近年、生成AIに続いてAIエージェントが登場し注目を集めています。すでに多くの企業で活用され、業務効率化やコスト削減に役立てられています。
いざ導入するとなると、「具体的にどんな効果があるか事例を通して知りたい」という方もいるでしょう。
本記事では、KDDIの「議事録パックン」による最大1時間の時間短縮や、パナソニック コネクトの年間18.6万時間の労働時間削減など、大手企業10社の成功事例を徹底分析。業務効率化だけでなく、人的ミスの削減、コスト最適化、顧客体験向上など、AIエージェントがもたらす具体的なメリットも詳しく解説します。
さらに「どこから始めればいいのか」という悩みに応える、導入成功のための4つのポイントも紹介します。
なお、本メディアを運営しているSHIFT AIでは企業のAI活用を支援しています。eラーニングの提供やAIの使い方のレクチャーを実施しています。無料相談も受け付けていますので、興味のある方はお気軽にお問い合わせください。
AIエージェントとは？基本的な特徴と機能
AIエージェントは、人間に代わって自律的に業務を遂行するAIシステムです。単なる情報処理や分析だけでなく、実際の判断や行動までを行う点が大きな特徴となっています。
企業の業務プロセスを自動化し、効率化を図るツールとして、様々な業界で急速に普及が進んでいます。
近年は技術の発展により、より高度な判断能力と自律性を持つAIエージェントの開発が進み、ビジネスシーンでの活用範囲が拡大しています。
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は、どちらもAI技術の一種ですが、その性質と役割に大きな違いがあります。
生成AIは、テキスト生成や画像作成など、与えられた指示に従って情報やコンテンツを作り出すことに特化しています。一方、AIエージェントはより自律的な存在であり、環境を認識し、判断を行い、実際に行動できます。
たとえば、ChatGPTなどの生成AIは質問に答えたり文章を書いたりできますが、それ以上の行動はしません。これに対してAIエージェントは、メールの返信内容を考えるだけでなく、実際にメールを送信したり、カレンダーに予定を追加したりといった実務的なタスクまで一貫して実行できるのです。
この「自ら考えて行動する」能力こそが、AIエージェントの最大の特徴といえるでしょう。
AIエージェントの基本的な仕組み
AIエージェントは以下の4つの基本要素で構成されており、これらが連携することで高度な業務自動化を実現しています。
| 基本要素 | 役割 | 具体例 |
| 環境認識(Environment) | AIが活動する空間の状況を把握する | オフィス環境、業務システム内のデータ状況 |
| センサー機能(Sensors) | 環境から情報を収集する | カメラ・マイク、システムAPI、データベースからの情報取得 |
| 意思決定メカニズム(Decision Making) | 収集データを分析し最適な行動を選択する | 機械学習、強化学習による判断 |
| アクチュエーター(Actuators) | 実際の行動を実行する | テキスト生成、音声応答、物理的な動作制御 |
4つの要素が循環的に機能することで、AIエージェントは継続的に学習し、パフォーマンスを向上させていきます。
たとえば、アクチュエーターによる行動の結果を環境認識とセンサー機能で再び把握し、次の意思決定に活かすというサイクルを繰り返すことで、より高度な自律性と適応力を獲得するのです。
AIエージェント導入企業の成功事例10選
現在、多くの企業がAIエージェントを自社の業務に取り入れ、効率化や顧客体験の向上を実現しています。
本章では、実際にAIエージェントを導入して成果を上げている10社の事例を紹介します。これらの事例から、AIエージェントがもたらす具体的な効果や導入のポイントを学べるでしょう。
- KDDI株式会社
- ソフトバンク株式会社
- 富士通株式会社
- 株式会社日立製作所
- 株式会社サイバーエージェント
- パナソニック コネクト株式会社
- 明治安田生命保険相互会社
- 株式会社NTTデータ
- 株式会社博報堂テクノロジーズ
- 日本マイクロソフト株式会社
KDDI｜「議事録パックン」で議事録作成時間を最大1時間短縮
KDDIはAmazon Transcribeによる音声認識サービスと生成AIを組み合わせた「議事録パックン」を開発し、議事録作成時間を約1時間短縮しました。
