現在、多くの企業が生成AIの活用に注目し、業務効率化やイノベーション創出の手段として活用シーンや利用方法を模索しています。生成AIは一過性のトレンドではなく、労働力不足などの社会的な課題に対する有力な打ち手として考えられており、組織の競争力を高めるためのツールです。今回はその中でも最近話題の「AIエージェント」に着目し、ビジネスに役立つ具体的な導入時のポイントや活用例をご紹介します。

2025年に入り、生成AIを用いたサービスやそれを導入する組織の間で、「AIエージェント」という用語が急速に浸透しています。AIエージェントとは、人間の指示や操作を必要とせず、AIを活用して特定のタスクを自律的に実行するソフトウェアやシステムを指します。

この「AIエージェント」という概念は、提供する企業やサービスによって定義に若干の違いがありますが、共通している点は「自律的」「能動的」というキーワードを含む点です。つまり、AIエージェントとは、特定の目標を達成するために自ら判断し、実行する仕組みを備えたシステムなのです。

ここでは従来型の生成AIとAIエージェントとの違いについて整理します。

まず、従来型の生成AIは、人間がプロンプト（指示文）を入力し、それにもとづいてAIが回答を出力するという対話型での使い方が一般的です。この形態は、個々の業務単位では十分役立つ一方で、人間がプロンプトを入力しない限り、AIは何も作業を始めることができず、さらに使うたびに最適なプロンプトを考えて入力しなければならないため、業務全体を俯瞰してみるとプロセスの一部のみが最適化された部分最適にとどまる場合があります。一方で、AIエージェントは事前に定められた目標やタスクにもとづいて、AIが能動的に実行し、仕事を完遂することを目指しています。これにより業務全体を包括的に最適化する可能性が広がります。

たとえば、会議の議事録作成の場面を考えてみましょう。従来の生成AIでは、人間が会議の動画やスクリプトを生成AIに取り込み、プロンプトを用いて議事録作成を指示します。その後、出力された結果を確認し、議事録に適した書式に転記するといった作業になります。これに対してAIエージェントが導入された場合、会議の終了をトリガーとして、AIが自動で内容を要約して議事録を作成、その後関係者に共有するという一連のプロセスをAIが能動的に実行するという流れに変わります。

AIエージェントが人間が与えた指示内容にもとづき、推論を行い文章を生成するための仕組みが大規模言語モデル（LLM）です。LLMとは、膨大な量のテキストデータをもとに生成されたAIモデルです。AIエージェントではLLMの単独利用だけではなく、関係するシステムや必要情報と連携することで自律的に動作することを目指す考え方です。生成AIを単独で利用する時と同様に、ハルシネーション（不正確な情報の出力）、バイアス（偏った情報の出力）、カットオフ（LLMの学習期間以降の情報の欠如）などへの対応が必要です。AIエージェントを導入・活用する際には、利用目的や状況に応じて最適なLLMを選択することがポイントになります。また、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）技術により組織内のデータを活用できる環境を整備すると、より精度の高い情報生成が可能になります。

AIエージェントの活用により効果的な結果を導くためには、タスクに応じた適切なプロンプト（AIに対する指示文）の最適化が重要です。プロンプトエンジニアリングとは、AIが期待通りの結果を出力できるように、具体的な指示、役割、出力フォーマット、禁止事項などを明確かつ最適に設計する技術を指します。AIエージェントに割り当てるタスクを明確に定義し、それに適したプロンプトを提供することで、AIエージェントの性能を最大限に引き出すことが可能です。この考え方は、生成AIを単独で利用する場合にも共通し、その効果を左右する重要な要素となります。プロンプトエンジニアリングは、AIをビジネスに活用し価値を引き出すうえで欠かせない要素となります。

AIエージェントが業務を円滑に遂行するためには、タスクに応じて組織内外の情報を適切に活用することが重要です。生成AIに用いられるLLM（大規模言語モデル）はインターネット上に公開されている膨大なテキストデータをもとに学習していますが、単体では組織の内部情報にもとづいた回答を生成することはできません。そのため、ビジネスで生成AIを効果的に活用するには、情報提供のベースとなる規程やガイドブック、製品仕様書、カタログ、ひな形などのドキュメントを準備し、それらをAIの回答に活用する仕組みが必要です。このようなケースで一般に使用されるのが、RAGという技術です。

