マワルくん
・おすすめ記事を読んでも1本に絞れない
・自社の業務に合うAIエージェントを知りたい
・試す前に確かめる点を押さえたい
「AIエージェント おすすめ」で検索すると、「◯選」と題した比較記事がいくつも見つかります。ところが分類の立て方も載っている製品の顔ぶれも記事ごとに違い、読むほどどれを試せばいいか決まらなくなります。
AIエージェントは、目標を渡すと手順を考えてツールを使い、仕事を進める仕組みです。おすすめは製品の順位ではなく、自社の用途と試した結果で決まります。本記事では、2026年9月時点で公式サイトを確認した13製品を4つの入口で整理し、契約前に確かめる点、課金の単位の読み方、2週間の試し方を解説します。
この記事を監修した人
AIエンジニア
小洞 映ハユル コボラ
この記事のゴール（読了目安 約10分）
自社の用途に合う候補を2つに絞り、契約前の確認と2週間の試用で1つに決められるようになる。
AIエージェントの選び方の結論
まず任せたい用途を1つ決める
製品を見る前に、任せたい用途を1つだけ決めます。粒度は「調べて資料にする」「問い合わせに答える」のような業務名で十分です。用途が決まらないまま製品を比べると、機能の多さで選んでしまいます。AIエージェントの基本は別記事で解説しています。
製品は4つの入口に分かれる
本記事では、どこから使い始めるかで製品を4つの入口に分けます。
- 調べもの: 調査や資料作成を汎用のエージェントに任せる
- 業務ツール: 契約中のツールに組み込まれた機能で動かす
- 業務フロー: 自社の手順にエージェントを組み込む
- 開発: コードの変更を任せる
候補は同じ入口の中から選ぶと、比べる条件が揃います。
用途別おすすめ13選の一覧
機能・料金・提供状況は変わるため、下の表は2026年9月時点で各社の公式サイトを確認した内容です。導入時は公式の最新情報を確認してください。
表は順位ではなく、入口ごとに並べています。同じ入口の中から2つを選んで使ってください。
調べもの・資料作成に使う
Gemini Enterprise
Google Cloudが2025年10月に発表した、職場向けのAIの入口です。既成のエージェントと、コードを書かずにエージェントを組む仕組みを持ち、Google Workspace、Microsoft 365、Salesforce、SAPなどの社内データにつなげます。
Manus
調べもの、スライドやWebサイトの作成などを任せる汎用のAIエージェントです。
JAPAN AI AGENT
議事録や調査、資料作成などの既成エージェントを持つ法人向けサービスです。入力データをLLMの学習に使わないことと、国内でのデータ処理を公式に明記しており、専任担当の導入支援もあります。
どの製品も、社内データにつなぐ範囲で結果が変わります。
使っている業務ツールで動かす
既に契約しているツールにエージェント機能があるなら、そこから試すのが早道です。
Agentforce
SalesforceのAIエージェントで、営業、サービス、従業員向けのサポートなどに使えます。動くときに使うのは、Salesforceの顧客データや外部データです。
HubSpotのAgent Hub
HubSpotのSmart CRMの中で動くエージェント群で、顧客対応、案件創出、データの各エージェントを含みます。公式ページは「Agent Hub（旧Breeze Agents）」と表記し、ProfessionalとEnterpriseの契約で使えます。
Zendesk AIエージェント
メッセージングやメール、音声通話などのチャネルを横断し、問い合わせに自律的に回答して解決まで進めるエージェントです。
一般的なAI SaaSの選び方は別記事で解説しています。
自社の業務フローに組む
Microsoft Copilot Studio
エージェントを構築して管理するための、マイクロソフトのプラットフォームです。自然言語か画面の操作で作れ、外部のコネクタやMCPにも対応します。
Dify
AIアプリやエージェントを作って運用するプラットフォームです。クラウド版のほか、Enterprise版とオープンソースのCommunity版があり、自社の環境に置く選択肢があります。
