Agentic AI とは
Agentic AI とは、指示に応答するだけでなく、文脈を理解し、自ら判断して行動する AI です。 “Agentic” という言葉は “Agent”（自律的に行動する主体）に由来します。従来のチャットボットや AI アシスタントが「聞かれたことに答える」存在だったのに対し、Agentic AI は対話の流れを理解し、次に何をすべきかを自ら判断して行動します。Reactive AI との違い
従来の AI の多くは Reactive（受動的） です。ユーザーが質問し、AI が回答する。この一問一答の繰り返しが基本モデルです。 一方、Agentic AI は対話全体を通じて文脈を蓄積し、自律的に次のアクションを決定します。 Agentic AI を定義する 3 つの特徴があります。文脈理解（Context Understanding）
Reactive AI は各入力を独立に処理します。Agentic AI は対話全体を通じて文脈を蓄積し、見込み顧客の課題、関心、検討段階を継続的に理解します。自律的判断（Autonomous Decision-Making）
Reactive AI はルールに従い、指示を待ちます。Agentic AI は蓄積した文脈に基づいて、次に何を説明すべきか、どの情報を提示すべきかを自ら判断します。主体的行動（Proactive Action）
Reactive AI は受動的に待ちます。Agentic AI は先手を打ちます。見込み顧客が言語化していないニーズを察知し、関連する情報を能動的に提示します。| Reactive AI | Agentic AI | |
|---|---|---|
| 応答モデル | 質問に答える | 文脈に基づき自ら行動する |
| 文脈理解 | 各入力を独立に処理 | 対話全体を通じて蓄積 |
| 判断 | ルールベース / 指示待ち | 状況に応じて自律的に判断 |
| 行動の姿勢 | 受動的 | 能動的・先手を打つ |
双方向性 —「届ける」と「聞き出す」の統合
従来のツールは、情報を届けるもの（資料、動画、LP）と情報を聞き出すもの（フォーム、アンケート、チャットボット）に分かれていました。これらは別々のツール、別々のタイミングで動作します。 Agentic AI は、この分断を解消します。見込み顧客に情報を届けながら、同時に課題や関心をヒアリングする。聞き出した内容に基づいて、次に届ける情報を最適化する。「届ける」と「聞き出す」が一つの対話体験の中で同時に行われるのが、Agentic AI の双方向性です。Turnint AI における Agentic AI
Turnint AI は、Agentic AI をプリセールスエージェントとして実装しています。見込み顧客との最初の接点から、対話を通じたヒアリング、検討の支援、そして次のステップへの誘導まで、プリセールスプロセス全体を AI エージェントが担います。 この Agentic なアプローチは、GTM（Go-To-Market）プロセス全体に適用されています。- Agentic リードジェネレーション — AI エージェントとの対話体験が、より質の高いリードを生み出す
- Agentic リードクオリフィケーション — 対話データから見込み顧客の温度感と適合度を可視化する
- Agentic リードナーチャリング — 見込み顧客のペースで検討を前に進める対話型ナーチャリング
- Agentic GTM エンリッチメント — 対話から得られるファーストパーティデータで GTM 戦略を強化する
- Agentic ABM — アカウント専用エージェントが社内の全ステークホルダーに自律的に営業する