AIエージェントは、問い合わせ対応や議事録作成、資料作成、データ分析など、日常業務の幅広いシーンで活用できる技術です。指示を待つだけの生成AIと違い、目標に向けて自ら判断しながら一連の作業を進めるため、業務そのものを任せられます。
本記事では、AIエージェントの導入を検討する企業の担当者に向けて、業務シーン別のできることと使い方を、自社への当てはめ方とあわせて解説します。概要の説明にとどまらず、実務のどの場面でどう役立つのかまで踏み込んで紹介します。
AIエージェントの活用をご検討の方は、株式会社glorious futureの開発支援サービスもあわせてご覧ください。
RAGやAIエージェントの受託開発に携わってきた知見をもとに、実装の視点から解説します。
AIエージェントの活用が広がる背景と、向いている業務
.jpg)
AIエージェントは、目標を伝えると自ら判断してタスクを実行できるため、これまで人が手をかけていた幅広い業務での活用が広がっています。
特に、繰り返し発生する業務や、複数の情報を参照して進める業務との相性がよく、業種や部門を問わず導入が進んでいます。自社のどの業務が向いているかを見極めることが、活用の第一歩になります。
AIエージェントの基本的な仕組みや生成AIとの違いといった前提知識は、AIエージェントとは？仕組み・種類・業務活用をわかりやすく解説で解説しています。本記事では、実際の活用シーンに絞って紹介します。
AIエージェントの活用が広がる背景
AIエージェントの活用が急速に広がっている背景には、技術の進化と、企業が抱える人手不足の課題があります。大規模言語モデル（LLM／大量のテキストを学習した言語AI）の性能が向上し、複雑な判断や複数の作業を任せられるようになったことが、活用の土台になっています。
従来のチャットボットやRPA（決められた手順を自動化するツール）では、あらかじめ用意した想定や手順の範囲でしか動けませんでした。これに対しAIエージェントは、状況を理解し、必要な情報を集め、複数のシステムと連携しながら次の行動を判断します。
この違いによって、これまで自動化が難しかった判断を伴う業務にも、活用の範囲が広がっています。
技術の成熟と業務ニーズが重なり、AIエージェントは実際の業務で使われる段階に入っています。
活用に向いている業務の特徴
AIエージェントは万能ではなく、向いている業務とそうでない業務があります。効果を出しやすいのは、次のような特徴を持つ業務です。
- 繰り返し発生する業務：問い合わせ対応や資料作成など、日常的に何度も発生する業務
- 手順がある程度整理されている業務：進め方のパターンが決まっており、判断の基準が示しやすい業務
- 複数の情報を参照する業務：社内文書やデータを調べながら進める、時間のかかる業務
- 担当者の負担が大きい業務：人手がかかり、他の重要業務を圧迫している業務
逆に、高度な経営判断や、前例のない創造的な業務、対外的な責任を伴う最終判断などは、AIエージェントだけに任せるのには向きません。まずは効果を実感しやすく、リスクの小さい業務から検討することが、活用を軌道に乗せるうえで有効です。
自社の業務をこれらの特徴に照らして見ると、どの業務から活用を始められそうかが見えてきます。
AIエージェントでできること・活用シーン
.jpg)
AIエージェントは、問い合わせ対応や議事録作成、資料作成、データ分析など、幅広い業務で活用できます。単に情報を返すだけでなく、複数のシステムを横断して一連の作業を進められる点が特徴です。
どの業務も「情報を集めて、判断し、次の行動につなげる」という流れを自動化できることが、活用の共通点になります。ここでは、代表的な7つの活用シーンを紹介します。
問い合わせ対応（カスタマーサポート）
顧客からの問い合わせ対応は、AIエージェントの活用が最も進んでいる領域の一つです。よくある質問への回答を自動化し、担当者の負担を軽減します。
従来のチャットボットが用意された回答を返すだけだったのに対し、AIエージェントは社内のFAQやマニュアルを参照し、質問の意図をくみ取って回答を組み立てます。一次対応を任せることで、担当者は複雑な案件や個別対応が必要なケースに集中できます。
小売やECなど、問い合わせ件数が多い業種で特に効果が表れやすい活用です。
社内ヘルプデスク（社内問い合わせ対応）
社外向けだけでなく、社内からの問い合わせ対応にもAIエージェントは活用されています。情報システム部門や総務、人事に寄せられる定型的な質問を、AIが自律的に処理します。
担当部署に人が問い合わせる前に、AIエージェントが一次回答を返すことで、管理部門の対応工数を減らせます。担当者ごとに説明がばらつく属人化の解消にもつながります。
従業員数が多く、社内問い合わせが集中しやすい企業で効果的です。
会議・議事録の作成
会議の議事録作成も、AIエージェントが得意とする業務です。会議の終了をきっかけに、内容の要約から共有までを一連の流れで自動的に進めます。
