AIエージェントの活用事例7選！企業での導入事例も解説

AIエージェントとは？活用事例を把握する前の基礎知識

AIエージェントの活用事例を理解するには、まずその定義や種類、生成AIとの違いを知ることが重要です。この章では基礎知識をわかりやすく整理します。

AIエージェントとは

AIエージェントとは、ユーザーの入力に応じて自動でタスクを実行する「仮想の作業担当者」です。

例えば、チャットでの問い合わせ対応、FAQ案内、社内業務の自動化など、多くの場面で人の代わりに対応します。自然言語処理（NLP）や機械学習の技術を活用して、ユーザーとの対話を通じて情報を取得・提供し、意思決定をサポートするのが特徴です。

定型的な作業を迅速に処理できるため、業務効率化や人件費削減にもつながります。現在はチャットボットや音声認識を活用したカスタマー対応、社内のヘルプデスク業務などでの活用が広がっています。

AIエージェントの主な種類と特徴

AIエージェントはその機能や利用目的に応じてさまざまな種類があります。代表的なのは「チャットボット型エージェント」で、Webサイトや社内ツール上でユーザーの質問に対してテキストで回答します。

次に「音声認識型エージェント」は、コールセンターやスマートスピーカーなどで音声による対話を実現します。

また、社内の業務プロセスを自動化する「RPA連携型エージェント」も注目されており、特定のトリガーに応じてシステム間の作業を代行します。

これらはいずれも、特定の業務に特化し、人間の判断をサポートするように設計されているのが特徴です。

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AIエージェントと生成AIの違い

AIエージェントと生成AI（Generative AI）は似たように語られることがありますが、その目的と構造には明確な違いがあります。

AIエージェントは、主にタスクの遂行や対話のナビゲーションを担当し、ユーザーの要求に応じて決められたプロセスを自動で実行します。

一方、生成AIは、大量のデータをもとにテキスト・画像・音声などのコンテンツを新たに生成するAIで、創造的なアウトプットが得意です。

例えば、ChatGPTは生成AIであり、これを組み込んで業務を実行できる形にしたものが「生成AI型エージェント」と言えます。つまり、AIエージェントは「動く仕組み」、生成AIは「考えてつくる頭脳」と捉えると理解しやすいでしょう。

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【業種別】AIエージェントの活用事例7選

AIエージェントはあらゆる業種で活用が進んでいます。ここでは、以下7つの業種ごとに代表的な活用事例と得られる効果を紹介します。

それぞれ、詳しく見ていきましょう。

営業

営業の領域では、AIエージェントが「商談獲得の自動化」に貢献しています。

例えば、Webサイト上でのチャット型エージェントが、資料請求や問い合わせ対応を24時間自動で行い、見込み顧客をスムーズに営業に引き渡す仕組みが一般化しつつあります。

また、過去の商談データを学習したAIが、見込み顧客の温度感をスコア化し、アプローチの優先順位付けをサポートするケースもあります。人的リソースを抑えつつ、常に最適なタイミングで顧客対応を行えるのが大きなメリットです。

カスタマーサポート

カスタマーサポート部門では、AIエージェントによるFAQ対応やチャットボットの導入が加速しています。よくある問い合わせに即時対応することで、オペレーターの負荷を大幅に軽減でき、対応品質の均一化が図れます。

例えば、ECサイトでは「注文状況の確認」「返品手続きの案内」などを24時間対応し、有人対応はイレギュラーケースに集中する体制が一般的です。

AIは過去の対応ログをもとに回答精度を高めていくため、運用データの蓄積により回答精度が向上し、顧客満足度の向上にもつながります。

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商品開発

商品開発分野では、企画・製造・物流など各フェーズの専門知識を持たせたAIエージェントを複数配置し、エージェント同士が人間の細かな指示なしに議論を進めながら、コンセプトと実現性を踏まえたアイデアや論点整理を行うことで、検討の手戻りを減らす活用が進んでいます。

さらに、センサーやカメラなどの現場データを取り込めば、製造・物流の現場での異常検知や安全管理、遠隔作業支援といったオペレーション面の支援にも、AIエージェントを展開できるでしょう。

