企業向けAIエージェントとは？問い合わせ対応・業務自動化の活用例を解説

生成AIの普及により、多くの企業でAI活用の検討が進んでいます。特に近年は、単なるチャット対応だけでなく、問い合わせ受付や社内業務、システム連携まで含めて活用できる「AIエージェント」への関心が高まっています。

一方で、「AIチャットボットと何が違うのか」「どの業務に向いているのか」「実際に企業ではどう使われているのか」が分かりづらいと感じるケースも少なくありません。特に大企業では、既存システムとの連携やセキュリティ、運用負荷なども重要な検討ポイントになります。

本記事では、企業向けAIエージェントの基本的な考え方から、問い合わせ対応・業務自動化における活用例、導入時に確認したいポイントまでを整理します。自社ではどの業務からAI活用を進めるべきか、検討の方向性を整理したい方はぜひ参考にしてください。

AIエージェントを導入する企業が増えている背景

まずは、なぜ企業でAIエージェントへの関心が高まっているのか、その背景を整理します。

生成AIの普及で「業務活用」への期待が高まっている

生成AIの登場以降、「AIを実業務に活用したい」というニーズが急速に高まっています。

これまでのAI活用は、あらかじめ決められた内容に回答する用途が中心でした。しかし生成AIの普及によって、より自然な対話や情報整理が可能になり、「問い合わせ対応や業務処理にも活用できるのではないか」という期待が広がっています。

近年は、問い合わせ内容に応じた対応分岐やシステムとのデータ連携、受付・確認・申請処理など、より業務に近い領域までAIを活用したいという動きも増えています。

こうした背景から、単なる会話AIではなく、業務処理まで含めて活用できるAIエージェントへの注目が高まっています。

生成AIとAIエージェントは混同されやすい一方で、役割や活用範囲には違いがあります。生成AIとの違いや、企業活用における考え方を整理したい方は、「AIエージェントと生成AIはどう違う？初心者向けに徹底解説」を解説した記事もあわせてご覧ください。 

問い合わせ対応や定型業務の人手不足が深刻化している

企業でAIエージェントの導入検討が進む背景には、問い合わせ対応や定型業務における運用負荷の増加があります。 

特にコールセンターやカスタマーサポート、バックオフィス、社内ヘルプデスクなどでは、人手不足や対応品質の平準化が課題になりやすい状況です。

例えば問い合わせ対応では、同じ内容の問い合わせが多かったり、夜間・休日対応が難しかったりするケースがあります。また、対応履歴が分散しやすく、オペレーター教育の負荷が高くなることもあります。

これまでもFAQ対応や一次受付の自動化は進められてきましたが、部分的な自動化だけでは運用負荷の改善に限界があるケースも増えています。

そのため近年は、単なる回答自動化ではなく、より業務に近い領域までAIを活用したいというニーズが高まっています。

部分最適ではなく「業務全体」をつなぐニーズが増えている

企業のAI活用では、「ツール単体導入」だけでは解決しづらい課題も見えてきています。

チャット対応は自動化できても後続業務は手作業のままだったり、電話・Web・メールごとに対応履歴や運用フローが分断されていたりするケースも少なくありません。その結果、担当者間で情報共有がしづらく、対応品質のばらつきにつながることもあります。 

そのため近年は、単なる応答自動化ではなく、業務フロー全体を見据えたAI活用への関心が高まっています。

企業ではAIエージェントがどのような業務で活用されているのか

AIエージェントは、さまざまな業務領域で活用が進み始めています。ここでは代表的な活用例を紹介します。

問い合わせ対応・コールセンター業務

もっとも代表的な活用領域が、問い合わせ対応です。

現在は、次のような業務で活用が進み始めています。 

• 電話自動応答
• チャット問い合わせ対応
• FAQ案内
• 本人確認
• 受付内容の振り分け

また近年は、電話・チャット・Webフォームなど複数チャネルを組み合わせた対応も増えています。単なる回答だけでなく、問い合わせ内容に応じて後続業務へ連携するケースも増えており、問い合わせ対応の効率化とCX向上の両立が求められています。

