AIエージェントの活用事例や企業の成功事例を解説！

近年、企業のAI活用の動向として、人が指示することなく自律的にタスクを実行することができる「AIエージェント」を駆使して問題解決する先進的な動きが見られます。
これらは、デジタルトランスフォーメーション（DX）施策の一環としても注目を浴びています。

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企業が注目する「AIエージェント」とは？

AI（人工知能）エージェントとは、目標達成するためにツールを活用するなどして、自然言語処理以外の幅広いニーズに対して人間の介入なしに自律的に行動できる人工知能システムのことです。
与えられた環境に基づいてデータの解析や意思決定、問題解決、外部とのやり取りなど、幅広い作業を段階的かつ自律的に実行します。
事前に用意したプログラムやデータセットを必要とすることなく、強化学習やDeep Learning、大規模言語モデル（LLM）などの高度な自然言語処理技術を駆使して対応ができるのが大きな特徴です。
ビジネスパーソンのみならず、個人の生活や教育分野で使用されるデバイスでも活用されるなど、大幅な影響を見せつつあります。

企業によるAIエージェント開発は急速な広がりを見せています。
大企業の中には競合他社に先駆けて、次世代の戦略や経営課題に対する解決策として、自社で活用しやすくカスタマイズしたAIエージェントの開発に自ら乗り出して実用化し、問題解決を試みる事例も多く見られます。
これらは将来的に利便性の向上だけでなく、人手不足の解消、コスト削減、業務の属人化の防止など、企業のあらゆる課題に対応できる可能性を秘めているといえるでしょう。

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分野別・業務別のAIエージェントの活用例

AIエージェントの活用シーンは多岐にわたります。
得意とする作業によって、AIエージェントは大きく下記の4つのシステムに分類されます。

自律型システム
対話型システム
予測分析システム
業務自動化システム

それぞれのシステムの特徴と具体的な活用例について順に説明します。

自律型システム

AIエージェントの自律型システムは、人間の介入を最小限に抑えつつ、複雑なタスクや制御を自律的に実行できるシステムです。
主にセンサーや機械学習、ロボットを統合することで、高度な自律性能と適性を実現しています。

製造業におけるロボット活用

ロボットエージェントが生産ラインや生産計画の変化に応じて自律的に動作を調整しながら、組立や溶接、検査などの生産工程を高精度に実行することが可能になるかもしれません。
部品の位置や材質の違いなどを検知し、最適な作業を行えるようパラメータを自動的に設定変更することなどが期待されます。

自動運転

車両に搭載されたセンサーやレーダー、カメラなどから取得したデータをリアルタイムで解析・処理することで、最適な運転ルートや安全運転ができる操作を指示することなどにAIエージェントが活用されています。
それにより、交通事故のリスク減少、ドライバーの負担軽減が期待されています。

スマートホーム

住居に設置された家電の制御やエネルギー管理などを自動的に最適化できます。
居住者がどの時間帯に電力を多く消費するかなど、生活パターンを学習し、それに合わせて家電を動作させるタイミングを自動で調整することで、省エネと居住者の快適さの向上を両立させます。

対話型システム

AIエージェントの対話型システムは、自然言語処理と機械学習技術を組み合わせることで、顧客との会話の文脈を理解し、自然な対話を実現します。
たとえば、顧客が過去にどのような問い合わせをしてきたか、どのような製品をいつ購入したのかなど、問い合わせ履歴や購買履歴を考慮し応答をおこなうことも可能です。

カスタマーサービス（カスタマーサポート）

音声アシスタントやチャットボットなどで顧客からの問い合わせに24時間・365日即座に対応することが可能です。
また、対話を通じて収集されるデータは、顧客満足度の向上、業務効率の改善、製品やサービスの改善に活用できます。

予測分析システム

AIの予測管理を使うビジネスパーソンのイメージ画像。aiが膨大なデータ分析を瞬時に行うことによって、現状を正確に把握し、最適な意思決定をすることができる。

AIエージェントの予測分析システムは、膨大かつ複雑なデータ群をリアルタイムで分析・処理することで、高度な予測モデルを構築し、ビジネスにおけるさまざまな意思決定をサポートしています。

サプライチェーン・物流

需要予測、在庫管理、物流の最適化など、複雑な予測分析が必要なプロセスを効率化します。
工数削減やコスト削減、在庫の最適化、納期の短縮が見込まれ、競争力の向上に寄与します。

マーケティング戦略の立案

顧客の行動パターンや購入履歴、WEB閲覧履歴、動画や映像の視聴履歴等のデータを詳しく分析し、各顧客に最適化されたプロモーションを展開することが可能です。
顧客のニーズを予測し、的確なタイミングでコンテンツを表示するなど、マーケティングの効果を最大化するアプローチ手法を立案できます。

業務自動化システム

AIエージェントによる業務自動化システムは、単純な定型作業の自動化のみならず、状況に応じた判断を必要とする非定型業務にも活用されており、企業の生産性を大幅に向上させます。

バーチャルアシスタント（AIアシスタント）

個人のスケジュールの管理やメールの整理、リマインダーの設定、データ入力・データ分析・データ処理、情報収集、テキストの要約、日報や議事録・レポートの作成など、日常のあらゆるタスクを自動化することができます。
利便性の向上が期待されます。

人事業務

採用応募者の履歴書のスクリーニングや面接のスケジューリング・調整業務などを自動化することができます。
また、従業員の業務パフォーマンスの継続的な追跡・レポーティングや、パフォーマンス向上に必要なサポートを提供するなどして、人材のエンゲージメント向上、人材育成などにかかる人件費の削減に貢献します。

