時間ごとの枠と、有料プランでは週ごとの枠で管理されます。製品ページでは、Coworkはチャットより早く上限に達すると注意書きがあります。毎日たくさん任せる場合は、Proでは足りず、Maxを検討することになります。

Claudeが向いているのは、資料づくり・集計・調べものを、手元のフォルダのファイルを使って任せたい会社です。Claude Codeも同じプランで使えるため、「普段の資料づくりはチャット、社内ツールづくりはClaude Code」と1つの契約でそろえられる点も特徴です。詳しい使い方は「Claude Coworkとは」の記事にまとめています。

最初に頼んでみる仕事の例

作業用に新しいフォルダを作り、先月分の売上データを数点コピーして、次のように頼んでみてください。

「売上」フォルダのCSVを1つの表にまとめて、店舗ごとの月合計と前月比をExcelで作ってください。計算式は残してください。完成したら、データの扱いで迷った点を3行で教えてください。

結果の合計を元のデータと照らし合わせれば、読み違いがないかを確認できます。うまくいったら、同じ依頼を定期実行に登録する段階に進めます。

ChatGPT Work

OpenAIの「ChatGPT Work」は、ChatGPTに仕事を任せるための使い方です。公式の案内では、答えや説明、短い下書きがほしいときは通常のチャット、資料・分析・定期的な更新・ファイルなど、確認できる成果物がほしいときはWorkに切り替える、と使い分けが説明されています。

できることは次のとおりです。

• ファイル、プラグイン、許可したツールを使って情報を集め、完成したファイルを作る
• デスクトップアプリでは、手元のファイル・アプリ・ブラウザも使える
• 「カスタマイズ」から入れたプラグインを、入力欄で「@」を付けて指名して使う
• 定期タスク（スケジュール）で、情報の確認や更新を繰り返す
• 進み具合を見ながら質問に答える、方向を変える、重要な操作を承認する

公式ドキュメントでは、指示に「何を作るか」「使う材料」「条件」「よい出来の基準」「どこで止めて人の確認を求めるか」を書くよう勧めています。「メッセージを送る前に止まって」のように、止めてほしい場所を指定することもできます。

使えるプランは、OpenAIのWorkの紹介ページに「すべてのプランでmacOSとWindowsのデスクトップ、Plus・Pro・Business・Enterprise・Eduでweb・モバイル」と書かれています。料金ページでは、Free・Goでは「デスクトップアプリでの制限つきの利用」とされています。法人向けでは、ワークスペースの管理者が、Work、プラグイン、ブラウザ利用、ネットワークアクセスを管理できます。

料金ページには、ChatGPT WorkとCodexは同じ使用量の枠・料金・クレジットを共有すると書かれています。Workで長い作業を何度も頼むと、Codexで使える量も減る、という意味です。金額はドル表記で、日本向けの円建て・税込の金額は、申し込みの画面で確認してください。

ChatGPT Workが向いているのは、すでに社内でChatGPTを使っていて、同じ画面の延長で資料や分析を任せたい会社です。ChatGPT Business以上であれば、入力したデータが学習にデフォルトで使われない点も、会社で使うときの安心材料になります。

最初に頼んでみる仕事の例

公式ドキュメントが勧める書き方（成果物・材料・条件・止める場所）に沿って、次のように頼んでみてください。

この3つの資料を材料に、A案とB案の比較表を作ってください。評価の観点は「費用」「手間」「リスク」です。表の下に、おすすめの案と理由を書いてください。メールの送信など、外部への操作はしないでください。

「外部への操作はしない」のように、やってほしくないことを先に書いておくと、思わぬ操作を避けやすくなります。

Microsoft 365 Copilot

社内でWord・Excel・PowerPoint・Outlook・Teamsを日常的に使っている会社では、Microsoft 365 Copilotが有力な候補になります。Microsoftの公式ドキュメントでは、ライセンスの違いを次のように説明しています。

「Copilot Cowork」は、Microsoft 365の中で作業を進める機能です。公式の概要ページでは、メールの下書きと送信、会議の設定、Word・Excel・PowerPoint・PDFの作成、Teamsへの投稿、OneDriveとSharePointのファイル整理、複数の情報源を使った調査、決まった時間に動かすプロンプトなどができるとされています。重要な操作（メールの送信など）の前には承認を求めると説明されています。職場・学校のアカウントでは一般提供、個人アカウントではプレビューです。

情報の扱いについては、ユーザーの権限の範囲でのみデータにアクセスし、企業データ保護（Enterprise Data Protection）の対象になると書かれています。すでにMicrosoft 365の権限や情報保護の設定を整えている会社では、その設計をそのまま使えるのが強みです。

料金は、Microsoftの米国向けページで、小規模事業者向けの「Microsoft 365 Copilot Business」が1人あたり月21ドル（年払い）と案内されています。2026年7月1日から12月31日までは、初年度のみ18ドルになる期間限定の価格です。日本での価格や、お使いのMicrosoft 365のプランとの組み合わせは、国によって異なります。日本向けのページや販売パートナーに確認してください。

