AIエージェント13種類をタイプ別に解説！生成AIとの違いや導入成功事例も紹介

AIエージェントとは

AIエージェントとは、ユーザーの指示に基づいて 自律的にタスクを実行し、外部アプリやデータと連携しながら結果を出すAIシステム です。

従来のチャット型AIが「質問への応答」に特化していたのに対し、AIエージェントは目的達成に必要な手順を判断し、複数のアプリを横断して自動で処理できることが特徴です。

例えば、情報収集→要約→メール作成→送信までを連続でこなす、データ分析→資料化までを自動化するなど、仕事の一部を丸ごと代行できる点が大きな強みです。

AIエージェントの特徴

自律性｜状況を理解して自律的に行動できる

AIエージェントは、 与えられた目標をもとに次に何をすべきかを自分で判断して進められる自律性を持ちます 。

例えば「競合調査をまとめて」と指示すると、関連情報の収集→整理→レポート化までを自動で完了します。

ユーザーからの追加指示を待つことなく、途中で必要な補足情報があれば自ら問い合わせや再検索を実行。

単なるチャット形式の返答に留まらず、目標達成に向けて一連の行動を組み立てる“自走型”の働き方が大きな強みです。

マルチモーダル対応｜画像・音声・テキストを横断して処理できる

AIエージェントは、テキストだけでなく 画像・音声・動画・PDFなど複数形式のデータをまとめて理解・処理できるマルチモーダル能力を持ちます 。

例えば、撮影した棚の写真から在庫数を把握、会議の音声データを議事録化、PDF資料を要約してレポートに統合するといった複合的な業務も可能です。

形式の異なるデータを“1つのタスク”として扱えるため、実務の作業工程を大幅に短縮し、現場の判断スピードを高めることができます。

継続的な学習能力｜利用しながら賢くなっていく

AIエージェントは、過去のやり取りや実行したタスクの履歴をもとに、 ユーザーの好みや業務パターンを学習し、時間の経過とともに精度が向上する 点が特徴です。

繰り返し使うテンプレートや資料形式、優先度の高いタスクなどを理解することで、次回以降はより適切な提案や効率的な手順を自動選択できます。

使えば使うほど“あなた仕様”に最適化され、レポート作成・メール文面・分析業務などの生産性が継続的に改善されます。

チャット型生成AIとAIエージェントの違い

チャット型生成AIは、入力された質問に「テキストで返答する」ことが主目的のツールです。対してAIエージェントは、 返答だけでなく“実行する”ことまで含めて動く 点が最大の違いです。

AIエージェントは、目的を理解し、必要な情報収集・ファイル操作・API連携・スケジュール登録などを自律的に判断して実行できます。

例えば「売上レポートを作成してSlackに投稿して」と指示すれば、データ取得→分析→レポート生成→Slack投稿まで自動で完了します。

単なる対話の枠を超え、業務プロセス全体を代行できることが特徴です。

活用シーン

AIエージェントは、 業界特有の業務フローに組み込むことで、人手では難しい複数タスクの同時処理・判断・自動実行を実現 します。

例えば、金融では不正検知や与信評価、製造では生産ライン監視、コマースでは在庫最適化など、目的に応じた“自走型の業務代行”が可能です。

また、営業・マーケティング・サポートチームでは、顧客データの分析、提案資料作成、自動フォローアップなど、日常業務を一気通貫で自動化できます。

単なる返答AIではなく、業務プロセス全体を加速させる“実務レベルのアシスタント”として活躍します。

AIエージェントが必要とされる理由：チャット中心からの転換点

AIエージェントは、従来の「チャットで質問に答えるだけの生成AI」では対応しきれない、 「実務レベルの業務自動化」というニーズに応える存在として必要性が高まって います。

企業では、リサーチ→要約→資料化→共有までの一連作業が日常的に発生するものの、チャットAIでは“各工程が分断される”ため生産性が頭打ちになりがちです。

AIエージェントは、目的を理解し、アプリ連携やファイル操作を含めてタスクを自走的に実行できる点が決定的に異なるため、単なる回答主体から“業務を代行するAI”への転換が求められています。

