「人手が足りない」「同じ作業を毎日繰り返している」「優秀な社員が退職したら業務が回らなくなる」

こうした悩みを抱える企業が、いまAIエージェントの導入に注目しています。

AIエージェントとは、人間の指示を受けて自律的にタスクを実行するAIシステムです。

単純な質問に答えるだけのチャットボットとは異なり、複数の工程をまたいで判断・実行できる点が特徴といえます。

本記事では、「問い合わせ対応」「議事録作成」「営業支援」「採用人事」「経理・請求書処理」の活用事例を紹介します。

導入を検討している担当者の方は、自社に当てはまる課題がないか確認しながら読み進めてください。

 

AIエージェントとは？業務効率化との関係を簡単に解説

AIエージェントは、目標を与えるだけで自律的に動くAIとして、業務効率化の新たな手段として注目を集めています。

このセクションでは、AIエージェントの基本的な仕組みや種類、生成AIやRPAとの違いをわかりやすく整理します。 

AIエージェントの種類と主な製品を解説

AIエージェントとは、目標を与えるだけで自律的に動くAIシステムです。

単に質問に答えるだけではありません。

ブラウザの操作、外部APIの呼び出し、メールの送信など、一連のアクションを自ら判断して実行します。

「指示を受けて考え、動く」という点が最大の特徴です。

AIエージェントが自律的に動く背景には、大きく3つの技術的な仕組みがあります。

技術的には、LLM（大規模言語モデル）（※1）を中核とした構成が一般的です。

LLMが状況を判断し、次に取るべき行動を決定します。

その決定に基づき、外部ツールやAPIを呼び出して結果を取得します。

取得した結果を再びLLMに渡し、次の行動を検討するループ構造が基本です。 

AIエージェントは大きく3つの種類に分類されます。

 

① 汎用型AIエージェント

特定の業務に縛られず、幅広いタスクに対応できるタイプです。

代表的なものに、OpenAIの「Operator」、Anthropic の「Claude Cowork」があります。

リサーチ・文書作成・コーディングなど、多様な業務を柔軟にこなせる点が強みです。

例えば、「競合他社の動向を調べてまとめてほしい」といった曖昧な指示に対しても、情報収集から整理・要約まで自律的に対応できます。 

技術的には、Function Calling（※2）によるツール連携が中心的な仕組みです。

エージェントが必要と判断した際に、自動で外部サービスやAPIを呼び出します。

また、思考の過程を言語化しながら段階的に問題を解くReAct手法（※3）も活用されています。 

複数のツールを組み合わせて使える点が、汎用型の技術的な強みです。 

 

② 特化型AIエージェント

あらかじめ特定の業務に最適化された専用エージェントです。

SalesforceのAgentforce for Serviceはカスタマーサポートに特化したAIエージェントです。 

蓄積されたナレッジを参照しながら、問い合わせに自律的に対応します。

経理処理に特化したTOKIUM、採用業務向けのAIツールなど、特定業務に最適化された製品も続々と登場しています。

汎用型と比べて対応範囲は限られますが、対象業務においては高い精度と一貫性を発揮します。 

技術的な観点では、RAG（検索拡張生成）（※4）と呼ばれる手法の活用が一般的です。

業務専用のデータベースから関連情報を取得し、回答の精度を高める仕組みです。 

例えば顧客からの問い合わせに対して、過去の対応履歴を参照し回答を自動生成します。 さらにエージェントがタスクの進行状況を追跡するステート管理機能も備えています。 

 

③ 組み込み型AIエージェント

既存のソフトウェアにAI機能が統合されたタイプです。

Microsoft 365 CopilotはWord・ExcelなどのOffice製品に組み込まれています。

Notion AIも同様に、普段使いのツールのなかでAIがシームレスに機能します。

新たなシステムを導入せずに使えるため、導入ハードルが低い点が強みです。

技術的には、既存アプリのAPIやプラグイン機構を通じてAIが統合されています。 

こうした連携により、AIを意識せずに業務の中で活用できる点が特徴です。 

例えばCopilot in Excelでは、データの自動分析からグラフ生成まで一括して行うことが可能です。 

※1　LLM：大量のテキストデータを学習した、超高性能な「文章理解・生成エンジン」のこと。ChatGPTやClaudeの頭脳にあたる部分で、人間の書いた文章のパターンを学習することで、質問への回答や文章の生成ができます。

