AIの技術は日々発展しており、多くの企業でAIを業務に活用する動きが進んでいます。特に最新技術で注目されているのが、AIエージェントです。AIエージェントには、これまで人が担っていた業務の多くを代替することが期待されています。
一方で、AIエージェントとは何か、どれだけの効果が得られるのかがわからないために、活用に踏み込めない方も多くいらっしゃるでしょう。
本記事では、AIエージェントとは何か、どのように業務を効率化できるのか、そして具体的な導入ステップや活用できるサービスまでをまとめてご紹介します。
AIエージェントとは？チャットボットや生成AIとの違い
まずは、AIエージェントとはどのようなものか、チャットボットや生成AIとの違いが何かを理解しておきましょう。
AIエージェントの定義や機能
AIエージェントとは、人間の指示に対し、与えられた権限や条件の範囲内で、適宜外部ツールなども活用しながらタスクを実行するAIを指します。人が細かく指示を出さなくても、目的達成に必要な作業を進められる点が特徴です。
具体的には、大きな業務をいくつかの工程に分解して整理する機能、外部のツールやシステムと連携して情報を取得したり操作したりする機能、複数の工程を一連の流れとして処理する機能、状況に応じて次の行動を自分で考える機能などが備わっています。こうした高度な機能が組み合わさることで、人間はタスク内容の確認や実行の許可など、最低限の関与をするだけで、AIが自律的に業務を遂行できるようになっています。
▼AIエージェントとチャットボットの違いについては、こちらの記事でも詳しく解説しています。
AIエージェントとチャットボットの違いとは？機能などを比較して解説
生成AIとの違い
生成AIは、テキストや画像などのコンテンツを作り出すことができるAIです。基本的にユーザーからの指示や依頼を受けてコンテンツを生成するものであり、受動的な性質を持っています。一方で、AIエージェントは生成AIのコンテンツ生成に加え、さまざまなタスクを能動的に実行し処理できる機能も備わっています。
例えば、生成AIであればWebページに掲載する画像を作ることはできますが、自らWebページに画像を掲載することはできません。一方で、AIエージェントであれば、必要な権限さえ与えておけば画像を作成したうえでWebページに画像を掲載するところまでを実行することができます。
生成AIよりも、より能動的に多様なタスクを実行できる技術がAIエージェントと言えるでしょう。
AIエージェントによる業務効率化のメリット
AIエージェントを業務に取り入れることで得られる効果は多くあります。ここでは、特に効果を実感しやすいメリットをご紹介します。
定型業務の業務効率化・自動化による工数削減
資料作成や問い合わせ対応、データ入力などの定型的な業務は、AIエージェントを活用することで大幅に業務を効率化・自動化できます。人がおこなえば手間や時間がかかる作業でも、一定のフローやルールが整備されていれば、AIに処理を任せることができます。
AIに任せることで削減できた工数を、企画立案や顧客とのコミュニケーションなど、人でなければ判断が難しいコア業務に回すことで、より成果を生み出しやすい環境を作ることができるでしょう。
ヒューマンエラーの防止と作業品質の安定化
人が作業をおこなう以上、ミスや対応の漏れといったヒューマンエラーはつきものです。一方で、AIエージェントであれば、ルールに従って一定の処理をおこなうため、ヒューマンエラーの防止につながります。
また、人のように体調や慣れによる作業精度のバラつきが発生しないため、作業品質が均質化されます。属人化していて担当者によるバラつきが大きい作業ほど、AIエージェント導入によるメリットを感じやすいでしょう。
24時間365日対応による生産性向上
AIエージェントは人と違い、夜間や休日であっても休むことなく稼働し続けられます。営業時間外の問い合わせや依頼にもその場で対応でき、これまで翌営業日まで待たせてしまっていたやり取りを迅速に解決できるようになるでしょう。
