AI業務効率化の「次の一手」とは？｜ツール乱立の課題とマルチAIエージェントが拓く未来

「ChatGPTを導入してみたが、結局使いこなせていない」
「AI-OCRやRPAなど、自動化ツールが増えすぎて逆に管理が大変」
「ツール間のデータ連携は、結局手作業で期待したほど効率化が進まない」

多くの企業がAIによる業務効率化に取り組み始めた今、このような課題に直面するケースが増えています。単一作業の自動化は進んできていますが、システム間の連携や、業務プロセス全体の最適化が進んでいないことが原因です。いわば「点」での効率化は進んでいるものの、実際にはそれをつなげた「線」としての最適化が求められています。

そこで注目されているのが、複数のタスクを組み合わせて業務フローを支援できる「AIエージェント」です。さらに、より広範な業務を横断して自動化できる「マルチAIエージェント」も注目され始めています。

この記事では、これらの課題に対して、AIエージェントやマルチAIエージェントを網羅的に紹介しつつ、業務プロセス全体の最適化に向けて、どのような観点で導入を検討すべきかを解説します。

AI導入が「期待外れ」に終わる理由

AIの導入が期待したほどの成果に繋がらない背景には、大きく二つの理由があります。

タスクが「点」でしか自動化できていない現実

生成AIによる「文章作成」、AI-OCRによる「請求書の読み取り」、RPAによる「システムへの定型入力」など、個別のタスクは確かに効率化されました。

しかし、これらの作業間のプロセスが十分に自動化されていないケースが多くあります。

例えば、「AI-OCRが読み取ったデータを、担当者が目で確認し、会計システムへ手作業で転記する」「生成AIが作成した回答文を、オペレーターがチャットシステムにコピー＆ペーストして顧客対応する」といった作業です。

このように、作業と作業の間を「人」が手作業で仲介していると、AIは「作業支援」の域を出ず、業務プロセス全体の効率化は実現できません。

「ツールの乱立」という新たな非効率

加えて、もう一つの課題が「ツールの乱立」です。タスクごとに最適なAIツールを導入した結果、以下のような新たな非効率が生まれています。

• アカウント管理の煩雑化：ツールごとにアカウントが必要となり、情報システム部門の管理コストが増大する。
• 学習コストの増加：従業員は、ツールごとに異なるUIや操作方法を新たに覚える必要がある。
• コストの重複：用途の似たAIツールを複数の部署が個別に契約し、ライセンス費用が積み上がっていく。

この「点での自動化」と「ツールの乱立」こそが、多くの企業が直面するAI導入の「第二の壁」と言えるでしょう。

業務効率化AIのステップとAIの種類

この「AIによる業務効率化の隠れた課題」を乗り越えるため、AIが業務に関わる範囲や自動化の深さによって、効率化の手段は3つのステップに分けられます。

ステップ1：タスク特化型AI（従来のAI）

第1ステップは、特定のタスクに特化したAIです。「専門家」や「職人」に例えられます。

• 役割：人間が定めたルールや手順に従い、単一の作業や処理を実行します。
• 例：生成AI（文章作成）、画像認識AI（検品）、音声認識AI（文字起こし）、RPAによる定型入力など。
• 課題：指示された作業は実行できますが、作業の手段や順序の決定、複数作業間の調整、さらにAIが出力した結果を次の作業に活かすための仲介はすべて人間が行う必要があります。

ステップ2：プロセス補助型AI（AIエージェント）

第2ステップは、特定の業務プロセスを補助するAIです。「チームリーダー」や「マネージャー」に例えられます。

• 役割：人間が定めた目標やパターンに基づき、手順や優先順位を判断しながら、業務プロセスの一部を補助します。
• 例：
  「請求書処理」エージェント：AI-OCRで請求書の内容を読み取り、必要な項目を会計ソフトに順番に入力し、承認依頼まで自動で作業を進める。
  「問い合わせ対応」エージェント：顧客からの問い合わせ内容を分析し、FAQ検索やメール送信など複数タスクを順序立てて処理する。
• 課題：特定の業務プロセスには強いものの、あくまで部門内の業務への対応が中心であり、横断は限定的です。

ステップ3：プロセス全体管理型AI（マルチAIエージェント）

第3ステップが、マルチAIエージェントです。リードエージェントと呼ばれる司令塔のAIエージェントが、「プロジェクトマネージャー」のように、複数のAIやシステムを横断的に調整し、業務プロセス全体をつなぎます。

• 役割：システムや部署を横断した業務プロセス全体を自動化します。
• 例：「今月の売上報告をして」という指示に対し、マルチAIエージェントがSFA（営業支援システム）や経理システム、生成AIなど複数のAI・システムと連携し、データ収集・分析・レポート作成までを実行する。

マルチAIエージェントは1・2ステップの課題であった「点での自動化」や「ツールの乱立」を解決し、業務効率化を「点」から「線」へと引き上げるソリューションといえます。

「マルチAIエージェント」による効率化が求められる理由

マルチAIエージェントは、従来のAIやAIエージェントでは解決できなかった課題を克服する3つの強みがあり、業務効率化を目指す企業からニーズが高まっています。

強み1：システム・ツール・AIをつなぐ連携力

マルチAIエージェントは、企業内に点在する様々なシステムやAIを統合的に横断しながら業務を遂行します。

これまで人間が手作業で行っていたシステム間のデータ連携や、個別に動いていたAIエージェント同士の連携も可能です。たとえば、SFAの商談記録を分析し、関連するタスクを自動でタスク管理ツールに登録するといった高度な処理を、ルールやパターンに従って実行できます。