 ※2　Function Calling：AIが「自分だけでは解決できないこと」を外部のツールやサービスに頼む仕組み。例えば「今日の天気は？」と聞かれたとき、AIは自分で天気を知ることができません。そこで天気予報APIという外部サービスを呼び出し、情報を取得してから回答します。 

 ※3　ReAct手法 ：AIが問題を解くとき、「考える→行動する→結果を確認する」を繰り返すアプローチ。 一気に答えを出すのではなく、段階的に考えながら進んでいきます。 

 ※4　RAG：AIが回答を生成する前に、関連する情報を外部のデータベースから検索して参照する技術です。これにより、最新情報や専門知識を含んだ精度の高い回答が可能になります。 

 

生成AI との違い

AIエージェントをひとことで言えば「動くAI」です。

生成AIをひとことで言えば「答えるAI」です。

両者は似ているようで、できることに大きな違いがあります。 

この章では、その違いについて詳しく解説します。 

 

生成AIとは何か

生成AIとは、テキスト・画像・コードを生成する技術の総称です。

ChatGPTやGeminiが代表的なサービスとして知られています。

ユーザーが質問や指示を入力すると、AIがその場で回答を生成します。

基本的には「入力→出力」の1サイクルで処理が完結する仕組みです。

実際のシステム操作や、複数ステップの連続処理はできません。

 

AIエージェントとの違い

AIエージェントは生成AIの能力を土台にしています。

そこに「自律的に動く力」を加えた存在です。

たとえば「競合の料金ページを調べて比較表を作り、Slackで共有して」という指示があったとします。

生成AIは回答の生成はできますが、実際の検索やSlack送信はできません。

一方、AIエージェントはウェブ検索・比較表作成・Slack送信まで一気通貫で自動実行が可能です。

生成AIが「高性能なアシスタント」なら、AIエージェントは「自分で動けるデジタル社員」です。

チャットボット・RPAとの違いとは 

AIエージェントが登場する以前から、業務自動化の手段として使われてきたツールがあります。

チャットボットとRPAです。

それぞれとの違いを整理しておきましょう。

 

チャットボットとの違い

従来型のチャットボットは、設定済みのシナリオやQ&Aをもとに回答します。

想定外の質問には対応できないケースが多くあります。

会話の文脈を理解した柔軟な応答も苦手です。

AIエージェントはこの制約を大きく超えています。

質問の意図を理解し、必要な情報をリアルタイムに取得して回答を自律的に生成します。

 

RPAとの違い

RPA（Robotic Process Automation）は、定型的な画面操作を自動化する技術です。

同じ手順を繰り返す処理の自動化には高い効果を発揮します。

しかし、UIが変更されたり例外ケースが発生したりすると対応が難しくなります。

自ら判断・推論する機能を持たない点も特徴のひとつです。

AIエージェントは状況を認識し、柔軟に判断しながら行動できます。

業務の流れが変わっても、目的に合わせて適切な手順を選び直せます。

RPAが「手順どおりに動くロボット」なら、AIエージェントは「考えながら動く担当者」です。

 

業務別AI自動化の導入事例

AIエージェントは、さまざまな業務の現場で活用が広がっています。

ここでは、問い合わせ対応・議事録作成・営業支援・採用人事・経理処理の5つの業務について、具体的な導入事例をご紹介します。

問い合わせ対応

カスタマーサポートや社内ヘルプデスクの現場では、慢性的な課題があります。

問い合わせ件数の増加に対して、対応できるオペレーターが不足しています。

繰り返し寄せられる定型的な質問への対応が、業務時間の大半を占めがちです。 

本来注力すべき複雑なケースや顧客関係の構築に手が回りにくい状況です。 

 富士通×Agentforceの導入事例

富士通は「富士通Salesforceサポートデスク」にAgentforce for Serviceを導入しました。

同社のサポートデスクでは、問い合わせ件数の増加とサポート範囲の拡大が課題でした。

AIエージェントは蓄積されたナレッジを参照し、24時間365日自律的に問い合わせを処理します。

全体の約15%の問い合わせをAIエージェントが担当することを目指している点が特徴です。 

オペレーターは難易度・緊急度の高い案件に集中できる役割分担が実現されました。

AIが担う業務と、人間が担う業務を以下のように整理できます。

 

