AIエージェントの活用方法は？生成AIとの違いや導入事例を徹底解説

AIエージェントは、生成AIの普及とともにビジネス領域で注目が集まるツールです。しかし、具体的にはどの業務にどう活用できるのか、曖昧な点があるのではないでしょうか。
AIエージェントには業務自動化や従業員の負担減などの効果があります。本記事ではAIエージェントの活用方法や種類、導入事例、ソリューションの選び方などをまとめて解説します。導入を検討している担当者は、特に活用事例に着目して効果を見極めましょう。

AIエージェントとは？

AIエージェントとは、与えられた目標に応じて必要な手順を考え、ツールやシステムと連携しながら、作業や分析などのタスクを自律的に進める仕組みです。
従来のAIでは人間が細かな作業指示を与えていましたが、AIエージェントの場合は必要最低限の指示やプロンプトの入力で活用できるのが強みです。

また、環境の変化に適応する能力を持っているため、作業環境や条件の変化に応じて、計画や実行プロセスを調整できるものもあります。過去の結果や取得した情報を活用しながら、状況に応じて実行方法を調整できるAIエージェントもあります。

ビジネスの領域でも多業種で活用され、業務効率化や情報の一元管理などに大いに寄与しています。

ビジネスに役立つAIエージェントの主な機能

AIエージェントは、今やビジネスで多用されているツールです。AIエージェントは、情報収集やタスクの実行など、さまざまな業務の効率化に活用できます。実務に役立つAIエージェントの主な機能をご紹介します。

情報収集や管理

AIエージェントは、情報収集能力や管理能力に長けています。ユーザーが情報収集の目標や方向性を指示するだけで、Webサイトや社内レポートなどから目的に関連する情報を収集し、整理や分析を行います。外部システムや社内データベースと連携し、複数のデータを活用できる場合もあります。

学習機能

AIエージェントには、取得した情報や過去の実行結果などをもとに、状況に応じて実行方法を調整できるものもあります。

行動履歴や社内ルールなど、タスクに必要な情報を参照しながら、状況に応じた判断や処理につなげます。過去の実行結果などを活用しながら、状況に応じた判断や処理を支援できるものもあります。

例えばカスタマーサービスでは、顧客との会話履歴やクロージングにいたるまでの経緯、社内の方針を学習し、顧客対応に必要な情報を提示するなど、オペレーターの対応を支援できます。

業務効率化

AIエージェントは高度なタスク実行能力を持つため、企業内のルーティンワークを人に代わって実行できます。毎日、毎月発生する定型業務などを自動化することで、作業負担の軽減や業務の効率化につながります。
また、時間のかかる市場分析や情報分析など、これまで人手で行っていた業務の効率化にも活用できます。

そのため、社内の意思決定までの時間が大幅に短縮でき、生産性の向上につなげることが期待できます。定型業務に時間がかかっていた部署では、AIエージェントに業務を委ねることで負担が減り、本来遂行すべき生産性の高い業務に専念できるでしょう。

AIエージェントと生成AIの仕組みや役割の違い

ChatGPTの浸透により、生成AIはビジネス分野だけでなく個人の間でも身近なものになっています。同じ「AI」でも生成AIとAIエージェントは仕組みが異なる点に注意しましょう。生成AIはユーザーの指示によって文章や画像、動画などを生成しますが、自律型ではありません。
生成AIは、ユーザーの指示に応じて文章や画像などのコンテンツを生成することを主な役割とします。一方、AIエージェントは、目標に応じて必要な手順を組み立て、ツールやシステムと連携しながらタスクを進める点が特徴です。

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資料のトピック
● 利用したいファイルを添付し、ファイルの内容に沿ったさまざまな指示を出せる
● 質問に必要なプロンプトを自動生成できる
● FAQ機能で「業務に沿った回答」を生成できる

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ビジネスで利用できるAIエージェントの種類

AIエージェントは複数のタイプに分かれ、ソリューションの役割も異なります。任せたい業務の内容や目的によって使い分ける必要があります。自社の課題を解決できるのはどのタイプなのかを見極めましょう。

会話型

会話型のAIエージェント（チャットボット）は、主にコンタクトセンターなどで顧客からの問い合わせに対してAIが応答する機能を持ちます。顧客の音声やテキストメッセージを読み取り、顧客のニーズに合わせて自然な音声で応答したり、解決に導いたりといった対応をこなします。

