AIエージェントの活用事例を徹底解説！部門別・業界別の業務効率化

AIエージェントという言葉を耳にする機会が増えましたが、「具体的にどう役立つのか分からない」と感じる方も少なくないでしょう。

AIエージェントは、スケジュール管理やデータ整理、情報収集などの定型業務を自動で行うだけでなく、状況に応じて判断し、次のアクションを実行できる技術です。

本記事では「AIエージェントが実際にどのように使われているのか」、具体的な活用事例を紹介します。この記事を読めば、カスタマーサポートや人事、営業・マーケティングといった実務での活用法がわかり、自社導入のヒントも得られます。

AIエージェントとは？業務全体の効率化をサポートするAI

AIエージェントとは、指示や環境の変化に応じて、複数の処理やシステムを連携させながら、目標達成に必要な手順を自動で実行し、業務全体の効率化をサポートするAIのことです。

例えば、「新製品の市場調査レポートを作成して」と指示すると、Web検索やデータ分析、レポート作成までを一貫して支援できます。

AIエージェントと従来AIとの違いを比較

AIエージェントの最大の特徴は、単一のタスク処理だけでなく、複数のタスクを統合して業務プロセス全体をサポートできる点にあります。従来のAIとの違いを以下の表にまとめました。

	従来のAI	AIエージェント
役割	特定のタスクを高速・正確に処理	業務プロセス全体を効率化・サポート
対応範囲	単一タスクのみ	複数タスクを統合して処理可能
実行方法の特徴	人の指示や設定に従い、単一のタスクを処理	必要な処理や情報収集を自動で行い、複数タスクを統合して支援
具体例	メールの自動分類、定型レポート作成、単純なデータ入力、一問一答の質問回答	市場調査レポート作成（Web検索→データ分析→まとめ）、顧客対応フローの自動化（問い合わせ分析→担当者割当→関連資料の準備）

AIエージェントは、従来のAIと比べて、単一タスクだけでなく業務全体の複数タスクを統合してサポートできる点が大きな特徴です。人の指示に従うだけでなく、必要な処理や情報収集を自動で行い、結果をまとめて支援することで、業務効率の向上や負荷軽減に貢献します。これにより、企業は日々の定型作業から解放され、より戦略的で価値の高い業務に注力できるようになります。

AIエージェントの主要な3つの機能

AIエージェントは、主に以下の3つの機能を連携させることで、複雑な業務を完遂します。

1. 計画：目標達成に必要なタスクや手順を整理し、効率的に進められるよう設計します。
2. 実行：計画に沿って、外部のシステムやAPIを活用し、必要な作業を自動で進めます。
3. 改善：実行結果をもとに処理の精度や手順を調整し、よりスムーズに業務を進められるようにします。

▼AIエージェントについて更に詳しく知りたい方はこちら
AIエージェントサービスの種類と機能｜自社の課題を解決する最適なソリューションの見つけ方

【部門別】業務効率化を実現するAIエージェントの活用事例

AIエージェントは、顧客対応や採用、営業など、さまざまな業務で効率化に活用されています。ここでは、AIエージェントならではの「複数タスクを統合して処理する」という観点から、代表的な活用事例を3つの部門に分けて紹介します。

カスタマーサポート：問い合わせ対応から関連業務までを自動化

問い合わせ対応にかかる負荷を削減し、対応スピードを高めるために、AIエージェントが活用されています。

問い合わせの一次対応と高度な振り分け

AIエージェントが問い合わせ内容を分析し、FAQで解決可能なものは自動で回答します。複雑な問い合わせの場合は、内容に応じて担当部署に振り分けるだけでなく、顧客情報や過去の対応履歴をシステムから参照し、担当者が確認すべき情報をまとめた上で通知するといった一連のプロセスを自動化します。