AIが担う業務	人間が担う業務
定型的なFAQへの自動回答	複雑・感情的な問い合わせの対応
24時間の一次受付・情報提供	関係構築・高度な判断が必要なケース
過去履歴をもとにした情報検索	エスカレーション・クレーム処理

 

参考記事：富士通のSalesforceサポートデスク対応にAgentforceを採用

 https://www.salesforce.com/jp/news/press-releases/2025/01/20/fujitsu-customer-news/

議事録作成

会議後の議事録作成には、多くの企業が共通の課題を抱えています。

誰が作成するかが不明確で、担当者によって品質がばらつきます。

発言の聞き取りや整理に集中するあまり、会議への参加が疎かになりがちです。 

また、作成に時間がかかるため、情報共有が遅れるケースも少なくありません。

 AIによる議事録自動生成の仕組み

AIを活用した議事録作成では、会議中の音声をリアルタイムでテキストに変換します。

要点・決定事項・ネクストアクションを自動で抽出・整理します。

あらかじめ指定したフォーマットでの議事録生成も可能です。 

これにより、品質が均一化され、会議終了後すぐに共有できるようになります。

 三井不動産リアルティ×YOMELの導入事例

PKSHA InfinityのAI議事録ツール「YOMEL」を活用した事例があります。

導入したのは、三井不動産リアルティのプロジェクト営業部です。 

商談後にExcelへ手入力していた議事録が、YOMELで自動生成されるようになりました。

作業が瞬時に終わるようになり、議事録作成業務を約50%削減できる見込みです。

さらに「AIに任せることで顧客とのコミュニケーションに集中できる」という効果も生まれています。

YOMELはZoom・Google Meet・Teamsなど主要な会議ツールに対応しています。

社内会議だけでなく、顧客との打ち合わせ対応も可能です。 

 

参考記事：PKSHA Infinity「YOMEL」関連プレスリリースhttps://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000020.000066814.html

 

営業支援（属人化対応）

営業部門における大きな課題のひとつが「属人化」です。

トップセールスの成果が組織全体に共有されないまま終わるケースが多くあります。

担当者が変わると顧客との関係が途切れるリスクも生じます。

新人の立ち上がりに時間がかかる点も、多くの企業に共通する悩みです。 

CRMにデータが蓄積されていても、十分に活用されていない企業も少なくありません。

 株式会社ジェーイーエルによる営業支援事例

 参考記事：Salesforce、日本の中堅中小企業がAIエージェントとデータ活用により経営課題を解決へhttps://www.salesforce.com/jp/news/press-releases/2025/10/29/smb-agentforce-news/

 

採用人事

採用業務は、応募受付から書類選考・面接設定・合否連絡まで工程が多く、手間のかかる業務です。

候補者と面接官のスケジュール調整、変更への対応など、細かい作業が積み重なります。

本来注力すべき候補者との対話や組織づくりにリソースが向かいにくい状況です。

 導入されたAIツールの概要

LINEヤフーが導入を進めるAIツールは、採用から人材育成まで幅広い領域をカバーしています。

• AI自律型面接官トレーニング：面接時に確認すべき観点や評価基準を体系的に学習できるAIツール。面接官の質のばらつきを解消し、評価の標準化を実現する
• 面接日程調整の自動化：Google Workspaceなどと連携し、面接官のアサインや日程調整に伴う手作業を大幅に削減する
• 採用戦略データ整理AI：採用戦略の検討に必要なデータを自動で整理・分析し、意思決定をサポートする
• キャリア自律支援AI：従業員の経験や関心事項に基づいて、社内の公募ポジション情報を個別に提示する
• 社内公募活性化AI：職務経歴文の作成を支援し、社内異動を促進する

LINEヤフーは10件のAIツール導入により、人事総務部門で月間約1,600時間以上の工数削減を見込んでいます。

独自AIアシスタントの導入からわずか8カ月で、全社約38万時間の業務削減を達成しました。

注目すべきは「最終判断は必ず人が行う」という原則です。

採用合否や人事評価などの重要な意思決定は、人間が責任を持つ運用設計になっており、中小企業のAI導入においても参考になる考え方といえます。 

 