Microsoft 365 Copilotが向いているのは、メール・会議・ファイルの管理をMicrosoft 365で行っていて、その中のデータを参照しながら作業を進めたい会社です。手元のフォルダの自由なファイルを広く扱う使い方では、ClaudeやChatGPTの方が柔軟な場面もあります。

最初に頼んでみる仕事の例

メールや会議の記録が多い担当者なら、次のような準備の仕事から試せます。

来週の定例会議の準備として、先週の関連メールと会議メモから、議題の案と確認が必要な点を一覧にしてください。送信はせず、下書きまでにしてください。

メールの送信などは、実行の前に承認を求められる仕組みがあります。それでも、最初は「下書きまで」と伝えて、送信は自分で行う運用から始めると安心です。

試すときに見るところ

3つのサービスは、どれも無料の範囲や少人数の契約で試せます。同じ仕事を同じ頼み方で依頼して、次の点を比べると、違いが見えやすくなります。

• 材料の渡しやすさ：手元のフォルダのファイルや、メール・会議の記録を、手間なく渡せるか
• 進め方の見えやすさ：作業中に、何を開いて、何を判断したかが画面で確認できるか
• 承認の出方：重要な操作の前に、分かりやすく確認が求められるか
• 出来上がりの形：Excel・スライド・文書が、そのまま使える形で出てくるか
• 上限に達するまでの量：1日の仕事で、使用量の上限に何度当たるか

どのサービスも、同じ依頼を出しても、結果が毎回少しずつ違います。1回の出来だけで判断せず、2〜3回の結果を見て決めてください。

頼み方で結果が変わる

チャットから任せる型は、どのサービスでも、頼み方で出来上がりが大きく変わります。ChatGPT Workの公式ドキュメントでは、依頼に次の5つを書くよう勧めています。Claudeの製品ページでも、ゴールを伝えて、使うフォルダや確認のタイミングを決める使い方が紹介されています。

最後の「止めて確認する場所」は、見落とされやすい項目です。大きな仕事は、構成案、集計表、本文のように区切りを決めて、段階ごとに確認すると、間違いに早く気づけます。

部署別の任せ方の例

チャットから任せる型は、ファイルを多く扱う仕事や、毎回同じ手順で作る資料と相性が良い道具です。部署ごとの例を、人が残す工程とあわせて整理します。

どの部署でも、最後の確認と判断は人が行う前提で考えます。AIに任せるのは、集める・まとめる・形にする工程までに絞ると、安全に効果を得やすくなります。

3つの違いを一覧で比べる

3つのサービスを、選ぶときの基準に沿って並べると次のようになります。

プログラムづくりを任せる型

2つ目の型は、プログラムを書く作業を任せる道具です。もともとはエンジニア向けでしたが、いまはデスクトップアプリやWebから使えるようになり、毎月手作業で行っている集計を自動化する、古いExcelのマクロを作り直す、小さな業務ツールを作るといった使い方も出てきています。

この型の共通点は、フォルダを指定すると中のファイルを読み、プログラムを書き、コマンドを実行して動作を確かめるところまで進める点です。便利な反面、作ったプログラムの中身が分からないまま使い続けると、あとで直せなくなります。「何をするツールか」「どう直すか」を記録しておく運用が前提になります。

Claude Code

Claude Codeは、Anthropic社が提供するコーディングの道具です。公式ドキュメントでは、コードベースを読み、ファイルを編集し、コマンドを実行して、開発ツールとつながる、と説明されています。使える場所は、ターミナル（文字で操作する画面）、VS CodeやJetBrainsなどのエディタ、デスクトップアプリ、Webブラウザです。非エンジニアの方は、デスクトップアプリかWebから始めるのが分かりやすいでしょう。

公式の概要ページに載っている使い方には、次のようなものがあります。

• 平易な言葉で作りたいものを伝えると、計画を立て、複数のファイルにまたがってプログラムを書き、動作を確かめる
• 不具合の症状を伝えると、原因をたどって修正する
• CLAUDE.mdという指示ファイルに、プロジェクトのルールや好みを書いておき、毎回読み込ませる
• スキル（繰り返す作業の手順）やフックで、チームの作業手順をそろえる
• 複数のエージェントを並行して動かし、別々の作業を同時に進める
• クラウドで動く定期実行（ルーティン）で、パソコンの電源が切れていても繰り返し作業を動かす
• スマホやWebから、パソコン上の作業の続きを確認する

料金は、Claudeのプランに含まれます。公式ページでは、Proプラン以上と、TeamおよびEnterpriseのシートにClaude Codeが含まれると案内されています。ほとんどの利用方法でClaudeの契約かAnthropicのAPIアカウントが必要です。デスクトップアプリは有料契約が前提です。使用量はWeb・デスクトップ・モバイルのチャットとClaude Codeで共通の枠になります。

向いているのは、自社の業務に合わせた小さなツールを、自分たちで作って直しながら使いたい会社です。同じ契約で普段のチャットも使えるため、全社員にはチャットの機能を、開発担当者にはClaude Codeを、という使い分けがしやすくなります。

