デジタル変革が加速する現代において、AIエージェントは企業の新たなサポートツールとして注目を集めています。AIエージェントは、生成AIから一歩進化した自ら自律して動くAIです。複雑なタスクを解決する能力を持ち、業務の効率化を実現します。
そのため、AIエージェントに興味がある、活用を考えているという企業も少なくないでしょう。
本記事ではAIエージェントの導入メリットや事例、利用上の注意点などを徹底解説します。またおすすめツール5選も紹介するので、参考にしてください。
SHIFT AIではAI活用や導入に関する相談を無料で受け付けています。加えて企業のAI利用率向上のためのeラーニングやワークショップ、人材育成支援、コンサルティングも行っております。AIの活用を検討している方は、ぜひお気軽にご相談ください。
AIエージェントの基本情報
まずはAIエージェントが何かを詳しく解説していきます。あわせて、生成AIやAIアシスタントとの違いも解説します。
AIエージェントとは
AIエージェントは、ユーザーの指示に従い自動的にタスクを実行できるシステムのことです。
単に画像や文章を生成するといった単一的な動きをするのではなく、外部ツールやシステムと連携し業務を行います。例えば、生成した画像を入稿管理システムを通じてサイトにアップロードする、会議予定を調整してGoogleカレンダーなどに登録してくれるなどのタスクを実行可能です。
また、複雑な業務フローにも対応可能で、難易度の高いタスクも自律的に遂行します。必要な業務を洗い出し、手順を立てて1つひとつ実行していきます。
まだ完璧ではありませんが、人間に近いレベルで業務を実行してくれるのが特徴です。
AIエージェンと生成AIの違い
AIエージェントと生成AIは、実行できるタスクに違いがあります。
AIエージェントはユーザーからの指示を受け取った後、必要なタスクを自分で考えて実行します。つまり特定の目標達成に焦点を当てた行動が可能です。既存情報に基づいた適切な行動を選択します。
一方で、生成AIは新しいデータやコンテンツの生成に特化しています。テキストや画像の作成、文字起こしなど、単一的な業務が得意です。ただし、外部ツールとの連携やタスクの分解などの複雑な作業はスムーズに行えないことがあります。
つまり、人間のように複数のタスクを自律的に実行するのがAIエージェント、コンテンツ生成など1つの分野に特化した作業が得意なのが生成AIと言えるでしょう。
AIエージェントAIアシスタントの違い
AIにはAIアシスタントと呼ばれる種類も存在します。
AIアシスタントとは、事前に定義された指示に従い動作をするルール・ベース型のシステムです。1つの要求ごとに簡単な作業を反応的に実行します。チャットボットのように、人間の業務を補助する役割を担います。
単一のタスクに対応するため、逐一指示が必要です。また、あまりにも難しいタスクや質問は理解できず、適切な行動をしない可能性もあります。
AIアシスタントは、自律的に動くAIエージェントに比べ、人間の業務補助に特化したAIという位置づけになります。
AIエージェントの仕組み
続いて、AIエージェントがタスクを実行する仕組みを見ていきます。AIエージェントは以下の流れでタスクを行います。
- 目標の初期化と計画
人間が与えた目標を達成するために、何をするべきか計画する
- ツールを使用した推論
外部データやWeb検索、API（アプリケーションプログラミングインターフェース）など利用可能な全てのツールを駆使して動作する。また不備があれば行動計画を再考する
- 学習と反省
行ったタスク内容と結果に対してユーザーがフィードバックした情報を記憶し、次回以降のパフォーマンスを向上させる。ミスや障害の解決策に関するデータを記憶することも可能で、同じ間違いを繰り返さないようにもなる
人が与えた目標に沿って自律的に行動し、改善点の洗い出しも自ら行います。結果をもとに反省も行うことから、タスクの実行精度は回数を重ねるごとに上昇していきます。
AIエージェントの種類
AIエージェントには、以下のように目的に合わせたさまざまな種類が存在します。
- 単純反射エージェント
- モデルベース型エージェント
- 目標ベース型エージェント
- 効用ベース型エージェント
- 学習型エージェント
- 階層型エージェント
少し専門的な話になるので具体的な説明は割愛しますが、AIエージェントによって機能は多岐にわたります。人間とのコミュニケーションに特化したものからデータの学習に特化した種類など、得意な業務が異なるのです。
自社のニーズに合わせてエージェントを選ぶことが重要になるでしょう。