このAIエージェントは、会議の音声データから自動で議事録を作成するだけでなく、要点のまとめやタスクの抽出も行います。とくに注目すべき特徴は、会議の音声から「各部署のタスク」「決定事項」「未解決のイシュー」などを自動分類・整理し、会議の振り返りを容易にする点です。
システムの中核には生成AIにAmazon Transcribeで文字起こしした会議音声を入力し、プロンプトを工夫することで高品質な議事録を生成しています。
KDDIでは実際に現場での利用テストで好評を得ており、議事録作成業務の大幅な効率化と、議事録の品質向上を同時に実現しています。
出典：生成AIで営業の工数削減！「議事録パックン」のアーキテクチャ紹介 | KDDI Engineer Portal
ソフトバンク｜プロンプト入力不要の「satto」で業務プロセス自動化
ソフトバンクは2024年8月23日、生成AIエージェント「satto（さっと）」のベータ版提供を開始しました。
昨今の様々な生成AIサービスの普及において「使いこなせる人はさらに利便性を享受し、そうでない人との差が広がる状況」が生まれつつあることを課題と捉え、「使いこなす能力の有無ではなく、誰もが簡単に生成AIを活用できる」サービスを目指して開発されました。
sattoの特徴は、様々な大規模言語モデル（LLM）やSaaSサービスと連携して一連の業務プロセスをスムーズに自動化できる点です。また、ユーザー自身が連携フローを設計できるワークフロービルダー機能も備えています。
ソフトバンクはこのシステムを「シンプルでありながらもパワフル」と表現し、現場のユーザーが抱える課題を解決し、業務プロセスの自動化による生産性向上を支援します。
出典：ソフトバンク、生成AIエージェント「satto」のベータ版を提供開始
富士通｜「AI Assistant」で業務時間30％削減
富士通は、自社のAI活用基盤「Fujitsu Kozuchi（フジツウ コヅチ）」の対話機能として「AI Assistant」の提供を2024年9月より開始しました。
このAIエージェントは、従来の質問応答だけでなく、意思決定の支援や知識の探索・活用を強化した機能を備えています。とくに「データにもとづく分析」「意図に合わせた対話」「対話の共有」という3つの新機能により、業務時間の約30％削減を可能にしました。
「AI Assistant」は、カスタマーサービスなどの日常業務からイノベーション創出まで幅広い用途に活用でき、製造業、小売業、金融業など各業種に特化した専用の業務ナレッジも用意されています。
出典：富士通のSalesforceサポートデスク対応にAgentforceを採用 AIエージェントの支援によるハイブリッドな労働力で顧客満足度を向上
日立製作所｜OTナレッジ活用のカスタマイズAIエージェント
日立製作所は、建設や輸送、電力、ガス、鉄道などの現場で働くフロントラインワーカーの人手不足解消や知識継承などの課題解決に向け、「AIエージェント開発・運用・環境提供サービス」を2025年3月31日より販売開始しました。
このサービスは、生成AIを活用した業務効率化やサービス高度化など経営改革を推進するお客さまを伴走型で支援する「生成AI活用プロフェッショナルサービスpowered by Lumada」のメニューとして提供されます。
高度なAIスキルを有する日立のGenAI Professionalが、日立グループにおける数百の事例で獲得したOTナレッジのAI活用スキルと体系化されたツールや技術を使い、お客さまに伴走しながら、AIエージェントを迅速に開発・提供します。
出典：日立、数百の事例で獲得したOTナレッジの活用手法によりお客さま専用のAIエージェントを迅速に提供：2025年3月26日
サイバーエージェント｜AI秘書「AIsistant」による業務効率化
サイバーエージェントグループは2024年4月から、生成AIを活用した秘書アシスタント「AIsistant（アイシスタント）」の導入を推進しています。
このツールは業務効率化を目的とし、メール作成、調査業務、議事録作成、会議設定などの秘書的業務を自動化・効率化します。また、ユーザーの行動履歴を学習し、関連情報の自発的な提供やアクションのサジェストなど、先回りした行動が可能です。
