AI秘書エージェントの潮流2026｜dots・Gemini Spark・Copilot・Claude を比較、企業はどう選ぶか

2026年のAIは「聞けば答える」段階を越え、目標を渡すと自分で段取りを組み、裏側で動き続ける「AI秘書エージェント」へ軸足を移した。OpenAIのdots、GoogleのGemini Spark、MicrosoftのCopilot、AnthropicのClaude、MetaのMuseと、主要各社が同じ方向を向いている。本記事では2026年の主な発表を時系列で整理し、各プレイヤーの特徴と料金の目安を比べ、企業が内製とSaaSをどう判断し、導入で何に気をつけるべきかをまとめる。

AI秘書エージェントとは（チャットAIとの違い）

AI秘書エージェントとは、ユーザーが目標や役割を渡すと、その達成に向けて複数のアプリやブラウザを自分で操作し、人が画面を閉じている間も作業を続けるAIを指す。チャットAIが「1往復で完結する問答」を前提にしているのに対し、秘書型は「期間をまたいで進捗を積み上げる」ことを前提に設計されている。

違いは大きく4つある。

観点	チャットAI	AI秘書エージェント
起点	人が質問するたびに動く	目標・スケジュール・外部イベントで自発的に動く
継続性	会話が終われば止まる	常時稼働（クラウド上の専用環境で継続）
行動範囲	テキスト生成が中心	メール・カレンダー・ブラウザ・デスクトップの操作
記憶	会話内の文脈が中心	好みや方針を学習し、次の作業に反映

転換点は、2026年に各社が「エージェント専用のクラウド環境」と「コンピュータ操作」を標準装備にしたことだ。OpenAIはdotsに専用のクラウドコンピュータを割り当て、GoogleはGemini IntelligenceでAndroid上のタスク自動化を打ち出し、AnthropicはClaude Coworkにコンピュータ操作を追加した。開発者側ではOpenAIのResponses APIがエージェントのランタイムとして整備され、自社で秘書型の仕組みを組む土台も揃った。

ただし「常時稼働」は「何でも任せてよい」という意味ではない。各社とも決済や権限変更など影響の大きい操作は人の確認に残しており、どこまで任せるかを決めるのは導入側の仕事になる。

2026年に起きた主な発表（時系列）

公式発表と主要メディアの報道をもとに時系列で並べる。日付や提供条件は報道によって揺れがあるため、導入判断の際は各社の公式ページで確認してほしい。

時期	企業	発表内容
1月12日	Anthropic	Claude Coworkをリサーチプレビューとして公開。フォルダを渡して非開発業務を任せる設計
3月18日	Microsoft	2026 Release Wave 1の計画を公開。Copilot Studioの自律エージェント・マルチエージェント機能を4〜9月に順次提供
3月23日	Anthropic	Claude CoworkとClaude Codeにコンピュータ操作（リサーチプレビュー、Pro/MaxのmacOS）
4月	Meta	Muse Sparkを発表（Meta Superintelligence Labsの新モデル）
5月12日	Google	AndroidにGemini Intelligenceを発表。複雑なタスクの自動化、Webの要約、フォーム入力を支援
5月19日	Google	Google I/O 2026でGemini Sparkを発表。Gemini 3.5上で動く24時間稼働の個人エージェント。AI Ultraの新料金も公開
6月2日	Microsoft	Build 2026でProject Solara（エージェント優先デバイスのプラットフォーム）を公開
7月9日	Meta	Muse Spark 1.1とMeta Model APIの公開プレビュー
9月	Meta	個人エージェント「Muse」を発表し、Connectでスマートグラスとデスクトップ対応を予告
9月29日	OpenAI	DevDay 2026でdots（常時稼働エージェント）、ChatGPT Space、GPT-6.1 Solを発表
10月6日	Anthropic	Pro/Max/Ultraの新規タスクがクラウド実行に移行（サポート記事）
10月7日	OpenAI	GPT-6とIntelligent UIをChatGPT全プランへ展開開始

上半期は「OSやブラウザへの組み込み（Google・Microsoft）」と「コンピュータ操作の解禁（Anthropic）」、下半期は「常時稼働エージェントの製品化（OpenAI・Meta）」が主役だった。

主要プレイヤー別の特徴

OpenAI dots（ChatGPT）

dotsは9月29日のDevDayで発表された常時稼働エージェントで、各dotにGPT-6 Astraを基盤とする専用のクラウドコンピュータとブラウザが割り当てられ、接続したアプリを使って目標に向けて作業を続ける。TechCrunchの報道では4,000超のアプリに接続でき、同時発表のChatGPT Spaceは人とdotsが文書を共同編集する作業空間とされる。