さらにAIエージェントがより有用な結果を出力するためには、組織内のデータベースや外部システムを適切に参照することも求められます。これらの情報は可能な限り構造化された形式に整理されていることが望ましく、そうすることでAIの応答制度は大きく向上します。一方で、活用するデータに機密情報や個人情報などが含まれる場合、それらがAIの意図しない不適切な情報として出力されるリスクがあります。そのためデータ管理や情報の性質を正しく把握し、安全にAIを活用できる環境の整備が必要になります。

AIエージェントでは、各タスクの実行ステップを定義する中核的な役割を果たすのがワークフローです。AIエージェントが処理をどの順番で進めていくべくかや、条件によって異なる分岐処理を含める場合もあります。このワークフローの設計が不十分だと、AIエージェントが期待通りに動作せず、結果的に仕組み自体が活用されない、あるいは出力結果が十分に利用できない、といった問題を招くことがあります。

まず、AIエージェントが処理を開始するためのトリガー（きっかけ）を定義します。たとえば、ユーザーによるプロンプト入力や指示の他、フォーム入力の完了、会議の終了、書類の提出、スケジュールにもとづいた定期実行、などが挙げられます。こうしたトリガーを明確にすることで、AIエージェントが確実に適切なタイミングで動き始めるようになります。

次に、トリガーよって開始されるタスクの処理内容とその順序を定義します。たとえば、プロンプトで入力された情報やアップロードされたファイル、およびRAGから取得した情報をもとに、LLMが情報を要約し、その結果を文書として保存する、といった具体的な手順を設計します。複数のAIエージェントが連携してタスクを進めるマルチエージェントの場合、サブタスクへの振り分けや結果の統合プロセスについても定義する必要があります。

最後に、必要に応じてLLMの生成結果に人間が関与すべきタスクを検討します。LLMが出力する情報には、ハルシネーション（不正確な情報の出力）、バイアス（偏った情報の出力）、カットオフ（LLMの学習期間以降の情報の欠如）といった課題があります。これらを考慮すると、たとえばお客様からの問い合わせ対応などでは、生成結果をそのまま使用するのではなく、人間が内容を確認・承認するプロセスが必要です。LLMが生成した回答を保存した後、人がその内容を精査した上でお客様に送付する、といった仕組みを構築することで、より信頼性の高い運用が可能になります。

AIエージェントは、単体で処理する従来のLLMとは異なり、既存のシステムや他のサービスと連携することで、動的にデータを入出力し、より高度な機能を提供します。この連携を設計する際にはワークフローで決めた実行プロセスにもとづいて、関連するシステムや取り扱うデータ、またはデータの開示範囲やデータプライバシーへの配慮について検討する必要があります。また、システム間のインターフェイス設計においては、API連携や中間システムの活用を考慮する場合もあります。適切に設計・実装されたシステム連携により、AIエージェントは組織内の広範なシステムの一部として、より価値のあるツールとなります。

たとえば、お客様サポート用のチャットボットでは、対応履歴データベースやメールシステムなどと連携することで、顧客情報を速やかに参照できます。その結果、問い合わせに大して迅速かつ的確な回答を提供可能になります。このようにシステム連携を活用することで、社内の業務効率が向上するだけではなく、お客様への対応スピードが向上し、満足度の向上が期待できます。

商品情報、過去の対応履歴、受領した文書など、組織内データベースやファイルストレージに保存された情報を検索し、AIエージェントの処理プロセスで利用します。

AIエージェントが生成・処理したデータを業務システムに保存します。例として以下のような活用が考えられます。
・商談内容の要約をCRMに保存
・作成した議事録やレポートをファイルストレージに保存
・完成した書類をメールで関係者に送付

AIエージェントを会議議事録の作成に活用することで、これまで手作業では多くの時間と労力が必要だった議事録作成が効率化され、重要事項をスムーズに共有できる環境が実現します。従来の議事録作成では発言内容の漏れや不正確な記録が課題でしたが、近年では会議議事録を自動で生成するツールが登場しています。さらにAIエージェントを導入すれば、単なる文字起こしや要約にとどまらず、議事録作成の前後プロセスまで自動化する可能性が広がります。以下に具体的な処理の流れを紹介します。

会議室内の録音デバイスと連携したり、オンライン会議ツールにより取得した音声データを取得します。会議の終了をトリガーにしてAIエージェントが音声データを取り込み処理を開始します。