AIエージェントの仕組み・構成要素

AIエージェントは、周囲の状況を読み取り、 目的達成のために“自律的に動く”ための複数の要素で構成 されています。

環境から情報を取得し、アーキテクチャでモデルやデータを管理。エージェント機能で判断・計画・実行を行い、エージェントプログラムとして実務タスクを実際に動かします。

これらが連携することで、情報収集→処理→アクションまでの一連作業を自動化し、現場に合わせた業務遂行が可能になります。

環境｜AIエージェントが動くための収集する周りの状況やデータ

環境は、 AIエージェントがタスクを実行する際に入力として利用する外部データや状況情報 を指します。

例えば「市場動向をまとめて」と依頼すれば、ニュース記事、SNSトレンド、既存資料、営業データなどを環境として取得し、次の判断に使用します。

環境が豊富であるほど、AIエージェントは精度の高い判断と柔軟な行動が可能になります。

アーキテクチャ｜AIエージェントが動作するための基盤

アーキテクチャは、 AIエージェントが機能するためのモデル・データ・ツール群を統合した技術基盤 です。

例えば、AIエージェントが「レポートを作成して社内に共有する」タスクを行う場合、LLMで文章生成を行い、ファイルストレージに保存し、Slack APIを使って共有する、という一連の処理を支えるのがアーキテクチャです。

基盤が整っているほど、処理速度と自律性が向上します。

エージェント機能｜自律的にタスクを進められる機能

エージェント機能は、 人が逐一指示しなくても業務を自律的に進めるための思考プロセスを担い ます。

具体的には「観測 → 認識 → 意思決定 → 実行 → フィードバック」の流れで動作し、状況に応じて手順を調整できます。

例えば問い合わせ対応では、質問内容の理解、回答方針の判断、返信文の生成、顧客の反応の確認までを自動で実施。必要に応じて追加情報を取りに行くことも可能です。

この仕組みにより担当者の負担を減らし、業務をスムーズに自走させることができます。

エージェントプログラム｜設計に沿って実際に動作するソフトウェア

エージェントプログラムは、 環境・アーキテクチャ・エージェント機能をつなぎ、設計どおりに処理を実行させる中核ソフトウェア です。

環境から取得したデータを解析し、学習モデルやルールに基づいて次のアクションを決定します。

例えばチャット対応では、ユーザーの質問（環境）を受け取り、言語モデル（アーキテクチャ）で意図を解析し、判断結果（エージェント機能）に基づきFAQデータから最適な回答を返すことが可能です。

このように、複数の要素を統合し、一連のタスクを自動で実行する司令塔の役割を果たします。

AIエージェントの導入メリット・できること

業務の自動化と業務効率化の大幅向上

AIエージェントは、これまで担当者が手作業で行っていた 情報収集・整理・文書作成・社内共有といった一連の業務を自動化 できます。

例えば「競合調査のレポートを作成して」と依頼すると、検索→分析→レポート化→提出用フォーマットに整形まで自走。

タスク間の“つなぎ作業”も含めて丸ごと代行するため、作業時間を数分の1に削減可能です。

結果として、担当者は判断が必要な業務に集中でき、全体の業務スピードと精度が大幅に向上します。

膨大なデータ分析と高度な意思決定支援

AIエージェントは、 人間では処理しきれない規模のデータを短時間で分析し、意思決定に必要な示唆や結論を導き出す ことができます。

売上データ、顧客行動ログ、SNSの口コミ、競合情報などを統合し、傾向分析・異常検知・改善案の自動生成が可能です。

例えば「月次の売上レポートを最適化ポイント込みで作って」と指示すれば、必要なデータを収集し、改善すべきKPIまで提示します。

これにより、経験や勘に依存しないデータドリブンな意思決定が実現します。

コスト最適化と人材不足の補完（人件費削減）

AIエージェントは、定型作業や繰り返し業務を自走型で代行するため、人件費の削減と人材不足の解消に貢献します。

特に、問い合わせ対応、資料作成、データ整理、在庫管理などの 「時間はかかるが付加価値が低い業務」を自動化することで、従業員一人あたりの生産性が大幅に向上 。

採用が難しいバックオフィス・サポート分野でも効果的です。また24時間稼働できるため、追加人員を確保せずに業務量の変動にも対応可能です。中長期での運用コストを最適化できます。