製造業

製造業では、AIエージェントが「品質管理」と「設備保守」に活用されています。

例えば、製造ラインに設置されたセンサーやカメラのデータをAIがリアルタイムに分析し、不良品の発見や異常の兆候を検知します。

特に注目の集まる「予知保全」の分野では、過去の故障データをもとに適切なメンテナンス時期を予測するエージェントが導入されており、突発的な設備停止を防ぐことが可能です。作業員の業務をサポートしながら、製造現場の安定稼働とコスト削減を実現しています。

採用・人事

採用や人事領域では、AIエージェントが「候補者対応の自動化」や「マッチング精度の向上」に貢献しています。

具体的には、応募者の情報をもとに適性検査を自動実施したり、スキルや経験から職種の適合度を判定したりする仕組みが活用されています。

また、面接日程の調整や社内担当者へのリマインドなどの事務作業も、AIが自動で対応することで工数を削減できます。さらに、従業員からの社内問い合わせにもチャットボット型エージェントが対応し、人事部門の業務負荷を大きく軽減します。

事務

事務業務におけるAIエージェントの活用は、「定型業務の自動化」と「ヒューマンエラーの排除」が主な目的です。

例えば、請求書発行・勤怠管理・交通費精算など、日常的に発生するルーティンワークに対し、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）と連携したAIエージェントが活用されます。

入力ミスの削減や処理スピードの向上が期待でき、担当者はより判断が求められる業務に集中できるようになります。また、部門を横断した情報照会にも対応できるため、社内の情報共有ツールとしても効果を発揮します。

サプライチェーン・物流

サプライチェーンや物流分野では、AIエージェントが「在庫管理」や「配送最適化」を担っています。

例えば、販売データや天候・イベント情報などをAIが分析し、需要予測をもとに自動で発注タイミングを調整する仕組みが導入されています。

配送面では、リアルタイムの交通状況やドライバーの動態データから、最も効率的なルートを提案。燃料コストの抑制や配送遅延の防止を実現します。これにより、業務全体の効率化だけでなく、エンドユーザーへのサービス品質も向上します。

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企業でのAIエージェントの導入事例

近年は、人の指示待ちではなく自律的にタスクをこなすAIエージェントを導入し、営業や会議運営、カスタマーサポートの生産性を高める企業が増えています。

ここでは、A社（地域金融機関）、B社（プロジェクト型ビジネス企業）、C社（カスタマーサポート部門を持つ企業）の3つの導入事例をご紹介します。

属人的な営業から脱却した地域金融機関（A社）

【抱えていた課題】

【改善策】

【成果・効果】

A社は、地域密着型の金融機関であり、これまで営業担当者と顧客との関係性に強く依存していました。その結果、誰が担当するかによって提案の質や成約率に大きな差が出てしまい、営業戦略が属人化していました。

そこでAIエージェントを導入し、CRMや過去の提案実績、商談履歴を横断的に分析。営業担当者に対して「過去の成功パターンに近い提案内容」や「優先して訪問すべき顧客」を自動で提示する仕組みを整えました。

その結果、提案の質が標準化され、若手・中堅でも一定以上の成果が出せるように。営業プロセス全体の効率化も進み、事務作業の負担が大幅に減少。営業担当が顧客と向き合う時間を最大化できる体制へと進化しました。

会議要約や契約チェックを自動化（B社）

【抱えていた課題】

【改善策】

【成果・効果】

情報通信業を手掛けるB社では、会議要約や契約書レビューといった時間と集中力を要する業務に、生成AIエージェントを活用しました。会議内容は自動で要約され、議事録や共有資料として即時に活用可能となり、担当者の負担を大幅に軽減しています。

また、契約書チェックではAIが重要箇所を抽出・確認することで、確認漏れを防ぎつつ処理スピードを向上させました。これにより、社員は単純作業から解放され、企画立案や意思決定といった付加価値の高い業務により多くの時間を割けるようになっています。

AIエージェントと有人対応のハイブリッド運用（C社）

【抱えていた課題】

【改善策】

【成果・効果】

C社は、情報通信業界においてサポートデスクの問い合わせ増加や幅広い製品対応のニーズが高まる中で、AIエージェントを導入しました。これによりリソースを有効活用しながら、顧客からの質問にタイムリーで正確な回答を自動提供する体制を整備しています。

