基礎知識
AIエージェントでできることとは？業界・用途別の活用事例をご紹介
従来のAIは質問に答えたり文章を作ったりすることに特化していましたが、AIエージェントは人間の代わりに「行動」し、自律的に考えて計画を立て、複雑なタスクを完了できるシステムです。
AIエージェントは、目標に基づいて自らデータを集めて分析し、外部のツールを使って業務を遂行する、まるで「手足を持ったAI」です。これにより、人はより付加価値の高い業務に集中できるようになり、企業の競争力強化につながります。
この記事では、AIエージェントでできることや、業務・用途別の活用事例を詳しく解説し、貴社の生産性向上にどのように役立つのかを明らかにします。
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AIエージェントができること
AIエージェントは、複数のAI技術やデバイスを組み合わせた高度なシステムで、人間の介入なしに特定のタスクを実行できる点が大きな特徴です。従来のチャット型生成AIが主に会話や文章の生成に特化していたのに対し、AIエージェントは、人間が設定した目標に基づき、自律的に必要なデータを収集し、タスクを決定して実行します。
ここでは、以下のAIエージェントができることについて解説します。
- 外部ツールとの連携・操作
- 長期記憶と学習
- 自律的なタスク実行と計画立案
外部ツールとの連携・操作
AIエージェントは外部のツールやシステムと連携し、それらを操作することで業務を遂行する、デジタルの世界で「手足」を持ったAIです。従来のAIモデルが一度に一つの推論しか行えなかったのに対し、AIエージェントは外部APIを呼び出し、最新情報を取得したり、複数段階の複雑な推論を実行したりできます。
具体的には、メール送信やカレンダー予約、ブラウザでの検索、システムへの入力など、さまざまなタスクを自律的に行うことが可能です。
長期記憶と学習
AIエージェントは、タスクを実行するたびに継続的に学習し、その経験を蓄積して次回の業務に活かすことが可能です。この機能により、過去のデータやユーザーの行動を記録・分析し、繰り返すことで最適な対応を学習します。
AIエージェントは、使えば使うほど知識を吸収して賢くなる、自己進化型のAIと言えるでしょう。そのため、毎回ゼロから教える必要がありません。
自律的なタスク実行と計画立案
AIエージェントは自律的に考えて行動する能力を備え、与えられた目標に向かって自らタスクを計画し、状況に応じた最適な判断を下して実行します。ユーザーから指示を受けると、AIエージェントはまず明確な目標を設定し、目標達成に必要な作業を細分化し、優先順位を考慮しながら計画を立てます。
従来のシステムが固定されたルールに基づいて動作していたのに対し、AIエージェントは環境の変化や複数の情報源からの情報をリアルタイムで分析し、最適な行動を自律的に判断します。
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「JAPAN AI AGENT」には、日本企業でよく行われる業務に最適化された、営業やマーケティング、人事・総務などの職種別公式エージェントが標準搭載されており、導入後すぐに活用できます。そのため、職種ごとの業務プロセスを効率化し生産性の向上を実現できます。
また、豊富なAPI連携もでき、社内データやクラウドストレージ、チャットツールと簡単に接続することが可能です。JAPAN AI AGENTを導入することで、提案資料の作成やメールの文面作成にかかる時間を大幅に削減し、ルーティンワークから解放され、営業活動の効率と成果を最大化することが期待できます。
AIエージェントの導入を考えているのであれば、「JAPAN AI AGENT」がおすすめです。
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AIエージェント導入による定量的な効果
AIエージェントを導入することで、企業の生産性向上とコスト削減に直接的な影響を与え、明確な効果測定を可能にします。日本公庫の調査によると、デジタルツールを導入した企業のおよそ8割が業務効率化を実感しており、自律的に業務を遂行するAIエージェントは、この効果をさらに高めることが期待できます。
