生成AIで文章を作れても、情報を集めたり、作成した内容を別のシステムへ入力したりする手間が残っていると感じる方もいるでしょう。営業の顧客調査や社内問い合わせへの回答では、文章作成の前後にも多くの作業が発生します。
こうした作業を任せる選択肢が、情報収集からツールを使った処理までを進めるAIエージェントです。ただし、実行できる範囲は製品や連携環境によって異なり、人による確認や判断も必要になります。
この記事では、AIエージェントの仕組みや種類、企業業務での活用例、利用前に確認したい点を解説します。自社でどの手作業を減らせるか、考える材料として参考にしてください。
AIエージェントとは、「AIが目標に沿って作業を進める仕組み」のこと
AIエージェントとは、人が設定した目標に向けて必要な作業を考え、情報を取得し、ツールを使って実行する仕組みです。質問に答えるだけでなく、回答を得るための調査や、その後の処理まで担う点に特徴があります。
基本的には、次のような流れで作業を進めます。
- 人が設定した目標を小さな作業に分ける
- 作業に必要な情報を集める
- 連携したツールを使って処理する
- 結果を確かめ、次の作業へ進む
例えば市場調査なら、調べる項目を整理し、情報を検索して比較したあと、レポートにまとめる流れです。
AIエージェントと生成AI・RPAの違い
AIエージェントの特徴を理解するには、文章作成などに使う「生成AI」と、入力や転記を自動化する「RPA」を比べるとわかりやすくなります。
- 生成AI：文章や画像などを作る技術。営業では、相手に合わせたメールの文面作成などに活用
- RPA：あらかじめ決めた手順やルールに沿って、作業を繰り返す仕組み。顧客情報を別のシステムへ転記する作業などに活用
- AIエージェント：生成AIに情報収集やツール操作の機能を組み合わせ、目標に沿って作業を進める仕組み。企業情報の調査からメールの作成、承認後の送信までを担う使い方が可能
AIエージェントは、目標や集めた情報に応じて次の作業を選ぶ点が特徴です。ただし、RPAにもAIを組み合わせられるため、実際に任せられる範囲は製品や連携環境によって異なります。
AIエージェントの種類｜役割・構成による3つの分類
AIエージェントには、特定の作業を担当するものから、複数の工程を組み立てて進めるものまであります。
ここでは、役割や構成に着目し、「特化型エージェント」「自律型汎用エージェント」「マルチエージェント」の3つを紹介します。
特化型エージェント
特化型エージェントは、翻訳、日程調整、コード生成など、担当する作業を特定の範囲に絞ったタイプです。役割が明確で、決められた1つの作業を進める用途に向いています。
既存業務の中から、翻訳や日程調整といった作業を切り出して任せる使い方が基本です。自社で任せたい作業と、エージェントが対応する範囲を照らし合わせて利用を検討します。
自律型汎用エージェント
自律型汎用エージェントは、人から与えられた目標に対して必要な作業を組み立て、ブラウザ操作やファイル編集などを組み合わせて進めるタイプです。作業手順を細かく指定しなくても、複数の工程を含む調査や資料作成を進められます。
例えば、市場調査では、指定された業界の情報を検索し、競合の動向を比較してレポートにまとめる使い方があります。こうした工程をまとめて任せることで、人が作業ごとに指示する回数を減らせます。
マルチエージェント
マルチエージェントは、複数のAIエージェントが役割を分担し、協力して1つの成果物を作る仕組みです。役割分担の例として、次のような構成があります。
- 管理役：必要な作業を整理し、各エージェントへ割り当て
- 実行役：割り当てられた調査や作成作業を実施
- 確認役：作業結果を点検し、修正が必要な点を指摘
各エージェントは担当した結果を共有し、指摘をもとに修正するなど、互いにフィードバックをおこないながら成果物をまとめます。複数の役割や工程が関係するプロジェクトで使われる考え方です。
AIエージェントでできること｜企業業務での活用例5選
AIエージェントは、問い合わせ対応や営業、人事、経理、開発などで、情報を探す・入力する・記録するといった作業を支援します。
ここでは、企業業務での活用例を5つ紹介します。
AIエージェントでできること1：顧客の問い合わせに回答し、対応記録を管理する