24時間対応によるCX向上・パーソナライズサービス

AIエージェントは常時稼働できるため、 24時間の問い合わせ対応や迅速な課題解決が可能 です。

過去の会話履歴や顧客データを参照し、一人ひとりに合わせたパーソナライズ対応も自律的に提供できます。

例えばECサイトでは、閲覧履歴や購入履歴を基にしたレコメンド、問い合わせ内容に応じた最適な回答生成、配送状況の自動案内などを実現。

待ち時間の解消と満足度向上につながり、顧客ロイヤルティの強化やCVR改善にも直結します。

学習機能による継続的な成長と機能拡張

AIエージェントは、利用を重ねるほどユーザーの業務パターンや表現の癖、優先順位を学習し、作業精度と効率が継続的に向上します。

よく使うテンプレート、データの参照先、メールのトーンなどを理解していくため、 次回以降はより最適な手順を自動で選択 。

企業の変化に合わせて新しいワークフローを組み込むことで、機能を段階的に拡張できます。

​​​​​​​結果として、使うほど“自社専用アシスタント”としての完成度が高まり、長期的な業務改善効果を生み出します。

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AIエージェントの種類

AIエージェントには 「どう考える」「どう動く」「何に使う」という3つの観点 があり、それぞれで分類方法が異なります。

​​​​​​​AIの思考構造や動作方式、利用目的の違いを理解することで、導入目的に最適なエージェントを選べます。

【どう考える？】AIの思考モデルによる種類（AIの頭脳）

単純反射型エージェント

単純反射型エージェントは、 現在の状況（入力）に対して即時に固定の反応を返す 、最もシンプルなタイプです。

​​​​​​​過去の履歴や環境の変化を考慮しないため、チャット受付のテンプレ回答や、特定条件で警告を出すアラート機能など、パターンが明確で判断が単純なタスクに向きます。

​​​​​​​処理が軽く、高速に動作する点が特徴です。

​​​​​​​モデルベース反射型エージェント

モデルベース反射型エージェントは、現在の状態だけでなく 「環境モデル」を内部に保持し、状況を推測しながら行動 します。

​​​​​​​例えば、在庫変動の履歴をもとに需要を推定したり、ユーザーの過去の行動を踏まえて返信内容を変えたりなど、単純反射型より高度な対話や判断が可能になります。