n8n
業務の自動化フローにAIエージェントを組み込めるツールです。クラウド版と、自社で動かす無料のCommunity Editionがあります。
Zapier Agents
社内の知識を持たせ、公式の表記で9,000以上のアプリをまたいで作業させるエージェントです。
Microsoft 365で仕事をしているならCopilot Studio、データを自社のサーバーに置きたいならDifyかn8n、というように状況で分けます。
開発を任せる
Claude Code
Anthropicのエージェント型のコーディングツールです。コードベースを読み、ファイルの編集やコマンドの実行まで行い、ターミナル、IDE、デスクトップアプリ、Webで使えます。多くの使い方でClaudeのサブスクリプションかConsoleのアカウントが要ります。
GitHub Copilot
クラウドエージェントの機能は、リポジトリを調べて計画を立て、ブランチで変更してプルリクエストで返す仕組みです。有料のCopilotプランで使え、Actionsの実行時間とAIクレジットを消費します。
Devin
Cognitionの自律型AIソフトウェアエンジニアで、開発の仕事を預けて結果を受け取る使い方が中心です。料金やClaude Codeとの違いは別記事で解説しています。
選ぶ前に確かめる5つのこと
確かめるのは、触れる範囲・止め方・課金の単位・学習利用・名称と日付の5つです。
- 触れるデータと書き込み操作: 連携先の数より、どこに書き込めるかを見ます。権限の設計は別記事で解説しています
- 止め方と承認: 実行前に人が承認する設定と、途中で止める手段があるか。任せる段階の決め方は別記事で解説しています
- 課金の単位: 何に対して課金されるか。次の章で整理します
- 学習利用と置き場所: 製品やプランで扱いが違います。JAPAN AI AGENTのように公式に明記している製品もあります
- 公式の名称と確認日: HubSpotは「Agent Hub（旧Breeze Agents）」と表記しています。比較記事の日付と公式ページの両方を見ます
課金の単位で費用を読む
月額の数字より、何に対して課金されるかで費用の増え方が変わります。
表は2026年9月時点の整理です。金額は各社の公式の料金ページで確認し、自社の使い方でどの単位が何回発生するかを数えてから見積もります。
2週間で比べる試し方
同じ業務1件を2製品に渡す
候補は同じ入口から2つ選び、渡す業務・入力・期間を揃えます。最初は公開してよいデータで始めます。
記録するのは3つだけ
- 人が直した箇所の数: 出てきた結果に手を入れた数
- 止まった・聞き返した回数: 途中で進まなくなった回数
- かかった費用: その2週間の利用額
決める基準を先に書く
試す前に、例えば「直した箇所が少ないほうを選び、費用が月の予算内なら採用」のように1行で決めておきます。結果を見てから基準を動かさないことで、比べた意味が残ります。
よくある選び方の失敗
失敗は、1位から入る・機能一覧で比べる・全社で一斉に入れるの3つです。
- 1位の製品から入る: 並び順は書き手の前提で決まり、自社の業務に合うとは限りません
- 機能一覧で比べる: 自社のデータにつないだときの差は一覧に出ません
- 全社で一斉に入れる: 部署ごとに違う用途を1製品で賄おうとして、どの部署にも合わない設定になりがちです
【プロの視点】順位は書き手の業務で決まる
AIエージェントを選ぶとき、比較記事で先に紹介されている製品から試したくなります。けれど見るべきは何番目に載っているかではなく、自社の業務1件で並べたとき、どちらの手直しが少なかったかです。
本記事の執筆にあたり、「AIエージェント おすすめ」の検索で見つかった比較記事10本を、2026年9月に読み比べました。製品を3つに分ける記事も5つに分ける記事もあり、複数の軸で整理する記事もありました。10本すべてに載った製品は1つも無く、最も多い製品でも9本です。10本のうち4本は、一覧に自社の製品を載せている提供元が書いた記事でした。