対応のスピードが上がることは、顧客の満足度を高めるだけでなく、社内から問い合わせをおこなう従業員の満足度向上にもつながります。これまではシフトや時差の違いによってスムーズに対応できていなかったボトルネックが解消されることで、組織全体の生産性も底上げされるでしょう。
データ分析・意思決定のスピード向上
AIエージェントは、人が扱いきれないほど複雑で大量のデータであっても短時間で処理し、分析することができます。AIエージェントが必要な情報を自ら探し出し、整理したうえで提示してくれるため、人が判断材料を集める手間が減ります。
その結果、担当者は情報収集に費やしていた時間を、実際の判断や意思決定そのものに集中できるようになります。判断のスピードが上がれば、変化の速い現在のビジネス環境にも柔軟に対応しやすくなり、経営や現場の意思決定全体の質にも良い影響が生まれます。
AIエージェントの具体的な業務効率化事例
AIエージェントはさまざまな作業を効率化・自動化できると聞いても、どこまでAIエージェントに任せられるのか疑問に思われる方も多いでしょう。実際に、各業務領域において、AIエージェントがどのように活用されているのか、代表的な活用事例をご紹介します。
カスタマーサポート業務での活用事例
顧客からの問い合わせへの一次対応をおこなうカスタマーサポートの領域では、以前からチャットボットの活用が進んでいました。しかし、チャットボットでは事前に用意された質問やシナリオでの回答が中心となり、実際に活用できる範囲には限りがありました。
一方で、AIエージェントであれば顧客からの問い合わせに対し、文脈を読み取りながら必要な情報を収集し、より広い範囲の問い合わせに対応できるようになっています。従来のチャットボットでは対応が難しかった、複数の質問が混在する問い合わせや、過去のやり取りをふまえた個別性の高い相談なども、AIエージェントであれば対応可能です。
どれだけの範囲でAIエージェントを活用できるかは企業によって異なりますが、顧客からの問い合わせの90%を自動応答できるようになった事例や、問い合わせ業務の運用工数を約8割削減できた事例なども出ています。それぞれの事例について詳しくは、ぜひ下記のページをご覧ください。
ChatPlus導入事例｜ゲスト問い合わせ数の90％を自動応答！世界規模のレストラン予約プラットフォームTableCheckを支えるAIチャットボット
ChatPlus導入事例｜キーワード一致型から、文脈を理解するAIエージェント型へ。回答率95%・運用工数約8割削減を実現。
営業・マーケティング業務での活用事例
営業やマーケティングの領域では、CRMと一体化したAIエージェントの活用が進んでいます。顧客情報や商談履歴、営業担当者の活動履歴などのデータを統合し、それらをAIエージェントに参照させることで、営業担当者のパフォーマンス向上を実現できます。
リードの見込み度合いの判断や顧客の優先度付けに加え、営業担当者へのセールスコーチングも可能です。過去の顧客データをもとに実践的な営業トークの練習ができるため、営業担当者の育成にも活用できます。営業は担当者による差が大きく、属人化が起きやすい領域ですが、こうしたAIエージェントを活用していけば、営業プロセスの標準化や品質の底上げができるでしょう。
バックオフィス業務での活用事例
バックオフィス業務では、社内向けのナレッジ共有を効率化する活用が広まっています。社内規程や過去の対応履歴、マニュアルなどをもとに、従業員からの問い合わせに答えてくれるため、総務や情報システム部門への問い合わせ対応の負担を軽減できます。
また、既存の基幹システムと連携できるAIエージェントであれば、請求書処理や勤怠データの照合といった業務プロセスそのものを自動化することも可能です。これまで人が手作業でおこなっていた確認・転記作業を任せられるようになるため、経理や人事の担当者は例外対応や分析業務に注力しやすくなり、月末の締め時期に多大な負担がかかることを避けられます。
バックオフィス業務が効率化されることで、現場部門からバックオフィスへの問い合わせにかかる時間も短縮され、社内全体の生産性向上も期待できるでしょう。