従来は、人が会議の録音を取り込み、要約を指示し、書式を整えて共有する必要がありました。AIエージェントの場合は、この一連の流れを自動で進められます。
会議が多く、議事録作成が負担になっている組織で役立ちます。
資料作成・情報収集
営業やマーケティングの現場では、資料作成や情報収集にAIエージェントが活用されています。時間のかかる調査やまとめの工程を、目標を伝えるだけで進められます。
担当者は、AIがまとめた素材をもとに、顧客との対話や提案内容の検討といった、人にしかできない業務に時間を割けるようになります。
調査やまとめに時間を取られている営業・企画部門で効果を発揮します。
文書チェック・契約書レビュー
契約書や各種書類の確認作業にも、AIエージェントの活用が広がっています。重要な箇所を抽出し、確認漏れを防ぐ支援を行います。
人が一から読み込む場合に比べ、確認のスピードと精度を高めやすくなります。ただし、最終的な法的判断は人が行うことが前提です。
契約書を多く扱う士業や、法務部門を持つ企業で活用が進んでいます。
データ分析・レポート作成
データを扱う業務では、情報の収集から集計、レポート作成までをAIエージェントが支援します。複数の工程を連続して処理できる点が強みです。
人が手作業で行っていた定型的な分析作業を効率化し、担当者はより高度な分析や意思決定に集中できます。
この領域は、参照するデータが整理されているほど、出力の精度が高まります。
複数システムをまたぐ横断的な活用
AIエージェントの大きな特徴は、単一の作業だけでなく、複数のシステムやアプリをまたいで一連の業務を進められることです。ここが、決められた範囲でしか動けない従来のツールとの決定的な違いです。
こうした連携には、外部ツールとの接続を標準化するMCP（AIと外部ツールをつなぐ規格）などの技術が活用されます。
個別の作業の自動化にとどまらず、業務の流れ全体を支援できる点が、AIエージェントならではの価値です。
これら7つのシーンは、いずれも「情報を集めて判断し、次の行動につなげる」という共通の流れを持っています。自社の業務に近いシーンから、活用のイメージを描いてみてください。
さらに高度な活用｜複数のAIが連携するマルチエージェント
.jpg)
AIエージェントの活用が進むと、1つのエージェントに任せるだけでなく、複数のAIエージェントを連携させて、より複雑な業務を処理する方法があります。
これはマルチエージェントと呼ばれ、それぞれ役割の異なるエージェントが協働することで、単体では難しい業務に対応します。
単一の作業を任せる段階から、複数のAIがチームとして働く段階へと、活用が深まっているのが近年の傾向です。
マルチエージェントとは
マルチエージェントは、複数のAIエージェントがそれぞれ担当を持ち、連携して1つの目標を達成する仕組みです。全体を統括する役と、個別の作業を担う役に分かれるなど、人間のチームのような形で処理を進めます。
たとえば、調査を担当するエージェント、分析を担当するエージェント、文章化を担当するエージェントが連携すれば、情報収集から報告書の作成までを、複数の工程をまたいで進められます。単体のエージェントでは1つずつ順番に処理していた作業を、役割分担によって効率的にこなせる点が特徴です。
マルチエージェントの活用イメージ
マルチエージェントは、複数の専門的な視点や工程が必要な業務で活用が期待されています。1つのエージェントに全てを任せるより、役割を分けた方が精度を出しやすい場合に向いています。
こうした使い方では、複数のエージェントが人の指示を待たずに議論や作業を進め、検討の抜け漏れや手戻りを減らす効果が期待されます。
導入には設計と検証が必要
マルチエージェントは高度な処理が可能になる一方で、導入の難易度も上がります。エージェント同士の連携が複雑になるほど、動作の予測や管理が難しくなるためです。
複数のエージェントがどう連携し、どこで人間が確認するかといった設計が、より重要になります。そのため、最初からマルチエージェントを目指すのではなく、まず単体のエージェントで成果を出し、対象業務が広がる段階で連携を検討する進め方が現実的です。高度な活用ほど、段階的に取り組むことがリスクを抑える鍵になります。
マルチエージェントは、AIエージェント活用の可能性を大きく広げる一方で、相応の設計と検証が求められる領域だといえます。
活用を成功させる3つの共通点
.jpg)
AIエージェントの活用がうまくいっている企業には、いくつかの共通点があります。ツールの高機能さよりも、小さく始めること、参照データを整えること、人とAIの役割を分けることの3点が、成果を左右します。
活用の成否を決めるのは、導入するツールそのものよりも、業務への組み込み方だといえます。
ここでは、成功につながる3つの共通点を紹介します。
共通点1：小さな業務から始めている