提供元が比較記事を書くこと自体は、悪いことではありません。ただ、書き手は自社の顧客に向けて書くので、分類や並び順はその顧客の業務を前提にしたものになると本記事は考えます。比較メディアや支援会社の記事も、想定した読者の業務に沿って分けている点は同じです。並び順は、あなたの会社の業務で決まったものではありません。
そこで比較記事は、候補を集める道具として使います。決めるのは自社の記録です。同じ業務1件を2製品に渡し、直した量、止まった回数、費用を並べれば、書き手の前提ではなく自社の前提で比べられます。
明日やる最初の一歩は、読んだ比較記事の書き手と更新日を控え、同じ入口の候補を2つだけ残すことです。書き手が製品の提供元かどうかも控えておくと、読み分けやすくなります。
【waltsu視点】自社のおすすめ表を育てる
製品選びは、会議で候補を並べ、どれが一番かを話し合う形になりがちです。けれど会議を何度重ねても、自社の業務で動かした記録は1行も増えません。
waltsuの考えでは、おすすめ表は外から借りるものではなく、試した回数だけ自社に溜まる記録です。1回の試用を終えるたびに1行を残します。たとえば「問い合わせの一次回答／業務ツールの入口／製品Aと製品B／直した箇所・止まった回数・費用／採用か見送りか／確認日」という1行です。
行が増えるほど、次の業務で候補を絞る時間は短くなります。似た業務で直す量が少なかった製品から試せるからです。選定会議の回数ではなく、試用を回した回数で、選ぶ判断は速くなります。
表に確認日を入れておけば、製品の名称や課金の形が変わったときに、どの業務を試し直せばよいかも分かります。1回の試用を小さくするほど、同じ期間で回せる回数は増えます。2週間・1業務・2製品という単位は、そのための大きさです。
明日やる最初の一歩は、今週1つの業務で2製品を試す枠（期間・予算・公開してよいデータ）を決め、表の1行目に業務名と候補の2製品を書くことです。
よくある質問
無料で使えるAIエージェントは？
2026年9月時点では、Difyに無料のSandboxがあり、n8nは自社で動かすCommunity Editionを無料で使えます。Zapier Agentsも無料で始められます。無料で試すときも入力データの扱いを先に確認し、公開してよいデータで始めてください。
個人でも使える？
Claude Codeは、ClaudeのサブスクリプションかConsoleのアカウントがあれば使えます。業務のデータを入れる場合は、先に会社の利用ルールを確認してください。
ClaudeとCopilotはどう選ぶ？
「Copilot」の名前が付く製品は複数あり、本記事で紹介したのはMicrosoftのCopilot StudioとGitHub Copilotです。開発を任せるならClaude CodeとGitHub Copilot、社内業務のエージェントを作るならCopilot Studioが比較の相手になります。
中小企業は何から試す？
まず、既に契約している業務ツールにエージェント機能があるかを確かめます。無ければ、調べもの・資料作成の入口で1つの業務から始めてください。
自社で作るべき？既製品？
まず既製品で用途に合うかを確かめ、合わない部分が見えてから作るかを考えます。作る場合のフレームワークの選び方は別記事で解説しています。
この記事の要点
・おすすめは順位ではなく、用途と自社で試した結果で決まる
・製品は4つの入口に分け、同じ入口から2つに絞る
・契約前に触れる範囲・止め方・課金の単位・学習利用・名称と日付を確かめる
・同じ業務1件を2週間試し、直した量・止まった回数・費用で決める
まとめ
AIエージェントのおすすめは、比較記事の順位ではなく、自社の用途と試した結果で決まります。まず任せたい用途を1つ決め、調べもの・業務ツール・業務フロー・開発の4つの入口から、同じ入口の候補を2つに絞りましょう。
契約前には、触れるデータと書き込み操作、止め方と承認、課金の単位、学習利用、公式の名称と確認日を確かめます。製品の機能や料金は変わるため、導入時は公式の最新情報を確認してください。
そのうえで同じ業務1件を2週間試し、記録を1行ずつ残していけば、自社のおすすめ表が育ちます。どの業務から試すか、2製品をどう比べるかに迷う場面が出てきたら、waltsuが用途の整理と試用の設計からご支援します。