AIエージェントは、これまで多くの時間と労力がかかっていた業務を代行し、短期間で高い投資対効果（ROI）を実現する可能性を秘めています。
例えば営業部門では、提案資料やメール文案の自動作成により、資料作成時間を80%削減した事例があります。また、カスタマーサポート分野では、24時間対応やAIによる自己解決で問い合わせ対応コストを大幅に削減した例や、富士通の検証で問い合わせ解決までのやり取りを大幅に減らせた事例も報告されています。
AIエージェント導入の大きな価値は、単なるコスト削減だけではありません。ルーティンワークから解放されることで、人手不足の解消を支援し、従業員はより創造的で付加価値の高い業務に集中できるようになります。
新規事業の企画や顧客満足度向上のための戦略立案など、より重要な業務へ人的資源をシフトさせることで、AIエージェントは効率化ツールとしてだけでなく、企業の戦略的なパートナーとして、競争力強化に貢献します。
出典：導入予定割合が最も高いデジタルツールはＡＩ（人工知能）
【業務・用途別】AIエージェントの活用事例
ここまで解説してきたように、AIエージェントは自律的な判断力と行動力を持ち、複数のシステムやデータを活用することで、幅広い業務領域で効率化と成果の向上を実現します。ここでは、業務・用途別にAIエージェントの活用事例を紹介します。
- 営業・マーケティング
- 人事・総務
- 経理・法務
- 開発・IT
営業・マーケティング
従来、Webサイトからの問い合わせ対応は担当者が内容を確認し、SFAへ手入力で登録して個別にメールを作成・送信する必要があり、時間がかかり機会損失につながっていました。
しかし、AIエージェントを導入すれば、問い合わせフォームからの情報をもとに、即座に企業情報を補完してSFAに登録できます。加えて、顧客の関心度を分析し、最適な内容のお礼メールや資料送付を自動で行うことも可能です。その結果、見込み客への対応が迅速になり、商談につながる可能性が高まります。
人事・総務
以前は「就業規則の場所は？」「交通費の精算方法は？」といった、従業員からの定型的な問い合わせが多く、担当者はその対応に時間を取られ、本来の業務に集中できない状態でした。
そこで、社内ポータルや規定集を学習したAIエージェントをチャットボットとして導入したことで、従業員の質問に即座に回答できるようになりました。さらに、チャットを通じて「面接日程の調整」「会議室の予約」「備品の発注処理」といった定型タスクも行えます。
その結果、バックオフィス部門の業務負担が大幅に軽減され、従業員の利便性と満足度が向上しました。
経理・法務
契約書のリーガルチェックや請求書の入力作業は、専門知識が求められ、ミスが許されないため、ダブルチェックに多くの時間を費やしていました。
しかしAIエージェントを導入することで、契約書の草案作成を支援して不利な条件などのリスク条項を自動で指摘できるようになりました。さらに、請求書はAI-OCRで読み取り、勘定科目を推測して仕訳データを作成することも可能です。
最新の法令リサーチも対話形式でサポートすることで、専門業務の属人化を解消し、コンプライアンスリスクの低減と業務効率の向上を両立できるようになりました。
開発・IT
これまで、コードの記述やバグの原因特定、テストケースの作成といった作業は、エンジニアの経験や知識に頼る部分が大きく、時間もかかっていました。
しかしAIエージェントを導入することで、自然言語で指示を出すだけでAIが自動でコードを生成できるようになり、エラー発生時にはログを解析してバグの原因を特定し、修正案まで提示できるようになりました。さらに、システムログを常に監視し、異常を検知した際にはアラートを発します。
その結果、エンジニアの生産性が大幅に向上し、より創造的な設計や高度な開発に注力できるようになりました。
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AIエージェント活用の注意点
AIエージェントは、自律的な判断と実行能力によって業務効率化に大きく貢献します。しかし、導入と運用にあたっては、従来のAIシステムにはなかった特有の注意点やリスクがあります。
ここでは、AIエージェント活用の注意点を3つ紹介します。
- 最終的な意思決定と責任
- 感情の理解とホスピタリティ
- 物理的な作業
最終的な意思決定と責任