従来型の自動音声システムでは、顧客の問いに対して定型文が繰り返され、解決にはいたらないケースが多くあり、中にはクレームに発展するケースもありました。しかし、AIエージェントの目的は「応答」にとどまらず「解決」です。オペレーターが対応できない営業時間外でも顧客がストレスなく問題を解決できるよう、タスクや手続きを実行します。

AIエージェントで解決できない問題は、オペレーターへ引き継ぐように設計されているものもあります。こうした機能は顧客満足度を向上させ、コンタクトセンターの業務負担の減少につながるでしょう。

タスク自動化型

タスク自動化型は、日々発生する定型業務を自動的に実行できる技術です。日次・月次レポートや請求書、報告書、定型メールなどの作成、データ入力、集計など、反復して行う作業を自動的に、社内ルールに沿って実行します。

あらかじめ定めたルールや条件に沿って処理することで、定型業務の効率化や作業品質の安定化が期待できます。
業務にかかる時間を短縮でき、担当者の作業負担軽減につながります。
RPAと似た性質を持ちますが、RPAが人によるシナリオ設計が必要なのに対して、AIエージェントは簡単な自然言語を用いた指示だけで実行できる点が異なります。自然言語による指示で操作できるものもあり、従来の自動化ツールと比べて利用のハードルを下げられる可能性があります。

ロボット型

ロボット型は、AIエージェントを組み込んだロボットが作業を行うものです。倉庫や物流センターなどでピッキング作業や配送業務などを担います。こうした作業は人間にとって負荷が大きいため、ロボットが大きな役割をはたし、人手不足の解消が期待できるツールです。

活用する際には安全面に考慮されているか、動作のテストが行われているか、などの確認が必要です。

開発支援型

ソフトウェア開発をサポートするAIエージェントです。コードの自動生成やプログラム内部構造の整理、脆弱性のスピーディーな検知などの役割をはたします。自社に合ったAIエージェントの設計・開発も可能です。

業務特化型

業務特化型は、特定の業種に特化した業務フローを実現するAIエージェントです。タスク遂行にとどまらず、業種特有のルールや専門知識を組み込み、専門性の高い業務に携われる利点を持ちます。カスタマーサポートや医療、金融、製造などの業種から、営業、マーケティング職のサポートを行うものまで、さまざまなエージェントがリリースされています。

業務を効率化できるAIエージェントの活用方法

AIエージェントは、さまざまな業務の効率化や自動化への活用が期待される技術です。
優れたツールだということはわかっても「自社にマッチするか」「どの業務に活用できるか」が迷うポイントです。実際の活用方法を把握して判断しましょう。

カスタマーサービス

カスタマーサービスは、AIエージェントの普及やソリューションの充実度が高い分野です。24時間365日の問い合わせ対応など、顧客対応の利便性向上が期待できます。
顧客からの問い合わせを、音声またはテキストで理解して、ニーズに沿った解決策を導き出します。

よくある質問やFAQ、業務マニュアルなどをあらかじめ連携しておけば、蓄積されたデータを参照して問い合わせ内容に応じた回答を提示できます。
特定の業務は人間が対応するよう設計しておけば、AIエージェントが判断して担当部署のオペレーターに引き継ぐことが可能です。すべてをAIエージェントに任せるのが不安な場合は「一次対応のみ」などカスタマイズもできます。

社内の問い合わせ対応

DX化が進む企業では、社内FAQや業務マニュアル、商品やサービスの仕様書、法令に関連するレギュレーションなどの管理場所が点在しており、従業員から問い合わせがあった時に回答までに時間がかかるケースがみられます。社内ヘルプデスクの担当者は資料探しに忙殺され、なかなか情報の整理に取り掛かれないといった悩みもあるでしょう。

AIエージェントを活用することで、社内に分散した情報を横断的に検索し、問い合わせ内容に応じた情報を提示する仕組みを構築できます。
また、お問い合わせが多い事案をAIが学習するため、重要度に合わせたFAQの整備に着手できます。

情報収集

AIエージェントは、多種多様なデータソースから情報収集、情報処理を行います。企業向けのエージェントは、市場や競合他社に関する情報を収集・整理し、分析やレポート作成を支援する用途にも活用できます。
これまで人手や外部リソースを活用していたリサーチ業務の一部を効率化することで、調査にかかる時間やコストを抑えられる可能性があります。