AIエージェントを利用する4つのメリット
AIエージェントを利用すると得られるメリットは以下の4つです。
- 業務効率化と生産性の向上
- ヒューマンエラーの削減
- 人件費削減
- 顧客エンゲージメントの増加
それぞれ詳しく見ていきましょう。
業務効率化と生産性の向上
AIエージェントは、業務プロセスの自動化を加速させる強力なツールです。
経理部門の請求書処理や店舗在庫管理などの定型業務を自動化することはもちろん、部門間をまたぐタスクの実行など複雑な業務も遂行できます。
人間に代わって幅広いタスクを迅速かつ自律的に行ってくれるでしょう。また、業務をAIエージェントに委譲することで、従業員は戦略的で付加価値の高い業務に集中しやすくなります。
ヒューマンエラーの削減
AIエージェントは人的ミスの大幅な削減が可能です。
人間が目標を設定し、AIが具体的なタスク実行を自律的に行うため、入力ミスや作業ミスのリスクを最小限に抑えられます。人間の場合、疲労による注意力低下や誤りが起きる可能性がありますが、AIであれば一定のパフォーマンスを保ちます。
業務品質が向上し、結果として顧客満足度の向上にもつながるでしょう。
人件費削減
AIエージェントの導入は、人件費削減の観点からも大きな魅力があります。
コールセンター業務や問合せ対応など、AIエージェントは24時間体制で対応可能であり、従業員を常駐させる必要がなくなります。また、AIエージェントで業務効率化が進めば、従業員の労働時間が減るはずです。
そのため、人件費を抑えて会社経営を行いやすくなるでしょう。さらに従来の人的リソースをより戦略的な業務に再配置することで、企業の競争力アップにも貢献します。
顧客エンゲージメントの増加
AIエージェントは、高度なパーソナライゼーション機能により、顧客体験を改善します。
ユーザーの行動履歴や購入データを分析し、個々の顧客に最適化された製品・サービス提案ができるのです。
また継続的に学習するため、分析を重ねるほど精度が向上します。したがって永久的な顧客満足度の向上、リピート率の増加につながり、長期的な顧客エンゲージメント強化が期待できるでしょう。
AIエージェントを利用する上での4つの注意点
AIエージェントを利用する際には注意するべき点があります。主に以下の4つです。
- 学習データが対応品質を左右する
- 情報漏洩リスクに十分な対策をする
- AIエージェントの開発には専門知識のある人材が必要
1つずつ詳しく解説していきます。
学習データが対応品質を左右する
AIエージェントは、学習データに基づいて業務を実行するのは生成AIとの共通点です。学習させるデータの質や内容が対応結果に大きく影響します。
データに偏りがある場合、AIエージェントの対応も偏ったものになる可能性が高くなります。誤った判断を招く恐れもあるでしょう。
人間による適切なデータ選定や定期的な更新によって、AIエージェントの業務品質を維持することが重要です。
情報漏洩リスクに十分な対策をする
AIエージェントに頼む業務内容によっては個人情報や機密情報を取り扱うため、情報漏洩に対する慎重な対応が求められます。
必要な情報以外は学習させない、社員が情報を外部に持ち出せない体制を整えるなど対策が必要になります。また、会社の機密情報が漏れないようにハッキング対策などのセキュリティも強化する必要があるでしょう。
以下のようなポイントを意識して対策すると効果的です。
- 厳格なアクセス権限の設定
- 高度な暗号化技術の導入
- 定期的かつ徹底的な監査
- 社員へのセキュリティ研修
情報漏洩は会社の信用にも直結するため、力を入れておくのが望ましいでしょう。
AIエージェントの開発には専門知識のある人材が必要
AIエージェントはすでに製品化されているシステムをノーコードで使えるものもありますが、自社独自のエージェントを開発する場合は、高度な専門スキルを持つ人材の確保が不可欠です。
データサイエンティストやAIエンジニアなどの専門家の採用と育成が求められるでしょう。専門的なITスキルを持つ人材が開発することで、安全かつ適切な運用ができます。
同時に、AIエージェントを利用する従業員もAIの基礎的な知識と使い方を理解する必要があります。社員向けの教育研修や、eラーニングプログラムの導入が効果的な対策でしょう。
AIエージェント活用例
AIエージェントの活用は、幅広い業界で役立ちます。金融業・消費財業・製造業・自動車業・医療業における活用例を紹介するので、参考にしてください。
【金融業】AIによる分析で顧客満足度が向上
AIエージェントを使うことで、顧客に関する複雑なデータを統合し、貴重なインサイトを迅速に提供してくれます。