その結果、対応効率が向上するだけでなく、人的リソースの最適化や対応コストの削減といった効果も期待できます。

顧客に合わせた能動的なサポート

顧客の購入履歴や属性を分析し、最適なサポート手順を自動で選択・実行します。単に質問に答えるだけでなく、関連商品の案内や利用状況に応じたリマインド（例：メンテナンス時期のお知らせ）など、先回りしたフォローアップまでを統合的に処理します。これにより、顧客満足度の向上に加えて、担当者の確認・対応作業も軽減され、業務全体の効率化にもつながります。

人事・採用業務：候補者選定から面接手配までを効率化

書類選考や面接調整は複雑で手間のかかる業務ですが、AIエージェントが効率化を支援します。

書類選考と候補者リストの自動作成

AIエージェントが履歴書や職務経歴書を自動でスクリーニングし、職務要件に合致する候補者を抽出します。さらに、過去の選考データや面接評価を基に候補者の優先順位を判断し、次に面接すべき候補者リストを自動で作成します。

その結果、選考プロセス全体の効率が向上し、限られた人的リソースをより付加価値の高い採用業務に活用できるようになります。

面接日程の調整と関連業務の自動化

候補者との面接日程調整をAIエージェントが自動で行い、面接官のスケジュール確認、会議室の予約、必要資料の準備までを一括でサポートします。

これにより、採用担当者は母集団形成や候補者フォロー、採用戦略の立案といった業務に集中でき、採用活動全体の生産性向上につながります。

マーケティング・営業業務：リード育成から商談準備までを支援

見込み顧客の獲得や育成は、時間と専門知識が必要です。AIエージェントは、単なる分析や配信だけでなく、複数の関連タスクをまとめて実行することで、効率化を支援します。

リードナーチャリングプロセスの統合管理

Webサイト訪問者の行動データを分析し、関心度の高い見込み顧客（リード）に合わせた最適なコンテンツやメールを自動で配信します。さらに、顧客の反応（メール開封、リンククリックなど）に応じて次に送るコンテンツやアプローチの優先順位を自動で判断し、ナーチャリングプロセス全体を統合的に管理します。

データに基づいた商談準備の自動化

AIエージェントが顧客企業の最新情報や競合分析を行い、商談に必要な情報を自動で収集・整理します。加えて、収集した情報から商談の優先事項を抽出し、提案資料のドラフト作成までをサポートします。

【業界別】AIエージェントの導入成功事例

AIエージェントの導入は、特定の業界にとどまらず、幅広い分野で業務効率化や品質向上に成功しています。

製造業：生産ラインの最適化と品質管理

ある大手製造業A社では、生産ラインの外観検査や工程管理の高度化に向けてAIエージェントを導入しました。生産工程におけるセンサーデータや不良品情報をAIエージェントが分析し、微細な外観不良や異常パターンを検知します。問題が発生した際は、生産計画の自動調整や部品発注の最適化、作業員のスケジューリングまでを一括で自動化しています。

これにより、不良品の見逃し率が大幅に抑えられ、確認作業の負担も大幅に軽減されました。従来の人手による検査工程と比較して、検査作業時間は最大30〜40％削減されるなど、生産性と品質管理の両面で大きな成果を上げています。

金融業：不正検知とリスク管理の高度化

大手金融機関B社では、クレジットカード取引の不正検知体制を強化するためにAIエージェントを活用しています。従来は、専門スタッフが24時間体制で取引をモニタリングし、不正の可能性を目視で判断していましたが、不正手口の多様化・巧妙化により限界が生じていました。

そこで、AIが利用履歴や取引パターンから不正の兆候を自動で検知し、必要に応じて即時対応（カードの一時停止や部署連携）を支援する仕組みを構築。さらに、AIは人の判断結果も随時学習することで検知精度を高めており、人とAIの協働によるリスク対応体制が確立されました。

その結果、不正被害件数・金額の約3割削減という成果が得られており、リスク管理の高度化と同時に、担当部門の業務効率も向上しています。

小売業：在庫管理の自動化と顧客体験の向上

小売チェーンC社では、店舗スタッフによる発注業務の属人化と負担軽減を目的に、AIエージェントを導入しました。このシステムは、天候や曜日、立地条件、購買履歴などの多様なデータをもとに、AIが最適な発注数を自動で提案する仕組みです。