マーケティング、営業活動支援

AIエージェントは、マーケティング、営業分野のマネジメントも可能です。顧客データなどを分析し、見込み顧客の抽出や営業・マーケティング活動の優先順位付けを支援できます。

AIエージェントの導入で得られるメリット

AIエージェントは、企業の事業継続、価値創出に大きく寄与します。導入によって以下のような効果が見込めます。

・ルーティン業務の自動化
・コスト削減
・顧客体験の向上
・スケーラビリティの確保

これらは企業価値の向上にとどまらず、競合他社との優位性確保、顧客エンゲージメントの向上にも関係します。

ルーティン業務の自動化

ルーティン業務が業務時間の大半を占め、コアな業務に注力できない企業では、AIエージェントの導入を検討するとよいでしょう。
難易度は高くないものの、繰り返し発生するルーティン業務はAIエージェントに任せて自動化するのがよいでしょう。

AIエージェントを活用することで、人が一つひとつの作業を行う負担を軽減できます。ただし、業務内容やリスクに応じて、人による確認を組み込むことも重要です。

コスト削減

定型業務や各種管理業務の自動化に代表されるように、AIエージェントは従業員の負担を減らすツールです。これまで人手で行っていた業務の一部を自動化することで、作業時間の短縮や人的ミスの低減が期待できます。
業務を効率化することで、人的リソースをより重要度の高い業務に振り向けやすくなります。

またAIエージェントが持つ学習機能によって、長期的にも生産性向上やコスト削減が見込めます。

顧客体験の向上

AIエージェントの導入によって、顧客にもよい影響がもたらされます。カスタマーサービスの分野では「なかなか電話がつながらない」といった、顧客の待ち時間や問い合わせ時の負担を軽減できる可能性があります。
さらにチャットボットなどで24時間対応にすれば、休日や深夜でも顧客は自分の「知りたい」が解決できるでしょう。

他にも営業・マーケティングでは、顧客データや過去の行動などを分析することで、ニーズを捉えた提案の支援にも活用できます。
顧客自身も問題が顕在化する前によりよい提案をされれば、顧客満足度の向上につながることが期待できます。
こうした顧客体験の向上は、顧客ロイヤリティにも関与するでしょう。

スケーラビリティの確保

AIエージェントは柔軟性に優れたツールです。システム構成によっては、利用量の増加に応じて処理能力を拡張しやすく、業務量の変化に対応しやすい点もメリットです。
さらにAIエージェントに任せる業務の変更や拡大も容易に行えます。スケーラビリティの確保が事業拡大やシステム拡張に役立ちます。

【機能別】AIエージェント導入による成功事例

あらゆる機能を持つAIエージェントですが、使いこなすにあたって業務ごとに必要な機能が異なる場合があります。AIエージェント搭載のソリューションを導入し、実際の企業が成功にいたった事例をご紹介します。企業の困りごとを解決する参考にしてください。

アラート対応

A社ではIT運用担当者の属人化が課題でした。システムのアラートを検知するたび、新人社員は対応に追われ、ベテラン社員でも過去の対応プロセスを参照するのに苦慮している状態でした。アラート対応の後は、作業レポートの作成があり、多忙を極めていました。

状況改善のため、アラート対応AIエージェントを導入しました。アラートを検知した時には、ログ調査や対応プロセスの検索、自動リカバリをAIエージェントに実行させる設計を構築しました。過検知された対応不要なアラートも自動フィルタリングで振り分けが可能に。

難易度の高い事案に関してはAIエージェントに相談する仕組みで、担当者による対応レベルの差をなくすことに成功しました。結果、アラートへの初動対応の時間短縮、担当者の工数削減という成果を上げています。

問い合わせ対応

デジタル化、DX化が急速に進む現在、社内での問い合わせが増加し、社内ヘルプデスクの担当者の負担も増加しています。社内データベースやFAQ、マニュアルなど情報が分散しており、検索と回答に時間がかかり業務を逼迫している状態です。FAQの整備に着手する時間もとれないという課題も抱えています。

問い合わせ対応AIエージェントは、複数のデータを横断的に検索し、問い合わせ内容に応じた回答を提示する仕組みです。
重要な社内情報には有人対応とAIエージェントのハイブリッド設計も可能です。問い合わせから回答、FAQ登録までの業務フローを自動化して、担当者による回答品質のばらつきを抑え、問い合わせ対応の効率化につなげられます。

