Claude Codeから掴むAIエージェント導入のポイント

2026年7月8日、AIエージェントの導入を検討する経営層やマネジメント層、推進担当者、開発者に向けて「Claude Codeから掴むAIエージェント導入のポイント」について大嶋が講演しました。AIエージェントの基本的な仕組み、代表的なユースケース、そして企業が導入時に押さえるべき観点を紹介しました。

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AIエージェントはリサーチや資料作成、ソフトウェア開発などで活用が進む一方、導入すればすぐに成果が出るものではありません。業務上のゴール設定、人間・AI・既存プログラムの役割分担、導入後の運用やリスク管理を踏まえた設計が求められます。本記事では、登壇内容をもとにAIエージェントを業務や組織に取り入れる際の実践的なポイントを解説します。

AIエージェントとは？

AIエージェントとは、ClaudeやChatGPTのような文章生成AIモデルを中核に据え、各種ソフトウェアや外部システムと接続することで、特定の業務やタスクを実行する仕組み です。

従来の生成AIは、人間の問いかけに応じて文章や画像などを生成する用途が中心でした。これに対し、AIエージェントはネット検索、プログラミング環境、業務アプリケーション、社内システム、文書検索システムなどにアクセスし、情報の取得・整理、ファイル操作、コード生成、業務処理などを進められます。AIモデル単体ではなく、どのソフトウェアや業務システムと接続するかによって、実行できる業務の範囲が変わる点がAIエージェントの特徴です。

AIエージェントとは

AIエージェントの心臓部であるAIモデル

生成AIの活用が広がる中、文章生成や画像生成、動画生成などを担うAIモデルが注目されています。2026年7月現在、AIエージェントとして語られるものの多くは、ClaudeやChatGPTのような文章生成AIモデルを中核に据え、各種ソフトウェアや外部システムと接続してさまざまな業務やタスクを実行する仕組みです。従来の生成AIは、主に人間からの問いかけに対して文章や画像などを生成する存在として使われてきました。一方で、AIエージェントは、AIモデルが外部のソフトウェアやデータにアクセスし、必要に応じて操作や判断を行う点に特徴があります。

例えば、プログラミング用のソフトウェアであるIDEとAIモデルを接続すれば、AIはコードを読んで必要な修正を提案し、実装まで進められます。Excel、Word、PowerPointなどの業務用ソフトウェアと接続すれば、AIがファイルの内容を読み取り、人間の指示に基づいて編集や集計を支援できます。

また、PC画面の操作、勤怠管理や経費精算などの社内業務システム、社内に蓄積された文書検索システムと接続することで、AIエージェントは人間の業務プロセスを担えるようになります。過去の提案資料を検索し、類似案件を参照しながら新たな資料作成を支援するといった活用もその一例です。このようにAIエージェントはAIモデル単体で完結するものではありません。AIモデルを心臓部としながらどのソフトウェアや業務システムと接続するかにより、実行できる業務の範囲が変わります。

AIエージェントのユースケース：リサーチ

AIエージェントのユースケースとして早くから利用されている領域の一つが、リサーチです。2024年末から2025年初めにかけてGeminiやChatGPTなどにDeep Researchと呼ばれる機能が搭載され、AIがインターネット上の情報を検索・整理し、調査結果をまとめる使い方が広がりました。従来の生成AIでは事実と異なる回答をするリスクがたびたび指摘され、現在も誤った回答を完全に避けられるわけではありませんが、検索機能や出典確認と組み合わせることでより正確な回答を得やすくなっています。

例えば、ある製品を購入したい時、AIに候補の比較や選定理由を尋ねると、公開情報を調べて複数の選択肢を出しながら判断材料を提示します。人間が追加で質問すれば、さらに条件を絞り込んで調査を進めてくれます。これはAIが単に文章を生成するだけでなく、情報収集と整理のプロセスも担い始めていることを示しています。

AIエージェントのユースケース：資料作成

スライドなどの資料作成も、AIエージェントの重要なユースケースとして存在感を増しています。Claude Designのような機能を使って「AIエージェントの代表的なユースケースを調べ、スライド資料5枚にまとめてください」と指示すると、AIは情報を整理して資料の構成や図解案まで含めて出力します。

数年前までは文字の崩れやレイアウトの粗さが目立って実務でそのまま使えませんでしたが、現在では資料の構成、図解、見せ方など含め、シーンによっては実際に使える水準になり始めています。人間が最終的に加筆・修正する場合でも、AIが初期案を作成することで資料作成の生産性を高められます。

AIエージェントのユースケース：プログラミング

AIエージェントの活用領域として導入が進んでいるのが、プログラミングです。Claude Codeが注目されている理由の一つもこの領域にあります。AIが実装方針を考え、必要なファイルを読み、コードを修正し、場合によっては実行やテストまで進めることでソフトウェア開発の進め方が大きく変わってきています。