従来は店舗スタッフの経験や勘に依存していた発注判断が、AIによって標準欠品や廃棄のリスクが低減され、商品ラインナップの精度向上にもつながっています。

さらに、類似エリアの高収益店舗の販売データを活用して、効果的な品ぞろえの参考値を提示する機能も実装。業務の属人化を防ぎながら、収益性の高い発注判断を誰でも再現できる環境を構築しました。

実際に導入した店舗では、週あたり約6時間の発注業務削減が実現しており、人的リソースの効率的な再配分と業務品質の向上を実現しています。

AIエージェント導入で得られる3つのメリット

AIエージェントを導入することで、単なる作業の自動化にとどまらず、業務全体の質を高める効果があります。

複数業務の統合による労働生産性の向上

定型業務やデータ入力、分析などのタスクをAIエージェントに任せることで、複数の作業を統合的に自動で処理することができます。 これまで人間が複数のアプリケーションをまたいで行っていた作業が不要になり、従業員はより創造的で戦略的な業務に集中できます。

24時間稼働による機会損失の防止と品質安定化

AIエージェントは24時間365日稼働し、問い合わせ対応やデータ更新などを自動で管理します。業務フロー全体を安定的に支援するため、夜間や繁忙期の機会損失を防ぎ、人為的ミスを減らし、業務品質の安定化につながります。

データに基づく次のアクション提案とビジネス創出

AIエージェントが収集・分析した膨大なデータをもとに、次のアクションや改善策を提案します。 市場トレンドや顧客ニーズを迅速に把握できるため、新しいサービスやビジネスモデルの創出に繋がります。

AIエージェント導入前に確認すべき3つの注意点

AIエージェントの導入は多くのメリットをもたらしますが、注意すべき点もあります。

複数システム連携に伴うセキュリティリスク

AIエージェントは、社内データベースや外部APIなど、複数のシステムと連携して動作します。そのため、単一のシステムを扱う場合よりも、データ漏洩や不正アクセスなどのセキュリティリスクへの配慮がより重要になります。適切なアクセス制御や監査体制を事前に整備することが重要です。

業務プロセス全体の費用対効果の検証

AIエージェントの導入価値は、業務全体における自動化の効果を含めて、総合的に検討することが望まれます。特定のタスクの効率化だけでなく、自動化による生産性向上や人的リソースの削減効果と、導入・運用コストのバランスを総合的に検証することが重要です。

従業員の役割変化と社内体制の整備

定型業務の多くは自動化されるため、従業員の役割は「単純作業」から「戦略的業務」へとシフトします。スムーズに活用するためには、業務分担の見直しや研修など、社内体制の整備も欠かせません。

AIエージェントはビジネスの未来を切り拓く鍵となる

AIエージェントは、単なる業務自動化ツールではなく、ビジネスの進め方そのものを効率化・改善できる技術です。ただし、複雑な業務プロセスでは、1つのAIエージェントだけでは完結できない場合もあります。そのため、どのようにAIエージェントを導入すれば効果的か迷ってしまう企業も少なくありません。

そんな企業には、トゥモロー・ネットが提供する「CAT.AIマルチAIエージェント」がおすすめです。

本サービスでは、リードエージェントが指示を出し、RAGを活用しながらLLMと連携して回答を生成するAIエージェント、選択・解析・判断・作成などのタスクを実行するAIエージェント、手続きや会話をナビゲーション形式でサポートするAIエージェントが高度にオーケストレーションされ、業務プロセスの自動化を実現します。単一のAIエージェントでは対応が難しい複雑なタスクも、複数のAIエージェントが連携することで効率的に処理できます。

AIエージェントを業務プロセス全体でどのように活用できるか、実務でのヒントや導入ステップをより具体的に知りたい方は、ぜひサービス資料をご覧ください。複数のAIエージェントを連携させた実践的な事例も掲載しているため、活用イメージを具体的に掴むことができ、自社での導入検討に役立ちます。