AIエージェントの活用事例9選！業務別・業界別の導入事例を紹介

AIエージェントとは、与えられた目標を達成するために、必要な情報を収集して手順を考え、外部ツールやシステムも活用しながら自律的に実行まで完結させるAIシステムです。従来の生成AIとの最大の違いは、単発の回答生成にとどまらず、計画・実行・見直しまで含めて動ける自律性にあります。

例えば、生成AIは「メールの返信案を書いて」という個別の指示に対して回答を出しますが、AIエージェントは「顧客からの問い合わせに対応し、予約まで完了させて」というゴールを与えれば、文面の作成だけでなくスケジュールの確認やシステムへの入力までを自律的に行います。

AIエージェントは、これまで人間が行っていた定型業務や複雑な判断を伴う作業の代替を始めています。ここでは、多くの企業で導入が進んでいる以下の活用事例を詳しく紹介します。

• 営業活動の自動化
• カスタマーサポートの自動化
• ソフトウェア開発の高速化
• 人事業務の最適化
• マーケティング施策の立案

営業部門におけるAIエージェントは、Webサイトや公開情報から見込み顧客の情報を収集し、業種や事業課題を整理したうえで、一人ひとりの状況に合わせたメール文面を作成します。APIや外部ツールと連携すれば、実際の送信まで自動で行う環境の構築も可能です。さらに興味度の高い相手には、カレンダー連携を通じてアポイント調整までを自動で完結させます。

こうした自動化により「調査」「メール作成」「日程調整」といった前工程の工数削減が見込めます。営業業務は顧客ごとに状況が異なるため、一律の削減時間を示すのは難しいものの、1人当たり月17時間程度の業務削減が見られた事例もあります。

これにより、担当者が本来注力すべき提案準備や商談対応に時間を振り分けやすくなる点が、大きなメリットといえるでしょう。

人の判断が必要な案件は担当者へ引き継ぎつつ、上記のような一連の処理を自動で進められます。問い合わせから手続き完了までを、人手を介さず対応できるため、夜間や休日でも顧客を待たせることがありません。これにより、顧客満足度の向上と運用コストの大幅な削減を両立できます。

ソフトウェア開発の現場では、AIエージェントがコード生成だけでなく、その後の確認作業まで含めて支援するようになっています。例えば、開発者が「○○の機能を持つWebアプリのプロトタイプを作って」と依頼するだけで、ソースコードの記述から、コンパイルエラー (プログラムを実行可能な形式に変換する際、記述のミスなどで発生する不備) やテスト結果を確認しながらの修正までを自ら繰り返します。

また、AIエージェントはプロジェクトのコード構成やドキュメントを参照しながら、既存ルールに沿った実装案や修正案を提示できます。たたき台の作成から確認作業までを一続きで進めやすくなるため、開発者は仕様の検討や最終確認により多くの時間を充てられるでしょう。

人事業務の採用活動においては、AIエージェントがレジュメ解析、候補者の一次スクリーニング、面接日程の自動調整を担います。応募者の履歴書やエントリーシートを解析して、求めるスキルや経験との一致度を整理し、優先的に確認すべき候補者を絞り込むことが可能です。

また、基準に合う人材を抽出したうえで、候補者と面接官のスケジュールを調整して面接を自動設定することで、採用担当者の事務負担を大きく減らせます。

ある企業では、AIエージェントを導入した選考プロセスにより、面接に費やす時間を50,000時間以上削減し、採用にかかる期間を90%短縮、さらに年間100万ポンド (約2億円) 以上のコスト削減を実現しました。さらに、AIによる客観的な選考が行われたことで、採用された人材の多様性も16%向上しています。

具体的な分析項目には、LTV (顧客生涯価値) や離脱率、購入頻度、休眠化の兆候、キャンペーン別CV率、チャネル別反応率などが含まれます。データに基づいた客観的な判断をリアルタイムで行えるため、精度の高いマーケティング施策の展開が可能になります。

業界ごとの特有の課題に対しても、AIエージェントは力を発揮します。ここでは、各業界での具体的な活用事例を詳しく紹介します。

• 金融業界での活用事例
• 製造業での活用事例
• 医療業界での活用事例
• 小売・EC業界での活用事例

金融業界では、業務を支援するAIエージェントの活用が進んでいます。例えば、国内大手金融グループでは、AIエージェントの可能性を検証する取り組みとして、自然言語の指示から業務アプリケーションの試作を行う実証実験を実施しています。来店予約システムのプロトタイプをAIが自動生成し、追加指示により店舗検索機能やデータ登録などの機能を拡張することも可能です。