最初に頼んでみる仕事の例

プログラムの経験がなくても、次のような小さな依頼から試せます。必ずコピーしたデータで行ってください。

このフォルダのCSVを読み込んで、月別・担当者別の合計を出す小さなプログラムを作ってください。使い方を説明するファイルも作り、動作を確かめた結果を教えてください。

動いたあとは、「このプログラムが何をしているか、非エンジニアに分かる言葉で説明して」と頼んでおくと、あとで直すときの手がかりになります。

Codex

Codexは、OpenAIが提供するコーディングの道具です。ChatGPTのプランに含まれ、CLI（ターミナルで使う版）、エディタの拡張機能、Web、デスクトップアプリ、iOSアプリから使えます。公式の料金ページには、プランごとに次のように書かれています。

前の章で触れたとおり、ChatGPT WorkとCodexは同じ使用量の枠を共有します。OpenAIの公式ドキュメントでは、Workは「Gitやシェルコマンドなどの技術的な詳細を隠す」のに対し、Codexは「それらを表示できる」と、画面の見せ方が違うと説明されています。事務の担当者はWork、開発の担当者はCodex、と同じ契約を使い分ける形になります。

Codexが向いているのは、ChatGPTをすでに契約している会社で、プログラムの作成や修正も同じ契約で任せたい場合です。Claude Codeとの違いは「Codex と Claude Code の比較」の記事で詳しく整理しています。

最初に頼んでみる仕事の例

古いExcelのマクロなど、中身が分からなくなった仕組みの整理から試すのも一つの方法です。

このマクロのファイルを読んで、何をしているかを手順ごとに日本語で説明してください。そのうえで、同じ処理をする小さなプログラムに置き換える案を出してください。まだ実際には書き換えないでください。

「書き換えない」と伝えて、説明と案だけを出させることで、内容を理解してから次に進めます。

GitHub Copilot

GitHub Copilotは、プログラムの管理サービス「GitHub」が提供するAIの道具です。エディタの中での補完が有名ですが、いまは、エージェントモード（依頼を受けて複数のファイルを編集する）や、クラウド上で作業を進めるエージェントも提供されています。

公式のプラン表では、次のように案内されています（米ドル、月額）。

利用量は「AIクレジット」で管理され、1クレジットは0.01ドルと書かれています。プランごとに、毎月の基本分と追加分のクレジットが付くと記載されています。Pro+とMaxでは、ClaudeやCodexなどの外部のコーディングエージェントに作業を任せる機能（プレビュー）も案内されています。

GitHub Copilotが向いているのは、すでにGitHubでプログラムを管理しているチームです。逆に、社内にエンジニアがいない会社が最初に選ぶ道具としては、前の2つの方が使い始めやすいでしょう。

最初に頼んでみる仕事の例（GitHub Copilot）

GitHubでプログラムを管理しているチームなら、次のような依頼から試せます。

このリポジトリのREADMEに書かれた手順でセットアップできるかを確認し、分かりにくい箇所の修正案を出してください。

作業の結果は、担当者が内容を確かめてから反映します。そのまま取り込まず、変更の内容を読んで判断します。

どれから試すか迷ったら

3つとも、できることは近いため、機能の違いだけで決めにくい型です。契約している道具から決めると、迷いが少なくなります。

• すでにClaudeを契約している：Claude Codeは同じプランに含まれるため、追加の契約なしで試せる
• すでにChatGPTを契約している：Codexが同じプランに含まれる。無料やGoでは、利用量に上限がある
• チームでGitHubを使っている：GitHub Copilotを、エディタの補助と、作業の依頼の両方で試せる
• どれも契約していない：1人分の月額が小さいものから、1か月だけ試して、使い勝手で決める

プログラムづくりの道具は、一度に複数を契約しても、使い分けに慣れるまでは混乱しがちです。まずは1つに絞って、同じ種類の仕事を何度か任せてみてください。

作る前に決めておくこと

社内ツールをAIに作らせる場合は、動くかどうかの前に、次の点を決めておきます。作ったあとに決めようとすると、「誰も直せない」「どこにデータがあるか分からない」という状態になりがちです。

説明の記録は、AIにも書いてもらえます。「このツールの目的、使い方、直し方を、README（説明ファイル）にまとめて」と頼んでおくと、あとから確認するための手がかりになります。

プログラムづくりの道具を比べる

ノーコードで業務に組み込む型

3つ目の型は、プログラムを書かずに、業務の流れにAIの判断を組み込む仕組みです。「メールが届いたら内容を読んで分類し、表に記録して、担当者にチャットで知らせる」のように、決まった流れの中で、AIが読む・判断する・書く役割を担います。

前の2つの型が「人がAIに頼む」道具だったのに対し、この型は「出来事をきっかけに自動で動く」ことが中心です。そのぶん、最初に流れを設計する手間と、動かしたあとの見守りが必要になります。

Google Workspace Studio

Google Workspace Studioは、Google Workspaceの中でAIエージェントを作り、管理し、共有するための場所です。以前「Google Workspace Flows」としてアルファ版で提供されていた機能を発展させたもの、とGoogleの紹介ページに書かれています。