アプリ・システム開発での活用事例
アプリやシステム開発業務も、AIエージェントの活用が進んでいる領域の一つです。開発支援に特化したAIエージェントは、コマンドラインやエディタから自然言語で指示を出すだけで、コードの作成やエラーの特定・修正、ファイル読み書き、テストの実行といった一連の作業を任せられます。
仕様を明確化し、AIエージェントが参照できる環境を整えておけば、各現場の仕様やルールに沿ったコーディングも可能です。一方で、変数の命名規則やコメントの入れ方など、現場ごとに明確なルールが定められていない部分も多いでしょう。また、セキュリティに関わる部分では、企業ごとにセキュリティ要件や開発環境が異なるため、AIエージェントだけではセキュリティ要件を十分に満たせないケースもあります。
コーディングやテストなどの作業をAIエージェントに任せて効率化しつつ、現場の仕様に合わせた修正やセキュリティのチェックなどは人がおこなう、といったようにAIエージェントと人の役割分担を明確化することで、効果的な活用ができます。
AIエージェントの導入ステップ
AIエージェントを導入する際は、いきなりツールを選んで動かし始めるのではなく、段階を踏んで進めることで現場に定着しやすくなります。
業務の可視化とニーズの収集
まず、導入を検討している現場で、どのような業務があるのか、どのような機能が求められているのかを把握しましょう。AIエージェントを活用するためには、単なる作業手順だけでなく、プロセスごとの判断基準や判断に必要な前提情報などを明確にしておく必要があります。
明確な指示や参照情報なしに効率化・自動化したいという思いだけで導入しても、AIエージェントの作業の質が下がり、結局人がやったほうが早いという状況に陥りかねません。導入前に、現場担当者へのヒアリングを通じて、業務の可視化とニーズの収集を進めましょう。
導入目的と業務範囲の明確化
業務の実態が把握できたら、AIエージェントの導入によって何を実現するのかを明確化しつつ、AIエージェントに何をどこまで任せるのか具体的な線引きを考えていきましょう。例えば、「問い合わせの一次回答は任せるが、返金判断は人が承認する」というように、AIが自律的に判断して良い範囲と人が確認をおこなう範囲を切り分けておくと、どこまでの情報をAIに参照させるべきなのかが見えてきます。
AIエージェントにどこまでの情報を参照させ、処理を実行させるのかは、セキュリティ面でも重要なポイントになります。ここまでの2ステップをどれだけ入念におこなえるかで、AIエージェントの活用効果が大きく変わってくるでしょう。
ツール・サービスの選定
前の2ステップをふまえ、ツール・サービスの検討を進めていきます。価格や機能的な面だけでなく、既存の業務システムとの連携性や、無料または低コストでPoCができるか、セキュリティ面での対策などは事前に確認しておきましょう。
社内にAIエージェントを運用できる人材がいるかによって、手厚いサポートが受けられるサービスを選ぶべきかどうかも変わってきます。
スモールスタートでの試験導入・PoC
選定ができたら、一部の業務や部署からスモールスタートで試験導入を進めます。試験導入では、何をもって成功とするかの基準を明確にしておきましょう。短縮する工数や問い合わせの一次解決率など、測定可能な指標を設定しておくのがおすすめです。
試験運用中は、実際に使う現場メンバーからうまくいかなかったやり取りを収集し、指示内容や参照させる情報を調整していきます。あわせて、AIが誤った対応をした際のエスカレーション経路も試験導入の段階で確認しておくと、本格導入後のトラブルを防ぎやすくなります。
効果検証と本格展開
試験導入で決めた指標をもとに効果を数値で振り返り、経営層や関係部署に成果を共有したうえで、対象部署や業務範囲を段階的に広げていきます。一気に全社展開するのではなく、似た業務特性を持つ部署から順に広げていくと、混乱を抑えやすくなります。
本格展開後も、業務内容の変化や新しい問い合わせパターンに合わせて、指示や参照データを定期的に見直す運用が必要になります。AIエージェントは導入して終わりではなく、現場にあわせて育てていくものと捉えておくと、効果を長く維持しやすくなるでしょう。
