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AIアシスタントとは?種類とできること

AIアシスタントは自然言語の指示を理解して作業を助けるソフトウェアで、対話中心の「チャット型」、自律的に操作まで行う「エージェント型」、既存アプリに溶け込む「組込型」の3つに分けて考えると違いがつかみやすくなります。

AIアシスタントとは、自然言語(=人が日常で使う話し言葉・書き言葉)による指示を理解し、文章作成や要約、情報検索、作業の代行などを助けるソフトウェアです。多くは生成AI(=文章や画像を作り出すAI)を土台にしています。当ラボでは「チャット型」「エージェント型」「組込型」の3つに分けて整理しています。

Web検索の結果を読んで答えるチャット型もあり、自社サイトの情報が回答に使われるかは、AI検索対策と同じ観点で見直せると考えられます。導入にあたり種類を整理したい担当者に向けて、定義・3つの型・違い・活用例を各社の公式ページの記載とともに紹介します。

AIアシスタントとは何か

AIアシスタント全般に共通するのは、決めたシナリオどおりに返すルールベース型チャットボット(=あらかじめ用意した選択肢と応答をなぞる仕組み)と違い、その場の指示と文脈から回答や成果物を組み立てる点です。OpenAIの公式ヘルプによると、ChatGPTはWeb検索、アップロードした資料の読み取り、コードを実行したデータ分析などを1つの会話の中で行えます。

図1:台本をなぞる仕組みと、その場の指示と文脈から答えを組み立てる仕組みを比べる。

ルールベース型チャットボットとの違い
ルールベース型チャットボットとの違い

図1:台本をなぞる仕組みと、その場の指示と文脈から答えを組み立てる仕組みを比べる。

出所:GMO AI検索ラボ

種類の整理。チャット型・エージェント型・組込型

AIアシスタントは「どこで・どこまで動くか」で3つに整理すると、違いがつかみやすくなります。対話画面で完結するチャット型、指示された目標を達成するために自ら手順を踏むエージェント型、そして普段使うアプリの中に埋め込まれた組込型です。

図2:どこで・どこまで動くかで、チャット型・エージェント型・組込型に分ける。

AIアシスタントの3つの型(当ラボの整理)
AIアシスタントの3つの型(当ラボの整理)

図2:どこで・どこまで動くかで、チャット型・エージェント型・組込型に分ける。

出所:GMO AI検索ラボ

AIアシスタントの3分類(当ラボの整理)。出典:チャット型はOpenAI公式ヘルプ、エージェント型はOpenAI公式・Google Cloud公式、組込型はMicrosoft Learn

種類代表例主な動作得意なこと
チャット型ChatGPT / Gemini対話画面で質問に回答を生成する文章の作成・要約・調査・アイデア出し
エージェント型ChatGPT agent(旧Operator)目標に向けて自らツールやAPIを操作し、複数手順を実行する予約サイトの入力やデータ収集など、行動を伴う多段タスク
組込型Microsoft 365 Copilot既存アプリ内で、その画面の文脈に沿って支援する開いている文書やメールに沿った下書き・要約

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表の分け方は当ラボの整理で、上位の解説記事には、音声操作型や車載型を種類に挙げるものもあります。

チャット型・エージェント型・組込型の違い

3つの型は、人がどこまで操作するかで比べると違いが見えます。チャット型は人が1回ずつ指示を出し、エージェント型は目標だけを渡す点が、最も大きな差です。

図3:右へ進むほど、人は細かい指示を出さずに済み、AIに任せる範囲が広がる。

人がどこまで操作するかで比べる
人がどこまで操作するかで比べる

図3:右へ進むほど、人は細かい指示を出さずに済み、AIに任せる範囲が広がる。

出所:GMO AI検索ラボ
  • チャット型:人が1回ずつ指示を出し、AIが回答を返します。ChatGPTでは、Web検索、画像やPDFの読み取り、コード実行によるデータ分析などを1つの会話の中で行えます。まず試すならここが入り口になります。
  • エージェント型:人は目標を渡し、手順はAIが進めます。Google Cloudは、AIエージェントを「推論・計画・記憶とある程度の自律性を持ち、ユーザーに代わって目標を追い、タスクを実行するソフトウェア」と定義しています。OpenAIのOperator(現在のChatGPT agent)は、自前のブラウザでフォーム入力や注文などを人に代わって操作する例です。
  • 組込型:人は普段のアプリの中で指示を出します。Microsoft 365 CopilotはWord・Excel・PowerPoint・Outlook・Teamsなどに埋め込まれています。Microsoft Graph(=社内のメール・チャット・文書などの情報基盤)を参照し、利用者が閲覧権限を持つデータだけを使って回答します。