公式ページで確かめられた主な内容は次のとおりです。

• やりたい自動化を普通の言葉で書くと、Gemini 3が流れ（フロー）を作る。部品を組み合わせて自分で作ることもできる
• Asana、Jira、Mailchimp、Salesforceなどの外部サービスとも、用意されたコネクタでつなげる
• Gmail、Chat、Driveなどのアプリの中から、フローの状況を確認できる
• Workspaceのデータ損失防止（DLP）の管理を上書きしない。フローを始めたユーザーが権限を持つデータにだけアクセスできる

紹介ページには、会議の概要と議事録の要点をChatに投稿する、重要なメールを見つけてラベルを付ける、Gmailの添付ファイルをDriveに保存してスプレッドシートに記録する、毎朝未読メールの要約を受け取る、といった例が載っています。

提供範囲は、紹介ページでは「Google WorkspaceのBusinessとEnterpriseのすべてのプランで一般提供」とされています。日本語のGoogle Workspaceの案内ページでも、Business Standardに含まれる機能としてStudioが挙げられています。Enterpriseでは、エージェントの管理とガバナンスの機能も含まれ、Gemini Enterpriseを使って、Googleやパートナーが提供するエージェント、自社で作ったエージェントを管理できると書かれています。

Gemini Enterpriseについては、Google Cloudの紹介記事に、ノーコードの作業台、調査やデータ分析のための用意済みエージェント、Google WorkspaceやMicrosoft 365、Salesforce、SAPなどへの接続、エージェントを一か所で管理・監査する機能が書かれています。ただし、エディションごとの料金や提供範囲は、確認できた公式ページには記載がありませんでした。検討する場合は、Googleの営業窓口で確認する必要があります。

Google Workspace Studioが向いているのは、Gmail・Googleドキュメント・スプレッドシート・Meetを中心に仕事をしていて、BusinessまたはEnterpriseプランを契約している会社です。追加の契約なしに、メールや会議まわりの定型作業を自動化できます。

最初に作ってみる自動化の例

公式ページに載っている例のうち、影響が小さく、効果が見えやすいものから始めます。

毎朝、前日に届いた未読メールを要約して、自分あてにお知らせしてください。

社外への送信や、ファイルの更新を伴わない自動化から始めると、失敗しても影響が小さく済みます。

Microsoft Copilot Studio

Microsoft Copilot Studioは、AIエージェントとワークフローを作って管理するための、ローコード（少ない記述で組み立てる）の作成ツールです。公式の概要ページでは、次の3つの部品が挙げられています。

エージェントは、やりたいことを普通の言葉で説明して作り、公開前にテストできます。プログラミングの深い知識は必須ではなく、一方で専門の開発者が使い込める深さも持つ、と説明されています。利用状況の分析、公開前後の品質の評価、組織内のエージェントの一覧管理や権限管理、コスト管理の機能もあります。

課金は、使うエンジン（公式ページでは「ハーネス」と呼ばれています）によって仕組みが違うと書かれています。具体的な金額は、Microsoftの料金ページとライセンスガイドで確認してください。

Copilot Studioが向いているのは、社内の問い合わせ対応や申請業務を、Teamsやメールの中で動くエージェントにしたい会社です。Teamsなど、すでに使っている場所でエージェントを公開できる点が利点です。

最初に作ってみるエージェントの例（Copilot Studio）

社内の問い合わせ対応から始める場合は、情報源を絞って小さく作ります。

就業規則と休暇申請の手順書を情報源にして、休暇の申請方法についての質問に答えるエージェントを作ってください。規程にない質問には「担当部署に確認してください」と答えてください。

「規程にないことは答えない」と決めておくことで、根拠のない回答を避けやすくなります。公開前にテストして、想定外の質問への答え方も確かめます。

Zapier Agents

Zapierは、さまざまなWebサービス同士を自動でつなぐ仕組みで知られるサービスです。「Zapier Agents」は、そこに、会社の情報を教えたAIの担当者のようなエージェントを置く機能です。公式ページでは、9,000以上のアプリをまたいで作業でき、依頼したときも、席を離れている間も動かせると説明されています。

公式ページに載っている用途の例は、次のようなものです。

• FAQや資料をもとに、顧客の質問に答えるチャットボット
• 外部の会議の前に、参加者の情報をまとめる
• フォームから届いた見込み客の情報を補い、点数をつけて知らせる
• よくある問い合わせチケットに自動で答え、難しいものは人にまわす

作り方は、Zapier Copilotの助けを借りて、エージェントに情報とアプリを渡すというものです。テンプレートも用意されています。動きは画面で確認でき、必要なときはチャットで指示も出せます。

料金は、通常の「タスク」とは別に、エージェント用の「アクティビティ」という単位で管理されます。公式の料金ページによると、Freeは月100タスク、有料のProは月19.99ドル（年払い・750タスク）から、Teamは月69ドル（年払い・2,000タスク・25人）からです。エージェントの利用枠は、Freeで月400アクティビティ、Proで月1,500アクティビティと記載されています。1回の実行あたりの上限もあるため、大量の処理を回す場合は、料金ページの最新の条件を確かめてください。