プログラミングの専門知識がない方でも、作りたいものを自然言語で伝えることで簡易的なゲームや業務用のアプリケーションを作成できる可能性があります。例えば、複数のExcelファイルを一つにまとめるツールや、日常業務を効率化する小規模なアプリケーションをAIに作成してもらえます。AIエージェントは、リサーチや資料作成にとどまらず、業務そのものを支援する実行主体としても活用されています。

AIエージェント導入の入口

AIエージェント導入の3つの方向性

ここまでAIエージェントの代表的なユースケースとしてリサーチ、資料作成、プログラミングを紹介しました。企業がAIエージェントを業務に取り入れる際には、大きく3つの方向性があります。

1つ目は、AIエージェントを一般業務で「つかう」方法です。Claude CoworkやMicrosoft 365 Copilotなどのサービスを導入し、資料作成、調査、メール作成、データ整理といった日常業務の生産性向上に活用します。2つ目は、AIエージェントをソフトウェア開発で「つかう」方法です。Claude Codeのようなコーディングエージェントを導入し、仕様の整理、コード作成、修正、検証など開発プロセスの一部をAIと協働して進めます。3つ目は、AIエージェント自体を「つくる」方法です。自社の業務に合わせたAIエージェント基盤を開発したり、既存の業務システムや自社プロダクトにAI機能を組み込んだりする取り組みが該当します。いずれにせよ、まずは「自社がどこからAIエージェントに着手するか」を整理することが重要です。

一般業務でAIエージェントを「つかう」

AIエージェントを業務に活用する場合、パソコン上で実施するあらゆる作業をAIに支援させることができます。例えば、会議の書き起こしデータをもとに、自社のフォーマットに沿った議事録を作成できます。メールアプリと接続すれば、受信内容を踏まえた返信案の作成も可能です。ExcelやCSVデータの集計・分析、勤怠管理や経費申請などの社内システムへのデータ登録も、AIエージェントの支援対象になります。

AIエージェントは既存の業務アプリケーションや社内システムと接続することで、人間が日常的に行っている作業を担えるようになります。ただ、実際にどの業務で活用できるか判断する際は、各社の社内ルールや情報管理方針を確認することも必要です。

ソフトウェア開発でAIエージェントを「つかう」

ソフトウェア開発は、AIエージェントの活用が進んでいる代表的な領域です。プログラミング未経験者にとっては、自分の業務に合う小規模なプログラムを自然言語で作成できるようになります。ソフトウェア開発の専門家にとっては、要件定義・設計・実装・テストといった開発業務の全般でAIをうまく活用することが期待されています。

近年では、作りたいものを自然言語で伝え、AIと対話しながら「雰囲気で」ソフトウェアを作成する手法をVibe Codingと呼んでいます。プログラミングの専門知識がなくても「こういうアプリが欲しい」「この業務に使えるツールを作りたい」と伝えることで、AIエージェントがコードを生成し、動作するソフトウェアを作成できるようになりつつあります。

ソフトウェア開発の専門家は、AIエージェントに何をどう作るかを明確に指示・相談しながら、仕様書やソフトウェアの作成に活用できます。AIが生成したものを検証し、フィードバックしながら品質を高めることで開発プロセスそのものを変えられるのです。

自社向けにAIエージェントを「つくる」

AIエージェントは既存サービスとして「つかう」に加え、自社で「つくる」という方向性もあります。自社の業務に合わせたAIエージェント基盤を開発したり、既存の業務システムや自社プロダクトにAI機能を組み込んだりする取り組みです。

一つは、自社の業務をAIエージェントと遂行するためのシステムを開発する方向です。業務で参照する情報やシステムとAIエージェントを接続し、人間とAIエージェントが連携しながら業務を進める基盤を構築します。もう一つは、既存の業務システムやプロダクトにAIが判断する機能を搭載する方向です。カスタマーサポートで問い合わせ内容をもとに返信案を作成したり、自社のサービスやヘルプサイトでユーザーの質問に対してAIの回答を表示したりする事例も挙げられます。

AIエージェント自体をつくる場合にはAIモデルを導入するだけでなく、自社の業務や顧客接点のどこにAIを組み込むかも検討する必要があります。既存サービスを利用する場合と比べて設計や開発の難易度は高くなりますが、自社の業務プロセスやプロダクトに合わせたAI活用を実現できます。

AIエージェント導入のポイント

ポイントの概要

AIエージェントを業務で活用するには、大きく3つの方向性があると述べました。私たちジェネラティブエージェンツ社は、AIエージェントのエキスパートとして沢山の企業の皆様の導入・活用を支援してきました。その経験上、どの方向で取り組む場合にも、導入時に押さえるべきポイントがあります。