活用がうまくいく企業は、最初から大規模に導入するのではなく、対象を絞って小さく始めています。効果を見込みやすい1つの業務でAIエージェントを試し、成果と課題を確認してから、対象を広げていく進め方です。
小さく始めることで、想定と実際のズレを早い段階で把握でき、修正のコストも抑えられます。いきなり全社展開して失敗すると、社内の期待も下がってしまいます。まず1つの業務で成功体験を作ることが、その後の活用を広げる土台になります。
共通点2：参照するデータが整理されている
AIエージェントの精度は、参照するデータの質に大きく左右されます。活用が進んでいる企業は、AIに参照させるマニュアルやFAQ、業務データが整理されている傾向があります。
どれほど高機能なAIエージェントを導入しても、参照する情報が散在していたり古かったりすると、期待した精度は得られません。データの整備は地味な工程ですが、活用の成果を決める重要な準備です。
共通点3：人とAIの役割分担が明確
活用がうまくいっている企業は、AIエージェントに任せる範囲と、人間が確認・判断する範囲を明確に分けています。すべてをAIに任せるのではなく、適切な役割分担を設計しています。
たとえば、情報収集や下準備はAIに任せ、最終的な判断や対外的な対応は人が行う、といった切り分けです。特に、AIが誤った出力をした場合に、人がどの段階で気づけるかという仕組みを設計しておくことが、安全な運用につながります。人とAIがそれぞれの得意を活かす体制が、活用を定着させる条件になります。
これら3つの共通点は、いずれもツールの選定より前の、業務設計と準備に関わるものです。活用を検討する際は、こうした準備を含めて計画することが、成果への近道になります。
自社に合う活用法の見つけ方
.jpg)
AIエージェントの活用事例を見ても、自社のどの業務に当てはめればよいか迷うことは少なくありません。
自社に合う活用法を見つけるには、対象となる業務を洗い出し、効果とリスクの両面から優先順位をつけることが有効です。
他社の事例をそのまま真似るのではなく、自社の業務に置き換えて考えることが、活用を成功させる出発点になります。
活用できそうな業務を洗い出す
まず、社内の業務の中から、AIエージェントを活用できそうなものを洗い出します。この記事で紹介した「向いている業務の特徴」を手がかりにすると、候補を見つけやすくなります。
次のような視点で、自社の業務を振り返ってみてください。
- 毎日・毎週など、繰り返し発生している業務はないか
- 担当者が多くの時間を取られている、負担の大きい業務はないか
- 社内の情報を調べながら進める、手間のかかる業務はないか
- 問い合わせ対応など、同じような質問が繰り返される業務はないか
これらに当てはまる業務は、AIエージェント活用の候補になります。まずは候補を書き出してみることが、検討の第一歩です。
効果とリスクで優先順位をつける
洗い出した候補の中から、どの業務から着手するかを決めます。判断の基準になるのは、効果の大きさと、導入のリスクの小ささです。
効果が見込めて、かつ失敗してもリスクが小さい業務から始めるのが基本です。たとえば、社内向けの問い合わせ対応や資料作成の下準備などは、効果を実感しやすく、対外的な影響も小さいため、着手しやすい業務だといえます。逆に、対外的な責任を伴う業務や、高度な判断が必要な業務は、慣れてから段階的に検討します。優先順位をつけることで、無理のない活用の順序が見えてきます。
進め方に迷ったら専門家に相談する
自社に合う活用法の検討や、実際の導入に進む段階では、専門的な知識が必要になる場面もあります。対象業務の選定は自社で進めつつ、構築や運用設計は開発会社などのパートナーに相談する方法もあります。実際、「AIエージェントに興味はあるが、自社のどの業務に使えるか分からない」という段階でご相談に来られる企業も少なくありません。
具体的な作り方や、内製と外注の選び方については、AIエージェントの作り方｜内製と外注の選び方から導入手順まで解説で解説しています。
また、活用に使えるツールを比較したい場合は、AIエージェントのおすすめ比較7選｜種類・特徴・選び方を解説もあわせてご覧ください。自社だけで抱え込まず、必要に応じて外部の知見を活用することが、活用を前に進める助けになります。
自社の業務に置き換えて考えることで、AIエージェントの活用は具体的なものになります。まずは身近な業務から、活用の可能性を探ってみてください。
AIエージェントの活用に関するよくある質問
.jpg)
Iエージェントの活用を検討する際に、よく寄せられる質問をまとめました。自社での活用を考える際の参考にしてください。
Q. 中小企業でもAIエージェントを活用できますか？
A. 活用できます。むしろ、人手不足の課題を抱える中小企業にとって、定型業務を任せられるAIエージェントは有効な選択肢になります。
大規模な投資をしなくても、対象業務を絞ってノーコードツールから始めるなど、規模に応じた活用方法があります。まず1つの業務で試し、効果を確認しながら広げていく進め方が、中小企業には向いています。