Zapier Agentsが向いているのは、すでに多くのWebサービス（CRM、フォーム、チャット、スプレッドシート）を使い分けていて、その間のデータの受け渡しをAIで自動化したい会社です。

最初に作ってみる自動化の例（Zapier Agents）

公式ページに載っている使い方のうち、見込み客への対応は、成果が見えやすい題材です。

フォームから届いた問い合わせの会社名と内容を調べて補い、緊急度を3段階に分けて、高いものだけを担当者のチャットに知らせてください。

最初は「知らせるだけ」で、返信や発注の操作は含めません。動きを画面で確認しながら、少しずつ任せる範囲を広げます。

n8n

n8nは、さまざまなサービスをつないで自動化の流れを作るワークフロー自動化の道具です。公式ページでは、500以上のサービスと連携でき、AIエージェント、人による承認、コードを組み合わせられると説明されています。自分たちのサーバーに設置して動かす「セルフホスト」にも対応しているのが特徴です。

AI機能としては、AIエージェントのノード（流れの中の1つの部品）、複数のエージェントを組み合わせて役割分担させる構成、ツールの実行前に人の確認を挟む仕組み（ヒューマン・イン・ザ・ループ）などが挙げられています。料金ページでは、エージェント機能の一部はプレビュー（試験提供）と表示されています。

n8nが向いているのは、業務の自動化を細かく設計でき、社内に開発やIT担当者がいる会社です。自由度が高いぶん、設計と保守の手間も増えます。ノーコードと言っても、サービス同士をつなぐ考え方に慣れていないと、最初は戸惑うでしょう。

最初に作ってみる自動化の例（n8n）

人の承認を挟む流れから始めると、安全に試せます。

問い合わせフォームが届いたら、AIで内容を分類し、返信の下書きを作ってください。担当者が承認したものだけ、メールで送信してください。

n8nには、ツールの実行前に人の確認を入れる仕組みがあります。AIの判断が安定するまでは、この承認を外さずに運用します。

Dify

Difyは、AIアプリを作るためのオープンソースのプラットフォームです。公式ドキュメントでは、AIエージェント、エージェントを使ったワークフロー、自社のデータを使うチャットボットを作り、Webアプリとして公開する、またはAPIで自社のシステムに組み込めると説明されています。拡張のためのプラグインやマーケットプレイスもあります。

使い方は2通りです。Difyが運用するクラウド版を使うか、オープンソースのCommunity版を、自社のサーバーでDockerを使って動かすかです。クラウド版の料金は、公式の料金ページで次のように案内されています（米ドル）。

Difyが向いているのは、自社のマニュアルや規程をもとに答える社内向け・顧客向けのAIアプリを、短期間で作りたい会社です。自社サーバーで動かせるため、データを社外に出したくない場合の選択肢にもなります。その分、サーバーの保守や更新を自社で行う手間がかかります。

最初に作ってみるAIアプリの例（Dify）

自社のマニュアルを使った質問対応は、公式ドキュメントで紹介されている、自社のデータを使うチャットボットの使い方にあたります。

社内の「パソコンの設定マニュアル」を読み込み、新入社員の質問に答えるチャットボットを作ってください。マニュアルにない質問には答えず、情報システム担当への連絡先を案内してください。

まず自分たちで質問して、答えが合っているかを確かめます。間違った答えが多い場合は、マニュアルの書き方や、読み込ませる範囲を見直します。

流れを設計するときの4つの視点

ノーコードの仕組みは、どのサービスでも、次の4つの視点で流れを組み立てると、迷いにくくなります。

1. きっかけを決める「メールが届いたとき」「フォームが送信されたとき」「毎朝8時」など、流れが動き出す条件を決めます。
2. AIの役割を絞るAIに任せるのは、読む・分類する・要約する・下書きを書く、のどれかに絞ります。判断の範囲を広げすぎると、結果が安定しません。
3. 結果の置き場所を決める結果をチャットに投稿するのか、表計算に記録するのか、下書きとして保存するのかを決めます。外部に送る操作は、最初は含めません。
4. 人の確認を入れるAIの出力をそのまま外に出さず、担当者が確認する段階を入れます。判断が安定してきたら、確認の範囲を少しずつ減らします。

流れが複雑になるほど、止まったときの原因を探すのが難しくなります。最初は、1つの流れに入れる作業を3〜4つ以内にとどめておくと、動作の確認がしやすくなります。

ノーコード系を比べる

業務システム・自社開発向け

4つ目は、既存の業務システムの上で動かすもの、または自社のシステムに組み込んで動かすものです。この型は、導入にあたって社内の担当者や開発会社の協力が必要になります。中小企業がいきなり選ぶものではありませんが、すでに特定の業務システムを使っている場合は、そのシステムが提供するAIエージェントが最短の選択肢になることがあります。

Salesforce Agentforce

Agentforceは、顧客管理・営業支援のサービスで知られるSalesforceが提供するAIエージェントの仕組みです。Salesforceを使っている会社が、そのデータと業務の流れの上でAIエージェントを動かせます。公式の料金ページには、用途の例として次のようなものが挙げられています。