提供はChatGPT ProとBusiness Premiumに1体が追加料金なしで含まれ、Enterprise・Edu・Healthcareは管理者が有効化するとベータを使えると報じられている。追加のdotの料金は未公表で、SiliconANGLEはヘルプ記事を引いて「最初の1か月は利用枠を消費しない」と伝えた。10月7日にはGPT-6とIntelligent UIが全プランに展開され、回答がグラフやフォームとして返る形に変わった。dotsの作業結果を人が確認する画面として、この変化は意味が大きい。

Google Gemini Spark / Gemini Intelligence

Googleは5月12日にAndroidのGemini Intelligenceを発表し、複雑なタスクの自動化、Webの要約、アプリ横断のフォーム入力をOSの機能として組み込む方針を示した。5月19日のGoogle I/O 2026では、Gemini 3.5上で動く個人エージェント「Gemini Spark」を発表した。専用のGmailアドレス経由で指示でき、Androidでは実行中のエージェントの状態を示す「Android Halo」が年内に加わる予定とされた。

提供はテスターから始まり、米国のGoogle AI Ultra加入者へベータを出す流れだった。公式案内によるとAI Ultraに月100ドルの段階が加わり、従来の250ドルのプランは200ドルに下がった。10月以降に名称や対象プランが変わったとする第三者の記事もあるため、最新の条件は公式で確認したい。Android上の仕組みはGeminiのAndroidマルチステップタスクの記事で整理している。

Microsoft Copilot / Copilot Studio / Project Solara

Microsoftは「個人の秘書」より「組織の業務に組み込むエージェント基盤」に重心を置く。3月18日公開の2026 Release Wave 1計画では、Copilot Studioでエージェントがサブエージェントに作業を委ねるマルチエージェント機能、Key Vaultでの資格情報管理、テナントを監視するガバナンス用エージェントなどが4〜9月に順次提供される内容として示された。

6月2日のBuild 2026ではProject Solaraが公開された。「エージェント優先デバイス」の基盤で、バッジ型とデスク型の参照設計が示されたが、現時点では製品の予告に近い。OpenAIがdotsの業務版をMicrosoftのAgent 365で管理できるよう協業すると述べた点も、企業導入では見逃せない。

Anthropic Claude（Cowork・Claude Code・コンピュータ操作）

Anthropicは1月12日にClaude Coworkをリサーチプレビューとして公開した。フォルダを渡して資料作成やデータ整理を任せる設計で、開発者向けのClaude Codeを非開発業務に広げた位置づけになる。3月23日にはコンピュータ操作が加わり、Engadgetの報道によればPro/MaxのmacOS向けリサーチプレビューとして、ファイルを開く・ブラウザを使うといった操作が可能になった。公式ページは「まずコネクタ、次にブラウザ、画面操作は最後の手段」という優先順位を明記している。

定期実行のタスクも特徴で、サポート記事では10月6日以降Pro/Max/Ultraの新規タスクがクラウドで実行され、PCを起動していなくても動く形に変わったとされる。料金はPro月20ドル、Max月100ドルまたは200ドルのプランに含まれ、詳細はClaude Coworkの料金の記事で扱っている。チームで文脈を共有するならClaude Projectsの活用法も参考になる。

Meta AI（Muse Spark・Muse）

Metaは4月にMuse Sparkを発表し、7月9日にMuse Spark 1.1とMeta Model APIの公開プレビューを出した。1.1はエージェント用途を意識したマルチモーダル推論モデルで、100万トークンのコンテキストを持つ。API料金は報道ベースで入力100万トークンあたり1.25ドル、出力4.25ドルとされる。

9月には個人エージェント「Muse」を発表し、Connectでスマートグラスとデスクトップへの展開、StripeやShopifyとの連携を予告した。一方でAmazonが小売サイトからMuseをブロックしたと報じられ、長く多様なタスクでは他社に後れを取るという評価もある。構想の背景はMetaの自律型AIエージェントの記事で触れている。