AIエージェント導入時の注意点
AIエージェントは業務の効率化・自動化に役立つ一方、効果を得るためにはAIの特性を理解したうえで、以下のような仕組みや環境を整えることが大切です。
ハルシネーションへの理解と対策
AIの利用において、事実とは異なる情報をもっともらしく回答するハルシネーションを完全には避けられません。特に、社内に明確な根拠情報がない質問や、複数の解釈ができる曖昧な指示に対しては、誤った回答を頻繁に返してくることがあります。ハルシネーションが発生すると、社内システムの操作手順を誤って案内したり、存在しない仕様やコードを生成したりするなど、業務上のミスにつながる可能性があります。
ハルシネーションのリスクを防ぐためには、人とAIの役割分担を明確化し、人がAIエージェントの出力をチェック・レビューするフローを定めておくことが大切です。特に、顧客対応や契約、セキュリティ設定など、誤りが大きな影響につながる業務では、AIだけで判断を完結させない仕組みが重要になります。
従業員にも、AIの得意・不得意やハルシネーションのリスクなど、AIを適切に活用するために必要なリテラシー教育をおこないましょう。
セキュリティ・情報漏洩リスクへの対策
AIエージェントに社内情報を参照させる場合には、情報漏洩のリスクへの対策が不可欠です。社外秘のデータや顧客の個人情報など、扱う情報の機密度に応じてAIが参照・出力して良い範囲をあらかじめ線引きし、必要最小限の権限のみを与えるのが基本です。
また、外部のAIサービスを利用する場合は、入力したデータの保存場所や通信経路、学習に利用される可能性などを事前に確認しておきましょう。実際の運用が始まってからも、誰がどのような情報にアクセスしたかをログとして残しておき、定期的にチェックする仕組みや体制を整えておくことも大切です。
社内運用体制の整備と人材の育成
AIエージェントは、導入して終わりではなく、現場に合わせてチューニングしていく必要があります。運用開始後もプロンプトや参照データを調整し続ける担当者や、現場に利用を定着させる推進チームを置いておかないと、せっかく導入しても徐々に使われなくなってしまいます。
また、現場の社員がAIエージェントにどのような指示を出せば意図した結果を得やすいかを理解できるよう、社内研修や活用事例の共有をおこなうことも大切です。運用担当者だけに知識が偏らないよう、複数人でスキルやノウハウを引き継げる体制にしておくと、担当者の異動や退職があっても活用し続けられます。
コストパフォーマンスの見極め
AIエージェントの導入には、ライセンス費用だけでなく、教育や運用にかかる工数など可視化しにくいコストも発生します。導入当初に見込んでいた工数削減効果と、実際にかかっている費用を定期的に照らし合わせ、想定した費用対効果が出ているかを確認しましょう。
もし効果が思うように出ていない場合は、対象業務の範囲を見直す、指示方法や参照データを改善する、別サービスへの切り替えを検討するなど、軌道修正が必要になります。導入前に立てた数値目標に立ち返り、達成できているかを確認する習慣をつけておくとよいでしょう。
業務効率化に活用できるAIエージェントサービス5選
ここまで見てきたように、AIエージェントには幅広い活用の仕方があります。ここでは、業務効率化を実現するうえで活用しやすいサービスをご紹介します。
AI AgentPlus
AI AgentPlusは、チャットボット構築で豊富な実績を持つチャットプラスが提供するAIエージェント構築サービスです。エージェントに性格や役割を設定できる点が特徴で、共感を重視した応対やセールスを意識した案内など、サイトの特性に合わせた対応スタイルを作りこめます。
また、社内用語や略語を辞書として登録できる機能や、ユーザーの会員ランク・購入履歴などをもとに一人ひとりに合わせた対応方針を提案する機能も備えており、従来のチャットボットで課題になりがちだった回答精度の低さを解決する設計になっています。