参考記事：採用AIエージェントとは｜LINEヤフー事例に学ぶ人事AI活用

https://www.sei-san-sei.com/blog/blog-0224.html

 

経理・請求書処理

月末・月初に経理担当者が集中的な処理に追われるのは、多くの企業に共通する悩みです。

メールやクラウドストレージで届く請求書データの仕分け、金額・取引先の手入力、会計システムへの転記。

これらは件数が多く、ミスが許されないうえに多くの時間を取られます。

インボイス制度の導入で書類管理の要件が厳格化し、担当者の負担はさらに増しています。

 神奈川トヨタ自動車×TOKIUMの導入事例

神奈川トヨタ自動車は、経費精算・請求書処理クラウド「TOKIUM」を導入しました。

会社統合後の複雑な経費精算業務を、全社で年間1万5,000時間削減することに成功しています。

トヨタ販売店の基幹システム「ai21」に対応した専用フォーマットを整備した点が特徴です。 

仕訳データをCSVで会計システムに自動取り込みできる仕組みが整備されています。

これにより、手作業で行っていた多くの処理が自動化されました。

 AIで自動化できる経理業務

• 請求書の自動振り分け：メールやクラウドで届いたデータをAIが自動で認識・分類
• AI-OCRによるデータ読み取り：紙やPDFから金額・取引先名・日付を自動抽出
• 会計システムへの自動登録：仕訳候補をAIが提示し、確認後すぐに登録
• 照合作業の自動化：発注・納品・請求データをAIが自動照合し、差異を通知

担当者は「入力作業」から解放され、経営分析や財務計画へシフトできるようになります。

 

参考記事：神奈川トヨタ自動車株式会社 導入事例 |TOKIUM

神奈川トヨタ自動車株式会社

 

AIエージェント導入を成功させる3つのポイント

AIエージェントの導入に興味を持っても、「何から始めればいいかわからない」という声は多いです。

導入を成功させるには、進め方と事前準備が重要です。

ここでは、現場で実践できる3つのポイントを解説します。

 

1.小さな業務から試験導入する

AIエージェントの導入で失敗しやすいのは、一度に大きく変えようとするケースです。

全社一斉導入はリスクが高く、現場の混乱や運用定着の失敗につながりやすいです。

まずは「1つの部門」「1つの業務」に絞って試験導入することをおすすめします。

小さく始めることには、いくつかの利点があります。

問題が起きても影響範囲が限定されるため、素早く修正できます。

成果が出れば、削減時間や対応件数など具体的な数字で効果を示せる点も強みです。 

「週に何時間削減できたか」「対応件数が何件増えたか」など、具体的な成果が見えてきます。

成功事例ができたら、社内で積極的に共有しましょう。

「あの部署で効果が出た」という実績は、他部門の導入ハードルを大きく下げます。

現場の担当者が語るリアルな声は、経営層への説得材料にもなります。

小さな成功体験を積み重ねながら、導入範囲を少しずつ広げていくことが定着の近道です。

 

2.既存システムとの連携を確認する

AIエージェントを導入する際に見落としがちな確認事項が、既存システムとの連携です。

どれだけ優れたAIツールでも、社内システムと連携できなければ効果は半減します。

導入前に必ず確認しておくべきポイントを整理しておきましょう。

 

CRM・営業管理ツールとの連携

営業支援にAIを活用する場合、CRMとのデータ連携が不可欠です。

過去の商談履歴や顧客情報をAIが参照できる環境を整える必要があります。

連携が取れていないと、AIが的外れな提案をするリスクがあります。

 

会計・請求書システムとの連携

経理の自動化では、会計システムへのデータ連携が前提となります。

AIが読み取った請求書データを、会計ソフトに自動で登録できるかを確認しましょう。

CSVでの取り込みに対応しているか、APIが公開されているかも重要な確認事項です。

 

メール・カレンダーとの連携

採用業務や社内調整にAIを使う場合、メールとカレンダーとの連携が必要です。

Gmailやoutlook、Googleカレンダー、Microsoft 365などに対応しているか確認しましょう。

連携が不十分だと、日程調整や自動通知の自動化ができなくなります。

 

