AIエージェント

AIエージェントは、LLMを頭脳として使い、API、MCP、ブラウザ操作、ファイル操作などの外部ツールを呼び出しながらタスクを進めるシステム。

通常のチャットAIが「質問に答える」ことを中心にするのに対し、AIエージェントは「調べる、判断する、実行する、結果を確認する」という流れを持つ。たとえばCRMから顧客情報を取得し、過去の商談メモを読んで、フォローアップメールの下書きを作るような使い方がある。

SaaS MAPでは、AIエージェントがそのSaaSを操作しやすいかを Agent Ready の観点で見ている。公式MCP、REST API、Webhook、OAuth、SDKなどが整っているほど、実務に組み込みやすい。

SaaS選定では、AI機能の有無だけでなく、どの業務データを参照できるか、根拠を表示できるか、権限やログを管理できるかまで見ると判断しやすい。生成AIは便利さとリスクが同時に増えるため、現場で使う場合は人間の確認フロー、誤回答時の修正方法、学習データへの利用有無も確認したい。

よくある落とし穴は、デモでの賢さだけを見て導入を決めてしまうこと。実務では、社内データの鮮度、既存ツールとの接続、失敗したときの復旧手順、管理者が制御できる範囲のほうが満足度を左右する。