1つ目は 「ゴール設定」 です。AIエージェントを導入した結果、業務上どのような状態になれば成功といえるかを明確にすることが前提です。2つ目は 「運用」 です。AIエージェントを導入した後も、業務に合わせて育てていくことを計画に入れます。3つ目は 「リスク管理」 です。AIエージェントの活用によって、どのようなリスクが発生し得るか、その可能性や影響を事前に考えておくことが大切です。

この中でも、特に重要で難易度が高いのが「ゴール設定」です。設定時に起こりやすい3つの失敗として「AIに100%を求める」「何でもAIで解決しようとする」「どの業務をどんな姿にするか不明瞭なまま進める」を紹介します。

① AIに100%を求める

AIはその仕組み上、常に100%正しい動作を保証できるものではありません。100%正しく動いてほしい場合には「こういう場合はこのように動く」といった条件を全パターン洗い出し、正しく動作するかを検証することが避けて通れません。これは通常のプログラムに近い考え方です。

しかし、AIの特徴は全パターンを事前に洗い出さなくても、未知の状況にそれらしく対応できる点にあります。プログラミング領域でClaude Codeが活用されているのも、AIが常に100%正しいコードを書くからではありません。完璧ではないものの、ある程度のコードを生成して人間の作業を支援できるため、実務上の価値が生まれているのです。そのため、AIエージェント導入ではAIに100%を求めるよりも、どの水準であれば業務上役に立つか、どこから人間が確認すべきかを見極めることが欠かせません。

② 何でもAIで解決しようとする

AIを導入すると、あらゆる業務がAIで解決できるように見える傾向がありますが、通常のプログラムや人間で解決すべき領域もあります。例えば、会計業務における確実な計算や、高速かつ大量の処理が求められる業務では、通常のプログラムのほうが適している場合があります。一方で、AIには文章の理解、曖昧な情報の整理、状況に応じた判断案の提示といった役割が期待できます。また、人間は過去の経験や暗黙知を踏まえて判断できるため、AIやプログラムだけでは扱いにくい領域を担います。AIエージェントを導入する際には、人間、AI、プログラムそれぞれの得意領域を見極めて役割分担すること が求められます。

③ どの業務をどんな姿にするのか不明瞭なまま進める

「なんとなくAIを導入してみたが、社内で誰も使ってくれない」ということも少なくありません。ゴール設定が曖昧なままAIエージェントを導入しても、現場の社員が具体的な使い方をイメージできず、定着しづらくなります。導入時にはどの業務を対象にするか、その業務をAIエージェントによってどのような状態に変えたいかを決めます。そうすることで、対象業務と目指す姿が明確になり、現場で実際に活用されて成果も可視化しやすくなります。一度成果を得られると、次にどの業務へ展開するかを検討しやすくなります。AIエージェント導入では、最初から大きな変革を目指すよりも、実務上のゴールを具体化して小さな成功を積み重ねていくことが鍵となります。

AIエージェント導入で何を目指すのか

ジェネラティブエージェンツ社が目指す組織像

そもそも、企業はAIエージェントを導入したら何を目指すのでしょうか。社員一人ひとりがAIエージェントを使いこなせる状態になることでしょうか。当然ながら、社員がAIエージェントを活用できる状態は大事な土台にはなりますが、それだけがAIエージェント導入の最終的なゴールとは限りません。ここで問われるのは、AIエージェントを単なる業務効率化ツールの枠を超え、人間とともに働く存在として組織に組み込んでいく視点 です。

ジェネラティブエージェンツ社では、創業当初からAIエージェントがマネジメントに関わる組織のあり方について議論してきました。例えば「お客様から新しい案件を受注した」「社内でこのような問題が起きた」という社内の出来事が音声やテキストのデータとして蓄積されたら、AIエージェントはそれらをもとに状況を整理し、優先順位や次に取るべき対応を提案します。近年のAIモデルは問いへ回答することに加え、複数の情報を踏まえて優先度を判断し「こちらの課題を先に扱うべきだ」と示唆する力も高めています。このような変化を踏まえると、AIエージェントは人間の指示を待つだけの存在ではなく「組織の意思決定や業務遂行を支援する存在」としても位置付けられるようになります。

私たちが目指す組織像は、段階的に整理できます。フェーズ1は「AIがマネジメントを支援する組織」です。人間やAIエージェントの活動結果、状況報告、社内で起きている出来事をAIが整理し、次に何をすべきかを判断するための材料を提示します。

フェーズ2は「AIエージェントが働く組織」です。ここでは、人間とAIエージェントがワンチームとなり、AIエージェントはツールとしての位置づけを超えてチームの一員としても業務を担います。Slack上でClaudeをチームメンバーのように呼び出せるClaude Tagのような機能も登場し、AIエージェントが日常的な業務コミュニケーションの中に参加する環境が整ってきています。フェーズ3は「AIエージェントが稼ぐ組織」です。人間がAIエージェントをアシスタントとして使うことにとどまらず、複数のAIエージェントが連携して特定の業務や事業活動を担う部隊が組成されることも見込まれます。つまり、AIエージェントだけで仕事を進める部署が成立するという構想です。