AIの音声認識技術を用いて会議中の発言をリアルタイムでテキスト化します。AIが発言者ごとに区別し誰が何を発言したかを明確にします。近年の音声認識技術の進化により、専門用語や発音差の違いにも対応できるようになっており高い正確性を実現しています。

文字起こしされた情報をもとに自動的に議事録を整えます。議事録は社内のテンプレートやプロジェクトごとのテンプレートにカスタマイズが可能です。会議の重要度に応じて、AIエージェントが作成した議事録を人間が見直す承認プロセスを挟むことで重要事項の見落としを防止します。

完成した議事録はAIエージェントによって指定のストレージに自動保存し、同時に関係者にメールやチャットツールで共有されます。それにより議事録が確実に管理された状態で保存され、事後の検索や参照が容易になります。さらに蓄積された議事録データを分析することでトレンドを把握したり、進捗状況を可視化するなどの分析に役立てることも可能です。

会議で設定されたアクションアイテムの通知や次回会議のリマインド通知など、会議後のフォローアップ活動についてAIエージェントが自動的に後工程を処理し、会議後の作業効率を高めることができます。

AIエージェントはカストマーサポートの領域において大きな注目を集めています。企業が顧客からの問い合わせ対応を効率化しつつも、顧客満足度を維持・向上させるために、AI技術の活用は欠かせない存在になっています。AIエージェントをカストマーサポートで活用する方法について、具体的な処理の流れを紹介します。

ユーザーとの最初の接触点で、AIエージェントは問い合わせ内容を受け取ります。この段階では、テキスト形式や音声データなど、顧客が入力した情報が入力データとして取り込まれます。

入力された問い合わせ内容について、AIエージェントは問い合わせの意図を解釈します。問い合わせで重要なキーワードを抽出し、どのような期待があるのかを把握します（例：機械のエラーの回復方法を知りたい→「操作問い合わせ」）。問い合わせ内容に応じて、別のエージェントに連携したり（マルチエージェント）、AIエージェントのスコープ外の問い合わせについては人間へのエスカレーションを行います。

AIエージェントが顧客の意図を把握したら、必要な情報を迅速に検索します。ここでは企業のナレッジベースや外部システムとAPI連携することで回答プロセスを進めます。

・過去の問い合わせ記録照会（CRMへのアクセス）
・FAQデータベースの回答検索 ・外部システムとの連携（配送状況の確認、アカウントステータス情報取得など）

AIエージェントは事前設定された回答テンプレートやLLMを活用し、問い合わせに対する回答文を作成します。以下は回答生成のステップです。
・回答の自動生成：パラメータやカスタマイズされたテンプレートを使い、顧客に適切な回答を構築
・文法チェック・トーン調整：企業のブランド仕様にもとづき、不要な誤解を防ぐためにトーンや文法を整える
・応答内容のプレビュー（人間による確認が必要な場合）：必要に応じてカストマーサポート担当者がAIの提案をレビュー

AIエージェントが作成した回答文を適切な媒体で顧客に回答します（例：チャットUI、Eメールなど）。

企業が候補者を選定し、適切な人材を見極める採用プロセスは、人事部門において最も時間とリソースを多く消費する業務の一つです。採用プロセスにAIエージェントを活用することで、候補者の選定プロセスやコミュニケーションを効率化し、人事担当者が戦略的な意思決定により注力できる環境が実現します。以下に、AIエージェントを活用した採用プロセスの代表的な処理フローを整理します。

採用の第一段階として、AIエージェントは企業ニーズにもとづき自動的に求人票を生成します。職務内容や求めるスキル・経験、勤務地などの求人要件をもとに、LLMが自然で魅力的な求人票を作成します。その後、生成された求人票を業界標準や競合他社の求人情報と比較し、最適な表現や不足項目についての改善案を提示します。

応募者から提出された履歴書や職務経歴書をAIエージェントが自動的に整理・分析し、短時間で候補者の情報を解析します。LLMによって業務経験やスキルを抽出した後に、募集要件と照合度合をスコアリングし優先度の高い候補者をリストアップします。履歴書の記載内容に対する疑問点などを抽出し、人事担当者に通知します。

候補者への連絡や質問回答、書類提出依頼などの初期コミュニケーションをAIエージェントが担います。AIエージェントが候補者に対してメールやチャットツールを介して定期的な連絡を送付したり、候補者からの質問をLLMが解析して返信を生成します。その際に、必要に応じて自動回答するものと人事担当者にエスカレーションするものを判別します。