活用例。文章作成からアプリ内の支援まで

業務での使いどころは、文章・調べもの・データ・アプリ内の支援の4つに分けられます。

図4:文章・調べもの・データ・アプリ内の4つの場面で使える。

業務での活用例
業務での活用例

図4:文章・調べもの・データ・アプリ内の4つの場面で使える。

出所:GMO AI検索ラボ
  • 文章作成・要約:メールの下書き、長い資料やメールスレッドの要約、議事録の作成。
  • 調査・リサーチ:複数のWebページを横断して読み、出典付きで整理する多段の調べ物。
  • データ分析:スプレッドシートやCSV(=カンマ区切りの表データ)を読み込み、傾向の要約やグラフ化を行います。
  • アプリ内支援:Excelで数式や集計を提案、PowerPointでたたき台のスライドを生成、Outlookでメールのトーンを助言。

まとめ。型を見分け、社内のデータの扱いを先に確かめる

AIアシスタントは、人がどこまで操作するかで、チャット型・エージェント型・組込型に分けて考えると選びやすくなります。まず試すならチャット型、普段のアプリの中で使うなら組込型が入り口になり、エージェント型は手順を任せる範囲を決めてから使うのが安全だと考えられます。

対話で答えるサービスの選び方はAIチャットとは、自律的に手順を進める仕組みはAIエージェントとはで扱っています。サイトの問い合わせ窓口に置く製品はAIチャットボットの選び方、組込型の代表例の料金はCopilotとはが参考になります。自社の情報をAIの回答に出すところから考えたい場合は、お問い合わせが相談の窓口になります。

AIアシスタントとAIエージェントは同じものですか。

同じではありません。この記事の整理では、AIエージェントをエージェント型としてAIアシスタントの型の1つに置いています。Google Cloudの定義では、エージェントは推論・計画・記憶と自律性を持ち、ツールやAPIを操作して目標達成まで手順を実行する点が特徴です。

チャット型と組込型はどう使い分けますか。

自由な調査や下書き、アイデア出しは対話画面で完結するチャット型が向きます。一方、WordやExcelなど特定のアプリの中での作業を助けてほしい場合は、その画面の文脈と社内データを参照できる組込型が効率的です。

組込型のAIアシスタントは社内の全データを見られますか。

いいえ。Microsoft 365 Copilotは、利用者本人が閲覧権限を持つデータだけを参照します。Google Workspaceの生成AIについても、利用者とGeminiのやり取りは組織内にとどまり、許可なく外部に共有されないと説明されています。

AIアシスタントの回答はそのまま信用してよいですか。

重要な判断には向きません。ハルシネーションで誤情報を生成する可能性があるため、数値・仕様・法令など正確さが求められる情報は、出典や一次情報で裏取りしてから利用してください。

関連する出典

この記事の根拠にした一次情報(=発表元がみずから出している資料)です。

  1. ChatGPT Capabilities Overview(OpenAI公式ヘルプ)(新しいタブで開く)https://help.openai.com/en/articles/9260256-chatgpt-capabilities-overview
  2. What are AI agents? Definition, examples, and types(Google Cloud公式)(新しいタブで開く)https://cloud.google.com/discover/what-are-ai-agents
  3. Introducing Operator(OpenAI公式)(新しいタブで開く)https://openai.com/index/introducing-operator/
  4. What is Microsoft 365 Copilot?(Microsoft Learn公式)(新しいタブで開く)https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-365/copilot/microsoft-365-copilot-overview
  5. Generative AI in Google Workspace Privacy Hub(Google Workspace公式)(新しいタブで開く)https://knowledge.workspace.google.com/admin/generative-ai/generative-ai-in-google-workspace-privacy-hub

この記事に出てくる用語

RAG
外部の文書を取り込んでから答えを作るAIのしくみ。
ハルシネーション
AIが事実でないことを、もっともらしく答えてしまう現象。
AI検索
生成AIを使って答えを導く検索の総称。

執筆者紹介

上席研究員

中村 仁紀

「GMO AI最適化ブースト」のAIO/GEOコンサルタント 兼 GMO AI検索ラボ 上席研究員。生成AIに引用・推奨されるためのウェブサイトの最適化を支援します。

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