コールセンター領域では、AIチャットボットやボイスボット、生成AI活用なども含めて導入検討が進んでいます。コールセンターにおけるAI活用の最新動向や活用パターンについては、こちらの記事でも詳しく紹介しています。
参考：コールセンターのAI導入ガイド｜課題別の活用法から選び方、注意点まで

社内ヘルプデスク・情報検索業務

AIエージェントは、社内向け業務でも活用が広がっています。

例えば、次のような用途です。

• 社内FAQ対応
• ITヘルプデスク
• 就業規則やマニュアル検索
• 申請方法の案内

社内問い合わせは定型化しやすい一方で、担当部門の負荷が集中しやすい領域でもあります。AIエージェントを活用することで、必要な情報へスムーズにアクセスしやすくなり、問い合わせ対応工数の削減につながります。

受付・予約・申請などの定型業務

受付・予約・申請業務でもAIエージェント検討が進んでいます。

例えば、次のような業務です。

• 来店予約受付
• 各種申請受付
• 日程調整
• 必要情報のヒアリング

こうした業務は対応フローが比較的定型化しやすく、自動化との相性が良い領域です。24時間受付対応や入力ミス削減などの効果も期待できます。

受発注・確認業務などの業務オペレーション

近年は、システム連携を含む業務オペレーションへの導入検討も進んでいます。

例えば、次のような業務で活用が検討され始めています。 

• 在庫確認
• 受発注処理
• 配送状況確認
• 顧客情報照会

AI単体で完結するのではなく、CRMや基幹システムと連携することで、実際の業務処理までつなげるケースが増えています。

実際の導入イメージをさらに具体的に知りたい方は、問い合わせ対応や社内業務など、企業でのAIエージェント活用事例をまとめた記事も参考にしてください。
参考：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

企業向けAIエージェントと従来のチャットボットの違い

AIエージェントとチャットボットは混同されることもありますが、役割や活用範囲には違いがあります。

チャットボットは定型問い合わせ対応に強みがある

チャットボットは、FAQ案内や一次対応など、定型的な問い合わせ対応で広く活用されています。

例えば、次のような用途です。

• 営業時間案内
• よくある質問への回答
• 簡単な受付対応

近年は生成AIと連携したチャットボットも増えていますが、主に問い合わせ対応や情報案内を中心に活用されるケースが多く、現在でも多くの企業で有効な手段として活用されています。 