​​​​​​​環境理解が求められる業務に適しています。

目標指向型エージェント

目標指向型エージェントは、 設定された「ゴール（目的）」を達成するために必要な行動を自律的に選択 します。

​​​​​​​チャットでの問題解決、問い合わせ対応のプロセス分岐、ワークフロー提案など、目的達成に向けて複数ステップを計画できるのが特徴です。

​​​​​​​業務効率化やカスタマーサポートなど、手順の最適化が求められる場面への導入におすすめです。

​​​​​​​効用ベース型エージェント

効用ベース型エージェントは、 「どの選択肢が最も利益が高いか」を効用（スコア）で比較し、最適解を選び続け ます。

​​​​​​​​​​​​​​例えば、営業リストの優先順位付け、広告運用の配信最適化、投資分析など、複数の選択肢から最善を判断する業務に強みを発揮します。

​​​​​​​目標指向型よりも、意思決定の質を重視した高度なエージェントです。

学習型エージェント

学習型エージェントは、 経験（データ）から行動方針を改善し続けるタイプ です。

​​​​​​​ユーザーの好みを学習して提案精度を高めるレコメンド機能や、問い合わせ対応を改善するサポートAIなど、使用されるほど賢くなる特性が特徴です。

​​​​​​​環境変化が激しい領域や、顧客対応の質を向上したい場合におすすめです。

​​​​​​​ 階層型・マルチエージェント

階層型エージェントは、タスクを複数レベルに分割し、 上位レイヤーが戦略を、下位レイヤーが具体的な行動を担当 します。

​​​​​​​一方マルチエージェントは、複数のエージェントが協調・分担してタスクを処理します。

​​​​​​​大規模プロジェクト管理、自動運転、複数ステップの業務効率化など、複雑な問題を扱う領域で利用が進んでいます。

​​​​​​​【どう動く？】起動タイミング・操作方式による種類（AIの動き方）

自動起動型（トリガー型）エージェント

自動起動型エージェントは、 特定の条件やイベント（トリガー）を検知すると自動的に動作 します。

​​​​​​​例として、メール受信時の自動返信、売上が一定数値を下回った時のアラート、指定フォルダへのファイル追加に伴う処理開始などがあります。

​​​​​​​人が都度ごとに操作を指示する必要がなく、バックグラウンドで業務を自動化できる点が強みです。

​​​​​​​定時型（スケジュール型）エージェント

定時型エージェントは、 日ごと・週ごと・月ごとなどのスケジュールに合わせて自律的に動作 します。

​​​​​​​レポート作成、定期バックアップ、定期メルマガの生成や送信など、同じタイミングで繰り返す業務に最適です。

​​​​​​​決まった時間に必ず処理されるため、人的ミスの防止や作業漏れの解消に効果を発揮します。

​​​​​​​ユーザー指示型（コマンド型）エージェント

ユーザー指示型エージェントは、 ユーザーが「依頼」や「コマンド」を与えることで動作 します。

​​​​​​​チャットでの問い合わせ、音声操作による指示、アプリ内のボタン操作など、ユーザーとのインタラクションを中心に動くタイプです。

​​​​​​​柔軟性が高く、個別相談や臨機応変な処理が求められる業務に向いています。

​​​​​​​テキスト・音声・画面操作型エージェント

テキスト型はチャットUIでの会話 、 音声型はSiriやAlexaのような音声操作 、 画面操作型はGUIを自動で動かすRPAに近い動 作を指します。

​​​​​​​ユーザーの利用環境や目的によって使い分けることで、業務の快適性や自動化範囲を広げられます。

​​​​​​​OS統合・ブラウザ操作・アプリ統合エージェント

OS統合型は、 PCやスマホのOSレベルで動作 し、ファイル操作や通知など広範囲にアクセスできます。

​​​​​​​ブラウザ操作型は、 ログイン・検索・フォーム入力などWeb上の作業を自動化 します。

​​​​​​​アプリ統合型は、 CRM・会計ソフト・チャットツールなど特定アプリと連携 し、データ処理や業務フローを自動化します。業務環境に応じて導入しやすいタイプです。

​​​​​​​【何に使う？】用途・タスク別の種類（AIの使い道）

タスク自動化型エージェント

タスク自動化型エージェントは、 繰り返し作業や事務処理を代行するタイプ です。

​​​​​​​予約処理、ファイル整理、データ入力、経費精算など、毎日発生する定型業務を自律的に実行します。

​​​​​​​RPAとAIのハイブリッドとして活用できる場合も多く、労働時間の削減・作業ミスの防止・担当者の負担軽減に大きく貢献します。

​​​​​​​情報収集・検索・要約型エージェント

情報収集・検索・要約型エージェントは、 Web検索、ニュースの取得、文書要約、競合調査など、情報処理を高速化 します。

​​​​​​​大量の文章を短時間で整理するため、リサーチ業務や資料作成に役立ちます。

​​​​​​​特に最新のAIでは、複数サイトの内容をまとめて分析し、要点だけを抽出する高精度な要約が可能になっています。

​​​​​​​業務特化（営業・経理・採用）型カスタムエージェント

業務特化型エージェントは、営業のリード分析、経理の仕訳アシスト、採用候補者のスクリーニングなど、 特定部門に合わせて設計されたカスタムAI です。

​​​​​​​部門固有のデータや業務ルールを学習させることで高い精度を発揮し、人材不足対策や業務効率化の即効性が高いのが特徴です。企業のDX推進でも導入が進んでいます。