AIエージェントは「合理性」や「効率性」を重視して動作しますが、必ずしも正確性を保証するわけではありません。特に生成AIは、創造的な判断や対応を行う能力がある一方で、情報の正確性や一貫性に欠ける場合があり、特に顧客とのトラブルや微妙な判断が求められる状況では、人間的な配慮や状況に応じた理解が不足する可能性があります。
そのため、AIエージェントを導入する企業は、アルゴリズムの動作や進捗を人間が把握できる体制を構築し、人間による介入・監視が可能な運用体制を整備することが重要です。AIに過度に依存せず、特に正確性が求められる場面や倫理的な判断が必要な場面では、必ず人間の判断を補完できる仕組みを明確にしておくことが求められます。
感情の理解とホスピタリティ
AIエージェントは、大量のデータに基づき、客観的で一貫性のある判断ができます。しかし、人間のような感情や共感性、高度なホスピタリティを完全に理解し、提供することはまだ難しいのが現状です。
顧客対応や対人支援の現場では、顧客からの問い合わせ内容の背景や感情を十分に理解できず、状況によっては適切な対応ができないことがあります。AIエージェントはあくまでサポートツールであることを理解し、顧客満足度や企業の信頼に直接影響する場面では、人間のオペレーターや担当者が最終的な対応やフォローアップを行うようにしましょう。
物理的な作業
AIエージェントは自律的に情報を収集し、推論・行動することでタスクを行えますが、メール送信やデータ処理、外部システムとの連携といった、デジタル環境内での操作に限られます。AIエージェントは、大規模言語モデル（LLM）などを基盤とするソフトウェアシステムなので、人間が行うような物理的な作業を単独で行うことはできません。
物理的な環境で実際にタスクを実行するためには、AIエージェントがモーター、ロボットアームなどのアクチュエータと統合されたロボット型の構造と一体化している必要があります。
AIエージェントに関してよくある質問
AIエージェントは比較的新しい技術なので、従来の業務効率化ツールとの違いや、導入に際する実務的な疑問が多く聞かれます。ここでは、AIエージェントの導入を検討する際によくある質問に回答します。
- RPAとの違いは何ですか？
- 導入にはどのくらいの期間が必要ですか？
- 誤作動のリスクはありますか？
RPAとの違いは何ですか？
AIエージェントとRPAの最も大きな違いは、「自律的な意思決定と行動ができるかどうか」という点です。RPAは定型作業の手足、AIエージェントは判断を伴う非定型作業も可能な脳みそ付きの手足だと理解しておきましょう。
導入にはどのくらいの期間が必要ですか？
AIエージェントの導入期間は、SaaS型であれば即日、カスタマイズが必要であれば数か月が目安です。しかし、企業の規模や自動化する業務の複雑さ、導入方法によって大きく異なることを理解しておきましょう。
誤作動のリスクはありますか？
AIエージェントは自律的に動きますが、誤作動や意図しない判断をするリスクがあります。これらのリスクを管理するために、以下の点に注意が必要です。
- 学習データの品質
- ブラックボックス化
- 倫理的判断の欠如とセキュリティ
特に、ハルシネーションのリスクには注意しましょう。ハルシネーションが起きないように、重要な業務では人間がチェックする必要があります。
AIエージェントを導入して業務効率化を図るなら「JAPAN AI AGENT」
この記事では、AIエージェントでできることを解説してきました。
AIエージェントは、従来のチャット型生成AIとは異なり、自律的にタスクを実行できる高度なシステムです。外部ツールとの連携や過去の経験に基づく学習、計画立案・実行能力によって自律性を実現し、企業の業務効率化に大きく貢献します。
導入企業のおよそ8割が業務効率化を実感しており、資料作成時間を大幅に削減できたという報告もあります。その結果、従業員はルーティンワークから解放され、人手不足の解消や、より創造的な業務に集中することが可能になります。
ただし、AIエージェントは最終的な意思決定を人間に委ねる必要があり、感情理解やホスピタリティには限界があります。特に、AIが誤った情報を生成するハルシネーションには注意が必要です。そのため、導入には人間の監視・介入が不可欠です。
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