AIエージェントの活用により、従来は調査や開発に時間を要していた業務プロセスを大幅に短縮できます。最終的な判断や運用は人が担う前提としながら、AIが情報収集やシステム試作などを支援することで、業務のスピード向上と効率化の両立が期待されています。

医療現場では、2024年4月から施行された医師の働き方改革 (時間外労働の上限規制) への対応が急務です。国内の医療大学附属病院と国内大手コンサルティング会社は、AIエージェントを活用した共同プロジェクトを推進しています。

この取り組みでは、医師が持つ経験や知見をデータベース化し、診療準備を効率化するサービスを開発しています。膨大なナレッジをAIが処理し、診察に必要な情報を引き出すことで、事務作業の負担を減らす狙いです。手作業での情報収集をAIが代行し、医師が本来の診療業務に集中できる環境をつくることで、医療の質向上と時間の確保を両立しています。

小売・EC業界では、接客のパーソナライズや顧客対応の自動化を支える仕組みが広がっています。例えば、顧客管理クラウドを扱う提供事業者のEC向けのAI接客ソリューションは、ECサイト上でガイド付きショッピングエージェントを提供しています。このエージェントは、対話を通じて顧客データや在庫状況を分析し、各店舗に最適な販促案や在庫管理を自律的に提示する役割を担います。

企業側にとっては、顧客の購買意欲が高いタイミングで適切な商品提案を行えるため、コンバージョン率の向上やカスタマーサポートの業務負担軽減につながるでしょう。AIエージェントが問い合わせ対応の一部を自動化することで、顧客対応コストの削減も期待できます。

KDDIが提供する「KDDI Conata Data Agent」は、社内に蓄積された膨大なデータをAIが検索・整理し、ビジネスの意思決定を支援するサービスです。RAG (Retrieval-Augmented Generation) を活用し、チャット形式で質問するだけで必要なデータを抽出。グラフ化や将来予測までを一貫して担います。

また、閉域網接続に対応したセキュアな環境で、社内データを安全に活用できる点も特長です。社内に分散している情報を横断的に検索し、必要な情報を迅速に取得できるため、情報収集の効率化や意思決定のスピード向上に貢献します。

情報システム部門では、導入システムの管理やヘルプデスク対応、社内規定調査といった業務が日常的に発生します。しかし、情報が個別のシステムに散在しているため検索に時間を要し、業務効率化が進みにくい点が課題です。

「KDDI Conata Data Agent」を活用することで、社内の統合検索窓口として資料検索を行えるようになります。AIエージェントに依頼するだけで、資料の検索に加え、中身の要約や比較、次に深掘りすべき点の提示まで行えるため、社内の情報検索にかかる時間の短縮が可能です。

その結果、これまで発生していた無駄な検索作業を減らし、担当者が本来注力すべき業務に時間を充てやすくなります。

営業部門では、お客さまのアカウントプラン作成やデータ分析、提案書の検索など、営業活動以外の業務に時間を取られ、個別のニーズに合わせた対応に十分な時間を確保できない場合があります。

「KDDI Conata Data Agent」を活用すれば、社内に散在する情報へ一元的にアクセスでき、必要なデータの収集や分析をAIが支援します。さらに、顧客情報や関連データをもとに示唆を提示するため、営業担当者は必要な情報を迅速に把握することが可能です。その結果、付随業務を効率化して顧客への提案に注力できるようになり、営業活動全体の質向上につながります。

AIエージェントを導入して期待どおりの効果を得るためには、単にツールを導入するだけでなく、以下の3つのポイントを意識する必要があります。

1. 課題とゴールを明確にする
   「業務を楽にしたい」といった曖昧な目的ではなく、「応答時間を半分にする」などの具体的な目標を立てることが重要です。目標がはっきりすれば、AIも最適な実行手順を導き出しやすくなります。
   
   
2. 高品質なデータを用意する
   AIが参照するデータの品質や整備状況は、回答精度に大きく影響します。社内データの整理やアクセス権限の設計を事前に行いましょう。
   
   
3. スモールスタートで始める
   まずは特定の部署や定型業務から導入を開始するのが効果的です。小さな成功を積み上げることで、社内の理解を得ながら活用範囲をスムーズに広げられます。

AIエージェントは、指示を待つだけでなく情報検索やデータ分析、業務支援などを自律的に行うことで、企業の業務効率化とデータ活用を促進します。

「KDDI Conata Data Agent」は、生成AIと高度な検索技術を組み合わせ、社内データの活用を支援するAIサービスです。導入を成功させるには、明確なゴール設定とデータの準備、そして小さなステップから始めるとよいでしょう。自社の課題に合わせた最適な活用方法を見つけ、ビジネスのさらなる成長につなげてください。