「AIsistant」はオープンAIの「GPT-4o」をベースにしており、ユーザーごとの専用アカウントとUIを提供。社内システムとも連携することで、従業員がAIの理解・活用を効率的に進められるようになっています。
出典：AI Shift、企業専用のAIエージェント構築プラットフォーム「AI Worker」を提供開始
パナソニック コネクト｜「ConnectAI」で年間18.6万時間の労働時間削減
パナソニック コネクトは、OpenAIの大規模言語モデルをベースに開発した自社向けAIアシスタントサービス「ConnectAI」を国内全社員約12,400人に展開し、1年間で18.6万時間の労働時間削減に成功しました。
2023年2月から始まったこの取り組みは、生成AIによる業務生産性向上、社員のAIスキル向上、シャドーAI利用リスクの軽減を目的としており、経営トップから現場まで全社的に推進されています。
1回あたりの利用で平均約20分の時間削減効果があり、1年間で139万回以上のアクセスを記録。単純な質問応答から戦略策定の基礎データ作成まで幅広く活用されています。
さらに2024年4月からは、自社固有の社外秘情報である品質管理データに対応した「自社特化AI」の運用も開始し、製造業ならではの品質管理課題解決にも貢献しています。
出典：パナソニック コネクト 生成AI導入1年の実績と今後の活用構想 | 技術・研究開発
明治安田生命｜営業職3万6000人が活用するAIエージェント「MYパレット」
明治安田生命保険は、DX戦略の一環として全社への生成AI適用を加速しており、第1弾として2024年10月に営業活動支援AIエージェント「MYパレット」を導入しました。
このシステムは「デジタル秘書」と位置付けられ、約3万6000人の営業職員（MYリンクコーディネーター）が利用しています。
MYパレットは顧客の年齢や趣味・嗜好、契約履歴、地域特性などを分析し、顧客ニーズに合わせた保険商品提案のアドバイスや、訪問業務の効率化をサポートします。導入により、訪問準備や報告作業にかかる時間が従来比で30％削減されました。
同社は今後、本社や事務職員約1万1000人を含む全職員への導入を視野に入れ、ヘルスケアや法務、教育などの領域特化型AIも開発予定です。
出典：明治安田生命、全社での生成AI活用視野に営業職3万6000人が使うAIエージェントを導入
NTTデータ｜AIエージェント同士が連携する「SmartAgent」でビジネス創出
NTTデータは「SmartAgent」というコンセプトに基づく業務効率化を推進しています。この仕組みの特徴は、複数の種類のAIが協力して仕事をすることです。
まず「パーソナルエージェント」というAIが社員の指示を受け取り、必要な作業を整理します。そして専門的な作業は「特化エージェント」というAIに任せ、データ入力などの単純作業は「デジタルワーカー」というAIが処理します。
すでに住友生命、東京ガス、ライオンなどでの活用事例があり、営業職の場合はコア業務に集中できる時間が2.5倍に増加するという試算もあります。
NTTデータはこの技術を「LITRON Sales」というサービスとして提供開始し、今後は他の業務分野にも広げていく計画です。
出典：AIエージェントで業務全体を効率化！生成AIで変わる、未来の働き方 | DATA INSIGHT | NTTデータ
博報堂テクノロジーズ｜「マルチエージェント ブレストAI」で商品開発プロセスを効率化
博報堂と博報堂テクノロジーズは、商品開発を手助けする新しいAIサービス「マルチエージェント ブレストAI」の活用を始めました。
このサービスの特徴は、企画担当、製造担当、物流担当などの役割を持った複数のAIが、人間のブレインストーミングのように話し合いながらアイディアを出す点です。新商品を開発する際、通常なら様々な部門の専門家を集める必要がありますが、日程調整や人員確保が大変です。
このサービスによって、「市場ニーズ探索・商品企画」から「商品開発・デリバリー」までの議論をAI同士が行い、商品コンセプト段階から実現性を考慮したアイディアを創出できるようになりました。
これにより、商品開発における手戻りが大幅に減少し、プロセス全体の効率化を実現。さらに、目的に応じて様々な専門知識を持ったAIを自由に組み合わせられるため、多様なアイディアを生み出せます。
出典：博報堂と博報堂テクノロジーズ、商品開発プロセスを効率化する AIサービス「マルチエージェント ブレストAI」の業務活用を開始―専門知識を持つ複数のAIが自立議論することでアイディアを創出し