どんな顧客にどうアプローチすればいいか、を提案してくれるでしょう。
また、取引先などとの重要な会議の準備においても、AIエージェントは必要な情報を迅速に集約し、担当者をサポートします。顧客とのやり取りの要約や未解決案件の整理、請求書などこれまで手作業で行われてきた煩雑な作業を自動化してくれるのです。
【販売】正確な在庫管理とマーケティング企画の効率化
AIエージェントは、予定在庫と実際の在庫の差異を詳細に分析し、原因を特定することが可能です。
また、単なる数値報告ではなくより深い洞察ができます。例えば在庫検査で差異があるときに「この差異はカウントミスか、それとも書類の誤りが原因か」という指示をAIに与え分析させ、業務を効率化できます。
マーケティング分野では、ターゲット層に的確に刺さる新商品の広告内容を自動生成はもちろん、その後の結果をもとにしたパワーポイントの作成なども任せられるでしょう。
【製造業】機械故障の早期察知と生産効率の最大化
製造現場ではAIエージェントが機械の稼働状況を常時監視し、故障の兆候を早期に検知することで、予期せぬダウンタイムと高額な修理費を回避します。
さらに生産プロセス全体を分析し、ボトルネックを特定することで、生産効率を最大化させます。
また営業担当者は、AIエージェントが分析した顧客情報や取引データに基づいて、効果的な営業戦略の立案が可能です。契約書の確認も自動解析で重要項目だけを抽出してもらい、作業時間を大幅に削減できます
【自動車業】カスタマーサービスと車両トラブルの未然防止
自動車ディーラーでは、AIエージェントに顧客の購買履歴や嗜好を分析させ、最適な商品やサービスを提案することが可能です。データの分析に基づき、顧客アプローチを考えることで効率化と顧客満足度の向上、売上アップにも繋がります。
また車両トラブルの未然防止にも役立てられます。車両が収集した位置情報や走行データをAIエージェントがリアルタイムで分析し、緊急性の高い車両を特定。タイヤの摩耗状況やエンジン異常などを的確に検知し、適切なメンテナンスを提案してくれるので、車両の寿命と安全性を向上させます。
【医療業】パーソナライズされた患者サービス
AIエージェントによる能動的で個々のニーズに最適化するアプローチは、医療業界で患者に寄り添ったサポートができます。例えば、それぞれの患者のニーズに合った医師を自動でスケジュール調整してくれるなどです。
また、患者が保険適用について質問したとすれば、AIエージェントが迅速に正確な情報を提供するだけでなく、医療履歴の要約や最適な治療計画の構築もしてくれます。
その他、臨床試験の分野ではAIエージェントが患者情報と試験基準を照合し、適格な候補者を探し出せるので効率化が実現します。
おすすめAIエージェントツール5選
AIエージェントのツールは、特定の業務に特化したもの、すでに構築されているモデルやテンプレートを使って簡単に導入できるものなどさまざまです。
今回は比較的使いやすいAIエージェントツールを5選紹介します。
①Agentforce
ソフトウェア大手であるセールスフォースドットコムが提供するAgentforce。同プラットフォームで構築から運用まで一貫して行えるAIエージェントツールです。主に営業、カスタマーサポート領域において、自律的な業務遂行を実現します。
構築済みのAIモデルを活用できるので、比較的簡単かつ迅速に実装が始められるのも特徴です。セールスフォースとの完全な連携と安全な運用管理を提供しています。特にエンタープライズ向けの、高度な制御が必要なプロジェクトに最適なツールといえるでしょう。
【主な特徴】
- 構築済みAIモデルの迅速な導入
- Salesforceとのシームレスな連携
- 高度なセキュリティ
【活用例】
- エンタープライズ向けプロジェクト
- 業務特化エージェントの迅速な導入
- 顧客対応、営業トレーニング、24時間対応コールセンターなど
公式サイト：Agentforce
②JAPAN AI AGENT
日本企業のニーズを徹底的に分析して開発されたJAPAN AI AGENTは、営業、マーケティング、経理など幅広い職種をサポートします。データ分析やリサーチ結果の提供、プログラミングなど幅広い業務に対応可能です。
高度な日本語処理能力と柔軟なカスタマイズ性を備えており、自社で扱いやすいように設定を変更することができます。
また、カスタマーサポートも提供しているため、困りごとが発生してもすぐに解決しやすいです。
【主な特徴】
- 高度な日本語処理能力
- 柔軟なカスタマイズ性
- 既存システムとの容易な統合
【活用例】
- 営業資料の自動作成
- データ分析
- リサーチ支援