​​​​​​​開発支援（AIコーディング）型エージェント

開発支援型エージェントは、コード生成、デバッグ支援、テスト作成、設計サポートなど、 エンジニアの業務を幅広くサポート します。

​​​​​​​GitHub Copilotのように、入力補完や改善提案を行うエージェントも増えており、開発スピード向上や品質の安定化に効果的です。

​​​​​​​複雑な実装や仕様策定にも対応できる高度なAIが登場しています。

​​​​​​​分析・意思決定支援エージェント

分析・意思決定支援エージェントは、 データ分析・レポート生成・予測モデルの構築などを行い、経営判断を支援 します。

​​​​​​​売上予測、需要予測、顧客離脱分析など、AIが大量データを処理し、意思決定に必要な根拠を提示します。

​​​​​​​AI導入の中でも投資対効果が高く、経営層の意思決定スピードを大幅に向上させるタイプです。

【比較一覧】AIエージェントサービスおすすめ8選

Wiz Omakase.ai

Wiz Omakase.aiは、 ユーザーごとに最適な“おもてなし接客”を提供するWeb接客特化のAIエージェント です。

​​​​​​​チャット・音声の自然な対話で悩みや目的を把握し、最適な商品提案や問い合わせ誘導を実現。

​​​​​​​業界やターゲットに合わせてキャラクターや接客スタイルを自由に設定でき、URL入力だけで最短1分で導入可能です。

​​​​​​​会話データは蓄積・分析され、購買理由や離脱ポイントが可視化されるため売上改善やUX向上に直結する点が大きな魅力です。

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Microsoft​​​​​​​

MicrosoftのAIエージェントは、 Copilot Studio と Azure AI Foundry を中心に、企業の業務自動化と高度な推論タスクを強力に支援するエージェント基盤です。

​​​​​​​ノーコードでAIを作成できるCopilot Studioは、専門知識がなくても社内業務に最適化したエージェントを構築可能。

​​​​​​​Azure AI Foundryでは、独自モデルや社内データを組み合わせた高度なカスタマイズができ、複雑なワークフローも自律的に実行できます。

​​​​​​​Microsoft 365 や Azure との深い連携性により、既存システムへの統合もスムーズで、全社レベルの生産性向上を実現しやすい点が大きな魅力です。

Operato（Operator）

Operatoは、OpenAIが開発した仮想ブラウザ搭載の次世代AIエージェントで、ユーザー指示だけでWeb上の複雑な操作を自律的に実行できる点が最大の特徴です。

​​​​​​​GPT-4oの視覚認識と強化学習を組み合わせたCUA技術 により、フォーム入力・条件検索・サイト遷移などを“人間と同等の精度”で処理可能。

​​​​​​​「WebArena 58.1％」「OSWorld 38.1％」と高い成功率を記録し、業務効率化や人手不足解消に大きく寄与します。Web操作が多い業務に特に強いAIエージェントです。

​​​​​​​ChatGPT Agent

ChatGPT Agentは、ChatGPTが自ら最適なツールやスキルを選択し、リサーチ・資料作成から一部のPC操作やWeb操作まで自律的に実行できるエージェント機能です。

​​​​​​​従来の対話型AIを超え、状況に応じて“行動”を選択できる点が最大の特徴。 ChatGPTのUI上からそのまま依頼でき 、専門知識なしでも業務に組み込みやすい設計です。

​​​​​​​拡張性も高く、非エンジニアでも実務フローに合わせた活用がしやすい万能型エージェントとして注目されています。

​​​​​​​Google Agentspace

Google Agentspaceは、企業内外のデータを横断的に統合し、 検索・分析・業務実行までを一貫して支援するGoogle独自のAIエージェント基盤 ​​​​​​​です。

​​​​​​​Confluence、Jira、SharePoint、ServiceNowなど主要ビジネスアプリと深く連携し、散在する情報を自動で集約。マーケティングではキャンペーンデータを横断分析し、意思決定を高速化できます。

​​​​​​​今後はローコードでの独自エージェント構築にも対応予定で、データ活用を劇的に簡単にする点が大きな魅力です。

現在、Google Agentspace は Gemini Enterprise の一部となっています。

​​​​​​​Agentforce

Agentforceは、 Salesforceが提供するCRMデータと完全連動した唯一のAIエージェント基盤 で、問い合わせ対応や社内オペレーションを自律的に処理できる点が強みです。

​​​​​​​最新のAtlas推論エンジンにより、過去の顧客履歴・ナレッジ・ケース情報を参照し、最適な回答やタスクの実行を自動化。やり取りの最小化や一貫した対応品質を実現します。

​​​​​​​定型業務を大幅に削減し、社員は高度業務へ集中、顧客はいつでも迅速なサポートを受けられるのが大きな魅力です。

Smart AI Agent

NTTデータのSmart AI Agentは、複数のAIエージェントを連携させ、営業・バックオフィスなどの実務全体を自律的に進められる 国産エージェントプラットフォーム です。