マイクロソフト｜「Copilot」で日常業務を自動化
マイクロソフトは、AIエージェント技術を活用した「Microsoft Copilot」を提供しています。
Copilotに搭載されているAIエージェントは、ユーザーに代わってタスクを自動的に遂行する機能を持ち、日常業務の自動化を実現します。AIエージェントは単にユーザーの質問に答えるだけでなく、ユーザーの指示に基づいて具体的なアクションを実行できます。
たとえば、スケジュール予約、メール送信、情報検索などのタスクをユーザーに代わって行うことが可能です。このAIエージェント技術はWindows、モバイルデバイス、Webなど様々なプラットフォームで利用できるように設計されており、ユーザーは自然な対話を通じてAIエージェントに指示を出せます。
マイクロソフトは、このようなAIエージェント技術を通じて、ユーザーの生産性向上と日常業務の効率化を支援しています。
出典：Microsoft 365 用 AI 生産性向上ツール
AIエージェント導入で得られる具体的なメリット
AIエージェントを導入することで、企業は様々な面でビジネス改善が実現可能です。
単なるコスト削減や効率化だけでなく、顧客サービスの質向上や従業員の働き方改革まで、多角的なメリットが期待できます。
とくに重要なのは、これらのメリットが個別に現れるのではなく、相互に関連し合って相乗効果を生み出す点です。たとえば、業務効率化によって捻出された時間が創造的な仕事に振り向けられ、それがさらなる顧客体験の向上につながるといった好循環が生まれます。
業務効率化｜定型作業の自動化と時間短縮
AIエージェントを導入する最も直接的なメリットは、繰り返し行う単調な作業を自動化し、大幅な時間短縮を実現できる点です。データ入力、スケジュール管理、議事録作成、経費精算など、日常的に発生するルーティンワークをAIに任せることで、作業時間の削減が可能になります。
この結果、社員は企画立案、戦略策定、クリエイティブ制作など、より高い付加価値を生む業務に集中できるようになります。
また、AIエージェントは24時間365日稼働可能なため、夜間や休日に発生する作業も自動処理できます。これにより、翌営業日の朝には必要なデータや資料が準備されている状態になり、業務の流れがスムーズになります。
人的ミス削減｜精度と一貫性の向上
人間が行う業務では、どうしても疲労やプレッシャー、単純なうっかりミスなどによるエラーが発生します。AIエージェントの導入は、こうした人的ミスを大幅に削減し、業務の精度と一貫性を向上させる効果があります。
AIは常に同じルールに基づいて処理を行うため、時間帯や担当者による品質のばらつきがなくなります。とくに金融や医療など、ミスが重大な結果につながる業界では、この精度向上の価値は非常に高いといえるでしょう。
また、AIエージェントは学習能力を持つため、時間の経過とともに処理の精度が向上していきます。たとえば、顧客対応で頻出する質問や状況を学習することで、より的確な対応が可能になります。
コスト削減｜人件費と運用コストの最適化
AIエージェントの導入は、中長期的に見て大きなコスト削減効果をもたらします。ルーティン作業の自動化によって人件費を削減できるのはもちろん、24時間365日稼働できるため、夜間や休日の対応にかかる人件費も大幅に抑えられます。
とくにコールセンターや問い合わせ対応などでは、AIエージェントが一次対応を行うことで、人間のオペレーターは複雑な案件や高度な判断を要する対応に集中できるようになります。
また、業務の自動化によるミス削減は、修正作業や再作業のコストを削減する効果もあります。さらに、AIエージェントは学習を重ねるほど処理効率が向上するため、長期的に見れば運用コストの逓減も期待できます。
顧客体験向上｜対応品質とスピードの改善
AIエージェントの導入は、顧客サービスの品質とスピードを大幅に向上させ、顧客体験の改善につながります。従来の顧客対応では、問い合わせの集中時には長い待ち時間が発生したり、オペレーターによって回答の質にばらつきが生じたりする課題がありました。
AIエージェントは同時に複数の問い合わせに対応でき、待ち時間をほぼゼロにできます。また、豊富な知識を基に一貫性のある回答を提供できるため、顧客対応の質が均一化します。