AIエージェントは業務処理を含む対応に強みがある

一方、AIエージェントは、会話だけでなく業務処理まで含めた対応に活用されるケースが増えています。

例えば、次のような対応です。

• 問い合わせ内容の判別
• 必要情報の取得
• システム連携による処理実行
• 後続業務への引き継ぎ

そのため、単なるFAQ対応ではなく、「問い合わせから業務処理まで」を一連の流れとして設計する考え方が重要になります。

企業がAIエージェント導入で重視するポイント

AIエージェント導入では、単に機能を見るだけでなく、実際の業務運用を踏まえた検討が重要です。

どの業務にAIエージェントを適用するか整理する

まず重要なのは、「どの業務がAIエージェント活用に適しているか」を整理することです。

例えば、次のような業務はAIエージェントと相性が良い傾向があります。

• 定型問い合わせが多い
• 対応フローがある程度決まっている
• システム連携が発生する
• 受付後の業務処理が発生する

一方で、例外対応が多い業務や、判断基準が複雑な業務では、人との役割分担も重要になります。

既存システムと連携できるか確認する

AIエージェントでは、既存システムとの連携可否も重要なポイントです。

例えば、次のようなシステムとの接続によって、活用範囲は大きく変わります。

• 顧客管理システム（CRM）
• 基幹システム
• 受発注システム
• 社内データベース

AIエージェントを問い合わせ対応だけで終わらせず、業務処理までつなげたい場合は、システム連携の柔軟性を確認しておくことが重要です。

業務データを扱えるセキュリティ構成か確認する

企業向けAIエージェントでは、セキュリティ要件への対応も重要です。

特に、次のような情報を扱う場合は、データ管理やアクセス制御への配慮が欠かせません。

• 顧客情報
• 社内データ
• 業務システム

また、大企業では既存システムとの接続や運用ルールとの整合性も重要になり、オンプレミス対応や閉域環境対応、権限管理などが求められるケースもあります。 

特に企業向けAIエージェントでは、業務データや顧客情報を扱うケースも多いため、セキュリティ要件の整理が欠かせません。AIエージェント導入時のセキュリティ観点について詳しく知りたい方は、関連記事もあわせてご覧ください。
参考：AIエージェントのセキュリティは大丈夫？導入前に整理すべきリスクと設計の考え方

企業のAI活用は「問い合わせ対応」から「業務処理」へ広がっている

最後に、企業のAI活用がどのように広がり始めているのかを整理します。AI活用は、単なるFAQ対応だけでなく、問い合わせ後の業務処理やシステム連携まで含めて検討されるケースも増えています。

FAQ対応だけでは解決できない業務も増えている

問い合わせ対応では、「回答した後」に発生する業務も少なくありません。例えば、申請受付や本人確認、システム入力、担当部署への連携などです。

こうした業務は、人手による確認や転記作業が発生しやすく、対応件数が増えるほど運用負荷も大きくなります。

そのため最近では、FAQ回答だけでなく、後続業務まで含めて効率化を検討する企業も増えています。

企業では業務フロー全体を見据えたAI活用も始まっている

最近では、部分的な自動化だけでなく、業務フロー全体を見据えたAI活用も検討されています。例えば、問い合わせ受付から情報取得、システム処理、担当者連携までを一連の流れとして設計するケースです。

背景には、「問い合わせ対応だけ自動化しても、後続業務が人手のままでは全体最適になりにくい」という課題があります。

こうした流れの中で、AIは単なる会話ツールではなく、業務を支える仕組みの一つとして活用され始めています。

複数のAIやシステムを連携する活用も検討され始めている

さらに近年は、複数のAIやシステムを連携する考え方も登場しています。例えば、音声AIやチャットAI、検索AI、業務システムなどを連携し、業務全体を最適化する構想です。

実際の業務では、問い合わせ対応、情報検索、本人確認、システム処理など求められる役割が異なるため、単一のAIだけでは対応範囲や精度に限界が出るケースもあります。 

そのため、1つのAIですべてを完結させるのではなく、役割ごとにAIやシステムを連携させる考え方への関心も高まっています。 マルチAIエージェントも、こうした流れの中で検討が進み始めている考え方の一つです。

企業には「業務につながるAIエージェント」が求められている

AIエージェントは、単なるFAQ回答だけでなく、業務処理やシステム連携まで含めて活用領域が広がっています。企業では特に、問い合わせ対応や業務自動化を中心に導入検討が進んでおり、業務フロー全体を見据えたAI活用への関心も高まっています。

一方で、実際の業務では、問い合わせ対応、情報検索、システム処理など求められる役割が異なるため、単一のAIだけでは対応範囲に限界が出るケースもあります。そのため近年は、用途ごとに複数のAIやシステムを連携させながら、業務全体を最適化する「マルチAIエージェント」の考え方も検討され始めています。

CAT.AI マルチAIエージェントは、問い合わせ対応だけでなく、音声・チャット活用、業務処理連携、既存システム接続、セキュリティ／オンプレ対応まで含め、企業向けAI活用を支援するプラットフォームです。記事内で紹介したような、問い合わせ対応の効率化や業務処理まで含めた自動化、システム連携を前提とした運用を検討する企業にも適しています。

「自社ではどの業務からAI活用を進めるべきか整理したい」「問い合わせ対応から業務処理まで一貫した自動化を検討したい」という方は、ぜひ資料をご覧ください。導入事例や活用業務、システム構成イメージなどを通じて、自社での活用イメージを具体的に検討できます。