AIによる自動応答が一部の問い合わせを担うことで、オペレーターは高付加価値の対応に集中できるようになり、全体のサポート品質の底上げにつながっています。

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AIエージェント導入を成功させる作り方と注意点

AIエージェントを業務に取り入れることで、大幅な効率化や対応品質の向上が期待されますが、成果を得るには「業務との相性」「社内体制」「ナレッジ整備」など、いくつかの成功要因を押さえる必要があります。

ここでは、導入を成功させるための具体的なポイントと注意点を、以下の4つ紹介します。

それぞれ詳しく、見ていきましょう。

向いている業務の見極めとスモールスタート

AIエージェントが効果を発揮しやすいのは、繰り返しの多い問い合わせ対応や、ナレッジベースに沿って判断できる業務です。例えば、FAQ対応、契約書チェック、議事録作成などは導入効果が高く、他部門にも展開しやすい領域です。

最初から全社導入を目指すのではなく、特定業務に限定したスモールスタートを行い、効果検証をしながら段階的に拡張するのが現実的です。

初期段階では、属人化の少ない業務や、ナレッジが整っている分野から始めると、AIのパフォーマンスも安定します。

ツール選定とPoCから本番運用までのステップ

AIエージェントには、汎用型チャットボット、業務特化型AI、RAG（検索拡張生成）型の業務支援AIなど多様なタイプがあります。自社の業務内容や目的に合致したツールを選定することが大切です。

導入プロセスは、以下のステップを踏むのが一般的です。

PoCでは、実際のデータや問い合わせを使った検証を行い、回答精度や業務フローへの影響を可視化します。この過程を経ることで、現場の納得感が得られ、社内の合意形成も得やすくなります。

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業務効率化を最大化するコツ（人とAIの役割分担・ナレッジ整備）

AIは万能ではありません。「AIが得意な領域」と「人が担うべき領域」を明確に切り分けることで、業務効率は飛躍的に向上します。例えば、AIは初期応答や定型回答、人は複雑な判断や感情を伴う対応に集中する設計が効果的です。

さらに重要なのがナレッジ整備です。AIの回答精度は参照データに大きく依存します。FAQの体系化、マニュアルの更新、ログの整備など、「学習させる素材」の充実がAI活用の成否を分ける要素になります。

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導入時の注意点（ハルシネーション・セキュリティ・運用体制）

AIの誤回答（いわゆるハルシネーション）や、想定外の応答は導入初期に頻発します。特に生成AIは「それっぽく見えるが間違っている」回答をするリスクがあるため、人間によるファクトチェックやエスカレーションの仕組みを並走して用意することが重要です。

また、機密情報を扱う業務での利用には、情報漏えいやセキュリティリスクへの対応が必須です。クラウドサービス選定時には、データの保存場所や暗号化対応を確認し、社内規定と整合性を取る必要があります。

最後に、運用体制の設計も成功の鍵です。業務部門・情シス・ベンダーの3者が連携して、継続的な改善と保守を行う体制があってこそ、AIエージェントは社内に定着し、定常運用へとスムーズに移行できます。

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特に社内ヘルプデスクでは、複雑なIT問い合わせや社内ルールに関する質問など、人力対応が煩雑になりがちな領域をカバーできます。

また、生成AIだけに頼るのではなく、ナレッジをベースにした信頼性の高い回答生成が可能で、業務品質を維持したまま効率化を実現します。

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まとめ：事例を参考にAIエージェントを導入しましょう

AIエージェントの導入は、業務効率化やユーザー体験の向上だけでなく、ナレッジの資産化や人材リソースの最適化といった中長期的な効果にもつながります。

特にカスタマーサポートや社内ヘルプデスク、営業支援など「対応の質」と「スピード」が求められる業務領域においては、導入のインパクトが非常に大きいことが各社の事例からも明らかです。

AIエージェントは、導入して終わりではありません。目的に合った使い方を見極め、ナレッジを育てながら運用することが大切です。

まずは事例を参考に、自社の業務に適した導入方法を検討してみてはいかがでしょうか。効率化と品質向上の両立を目指せるAI活用が、きっと見つかるはずです。