• サービス部門でのケース（問い合わせ）管理。顧客の特定、ケースの取得、コメントの追加
• 顧客向けのセルフサービス。注文状況の確認
• 現場作業・運用での予約の調整
• 従業員向けのサポート。ナレッジベースを使った質問への回答、新入社員の受け入れ
• 音声での予約管理

料金は、使い方によって複数の課金方式が用意されています。公式ページに載っている内容を整理すると次のとおりです（米ドル）。

ページには、「情報提供目的であり、変更されることがある」「例は説明用」と明記されています。実際の費用は、契約しているSalesforceのエディションや使い方によって変わるため、見積りの確認が必須です。

Agentforceが向いているのは、Salesforceを顧客管理や問い合わせ対応の中心にしていて、そのデータの上でAIに一次対応を任せたい会社です。Salesforceを使っていない場合は、候補に入れる理由は薄いでしょう。

検討を始めるときの確認（Agentforce）

Agentforceを検討するときは、最初に次の点を整理しておくと、見積りの相談が進めやすくなります。

任せたい業務は何か（問い合わせの一次対応、注文状況の確認など）。1日に何件ほど発生するか。どこまでをAIに任せ、どこから人が対応するか。

料金は、1アクションあたり、1会話あたり、1ユーザーあたりなど、課金方式で大きく変わります。件数の見込みがあると、方式ごとの比較ができます。

Claude Managed Agents

Claude Managed Agentsは、Anthropicが提供する、AIエージェントを動かすための仕組みと実行環境のサービスです。AnthropicのAPIを使って、自社のアプリやシステムからエージェントを呼び出す形になります。2026年10月時点では、公式ドキュメントに「ベータ版」と明記されています。

公式ドキュメントによると、エージェントがファイルを読み、コマンドを実行し、Webを調べ、コードを動かす環境を、管理された形で提供します。自前でエージェントの実行基盤を作る必要がありません。向いている作業として、次のようなものが挙げられています。

• 数分から数時間かかる、ツール呼び出しの多い長時間の作業
• 安全な実行環境（サンドボックス）が必要な作業
• 法令やデータの保管場所の都合で、自社の環境で動かしたい作業
• 会話の履歴や作業中のファイルを保持したまま、何度もやりとりする作業
• cronのように決まった時間に繰り返す実行

料金は、Claudeの料金ページに「アクティブな実行時間1時間あたり0.08ドル、加えて標準のトークン料金」と書かれています。注意点として、公式ドキュメントでは、現時点でこのサービスは、ゼロデータ保持（ZDR）やHIPAAの事業提携契約（BAA）の対象外とされています。会話の履歴などをサーバー側に保持する設計のためで、削除はAPIからいつでも行えると説明されています。

Managed Agentsが向いているのは、自社の業務システムやWebサービスにAIエージェントを組み込みたく、開発の担当者または開発会社がいる場合です。ここまで自社に合わせる必要がない会社は、これまでに紹介した既製品で足りることが多いでしょう。

検討を始めるときの確認（Managed Agents）

開発会社に相談する前に、次のことをまとめておくと、話が早く進みます。

どの業務を自動化したいか。1回の作業は何分ほどかかるか。扱うデータに個人情報は含まれるか。結果はどのシステムに戻したいか。

個人情報などを扱う場合は、先に述べたとおり、ゼロデータ保持などの対象外であることを、社内の情報管理の担当者と確認しておきます。

会社の状況別の選び方

ここまでの内容を、会社の状況に当てはめて整理します。サービスの特徴は同じでも、今使っている道具や、社内の人員によって、最初に試すものは変わります。表の「まず試すもの」は、各サービスの公式ページの記載をもとにした候補の例です。順位ではありません。

選ぶ順番

候補が多いときは、次の順番で絞っていくと、迷いにくくなります。

1. 任せたい仕事を1つ決める毎週・毎月くり返していて、手順がだいたい決まっている仕事から選びます。
2. いま使っている道具を確かめるMicrosoft 365、Google Workspace、ChatGPT、Claude、Salesforce、GitHubなど、すでに契約しているものを書き出します。
3. タイプを決める人が頼む仕事なら①か②、決まった出来事をきっかけに自動で動かしたいなら③、既存の業務システムなら④を選びます。
4. 候補を2つに絞るいまの道具と近いものを1つ、別の提供元のものを1つ選び、比べられるようにします。
5. 同じ仕事で試して決める同じ仕事、同じ頼み方で試し、前の章の見方で比べます。

機能の一覧表から選び始めるより、「どの仕事を、いまの道具の延長で任せられるか」から始める方が、使われないサービスを契約するリスクを減らせます。

使っている道具から選ぶ

社内の人員から選ぶ

任せたい仕事から選ぶ

使える場所で選ぶ

パソコンの中のファイルを使うのか、スマホからも頼みたいのかで、候補が変わることもあります。公式ページに書かれていた、主な利用場所を整理します。

手元のファイルを使う作業では、パソコンの電源や、デスクトップアプリが開いているかどうかが、作業が進むかどうかに関わる場合があります。各社のヘルプには、ローカルの作業とクラウドの作業で、パソコンを閉じたときの動きが違うと書かれているものがあります。長い作業を任せる前に、確認しておきましょう。