セキュリティ・権限管理の確認

社内の機密情報を扱うシステムとAIを連携する際は、セキュリティの確認が欠かせません。

どのデータにAIがアクセスできるのか、権限の範囲を明確に設定する必要があります。

個人情報や取引先情報を扱う場合は、暗号化やアクセス制限の有無も確認しましょう。

 

3.社内の運用ルール・ガバナンスを整える

AIエージェントの導入後に課題となりやすいのが、運用ルールの未整備です。

「AIが何をやってよいか」「人間が最終確認すべき場面はどこか」を明確にしておく必要があります。

仕組みがあいまいなまま運用すると、ミスの見落としや責任の所在が不明確になるリスクがあります。

 

AIと人間の役割分担を明確にする

まず、AIが担当する業務と人間が担当する業務を明確に決めましょう。

定型的で繰り返しの多い業務はAIに任せ、判断が必要な場面は人間が対応します。

役割の境界を曖昧にしたまま運用すると、双方の抜け漏れが生じやすくなります。

 

ミスが許されない業務には最終確認フローを設ける

経理処理・契約書類・顧客への正式な連絡など、ミスが許されない業務があります。

こうした業務では、AIの出力をそのまま使わず、必ず人間が確認する仕組みを作りましょう。

「AIが下書きを作り、担当者が内容を確認してから送信する」というフローが一般的です。

最終確認のステップを省略すると、誤情報の送信や数値ミスにつながる可能性があります。

 

定期的な振り返りと改善の仕組みを作る

AIを導入して終わりではなく、定期的に効果と課題を振り返ることが大切です。

「どの業務で効果が出ているか」「AIの精度に問題はないか」を定期的にチェックしましょう。

運用ルールも現場の声をもとに、柔軟に見直していくことが定着のポイントです。

 

業務効率化に使われる理由

企業がAIエージェントによる自動化を急ぐ背景には、3つの構造的な課題があります。

 

① 労働力不足の深刻化

少子高齢化の進行により、日本企業の人手不足は年々深刻になっています。

特に中小企業では、限られた人員で多様な業務をこなす状況が続いています。

採用だけでは解決が難しいのが現状です。

AIエージェントは24時間365日稼働できる「デジタル労働力」として機能します。

人手不足を補う実践的な手段として、注目を集めているツールのひとつです。 

 

② 業務の属人化

特定の担当者の経験やノウハウに依存した業務は、組織リスクを高めます。

担当者の異動や退職があると、業務が停滞しやすくなります。

属人化の解消には、AIへのナレッジ移管が有効です。 

特定の個人に依存しない体制が構築でき、組織全体の底上げが期待できます。 

 

③ 競争環境の変化

AIを活用する企業とそうでない企業の間で、生産性の差が広がっています。

競合がAIで業務を効率化すれば、対応力や価格競争力にも影響が出ます。

業務効率化はコスト削減にとどまらず、競争優位を守るための経営戦略です。 

AIエージェントで業務効率化を進めるための第一歩

AIエージェントと聞くと、大企業だけが使える先端技術という印象を持つ方もいるかもしれません。

しかし実際には、中小企業や少人数のチームでも十分に導入できるツールが揃っています。

初期費用を抑えて小さく始められるサービスも増え、規模を問わず活用しやすい環境です。 

業務効率化の第一歩は、自社の業務を棚卸しすることです。

まず「毎日繰り返している作業で、最も時間がかかるものは何か」を書き出してみましょう。

問い合わせへの返信、議事録の作成、請求書の入力、面接の日程調整など、具体的な作業が浮かび上がるはずです。

次に「その作業は、判断ルールが明確か」を確認します。

「〇〇という質問が来たら△△と答える」のように、手順が決まっている業務はAIと相性が良いです。

逆に、経験や感覚をもとに判断する業務は、まだ人間が担当する方が適切です。

自動化できる業務が見つかったら、まず1つだけ試してみましょう。

完璧を目指すよりも、小さく動かしてみることが成功への近道です。

AIエージェントは使いながら改善していくツールであり、最初から完成形を目指す必要はありません。

人手不足や業務の属人化といった課題は、自然に解消されることはありません。

だからこそ、今すぐできる小さな一歩を踏み出すことが大切です。

AIエージェントを「デジタルの担当者」として育てていく意識で取り組んでみましょう。