​​​​​​​第一弾「LITRON® Sales」では、顧客対応記録・提案資料作成・契約書生成など営業の事務作業を大幅に自動化。

​​​​​​​NTTデータが培ってきた大規模システム構築の知見を基盤に、導入設計から運用支援までフルスタックで提供できる点が最大の強みです。

​​​​​​​複雑な業務プロセスを持つ大企業でも導入しやすく、実運用に耐えうる信頼性が高く評価されています。

​​​​​​​MiiTel Synapse

MiiTel Synapseは、レブコムが提供する音声コミュニケーション特化型のAIエージェント基盤で、営業・カスタマーサポートの現場を強力に支援します。

​​​​​​​一次応対の自動化に加え、 過去の通話内容やCRM情報を即時参照し、次回アプローチ案・メール文案まで自動提案できる 点が大きな強みです。

​​​​​​​メンバーの会話スキルや進捗も可視化され、チーム全体のパフォーマンス改善に貢献。独自の音声解析技術によるVoC分析とも連携し、顧客理解と営業成果の向上を同時に実現します。

AIエージェントツールの選定ポイント

導入コスト・ライセンスモデル

AIエージェントの費用は、初期費用・月額料金に加え、 ライセンス形態（ユーザー課金・定額制・従量課金）やAPI利用料まで含めて評価する 必要があります。

​​​​​​​利用頻度が高い業務では従量課金が割高になり、チーム利用なら定額制が有利です。また、エージェント作成数や同時接続数の制限も必ず確認しましょう。

​​​​​​​導入前に利用人数・タスク量・年間コストを試算し、自社の使い方に合う料金モデルを選ぶことが重要です。

​​​​​​​データ取得・参照の仕組み

AIエージェントツールを選ぶ際、業務で使えるデータを取得・参照できるか確認しましょう。

​​​​​​​社内データベース、Google Drive、Salesforce、Notion、Excelなど、 利用中のデータソースに対応しているかを必ず確認 します。

​​​​​​​また、最新データの自動同期や、指定フォルダの監視、データクレンジング機能があるかも重要です。

​​​​​​​データの取得範囲が狭いと精度が落ち、自動化の効果も限定的になります。自社の“データ出発点”を確実に反映できる仕組みかが鍵です。

​​​​​​​外部システム・APIとの連携性

AIエージェントツールは、 外部システムやAPIとの連携性が高いほど自動化の幅が広がり 、業務フローをまるごと実行できるようになります。

​​​​​​​例えばSlack、Teams、CRM、MAツール、会計ソフト、在庫管理システムなどとAPI連携できれば、レポート作成後の送信やデータの書き込みまで自動化が可能です。

​​​​​​​また、ZapierやMakeと連動できるかも運用効率を左右します。連携範囲が狭いツールは“部分最適”で止まりやすく、全体自動化に強いかどうかを必ず比較する必要があります。

​​​​​​​自動化レベルと対応できるタスク範囲

AIエージェントツールを選ぶ際、対応できるタスク範囲も確認しましょう。

​​​​​​​文章生成や要約だけでなく、 情報収集・ファイル操作・計画立案・通知・レポート作成・分析・外部アプリ操作まで自律的に動けるかが重要 です。

​​​​​​​また、マルチステップのワークフローを自動化できるか、タスク途中で判断を修正できる「自律性」があるかも評価ポイント。

​​​​​​​対応範囲が広いエージェントほど実務の負担を削減でき、1人分以上の業務代行が期待できるため、選定時は特に慎重に比較すべき項目です。

AIエージェントサービスの導入フロー

AIエージェントの導入事例・活用事例

社内相談AIエージェントにCopilot Studio導入｜ベネッセ

株式会社ベネッセホールディングスは、新規事業の企画時に必要となる法務・経理・情報セキュリティへの確認負荷を課題として認識していました。

​​​​​​​そこで社内マニュアル約750ページを基に社内相談AIを開発したものの、データ解釈の揺れや再学習の難しさが浮上。

​​​​​​​ 改善反映を迅速に行えるノーコード基盤としてMicrosoft Copilot Studioを採用 しました。

​​​​​​​FAQ追加や表現調整で精度が向上し、利用状況も可視化。今後は手続きのAI化まで進め、新規企画のスピード向上を目指しています。

​​​​​​​▶参照：GenAI Customer Day: 生成 AI を “使う”か“創る” か ～ 日本における生成 AI サービス導入企業の最新動向 - News Center Japan