パーソナルアシスタントとチームメイト

AIエージェントの位置付けを整理する上で 「パーソナルアシスタント」 と 「チームメイト」 という2つの捉え方があります。現在、多くの企業や個人はChatGPTやClaudeなどのAIエージェントをパーソナルアシスタントとして活用しています。文章作成、調査、議事録作成、資料作成などをAIに支援させることで、一人の人間がより多くの仕事を進められるようになります。今後は、AIエージェントをチームメイトとして組織に迎え入れる活用も広がっていくと考えられます。チームメイトとしてのAIエージェントは、個人の作業を補助するだけでなく、特定の役割を持って継続的に業務にも関わる存在です。

ジェネラティブエージェンツ社でも、教育・研修事業に関わる事務作業を支援するAIエージェントを社内で活用しています。例えば、研修プログラムの紹介に向けた打ち合わせ調整、お見積書の作成・提出、参考書の手配など細かな業務が数多く発生しますが、社内では「manabu-kun」と名付けたAIエージェントがチームメイトとして業務支援をしています。

AIによって多くの会社や事業に影響が出る、働き方が変わると言われています。未来を具体的には断言できませんが、すでにいくつかの変化の兆しは見え始めています。その注目すべき動きとして、AIによるソフトウェア開発の急速な変化と「toA」などの新しい経済領域の誕生が挙げられます。

AIにより会社や事業はどう変わるのか

ソフトウェア開発におけるAI活用の変化

AIエージェントの影響が大きく表れている領域の一つが、ソフトウェア開発です。先述のとおり、Claudeなどを使うことで、プログラミングの専門知識がない方が社内業務で使う小規模なアプリケーションを自ら作成する動きも始まっています。また、企業の基幹システムやレガシーシステムのアップデートにAIを活用する動きにも関心が集まっています。

ソフトウェア開発におけるAI活用は、当初AIが生成したコードを人間がレビューし、フィードバックや修正を加える流れから始まりました。しかし、AIに生成させるコード量が増えるにつれ、全ての生成物を人間が詳細に確認する方法では人間のレビューがボトルネックになりやすくなります。

そこで、現在は人間をこのサイクルの外側に置き、AIにより多くの作業を担わせる方向へ進みつつあります。AIがプログラムを生成し、自ら検証・改善するサイクルを回し、人間はその過程を監督しながら方向性や重要な判断に関与します。このような仕組みは、現時点では特にソフトウェア開発で見られるものですが、今後は他の業務にも採用されていくと考えられます。

「toA」など新しい経済領域の誕生

もう一つの変化として、「toA」などの新しい経済領域が形成され始めています。「toA」とは「to Agent」を意味し、AIエージェントを顧客や利用者として捉える考え方 です。従来はBtoB、BtoC、CtoB、CtoCなどの取引形態が中心でしたが、AIエージェントが普及するにつれてBtoA、CtoA、AtoB、AtoC、AtoAといった新しい関係性へと発展すると予想されます。

CloudflareではAIエージェントがサービス利用者としてアカウントを作成し、ドメインを購入し、デプロイまで行えるようになりました。人間だけでなく、AIエージェントもサービスの利用主体になる動きが見られています。MoltbookのようなAIエージェント向けのSNSや、RentAHumanのようなAIエージェントが人間に現実世界の作業を依頼するサービスも登場しています。さらに、RevenueCatではAIエージェントを対象にした求人が話題になりました。今後、AIエージェントがサービスの利用者や人間への仕事の依頼者として扱われる領域が誕生することが予期されます。企業は自社の顧客や取引先としてAIエージェントが現れる時代も視野に入れておくことが求められます。

まとめ

AIエージェント導入は、新しいツールを社内に配布するだけの活動ではありません。どの業務をどのような状態に変えるかを定義し、人間、既存のプログラム、AIエージェントの役割分担を設計すること が論点になります。また、AIエージェントは個人の生産性を高めるだけでなく、チームメイトとして組織に参加し、将来的には事業や市場の構造そのものを変えると想定されます。企業には目の前の業務効率化に着手しながら、AIエージェントが働き、取引し、顧客にもなり得る時代を見据えた視点が求められます。

ジェネラティブエージェンツ社ではAI入門講座、AIエージェント導入リーダー養成講座、AIコーディング実践講座、AIエージェント開発者養成講座など、AIエージェントの導入や開発・活用に向けた各種研修プログラムを提供しています。AIエージェントの業務活用や開発に取り組む方はぜひ資料をご覧ください。