Q. どの業務から始めるのがよいですか？
A. 効果が見込めて、失敗してもリスクが小さい業務から始めるのがおすすめです。具体的には、社内向けの問い合わせ対応、資料作成の下準備、情報収集など、繰り返し発生し、対外的な影響が小さい業務が着手しやすいといえます。
いきなり重要な業務に導入するのではなく、小さく始めて効果を確かめてから広げることで、無理なく活用を進められます。
Q. 導入までにどのくらいの期間がかかりますか？
A. 活用する方法によって大きく異なります。ノーコードツールを使った簡単な用途であれば、比較的短期間で始められます。一方、既存システムとの連携や独自要件に対応する場合は、相応の期間が必要です。
期間を検討する際は、ツールの準備だけでなく、参照させるデータの整備にかかる時間も見込んでおくことが大切です。データの準備が、活用開始までの期間を左右する場合があります。
Q. 活用がうまくいかないのは、どんなときですか？
A. 目的が曖昧なまま導入したときや、参照データが整理されていないときに、うまくいかないことが多くなります。「何を解決したいのか」が定まっていないと、導入自体が目的化し、成果につながりません。
また、すべてをAIに任せようとして、人の確認体制を設けなかった場合も、トラブルの原因になります。目的を明確にし、データを整え、人とAIの役割を分けることが、失敗を避けるポイントです。
Q. 自社に合う活用法は、どうやって見つければよいですか？
A. まず、繰り返し発生する業務や、担当者の負担が大きい業務を洗い出すことから始めます。そのうえで、効果が見込めてリスクの小さい業務から優先的に検討すると、自社に合った活用法が見えてきます。
検討や導入の進め方に迷う場合は、開発会社などの専門家に相談する方法もあります。対象業務の選定だけでも相談できるケースがあります。
これらの疑問を整理したうえで、自社に合った活用を検討することが大切です。
まとめ｜活用事例を自社の業務に置き換えて考える
.jpg)
AIエージェントは、問い合わせ対応や議事録作成、資料作成、データ分析など、幅広い業務で活用が進んでいます。さらに、複数のシステムを横断する処理や、複数のAIが連携するマルチエージェントなど、活用の幅は広がり続けています。
大切なのは、他社の事例をそのまま真似ることではなく、自社の業務に置き換えて考えることです。本記事の要点を整理します。
- AIエージェントは、問い合わせ対応・社内ヘルプデスク・会議議事録・資料作成・文書チェック・データ分析など、幅広いシーンで活用できる。
- 単一の作業だけでなく、複数のシステムをまたいだ横断的な処理や、複数AIが連携するマルチエージェントといった高度な活用も広がっている。
- 活用を成功させる共通点は、小さく始める・参照データを整える・人とAIの役割を分けるの3つ。
- 自社に合う活用法は、繰り返し発生する業務や負担の大きい業務を洗い出し、効果とリスクで優先順位をつけて見つける。
AIエージェントの活用で成果を出すには、どのツールを使うか以上に、自社のどの業務にどう組み込むかが重要です。まずは身近な業務の中から、繰り返し発生するものや負担の大きいものを見つけ、小さく試すことから始める。その積み重ねが、AIエージェントを実際の戦力に変えていきます。自社だけで進めるのが難しい場合は、経験のある開発会社に相談しながら進める方法もあります。
AIエージェントの導入・活用ならglorious futureにご相談ください
株式会社glorious futureは、「だれにでもデータ活用ができる社会へ」をミッションに、システム開発・データ分析を通じて企業のAI活用を支援しています。
AIエージェントの活用では、自社に合った業務の見極めから、データの整備、システムへの組み込み、運用開始後の改善まで、多くの検討事項があります。当社は受託開発の経験をもとに、活用できる業務の洗い出しから、実装、運用定着までを一貫して支援できる体制を整えています。
glorious futureの支援には、次のような強みがあります。
- RAG・AIエージェント開発の実績：検索拡張生成（RAG）やAIエージェントを活用したシステム開発を手がけており、実装に基づいた提案が可能です。
- データ分析の専門性：データの整備・分析を本業とするため、AIエージェントの精度を左右するデータ準備の段階から支援できます。
- プライバシーマーク取得：個人情報保護の体制を整備しており、セキュリティに配慮した設計・開発を行います。
- 伴走型の支援：導入して終わりではなく、業務への定着と運用改善まで継続的にサポートします。
「自社のどの業務にAIエージェントを活用できるか知りたい」「何から始めればよいか分からない」といった検討の初期段階からのご相談も歓迎しています。AIエージェントの活用をお考えの際は、ぜひお気軽にお問い合わせください。