AIエージェント導入で問い合わせ15%自動化｜富士通

富士通株式会社は、Salesforceサポートデスクで問い合わせ増加や対応範囲拡大によるオペレーター負荷が課題となっていました。

​​​​​​​従来のEinstein Botでは解決までに時間を要したため、 正確性とスピード向上を目的にAgentforce for Serviceを導入 。検証では8往復の対応が1往復に短縮されるなど効果がありました。

​​​​​​​本番環境では問い合わせの約15％をAIが処理できる体制を整えつつあり、担当者は難易度の高い案件に集中でき、顧客満足度と業務効率の向上につながっています。

​​​​​​​▶参照：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     - Salesforce

メッセージ配信の自動化と精度向上｜KDDI

KDDI株式会社は、SMS配信業務で担当者依存・手動作業の多さ・繁忙期の対応遅延が課題となっていました。

​​​​​​​そこで「KDDI Message Cast」とSalesforceのAgentforceを連携し、 メッセージの自動生成・自動送信を実現 。

​​​​​​​顧客の属性や行動データから最適な文面を作成し、送信タイミングもAIが判断するため、開封率向上と業務負荷削減に効果を発揮しています。

​​​​​​​簡易問い合わせへの自動応答も可能になり、サポート品質とマーケティング生産性が大きく向上しました。

​​​​​​​​​​​​​​▶参照：法人向けメッセージ配信サービスKDDI Message CastにSalesforceの自律型AIエージェント「Agentforce」連携のAI拡張オプション追加 ～AIによるメッセージの自動生成・自動送信が可能に～｜2025年｜KDDI株式会社

AIエージェントの課題

セキュリティ・データ保護に関するリスク

AIエージェントは外部システムやデータに広くアクセスするため、機密情報の漏えい・誤った権限操作・データの不正利用などのリスクを抱えます。

​​​​​​​特に 問い合わせ履歴や顧客データなど個人情報を扱う場合は、アクセス権管理やログ監視、データマスキングが必須 です。

​​​​​​​また、エージェントが自律的に動く特性から、意図せぬ範囲に情報を取得する危険もあり、厳格なガバナンスと運用ルールの整備が欠かせません。

​​​​​​​意図しない動作や誤出力が発生する可能性

AIエージェントは自律的にタスクを判断・実行する一方、誤った推論・不完全な情報に基づく判断・過剰な自動実行が起きる可能性があります。

​​​​​​​例えば、誤ったデータに基づきメール送信や処理を行うと、業務トラブルにつながる恐れがあります。また、 曖昧な指示や例外ケースが多い業務では誤出力が増える 傾向にあります。

​​​​​​​運用では人のレビュー、実行前の確認制御、ログ管理など“暴走防止策”を組み込むことが重要です。

​​​​​​​汎用型エージェントでは対応しきれない課題

汎用型AIエージェントは幅広い業務をこなせる反面、 専門特化した業務や社内独自ルールが多い領域では精度が不十分になる ことがあります。

​​​​​​​例えば業界特有の用語、固有の判断基準、複雑なワークフローなどは、基盤モデルだけでは理解しきれません。

​​​​​​​また、社内データが整備されていない環境では期待するパフォーマンスが出ない場合もあります。最適な運用には、カスタマイズ・データ整備・ドメイン知識の組み込みが不可欠です。

AIエージェントに関するよくある質問

まとめ

AIエージェントは、チャット応対から業務自動化、Web操作、営業支援まで用途が多様化し、企業の生産性向上に欠かせない存在になっています。

​​​​​​​導入成功の鍵は、自社の課題に合ったタイプを選び、スモールスタートで改善を回すことです。

​​​​​​​中でも Wiz Omakase.ai は、専門知識不要で最短1分から導入でき、Web接客・FAQ対応・顧客誘導を強化したい企業に最適な選択肢です。

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