顧客対応では、メールやチャットで届いた問い合わせを読み取り、FAQや、回答・手順をまとめたナレッジベースを参照して回答する使い方があります。担当者が問い合わせ内容を確認し、必要な情報を探す作業の一部を任せられます。
回答以外の主な活用例は、次のとおりです。
- 問い合わせの緊急性や種類に応じた担当者への振り分け
- 対応内容や結果の記録
- 注文番号をもとにしたデータベースの照会
- 返品受付や配送状況の変更手続き
参照できる情報や実行できる処理は、導入する仕組みや連携先によって変わります。回答の作成から振り分け、手続き、記録までを、同じ製品で一括して実行できるとは限りません。
また、FAQでは答えられない問い合わせや、顧客の感情への配慮、重要な判断が必要な対応は、人へ引き継ぎます。情報検索や記録をAIに任せつつ、個別事情を踏まえた対応は担当者が担うという役割分担です。
AIエージェントでできること2：顧客・市場の調査や営業メールの送信を進める
営業では、AIエージェントが問い合わせフォームの情報や見込み客の行動履歴をもとに、対応の優先順位付けや、相手に合わせたメールの作成・送信を担います。ターゲット企業のWebサイトやニュースを調べ、企業ごとの状況を踏まえた文面を作ることも可能です。
これにより、営業担当者が見込み客の情報を調べ、メールを一通ずつ作成する作業の一部を任せられます。送信までおこなうには、メールシステムとの連携が必要です。
また、市場調査では、指定した業界に関するWeb上のニュース、SNS、プレスリリースを検索・要約し、レポートにまとめる使い方が可能です。集めた情報をもとに競合他社を比較したり、市場の成長要因を整理したりすることで、情報の抽出や整理にかかる手間を減らせます。
ただし、調査結果の根拠やメールの内容、送信先の確認は、営業担当者が担うべき作業です。特にメールは社外へ送るため、送信前に人が確認・承認する工程を設ける必要があります。
AIエージェントでできること3：従業員の問い合わせや休暇申請を支援する
人事・総務では、従業員から寄せられる定型的な質問への回答にAIエージェントを活用できます。例えば、就業規則の場所や交通費の精算方法について、社内ポータル、規程集、FAQなどから必要な情報を探して案内する使い方です。
AIに任せられるのは、人事・総務担当者が質問を確認し、資料を探して個別に回答する作業の一部です。問い合わせへの回答やFAQ検索に加え、必要なシステムと連携することで、休暇申請などの定型的な手続きも支援できます。
こうした情報案内や申請対応をAIが担えば、担当者が個別に対応する件数の削減につながります。一方、従業員の個別事情の確認や休暇の取得可否、申請の最終承認などは、人が判断する業務として区別することが必要です。
AIエージェントでできること4：請求書・領収書の入力と経費の確認を支援する
経理でAIエージェントを使うと、請求書の内容を入力する作業と、領収書を使って経費を確認する作業を支援できます。それぞれの処理は次のとおりです。
- 請求書の入力支援：請求書を読み取り、勘定科目を推測して仕訳データを作成
- 領収書の経費確認：金額や品目を抽出し、社内の経費規程への違反や二重申請の有無を確認
請求書の入力支援では、経理担当者が書類を見ながら内容を転記する作業の一部を任せられます。ただし、勘定科目はAIによる推測を含むため、作成された仕訳データは担当者が確認する必要があります。
また、領収書の経費確認では、不備が見つかった場合に修正箇所を申請者へ知らせ、問題がなければ承認の工程へ回す使い方もあります。こうした処理には、経費規程や申請情報の参照、申請システムとの連携が必要です。
AIエージェントでできること5：コードの修正やテストを進める
開発では、AIエージェントが開発者の文章による指示や要件定義書の内容をもとに、コードを作成します。開発者が一からコードを記述する負担を、一部軽減できる点が特徴です。
コードの作成後に支援できる主な作業は、次のとおりです。
- 生成したコードの動作を確認するテストコードの作成・実行
- エラー発生時のログ（動作記録）の解析
- エラーの原因の特定と修正案の提示
これにより、開発者が動作記録を調べ、修正候補を検討する負担を減らせます。ただし、テストを実行したことだけで、品質が保証されるわけではありません。