企業によるAIエージェントの活用事例5選

aiエージェントは大企業、中小企業に関わらず、日本企業の様々な分野で活用されている。

先述のとおり、AIエージェントはさまざまな分野や業務で活用され始めています。
次に紹介するのは、企業による実際の活用事例です。

KDDI株式会社「議事録パックン」

「議事録パックン」は、会議の録音やトランスクリプトデータをもとに、短時間で高精度な議事録を自動生成することができる営業支援ツールです。

議事録の書き出し機能では、会議の録音・録画ファイルや、Teamsなどの会議ツールが出力するトランスクリプトデータを使って、高精度かつ読みやすい議事録を自動的に作成します。
議事録書き出し機能で作成された議事録をもとに、営業提案資料の骨子や日報・週報なども自動的に作成できるなど、日々の営業活動に必要や営業資料やや報告書の作成などもスムーズにおこなえます。

参考：https://developers.kddi.com/blog/6VBAe9wpDFeIjWtEpMXQfo

日産自動車株式会社「DX Suite」

「DX Suite」は、AI Inside社が提供しているAI-OCRクラウドサービスです。
ディープラーニング（深層学習）によって画像を認識し、文章の前後関係を判定する自然言語解析などが可能で、手書き文字や読み取り時のズレ、罫線などを含んでいても認識することができます。

日産自動車では「DX Suite」を2023年から全社で活用開始し、2025年現在では複数部署で1000人以上が活用しているとされています。
工場の品質管理業務においては、設備から紙で出力される品質測定データの処理にかかる時間を年間で480時間削減できたとしています。
また、間接部門では、データをダウンロードできない端末の情報を、画面のスクリーンショット画像からデータ化する業務にも活用しており、省人化・入力エラーの削減を実現しました。
開発部門では、取引先からファックスで送られてくる情報のデータ化に活用しているとのことです。

参考：
https://it.impress.co.jp/articles/-/27550?utm_source=chatgpt.com
https://it.impress.co.jp/articles/-/26738

株式会社Zendesk「AIエージェント」

「Zendesk」はAIボットを活用し、メールや電話、メッセージング、SNSなどでカスタマーサービスの自動化と効率化を実現するカスタマーサポート支援ツールです。

メールやWEBフォームなどを通じて、顧客の問い合わせに関連するヘルプセンターの記事を提案できたり、ナレッジベースを参照して生成された回答を使って、問い合わせに適切に回答したりすることができます。

これらの機能により、人間が介在することなくAIエージェントが顧客のサポートリクエストを24時間年中無休で解決できるようになり、サポート業務の効率化や顧客満足度の向上に貢献します。
そのほかにも、AIエージェントのパフォーマンスを評価するインサイドダッシュボードも提供されているため、AIエージェントの最適化にむけた運用改善に活用できます。

参考：
https://www.zendesk.co.jp/service/ai/ai-agents/#step-1
https://support.zendesk.com/hc/ja/articles/6970583409690-AIエージェントについて

株式会社MILIZE「MILIZE Financial AGENT」

「MILIZE Financial AGENT」は、金融機関の業務効率化と意思決定を支援する、マルチLLM（大規模言語モデル）に対応したAIエージェントフレームワークです。
データをもとに、金融コンサルティングを最適化する目的で開発されました。

様々な機能が搭載されていますが、たとえば、金融業務のワークフロー構築などが可能です。
金融業務に知見をもったメンバーが描いた業務フローなどの業務知識を蓄積したものをベースに、汎用化されたワークフローを構築することができます。
また、複数のLLMを適材適所で用いることで、業務に必要な検索機能やシミュレーション機能などを呼び出し、さまざまな業務をサポートできます。
さらには、社内外の必要な情報を収集・データ化し、エージェントが必要とする参照データを集積することが可能です。

参考：https://milize.co.jp/news/20240522_5981

トヨタ自動車株式会社「OｰBeya」

「OｰBeya（大部屋）」は、社内に蓄積された専門知識を保存・共有することで、人的リソースの有無によることなく開発スピードを維持・向上させることを目指したシステムです。
トヨタの伝統的な経営手法である「大部屋方式」にちなんで名付けられました。
実際のエンジニアたちの設計データをもとに、24時間365日いつでも相談できるAIエージェントが9つ実装された「仮想の大部屋」を作り上げるというコンセプトです。

このシステムは、Microsoft Azure OpenAI Service を活用し構築されています。
システムの知識ベースには、過去の設計報告書から最新の法規制情報、ベテランエンジニアたちの手書きの文書までもが含まれています。
また、ユーザーとの対話履歴やAIの回答に対して人間の専門家が評価した内容もデータベースに蓄積されており、システムは継続的に進化していきます。

参考：https://news.microsoft.com/ja-jp/features/241120-toyota-is-deploying-ai-agents-to-harness-the-collective-wisdom-of-engineers-and-innovate-faster/

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AIエージェントは従来のAIや生成AIをさらに進化させ、自律的にタスクを実行できます。
先述のとおり、ビジネスへの活用方法はさまざまで、今後も新たな分野に活用されていくことが予想されます。

しかしながら、AIエージェントを実装するには正確なデータの継続的な収集・処理、倫理的問題の解決、セキュリティ課題への対応、膨大なコストの確保などが必要となり、実装にあたってのハードルは高いと言わざるをえないでしょう。
AIエージェントの活用が成功した企業に共通するポイントは、限定的な業務への導入から少しずつスケールアップさせていくことです。

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