さらに、AIエージェントは顧客の過去の購入履歴や問い合わせ履歴を分析し、一人ひとりに合わせたパーソナライズされた対応が可能です。たとえば、顧客の好みや行動パターンを学習し、最適なタイミングで最適な情報や提案を届けられます。
AIエージェント導入の成功ポイント
AIエージェントを導入する企業が増えていますが、その効果には大きな差があります。成功している企業に共通するのは、単にツールを導入するだけでなく、自社の課題解決に向けた戦略的なアプローチを取っている点です。
AIエージェントは万能ではなく、適切な目的と方法で導入してこそ、その真価を発揮します。ここでは、多くの成功事例から抽出した、AIエージェント導入を成功させるための4つの重要ポイントを解説します。
- 導入前に自社の課題を明確化する
- 小規模プロジェクトから始めて成功体験を作る
- 社内研修でユーザーの理解度を高める
- 定期的に効果を測定して継続改善する
導入前に自社の課題を明確化する
AIエージェント導入の第一歩は、明確な目的の設定です。自社の業務課題や非効率なプロセスを洗い出し、「カスタマーサポートの応答時間を30%短縮したい」「営業資料作成時間を半減させたい」など、具体的な改善目標を定めましょう。
また、成功を測定するための指標（KPI）も事前に決めておくことが重要です。応答時間、処理件数、エラー率、顧客満足度など、目的に合った指標を選定します。
このプロセスでは現場の声を積極的に取り入れ、現実的な課題と解決策を反映させることで、実効性の高い導入計画を立てられます。
小規模プロジェクトから始めて成功体験を作る
AIエージェント導入は段階的なアプローチが効果的です。まずは一部門や限定的な業務から始め、小さな成功事例を作りましょう。
たとえば特定の問い合わせ種類のみの自動化や、見積書作成といった単一タスクに絞ると、短期間で効果を確認できます。
初期の成功事例ができたら、それを社内に広く共有し、「〇〇部門では△△の業務時間が××％削減された」といった具体的な成果を示すことで、他部門からの関心や協力を得やすくなります。
このように小さく始めて徐々に拡大することで、リスクを抑えながら着実に成果を積み上げられます。
社内研修でユーザーの理解度を高める
AIエージェントの効果を最大化するには、使用する社員が機能や活用法を理解していることが不可欠です。
基本操作だけでなく、具体的な業務シーンでの活用方法や効果的な指示の出し方など、実践的な内容を含む研修プログラムを実施しましょう。実際の業務データを使ったハンズオン形式の研修がとくに効果的です。
また、部門や役職に応じてカスタマイズした研修も有効で、マネージャーには効果測定方法を、現場担当者には日常業務での具体的な活用法を教育するといった工夫も大切です。研修後も継続的な学習支援体制を整え、社内浸透を図りましょう。
定期的に効果を測定して継続改善する
AIエージェント導入後は、設定したKPIに基づいて定期的に効果測定を行い、継続的な改善を図ることが重要です。
処理時間やコスト削減額などの定量指標と、ユーザー満足度などの定性指標の両面から評価しましょう。月次レポートで導入前後の変化を可視化すると効果が分かりやすくなります。
また、ユーザーからのフィードバックを積極的に収集し、機能や操作性の改善に活かすことも大切です。アンケートやインタビュー、フィードバックボタンなどの仕組みを整え、得られた意見をもとにAIエージェントを継続的に進化させることで、長期的な効果を最大化できます。
まとめ｜成功事例から考えるAIエージェントの可能性
AIエージェントは業務効率化に留まらず、企業の働き方を根本から変革する可能性を持っています。
紹介した事例に共通するのは、「人がより価値の高い仕事に集中できる環境」の実現です。単純作業の自動化だけでなく、データ分析に基づく意思決定支援や複数AIの連携による高度な業務支援など、活用領域は急速に広がっています。
導入成功のカギは、明確な目的設定、段階的アプローチ、充実した社内教育、そして継続的な改善にあります。AIと人間が各々の強みを活かして協働する新しい働き方が真のDX実現につながるでしょう。
AIエージェント導入を検討する企業は、自社の課題に合わせた活用法で、まずは小さく始めて成功体験を積み重ねていくことをおすすめします。
SHIFT AIではAI活用をサポートしています。AIエージェントの導入から組織体制の構築まで幅広く支援しています。無料で相談を実施していますので、ぜひお気軽にお問い合わせください。