提示されたコードや修正案は、エンジニアが要件に合っているかを確認し、必要に応じて修正・再テストをおこないます。AIエージェントは開発者の補助役として活用し、要件の決定、変更内容の確認、最終的な採用判断は人が担います。
AIエージェントへ業務を任せる前に確認したいこと
AIエージェントを自社で活用するには、任せる業務の範囲に加え、データの安全性や人による確認体制、費用などを検討する必要があります。ここでは、業務を任せる前に確認したい4つのポイントを解説します。
自動化する業務の範囲を絞る
最初から部門全体の業務を任せようとせず、現在手間がかかっている業務を1つ選ぶことが大切です。問い合わせ対応や書類入力など、前章の活用例と自社の作業を照らし合わせてみましょう。
選んだ業務について、AIエージェントにどこまで任せたいかを整理する観点は、次のとおりです。
- 情報の収集：回答や処理に必要な情報の検索
- 内容の作成：回答案やシステムへの入力内容の作成
- 処理の実行：連携したシステムへの登録や送信などの操作
これらは導入の順序ではなく、任せる範囲を区切るための観点です。この段階では活用候補を選ぶところまでとし、本番業務を自動化できるかどうかは、必要なデータや連携先、確認体制などを踏まえて検討します。
必要なデータと連携先の安全性を確認する
AIエージェントに社内情報の検索を任せるには、必要な資料へアクセスできる環境が必要です。
データの登録やメールの送信まで任せる場合は、対象のシステムと連携できるかも確認しましょう。指示するだけで社内のあらゆるデータやツールを使えるわけではないため、利用できる情報や機能の範囲を把握しておくことが重要です。
また、顧客情報や従業員情報を扱う場合は、データの取り扱いにも注意が必要です。利用するサービスの条件と社内ルールを照らし合わせ、次の項目を確認しましょう。
- 入力してよいデータの範囲
- データが処理・保存される場所
- 入力したデータのAI学習への利用条件
- データや連携先に対するアクセス権限
回答が正確であることと、データを安全に扱えることは別の問題です。業務を任せる際は、必要な機能が使えるかだけでなく、情報を安全に扱えるかも踏まえて判断しましょう。
誤った出力に備え、人が確認する工程を残す
AIエージェントは、事実と異なる内容や、目的に合わない結果を出すことがあります。自然な文章や整った資料にも誤りが含まれる可能性があるため、重要な結果は人が確認してから次の処理に使うことが必要です。
AIに任せる作業と、人が確認・判断する作業を分け、あらかじめ次の役割を明確にしておきましょう。
- 出力内容を確認・修正する担当者
- 重要な判断や例外対応を引き受ける担当者
- AIが対応できない場合の引き継ぎ先
利用開始後も、担当者が出力や動作を定期的に点検し、必要に応じて修正をおこないます。
費用・運用の負担と、減らせる作業を比べる
導入を検討する際は、機能の多さだけでなく、減らしたい手作業と、そのために必要な費用を比べることが大切です。まずは情報検索、入力、記録など、選んだ業務のどの作業を減らしたいのかを明確にし、製品の料金や利用条件と照らし合わせましょう。
比較する際は、利用料金に加え、出力の確認・修正や、運用を続ける担当者の作業を確認してください。AIに任せられる作業だけを数えると、導入後に残る負担を見落とすおそれがあります。
例えば、入力時間が短くなっても、確認や修正に時間がかかれば、期待したほど負担が減らない可能性があります。導入の効果を考える際は、削減できる手作業と、費用・運用に残る作業を合わせて比較することが必要です。
まとめ｜AIエージェントでできることを知り、自社の活用候補を見つけよう
- AIエージェントは、人が設定した目標に沿って情報を集め、連携したツールで作業を進める仕組み
- 問い合わせ対応、営業・市場調査、人事、経理、開発などで、情報検索や入力、文章・コード作成といった手作業の一部を支援する
- 活用前には、任せる業務の範囲、データと連携先の安全性、人の確認体制、費用・運用負担の確認が必要
AIエージェントで実行できる範囲は、製品の機能や自社のデータ・システムとの連携状況によって異なります。
まずは、日々手間がかかっている業務の中から、AIに任せたいものを1つ選んでみましょう。「どの手作業を減らしたいか」を具体化すると、自社に必要な機能や利用条件を検討しやすくなります。