比較表（できること・プラットフォーム・料金の目安・向く用途）

料金は2026年10月時点の目安で、為替・地域・キャンペーンで変わる。「報道」と記した箇所は各社の料金ページで確認してほしい。

項目	OpenAI dots	Google Gemini Spark	Microsoft Copilot	Anthropic Claude	Meta Muse
主な形態	常時稼働の個人エージェント（専用クラウドPC）	24時間稼働の個人エージェント＋Android組み込み	業務アプリ内Copilot＋Copilot Studio	Cowork／Claude Code＋コンピュータ操作	個人エージェント（アプリ・グラス）
対応プラットフォーム	ChatGPT（Web・アプリ）、ChatGPT Space	Geminiアプリ、Gmail、Android、Chrome（順次）	Microsoft 365、Teams、Windows、Dynamics 365	Web・デスクトップ・モバイル、macOSの画面操作	Metaアプリ、スマートグラス、Mac（予告）
料金の目安	Pro（月100／200ドルと報道）・Business Premiumに1体含む。追加は未公表	AI Ultra 月100／200ドル（公式）。対象プランは報道により異なる	Microsoft 365 Copilot 月30ドル／ユーザー（報道）。Copilot Studioはクレジット課金（報道）	Pro 月20ドル、Max 月100／200ドルに含む	消費者向けは無料中心。API 1.25／4.25ドル（100万トークン、報道）
強み	アプリ接続の幅、専用PC	Gmail・Android・Chromeとの統合	Microsoft 365の権限・監査基盤を流用できる	ファイル・ローカル環境の扱い、安全設計の明文化	SNS・ハードウェアとの一体化
向く用途	個人の調査・調整業務を丸ごと任せたい	Googleワークスペース中心の個人・小規模チーム	全社導入とガバナンス重視の中堅・大企業	文書・データ・コードが混在する知識労働、技術チーム	消費者向け体験、グラス連携

「行動範囲を接続するアプリで決める」構造はどのサービスも共通で、差が出るのは既存の業務基盤との統合の深さと、企業向け管理機能の成熟度になる。

内製かSaaSか（判断軸）

選択肢は「各社のサービスをそのまま使う」「APIと自社のシステムで組む」「SaaSを核にして周辺を内製する」の3つで、判断軸を表にまとめる。

判断軸	SaaSを使うほうが向く	内製（API＋自社開発）が向く
業務の固有性	メール・日程・調査など汎用の秘書業務	自社の基幹システムや独自の業務手順が中心
データの扱い	ベンダーのデータ処理条件を受け入れられる	顧客データや規制対象データを自社環境に留める必要がある
権限設計	既存のID基盤（Microsoft Entra、Google Workspace）に乗せられる	細かな権限分離や承認フローを自前で持ちたい
期待する速度	まず数名で試し、月単位で広げたい	半年以上かけて自社の「標準エージェント」を育てたい
コスト構造	人数×月額で見通しを立てたい	トークン課金と開発・運用の人件費を管理できる

内製するなら、OpenAIのResponses API、AnthropicのAPI、MetaのMeta Model APIなどを土台に、ツール接続・記憶・実行環境を自社で組むことになる。実装を外部に頼む場合は、AIエージェント開発会社の見極め方とAI外注の効率化チェックリストで挙げた観点、特に「権限設計と監査ログを設計段階で要件にしているか」を確認したい。

現実には、多くの企業の最初の一手はハイブリッドになる。Microsoft 365を使う会社ならCopilotで秘書業務を始めて基幹システムとの連携だけをAPIで足し、Google中心の会社ならGemini Sparkを個人の業務に充て、規制対象のデータを扱う部分は内製で分ける、という形だ。

企業導入の注意点（権限・データ・監査・コスト）

導入で問題になるのは、モデルの賢さより「誰の権限で、何を、どこまでやらせるか」の設計だ。

権限

エージェントは接続したアプリの権限をそのまま引き継ぐ。Cloud Security Allianceの研究ノートでは、企業の回答者の74%が「エージェントが実際の作業に必要な以上のアクセス権を受け取っている」と認めたと報告されている。対策は、エージェントごとに専用のIDを発行して必要な範囲だけを付与し、決済・権限変更・外部送信に人の承認を挟むことだ。OpenAIがdotsでパスワード変更を人に残し、Anthropicが画面操作を「最後の手段」とするのは、この設計を製品側で先回りした形になる。

データ

エージェントは作業のためにメール本文・添付・閲覧したページを読み込む。その内容がベンダー側でどう保持・学習されるかはプランで異なるため、契約のデータ処理条件を読み、個人情報や取引先の機密を扱う業務は対象から外すか内製側に分ける。Gemini IntelligenceのAutofill連携のようにオプトインを要件とする機能は、設定を全社で統一しておきたい。