組み合わせて使う例

1つのサービスで全部をまかなう必要はありません。実際には、役割を分けて組み合わせることが多くなります。たとえば次のような形です。

• 全社員が使う「チャットから任せる型」を1つ決め、資料づくりや調べものに使う
• メールやチャットの定型処理は、いま使っているMicrosoft 365やGoogle Workspaceの機能で自動化する
• 社内ツールづくりは、担当者だけが「プログラムづくりを任せる型」を使う

この形にすると、契約は3本程度に収まり、全員が同じ道具を覚える必要もありません。一方で、サービスごとに入力してよい情報や管理者が異なるため、社内ルールは共通にしておく必要があります。社内ルールの決め方は、次の章で扱います。

想定例で考える

選び方のイメージがつかみにくい場合に備えて、架空の会社を例に、考え方を示します。実在の会社や実績ではありません。

例1：従業員10名ほどの事務所。Google Workspaceを使い、IT担当はいない

日常の連絡と書類をGoogle Workspaceで管理している会社です。まず、メールや会議まわりの定型作業を、Google Workspace Studioで自動化できるかを確かめます。追加の契約なしに試せる可能性があるためです。資料づくりや調べものを任せたい場合は、ClaudeかChatGPTの個人または少人数のプランを、1〜2人で試します。プログラムづくりの道具は、必要性が見えてからで十分です。

例2：従業員50名ほどの会社。Microsoft 365を使い、情報システムの兼任担当がいる

メール、会議、ファイルをMicrosoft 365で管理している会社です。Microsoft 365 Copilotの追加ライセンスを、対象を絞った数人分で試すのが、最初の候補になります。社内からの申請や問い合わせに答える仕組みを作りたい場合は、Copilot Studioで、情報源を就業規則など少数のファイルに限って試作します。権限や情報保護の設定は、すでにあるMicrosoft 365の設計を見直しながら進めます。

例3：従業員100名ほどの会社。社内にエンジニアが数名いて、Salesforceを使っている

顧客対応にSalesforceを使い、社内の開発担当もいる会社です。問い合わせの一次対応は、Agentforceで任せられる範囲を、件数の見込みと合わせて見積りで確認します。社内ツールや集計の自動化は、開発担当者がClaude CodeやCodexで試します。n8nやDifyのような、自社で運用できる仕組みは、データを社外に出したくない業務に限って検討します。

3つの例に共通するのは、いま使っている道具から出発し、影響の小さい仕事を、少人数で試すことです。会社の状況によって順序は変わりますが、この進め方は変わりません。

サービスごとの注意点

公式ページから確認できた、検討するときに知っておきたい点を、サービスごとにまとめます。

提供元に確認したい質問

候補を絞ったら、提供元の営業窓口やパートナーに、次の質問をしておくと、契約後の「聞いていなかった」を減らせます。

• 日本のお客様向けの価格（円建て・税込）と、請求の方法はどうなっていますか
• 契約する人数と、実際に使う人数が違った場合に、途中で増減できますか
• 使用量の上限に達したとき、追加で購入できますか。追加の費用はいくらですか
• 入力したデータは、学習に使われますか。保管される場所と期間はどうなっていますか
• 管理者は、利用範囲・利用額の上限・利用の記録を、どこまで管理できますか
• 日本語のサポート窓口はありますか。障害のときの連絡方法はどうなっていますか
• 製品の名前や機能が変わるとき、事前に通知されますか

選ばない方がよいケース

ここまで読んで「全部入れたい」と思われたかもしれませんが、次のような場合は、導入を急がない方が安全です。

試し方・費用・社内ルール

サービスを選んだら、すぐ全社に広げるのではなく、小さく試してから決めます。この章では、1か月の試し方、費用の見積もり方、社内で決めておくルールをまとめます。

1か月で試す進め方

候補を1〜2つに絞り、少人数で1か月ほど試すのが基本です。次の4週間の進め方を目安にしてください。

1. 1週目：仕事と基準を決める毎週・毎月くり返している仕事を1〜2つ選びます。「どうなれば成功か」を、作業時間や間違いの数など、確かめられる形で書いておきます。
2. 2週目：コピーしたデータで試す本番のファイルではなく、コピーや架空のデータで試します。依頼の書き方、出来上がりの質、どこで間違えるかを確かめます。
3. 3週目：実際の仕事に使う実際の仕事に使い、人が確認する場面を決めて進めます。メールの送信や、ファイルの上書きなど、取り消せない操作の前は、必ず人が確認します。
4. 4週目：振り返って決める作業時間、手直しの量、使用量の上限に何度当たったかを見て、続けるか、プランを変えるか、別のサービスを試すかを決めます。