面接がスムーズに進行するよう、AIエージェントが候補者情報を整理して面接官や人事担当者に提供します。マッチング度合いや過去の経験などをサマリとしてまとめ面接前に面接官に送付します。

AIエージェントを効果的に導入するためには、まず適用可能な業務とその課題を明確にすることが重要です。具体的には、対象業務、業務に関与する担当者（主担当／副担当）、実施頻度、具体的な問題点や課題、AI活用アイデアといった項目を一覧にまとめます。

この時に重要なのは、これらを整理する担当者がAIの基礎知識を持っていることです。AIを活用すれば解決できる課題もあれば、そうでないものもあります。そのため、AIがどのような課題に役立つかを理解できるように、簡易的な説明会を実施するなどして、社内で基礎知識を共有しておくことをおすすめします。これによって、適切な対象業務の選定がしやすくなるでしょう。

また、対象業務が「部門特化型の業務」なのか、それとも「全社的に利用できる汎用的な業務」なのかを識別することも大切です。この区別を明確にすることで、具体的な業務プロセスの整理が進むだけでなく、AIエージェントの導入や評価を適切に行える担当者を選定することにもつながります。

一覧にまとめた業務について業務手順に細分化し、それぞれの手順の前後関係や扱われる情報について業務フロー図などに整理します。特に注目すべき点は、各手順の「インプット→処理→アウトプット」といった情報の流れを明確にすることです。たとえば、ある手順の結果が次の手順の開始材料となり、その結果が次の手順に引き継がれる、といった形です。その際に、業務手順においてシステムを使用している場合は、利用するシステムも記録しておきます。このように流れの関係性を整理することで、どの部分にAIが活用できるかを把握するだけでなく、AIで取り扱うインプットやアウトプット情報の妥当性を見極めることが可能になります。

「会議の議事録に関する業務」を具体例として考えてみましょう。この業務を分解すると、

①会議実施
②議事録作成
③主催責任者の承認
④出席者への議事録回付
⑤TODO事項の進捗確認
⑥次回会議の準備

といった手順になります。このような業務の流れを具体的に整理することで、全体像が把握しやすくなり、AIを導入すべきポイントの判断材料にもなります。さらに、可視化したフローの各作業ごとに抱えている課題を同時に整理することをおすすめします。たとえば、議事録の作成作業において、「人が記録しているため清書に時間がかかる」という現状がある場合、それを3時間程度かかる処理として明記しておくと、AIエージェントによる議事録の自動生成を導入した際の効果が具体的に見えてきます。同様に、議事録を出席者へ回付する作業において「メール送付に2時間かかる」という課題があれば、自動メール配信ツールの導入がその時間を短縮できる可能性があると考えられます。このように現状の課題を具体的に記録することで、AIエージェントに期待される役割がより明確になり、費用対効果の検討もしやすくなります。

業務フローを可視化した後は、AIエージェントをどの業務に適用するか、その可否や優先順位を判断するフェーズに進みます。ここでは、洗い出した業務フローをもとに、AIが課題解決に適しているか検討するための視点をいくつかご紹介します。

まず、AI導入による期待効果の大きさを評価します。AIが導入されることで、業務の効率化や正確性の向上、コスト削減がどの程度実現できるかを具体的に見積もることが重要です。同時に、その業務に人間のクリエイティビティがどのくらい求められるかも考慮しましょう。たとえば、完全にルーチン化された作業であればAIでの置き換えが容易ですが、文章の執筆やデザインのように創造性が求められる業務の場合、AIだけでは対応が難しい場合があります。

次に、取り扱う情報の正確性がどれほど重要視されるかを検討します。外部に発信する資料や重要な意思決定にかかわるプロセスでは、情報の正確性が特に重視されるため、AI導入に際してのリスク評価が求められます。また、作業の複雑さも適用可否を判断するポイントの一つです。あまりに複雑で多段階のプロセスを含む場合には、AIエージェント導入のハードルが高くなる場合があります。

さらに、AIへのデータ提供や情報の充足度も検討ポイントです。たとえば、近年注目されているRAG技術を活用する場合には、AIが利用できる十分なデータリソースが揃っているかどうかが鍵となります。十分なデータがない場合、AIの導入効果が限定的になることがあります。同時に、AIが関与するプロセスにおいて、どの程度まで人間の関与を残すべきかも重要な判断基準となります。たとえば、施策の外部発信前には必ず人間が最終確認を行うといった作業プロセスも考慮に入れる必要があります。