監査

人の操作とエージェントの操作を区別できなければ、問題が起きたときに原因を辿れない。CSAとAembitの調査では、68%の組織がエージェントの行動と人の行動を区別できず、人のスポンサーまで遡れる組織は28%にとどまるとされる。Copilot Studioのガバナンス用エージェントやAgent 365など、ベンダー側の監査機能を使うか、内製ならログの設計を初期要件に含める。

コスト

月額のライセンス料は見通しが立てやすい一方、常時稼働のエージェントはタスク実行やコンピュータ操作で利用枠を多く消費する。dotsは追加分の料金が未公表で、Copilot Studioはクレジットの従量課金、内製ならトークン課金と開発費が乗る。導入初期は「1人あたり月に何件を任せ、どれだけ利用枠を使うか」を数名で計測してから全社の予算を組むと超過を避けやすい。中小企業での段取りは中小企業のAI導入ガイドにまとめている。

AI Beat 編集部の見解

2026年の各社の発表を並べると、技術の差より「どの業務基盤に根を張るか」の差が大きい。OpenAIは専用のクラウドPCと広いアプリ接続で汎用性を取り、GoogleとMicrosoftは自社のOS・業務スイートの権限や監査の仕組みにエージェントを乗せ、Anthropicはファイルとローカル環境の扱いに強みを置き、Metaは消費者向け体験とハードウェアに寄せた。企業が選ぶ際は「いちばん賢いモデル」を探すより、自社のID基盤・データの置き場所・既存ツールとの相性で候補を絞るほうが遠回りにならない。

もう一つ注目したいのは、各社が安全側の設計を競い始めたことだ。影響の大きい操作を人に残す、画面操作の優先順位を下げる、エージェント専用のIDを管理するといった仕組みは、派手さはないが企業導入の可否を左右する。常時稼働エージェントの本当の評価は、発表時の機能一覧ではなく、半年運用したあとの監査ログと費用の明細に表れる。小さく始め、計測し、権限を少しずつ広げる進め方を勧めたい。

よくある質問（FAQ）

Q. AI秘書エージェントと従来のチャットAIは何が違いますか

チャットAIは質問に1回ずつ答えるのが基本で、会話が終わると止まります。AI秘書エージェントは目標を渡すと複数のアプリやブラウザを自分で操作し、ユーザーが画面を閉じていてもクラウド上で作業を続け、好みや方針を学習して次の作業に反映します。

Q. 個人で試すなら、どのサービスから始めるのがよいですか

普段使っている基盤で選ぶのが近道です。Gmail・AndroidならGemini Spark、Microsoft 365ならCopilot、ChatGPTならdots、ファイルや文書の整理が多いならClaude Coworkが候補になります。どれも段階的な提供で、地域やプランによって使えない場合があります。

Q. 企業で導入する際、最初に決めるべきことは何ですか

エージェントに渡す権限の範囲と、人の承認を挟む操作の線引きです。決済・権限変更・社外への送信は人に残し、専用のIDに必要な範囲だけを付与します。あわせて、エージェントの操作を人の操作と区別して記録できる監査ログを用意してください。

Q. 内製とSaaSはどちらが安いですか

一概には決まりません。SaaSは人数×月額で見通しを立てやすい反面、常時稼働のタスクで利用枠を多く使うと追加費用が生じます。内製はトークン課金と開発・運用の人件費がかかる代わりに、権限やデータの置き場所を自社で制御できます。数名で実際の利用量を計測してから比べるのが現実的です。

まとめ

2026年のAIは、質問に答えるチャットから、目標を渡すと動き続ける「AI秘書エージェント」へ移行した。上半期はOS・ブラウザへの組み込みとコンピュータ操作の解禁、下半期は常時稼働エージェントの製品化が進んだ
各社の差は技術より「どの業務基盤に根を張るか」にある。自社のID基盤・データの置き場所・既存ツールとの相性で候補を絞る
内製かSaaSかは、業務の固有性・データの扱い・権限設計・コスト構造で判断する。多くの企業はSaaSを核に周辺を内製するハイブリッドから始めることになる
導入の成否を分けるのは、権限の線引き・データ処理条件・監査ログ・利用枠の計測。小さく始め、権限を少しずつ広げる

料金や提供条件は変わりやすいため、公式ページで最新の状態を確認したうえで活用してほしい。

最終更新: 2026年11月