公式サイト：JAPAN AI AGENT
③OpenAI – Deep Research
Open AIが提供する深層学習と大規模データを武器にしたDeep Researchは、企業の研究開発とデータ解析を効率化します。膨大なデータから迅速に有意義なインサイトを抽出し、マーケティング戦略や製品開発、医療分野の研究を強力にバックアップします。
複雑な問題に対して素早く有益な示唆を提供し、研究者や開発者の意思決定を支援。医療、製造、エンタープライズなど、多様な業界での応用が可能です。
【主な特徴】
- 大規模データ分析の効率化
- 多様な業界への応用
- 複雑な課題に対しても迅速で有益なインサイト提供
【活用例】
- 製品開発
- マーケティング戦略立案
- 医療分野の研究
公式サイト：Ⅾeep Research
④リクルタAI
Algomatic Worksが提供するリクルタAIは、採用プロセス全体をサポートするAIエージェントです。書類選考から候補者との面接調整、面接サポート、入社後のオンボーディングまで一貫したサポートを実現します。
また、履歴書のスクリーニングにもAIを活用し、公平かつ正確な候補者評価を可能にします。さらにSlackなどのチャットツールとの連携により、面接予定日を採用担当者に自動で知らせるなど、業務効率化も可能です。
【主な特徴】
- 採用業務の自動化
- 採用現場の声から生まれた本質的なサポート
- チャットツール連携が可能
【活用例】
- 求人票の作成
- 採用候補者の発掘やスカウト業務
- 面接の日程調整
公式サイト：リクルタAI
⑤Cogniflow
Cogniflowは画像や音声、動画など多様なデータ形式を高速で分類・分析できます。事務、人事、フィールドワークなど幅広い業務の支援が可能です。
ノーコードでの迅速な導入が可能で、複数の訓練済みAIモデルを活用できます。署名確認、履歴書分析、設置物の監視などさまざまなシーンで業務効率化に貢献します。
【主な特徴】
- 画像・音声・動画データの高速処理
- ノーコードでの迅速な導入
- 豊富なAIモデル、テンプレート
【活用例】
- フィールドワークの効率化
- 画像・動画データ処理
公式サイト：Cogniflow AI
AIエージェントツールを選ぶときのポイント
AIエージェントの効果を最大限に得るには、ツールの選び方も重要です。以下のようなポイントを意識してツールを選びましょう。
自社の課題にサービス内容が合っているか
まずはAIエージェントツール導入の目的と解決したい具体的な課題を明確にすることが最初のステップです。
カスタマーサポートの自動化、データ分析の効率化、業務プロセスの最適化などAIエージェントを活用したい領域を具体的に特定します。その上で、AIエージェントがどのように自社に貢献できるかを検証しましょう。
併せて将来的なニーズの変化や業務拡大に対応できる拡張性があるかの確認も重要です。例えば、追加機能で精度が強化できるかや、カスタマイズの柔軟性などに着目しましょう。
サポート体制が整っているか
トラブル発生時のサポート体制、マニュアルの充実度、トレーニングの有無はAIエージェントツール選びの重要な要素です。
AIエージェントは高度な技術を含むツールなので、ベンダーからの迅速で専門的なサポートが受けられるかが、円滑な運用の鍵となります。
無料プランの有無や運用コストが予算内か
初期導入費用やライセンス費用、保守・運用コストなどを総合的に見て、自社の予算に収まるかを判断しましょう。また単なる価格比較ではなく、業務改善の価値も同時に評価することが重要です。
加えて特にはじめてAIエージェントを導入する場合は、無料プランの有無も確認した方が良いでしょう。まずは試してみて、使い勝手を調べてから有料にするかどうかを検討するのが最善策です。
まとめ：AIエージェントの導入で業務効率化と生産性の向上を
AIエージェントは、企業の業務革新を加速させる最先端のテクノロジーです。単なる自動化ツールではなく、複雑な意思決定や問題解決を自律的に行う知的なシステムとして進化しています。
ただし、導入には自社の課題を正確に把握し、適切なツール選びが不可欠です。また情報漏洩リスクへの対策や、AIエージェントに学習させる質の良いデータの準備なども、導入効果を最大化するポイントです。戦略的かつ慎重なアプローチが、AIエージェント活用の成功につながるでしょう。
SHIFT AIではAIの使い方や導入に関することなど幅広い相談を無料で受け付けています。また、AI人材の育成支援やワークショップ、eラーニングも実施しています。AIの活用を検討している方はぜひお気軽にご相談ください。