強み2：「複数工程を含む高度な業務」を完遂する実行力

従来のAIやAIエージェントは、特定の作業や業務プロセスの一部しか対応できません。例えば、生成AIは文章作成のみ、AIエージェントは請求書データの読み取りと会計ソフトへの入力までといった具合です。

一方、マルチAIエージェントは、複数工程を含む高度な業務の指示でも完了できます。例えば「今月の売上報告を作成する」という指示を受けると、必要なデータを各システムから取得・分析し、報告書を作成。さらに関係者への共有やタスク起票まで実行することが可能です。

強み3：AI機能の「窓口一本化」による管理コスト削減

マルチAIエージェントは、様々なAI機能の「窓口」として機能します。

複数のAIツールやAIエージェントを個別に使い分ける必要がなく、単一の窓口を通じて、必要なAI機能を呼び出し、連携させることができます。これにより、ツールの乱立による学習コストや複数のAIツールやエージェントを個別に使い分ける際の操作負担や管理コストの増大を防ぎます。

マルチAIエージェントによる業務効率化の実現イメージ

マルチAIエージェントが、部門やシステムを横断してどのように業務プロセスを自動化するのか、具体的なユースケースを見ていきましょう。

営業・マーケ部門：リード精査から商談設定まで

従来

1. 問い合わせフォームや展示会で集めたリード情報を営業が手作業で整理 
2. メールや電話でフォロー
3. 商談設定。

マルチAIエージェント

1. リード情報を分析して優先度を判定（タスクAI）
2. 過去の商談履歴や属性情報に基づき、フォロー優先度と方法を選定
3. 自動でメールやチャットでのフォロー文を作成
4. 商談希望者を抽出し、SFAに自動登録

担当者は内容を確認して承認するだけで、フォローと商談化プロセスがシームレスに進みます。

カスタマーサポート部門：要件・顧客特定から問い合わせ対応まで

従来

1. オペレーターが問い合わせ内容を確認 
2. 顧客DBを手動照会 
3. 適切な部署や担当者へ振り分け
4. FAQやマニュアルを手動で検索しながら顧客対応を行う

マルチAIエージェント

1. 問い合わせ内容をAIエージェントが分析
2. 必要に応じてCRM参照AIエージェントやタスク管理AIエージェントと連携
3. 顧客情報を専門AIエージェントが取得
4. パターンに沿って、顧客対応を開始

これにより、AIによって業務フロー全体を効率的に進められます。

経理・人事部門：請求書処理から承認ワークフローまで

従来

1. AI-OCRが読み取った請求書データを経理担当が確認 
2. 会計システムに手動入力 
3. 承認ワークフローシステムで上長に承認依頼。

マルチAIエージェント

1. AI-OCRのデータを請求書処理エージェントにて分析
2. 会計システムへの入力、承認依頼、リマインドまでAIが自動で実行
3. リードエージェント（司令塔AIエージェント）が全体の進捗・ステータスを把握し管理

マルチAIエージェント導入で失敗しないための3つのポイント

マルチAIエージェントは強力なソリューションですが、導入にあたっていくつかの注意点があります。

ポイント1：自動化の前に「業務プロセス」を整理する

マルチAIエージェントに業務プロセス全体を任せるときには、まずその業務フローを整理しておくとスムーズです。属人化していたり、複雑で属人化したプロセスや部門間のルールが曖昧な業務をそのままAIに任せようとしても、期待通りの成果を得ることが難しいケースが多いです。

ポイント2：小さな業務からスモールスタートする

マルチAIエージェントは部門横断の業務を得意としますが、いきなり全社の基幹業務に導入するのはリスクが伴います。まずは1つの部門内で影響範囲が限定された業務（例：カスタマーサポート部門での問い合わせ処理や、経理部門での請求書処理など）からスモールスタートし、効果を検証することが成功の鍵です。

ポイント3：複数システムへのアクセス権限とセキュリティを管理する

マルチAIエージェントは、部門を横断して複数のシステムやAIにアクセスする「マスターキー」のような権限を持ちます。これは非常に便利である一方、なりすましや情報漏洩のリスクも伴います。この強力な権限の利用状況（ログ）を監視・管理できるセキュリティ体制の構築が不可欠です。

「マルチAIエージェント」で業務効率化を次のステージへ

タスク特化型AIに加え、業務プロセスを補助する「AIエージェント」が登場し、AIによる業務効率化は新たな段階に入りました。しかし、それらを導入するだけでは「点での自動化」や「ツールの乱立」といった新たな課題を生んでしまいます。

これからの企業に求められるのは、これらのAIやシステムを連携させ、業務プロセス全体を「線」として自動化する「マルチAIエージェント」というアプローチです。

トゥモロー・ネットの「CAT.AI マルチAIエージェント」は、複数のAIエージェントやツールを統合的に活用し、業務の高度な自動化を実現します。これにより、業務フロー全体を自動化し、複雑な手順や部門横断の作業もスムーズに処理でき、業務効率化の幅が大きく広がります。

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