会議統合管理

会議運営は、出席者の日程調整から始まり、会議室の予約、会議後の議事録作成、タスク管理など手間のかかる業務です。会議統合管理AIエージェントでは、一連のフローを外部ツールと連携して自動化し、担当者や組織の負担を軽減します。

また、会議の音声からAIが企業のフォーマットにそって議事録を生成し、タスク起票までを実行します。企業独自の専門用語の登録やカスタマイズ登録も可能で、会議運営にかかる時間を削減できます。

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【職種別】AIエージェント導入による成功事例

職種に特化したAIエージェントの開発も進んでいます。コールセンターや採用部署で活用できるAIエージェントの成功事例をご紹介します。

通話データ分析

通話データ分析ソリューションは、コンタクトセンターやコールセンターなどでAIが音声を自動分析する仕組みです。顧客とオペレーターの会話内容を迅速にテキストに変換、応対内容の要約や分析を行います。そのうえで顧客の問い合わせ内容に応じた正確な回答が画面上に表示され、経験の浅いオペレーターに対しても、問い合わせ内容に応じた情報を提示し、応対を支援できます。

採用AIエージェント

人事部門向け採用AIエージェントは、採用活動が煩雑すぎて本来注力したい求職者との面談での見極めがなかなかできない企業向けです。応募者情報と企業の人材要件との比較・分析や、採用活動に伴う業務の効率化を支援します。
企業独自の採用の評価基準やノウハウを活用して、より円滑な採用活動を支援します。採用担当者は、AIによる分析結果を参考にしながら、候補者の選定や判断を行えます。

AIエージェントを導入する際の注意点

AIエージェントはあらゆる業種や業務にマッチする汎用性の高い技術力を持ったツールです。しかし、導入したものの「投資対効果がわかりにくい」「使いこなせていない」といった意見もあります。また、AIエージェントには多種多様なソリューションがリリースされていることから、「どれを選べばいいのかわからない」という悩みもあるようです。

自社に合ったソリューション選び

AIエージェントを導入する前に、まず自社が抱える課題を顕在化して、「どこまで」「どうやって」AIに任せるのかを決めておきましょう。そのうえで、自社業務に合ったソリューションを選定します。社内の問い合わせを効率化したいなら「問い合わせ対応AIエージェント」、採用活動をスムーズに行いたいなら「採用AIエージェント」のように、自社の課題や対象業務を明確にしたうえで、それに適したソリューションを選ぶことが導入後のミスマッチを防ぐポイントです。

自社向けにカスタマイズが必要な場合は、ベンダーに相談するのもひとつの方法です。

コストの問題

AIエージェントには導入後も相応のコストが必要な点を理解しておくのも重要です。具体的には、次のようなコストです。

・運用・改善コスト
・データ準備コスト
・システム統合コスト
・セキュリティ対策コスト

運用・改善コストは継続的に発生することが多いため、導入時にこうしたコストも合わせて見積もりを出してもらうのがよいでしょう。

スモールスタートは可能か

AIエージェントでシステムを刷新すると、費用がかかり既存システムと統合できないこともあります。既存システムとの整合性もふまえて、スモールスタートが可能かどうかをベンダーに確認しましょう。

ユーザー側の負担感

業務効率化につながるツールとはいえ、すべてをAIエージェントに任せるのは不安、慣れないので負担感がある、という人も企業内には存在します。事前に自動化する業務やAIエージェントに関する理解が深まるよう研修などを行って準備しておきましょう。

セキュリティリスク

AIエージェントに読み込ませるデータには顧客情報や社外秘情報など、重要なデータが多く漏えいのリスクに不安を感じる企業もいるでしょう。ベンダー側のセキュリティレベルの確認やデータのアクセス制御や暗号化などの対策が必要です。

AIエージェントの活用は自社の課題に合った業務から検討しよう

AIエージェントは、情報収集や問い合わせ対応、タスク管理など、さまざまな業務への活用が考えられます。ただし、導入効果を得るためには、機能の多さだけで選ぶのではなく、自社が抱える課題や対象業務を整理することが重要です。
本記事で紹介した活用例や事例を参考に、まずは自社のどの業務でAIエージェントを活用できそうかを検討してみましょう。

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2026年11月11日公開
※この記事に掲載されている内容、および製品仕様、所属情報（会社名・部署名）は公開当時のものです。予告なく変更される場合がありますので、あらかじめご了承ください。