その他にも、社内規程やルールとの整合性、関係部門や部署間での調整の難易度、さらに関連システムとの連携可能性（APIの可用性やライセンス規約の遵守が求められる場合など）の観点でAI導入の難易度を評価します。これらの観点を総合的に評価し、AIエージェントを活用すべき業務を特定し、その導入の優先順位を明確にすることが重要です。

特に重要なのは、いきなり難易度の高い導入に取り組むのではなく、まずは可能性の高い業務で成果を目指すことです。パイロットプロジェクトとして特定の業務にAIエージェントを導入し、小規模ながら成功体験を得ることが効果的です。その後、プロジェクトを継続的に見直し改善することで、AIエージェントの導入の効果を最大化できます。このように段階的に進めることで、成功率の高いAI活用を実現することができます。

AIエージェントの本格導入に先立って、スモールスケールで試験運用を行う「パイロットプロジェクト」は、リスクを抑えつつ効果や課題を明確化するための非常に重要なステップです。このプロジェクトを通じて得られる経験は、全社的な導入の成功に直結します。

パイロットプロジェクトでは、まず対象とする業務を慎重に選定する必要があります。効果測定が容易でリスクが低い業務が適しており、たとえばデータ入力や定型的な問い合わせ対応など、ルーチン化された業務は成功体験を得やすい分野です。一方、あまりに複雑な業務を対象にすると、得られる結果が予測しにくいため初期段階では避けるべきです。次に、具体的な目標を設定することが重要です。「作業時間を20%短縮」「エラー率を30%低減」「従業員の満足度を向上」など、測定可能な指標を明確に定め、その達成可否を評価基準とします。曖昧な目標では適切な振り返りができないため、こうした成功基準の明確化が欠かせません。

プロジェクト開始後は進捗を継続的にモニタリングし、目標達成度を測定します。同時に、課題や問題点を随時記録・分析し、改善策を模索することが求められます。プロジェクト終了時には得られた結果を振り返り、成功要因と課題を整理して次のステップに活かしましょう。

ここで大切なのは、小さな成功体験を積み重ねながら段階的に進めることです。いきなり大規模な業務を対象にするのではなく、スモールスタートでリスクを低減しながら、AI導入の効果を実感しやすい領域から取り組みます。たとえば、1つの部署で得た成功事例を他の部署に展開することで、AI導入の信頼性を組織内で高めることが可能です。

パイロットプロジェクトは、リスクを抑えながらAI導入の有効性を実証する絶好の機会です。このプロセスで得た成果や課題をもとに継続的な改善を行うことで、組織全体を巻き込みながら本格導入への道筋を築くことができます。段階的で確実なアプローチを通じて、AIエージェントがもたらす変革を着実に進めていきましょう。

AIエージェントの普及が進むにつれ、多くの企業や組織がその導入に取り組み、個々の業務や全体のプロセスに変革をもたらしています。その効果はさまざまであり、特に業務効率の向上、意思決定の質の向上、そして顧客体験の向上といった領域での貢献が顕著です。AIエージェントは、ルーチン作業や定型業務を迅速かつ正確に処理し、生産性を大幅に向上させます。人間が時間を要する単調な作業を肩代わりすることで、従業員は付加価値の高い業務に集中できるようになります。これにより、組織全体のリソース効率が最適化されるのです。

一方で、AIエージェントの活用には慎重な計画が必要です。たとえば、AIが活用できる十分なデータの準備や関連システムとの連携の確認は欠かせません。また、導入前にパイロットプロジェクトを実施することで、本格導入後のリスクを減らし、期待される効果を事前に測定する工夫も求められます。特に、人とAIエージェントが協働する環境の構築が重要であり、従業員が自らの業務プロセスにAIをスムーズに組み込めるように、十分な研修やサポートを提供することが成功のカギを握ります。

AIエージェントは、業務の効率化や意思決定の支援だけでなく、人間の創造性を発揮するための環境を整える力を持っています。一方的にAIに業務を任せるのではなく、人間とAIが共存し、それぞれの強みを最大限に活用する働き方を模索することが求められます。こうした共存の実現により、AIエージェントは単なる「ツール」を超え、ビジネス変革の重要なパートナーとして成長していきます。

あなたの仕事において、AIエージェントはどのような可能性を秘めているか、ぜひ探ってみてください。