試す人は、仕事の内容をよく知っていて、新しい道具に抵抗のない人が向いています。最初から全員に使わせると、うまくいかなかった印象だけが残りやすくなります。

評価するときの見方

試したあとに「便利だった」「使いにくかった」という印象だけで決めると、次の判断に使えません。次のような観点を、試す前に決めておくと、比べやすくなります。

特に見落としやすいのが「確認の手間」です。AIが数分で終えた作業でも、結果を確認するのに同じくらいの時間がかかれば、効果は小さくなります。最初に確認の手順を決めておくと、この手間を抑えられます。

費用の考え方

費用は、サービスによって「人数あたりの月額」「使った量に応じた課金」「その両方」に分かれます。この記事で紹介した公式ページの金額をもとに、5人の部署で試す場合の月額の目安を、計算の仕方がわかる形で示します。

上の計算は、公式ページに表示された米ドルの定価を単純に掛けたものです。実際の請求額は、為替、税、月払いか年払いか、使用量の追加購入の有無で変わります。また、「5人全員が必要なのか」「開発者だけでよいのか」で、人数が変わります。全員分を契約する前に、最初は仕事で使う2〜3人分だけ契約して、足りなければ増やす方法もあります。

社内で決めておくルール

どのサービスを選んでも、社内のルールは共通で必要になります。使い始める前に、次の項目を決めて、使う人に伝えておいてください。

管理者が設定できる範囲は、サービスと契約プランで異なります。たとえばClaudeのTeam・Enterpriseでは、管理者が組織でCoworkを使うかどうか、利用額の上限、使えるツールの範囲を決められると案内されています。ChatGPTのBusiness・Enterpriseでも、管理者がWork、プラグイン、ブラウザ利用、ネットワークアクセスを管理できます。Microsoft 365 Copilotでは、管理センターのコントロールで、エージェントの作成と利用の仕方を管理できます。個人契約では、こうした管理の仕組みが使えないことがあります。

個人契約と会社契約の違い

最初は個人のアカウントで試してから、会社の契約に切り替える方もいます。ただし、仕事のデータを扱うなら、会社の契約を基本に考えます。公式ページから確認できた違いを、整理します。

社員が個人で契約して、業務データを入れてしまう状態は、情報の管理が難しくなります。会社として使うサービスを決め、個人契約で業務データを扱わないことを、ルールとして明確にしておくのが基本です。

社内への伝え方

導入を進めるときは、使う人に「何のために使うのか」を伝えておくと、受け入れられやすくなります。次の3点を、短い文書や説明会でそろえておくとよいでしょう。

• 目的：人の仕事を減らすためではなく、集計や下書きなどの作業時間を減らして、確認や判断に時間を使うため、と明確にする
• 範囲：まず、どの仕事とどの部署で試すのかを示す。全員が使う必要はないことも伝える
• ルール：入力してよい情報、承認が必要な操作、困ったときの連絡先を、1枚にまとめて渡す

うまくいかなかった例も、共有しておきます。どんな依頼で間違えたか、どう直したかが分かると、他の人が同じ失敗を避けやすくなります。

導入後の見直し

使い始めたあとも、定期的に見直す必要があります。AIエージェントのサービスは、機能やプランが頻繁に変わるため、契約した時点の情報のまま使い続けると、より合うものが出ていても気づけません。

候補を比べるための確認シート

最後に、候補を2〜3つに絞ったあとで使える確認シートを示します。コピーして、サービスごとに埋めてみてください。空欄が多い場合は、公式ページか、営業窓口で確かめます。

よくある失敗

AIエージェントの導入でありがちな失敗を、あらかじめ知っておくと避けやすくなります。

• 機能の多さで選ぶ：できることが多いサービスを選んでも、自社の仕事に合わなければ使われません。任せたい仕事から逆算して選びます。
• いきなり本番のデータを使う：意図しない上書きや、情報の誤入力が起きたときの影響が大きくなります。コピーしたデータで試します。
• 確認の手順を決めない：AIの出力をそのまま使い、間違いに気づかないまま社外に出してしまいます。確認者と確認項目を決めておきます。
• 使用量の上限を考えない：試す段階では足りても、全員で使うと上限で止まることがあります。使用量の画面を確かめながら広げます。
• 担当者を1人に任せきりにする：その人が異動や退職をすると、使い方が分からなくなります。うまくいった依頼文や設定を、共有しておきます。
• 古い情報で判断する：製品名やプランが変わっているのに、古い記事の情報で契約してしまいます。公式ページの更新日を確かめます。

用語の整理

各社の公式ページでは、似た意味でも言い方が違うことがあります。この記事で出てきた主な言葉を、対応表にまとめます。

よくある質問

まとめ

AIエージェントは、サービスの数が多く、機能の名前や提供範囲も頻繁に変わるため、一覧を眺めただけでは自社に合うものが見えにくい分野です。まずは任せたい仕事を1つに絞って、小さく試すところから始めてみてください。

「自社にはどのサービスが合うのか」「社内のルールをどう決めればよいか」といった段階からの相談は、INTERCREATE JAPANで承っています。Claude Code・Codexなどの導入から、社内で使い続けられる仕組みづくりまでをお手伝いしています。