CRMなどの外部システムと連携すれば、顧客情報の自動検索や、対応履歴の自動登録、商品情報の自動学習といった業務フローもノーコードで構築でき、精度と運用のしやすさを両立させたいカスタマーサポート部門に特におすすめのサービスです。
Agentforce
Agentforceは、Salesforceが提供する自律型AIエージェントプラットフォームです。営業、マーケティング、コマースなど幅広い業務に活用できるAIエージェントを構築できます。
もともとCRMやSFAで大きなシェアを持つSalesforceが提供するサービスということもあり、CRMに蓄積された顧客データや商談履歴を活かせる営業・マーケティング領域とは特に相性がよく、リードへのフォローや商談化に向けたやり取りをエージェントに任せるといった使い方が広がっています。
既にSalesforceを利用している企業であれば、これまで蓄積してきたデータを活用しながら導入を進められるサービスです。
UiPath Platform for agentic automation
UiPath Platform for agentic automationは、もともとRPAで実績のあるUiPathが展開している業務自動化プラットフォームです。繰り返しの多い定型作業を担当するロボットと、状況に応じて判断をおこなうAIエージェントを組み合わせて使える点が特徴です。
例えば、請求書のデータ入力や照合といった定型作業はロボットが担当し、記載内容に不備がある場合の判断や、例外的な対応が必要なケースの処理はAIエージェントが担当するというように、これまで人がおこなっていた確認・判断の多くをロボットとAIエージェントに任せられます。
既存の基幹システムとの連携実績も豊富で、バックオフィス業務の自動化を進めたい企業が活用できるサービスです。
Notion AI
Notion AIは、ドキュメント管理ツールのNotionに組み込まれたAIエージェント機能です。例えば議事録の要約を任せると、エージェントがNotion内の関連ページを自分で探し出し、ページの作成や更新までおこなってくれます。
単発のやり取りだけでなく、Slackなど外部ツールと連携して情報を集めることもでき、一度に多数のページを参照しながら、まとまった作業を任せられます。また、「毎週金曜の朝に進捗をまとめて共有する」というように、トリガーを設定しておくだけで定型業務を自動的に繰り返し実行してくれる機能も実装されています。
Claude Code
Claude Codeは、Anthropicが提供する、開発者がコーディング作業をAIに任せられるエージェント型のツールです。コマンドラインやデスクトップアプリ、モバイルアプリから自然言語で指示を出すだけで、コードの作成やバグの修正、テストの実行、リファクタリングといった一連の開発作業を任せられる点が特徴です。
既存のコードを読み込んだうえで、関連するファイルをまとめて変更を加えてくれるため、仕様を伝えるだけで実装まで進められます。エンジニアは細かな実装作業をエージェントに任せつつ、設計方針の判断やコードレビューといったより重要な業務に時間を割けるようになります。
▼AIエージェントのおすすめサービスについては、こちらの記事でも詳しく解説しています。
AIエージェントおすすめ14選！無料ツールと種類別の比較・選び方を解説
まとめ見出し：AIエージェントを活用して業務効率化を実現しよう
AIエージェントは、目的の達成に向けて自ら考え、最適な提案から実行までを担うことができるAI技術です。問い合わせ対応や営業支援、バックオフィス業務、システム開発など、活用できる領域は業界や業種を問わず広がっています。
一方で、ハルシネーションやセキュリティのリスクを防ぐためには、人とAIエージェントで担当する範囲を明確化し、最終的な実行の可否は人が確認したうえで判断する仕組みづくりが大切です。
AIエージェントのメリットとデメリットを理解しつつ、活用に取り組んでみましょう。
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