2026.08.31- 
近年、ビジネスの現場では「AIエージェント」への関心が高まっています。
一方で、「生成AIやチャットボットとは何が違うのか」「具体的に、自社のどの業務に活用できるのか」と疑問を感じている方も多いのではないでしょうか。
AIエージェントは、設定された目標や権限の範囲内で必要な情報を収集し、状況に応じて利用するツールや次の処理を選びながら、複数のタスクを進める仕組みです。
人が毎回細かな指示を出す負担を減らし、定型業務と判断業務が組み合わさった業務の支援にも活用できる可能性があります。
本記事では、AIエージェントの基本的な仕組みや、生成AIとの違いを整理したうえで、カスタマーサポート、営業・マーケティング、経理、人事、市場調査における具体的な活用例をご紹介します。
導入に向いている業務の条件や、企業が押さえておきたいリスク対策についても解説するため、自社での活用を検討する際の参考にしてください。
目次
- AIエージェントとは？生成AIやチャットボットとの違い
- AIエージェントの活用が向いている業務の3つの条件
- 【部門・業務別】AIエージェントの具体的な活用例5選
- つなぎAIを活用したAIエージェント・AIアプリの例
- 社内でAIエージェントの導入を成功させるための検討ポイント
- AIエージェントの具体例に関するよくあるご質問
- まとめ
AIエージェントとは？生成AIやチャットボットとの違い
AIエージェントを業務で活用するには、まず生成AIやチャットボットとどのような関係にあるのかを理解しておくことが重要です。
近年は、生成AIを活用したサービスでも、情報検索や外部ツールとの連携、複数のタスクの実行などが可能になっており、AIエージェントとの境界は明確ではなくなっています。
そこで本章では、名称や画面の違いではなく、「どのような情報を参照し、どこまで処理を判断・実行するのか」という機能面から、生成AIやチャットボットとの関係を整理しながら、AIエージェントの特徴を解説します。
目標に応じて複数の処理を進めるAIエージェントとは
AIエージェントは、設定された目標や条件に基づき、必要な情報を収集し、利用可能なツールを選びながら、複数の処理を順番に進める仕組みです。
たとえば、Web検索や社内データを参照する機能が設定されている場合、「他社の最新情報をまとめて」と指示すると、関連情報の収集、必要なデータの抽出、要約、レポート案の作成までを連続して行えます。
ただし、AIエージェントがどこまで処理できるかは、接続されているデータやツール、付与された権限、あらかじめ設定された業務フローによって異なります。
AIやRPAを活用した業務自動化の全体像については、以下の関連記事もあわせてご覧ください。
【関連記事】AI自動化とは？RPAとの違いや業務効率化事例・導入方法を完全解説
生成AI・チャットボットとAIエージェントの違いと関係
生成AIは、入力されたプロンプトに応じて、文章や画像、プログラムコードなどを生成する技術です。
一方、チャットボットは、ユーザーとの対話を通じて情報提供や問い合わせ対応などを行う仕組みとして広く利用されています。
一般的には、生成AIがコンテンツの生成を中心とするのに対し、AIエージェントは生成AIなどを活用しながら、目標に応じて情報収集やツール利用など複数の処理を進める点に特徴があります。
ただし、近年は生成AIを活用したチャットサービスにも、情報検索や外部ツールとの連携、タスクの実行などの機能が広がっており、チャットボットとAIエージェントを明確に区別できるとは限りません。
本記事では、設定された目標や条件に基づいて必要な情報やツールを選び、情報収集、内容の整理、外部ツールの実行など、複数の処理を進める機能を「AIエージェント機能」として扱います。
AIエージェントはチャット形式で利用される場合もあれば、業務フローの中で複数の処理を連続して実行する形で利用される場合もあります。
そのため、画面の形式だけで区別するのではなく、どのようなデータやツールと連携し、どこまで処理を行うよう設計されているかを見ることが重要です。
AIエージェントが行う情報収集・判断・実行の流れ
では、AIエージェントは実際にどのような流れで業務を進めるのでしょうか。
AIエージェントによる処理は、一般的に次のような流れで進みます。
- 人が目標や条件を設定する
- 必要な情報や利用するツールを選ぶ
- 社内外の情報を収集する
- 収集した情報をもとに次の処理を判断する
- 回答案やレポート案の作成、システムへの入力などを行う
- 必要に応じて人へ確認や承認を求める
- 実行結果を記録し、次の処理へ進む
重要なのは、AIにすべてを任せるのではなく、業務の重要度やリスクに応じて、人が確認・判断する工程を組み込むことです。
また、すべての業務がAIエージェントの活用に適しているわけではありません。
次章では、AIエージェントの特徴を活かしやすい業務の条件について解説します。
AIエージェントの活用が向いている業務の3つの条件
AIエージェントの特徴を理解したら、次に自社のどの業務で活用できるかを整理しましょう。
すべての業務をAIエージェントに置き換えるのではなく、情報収集や一定の判断、複数の処理を組み合わせることで効果が期待できる業務から検討することが重要です。
自社の業務を棚卸しする際は、以下の3つの条件を参考にしてください。
複数の情報やシステムを横断して処理する業務
AIエージェントは、APIなどを通じて複数のツールやデータを連携させることで、情報収集から通知までの一連の処理を支援できます。
たとえば、メールを受信した後に社内データベースを検索し、スケジュールを確認して、担当者へチャットツールで通知するといった業務が挙げられます。
一方で、単一のシステム内で完結する単純な定型作業であれば、従来のRPAの方が適している場合もあります。
一定の判断基準に沿って、状況に応じて次の処理を選択する業務
AIエージェントは、文章の内容や過去の情報を参照しながら、あらかじめ設定された基準に沿って、次の処理を選択できます。
たとえば、問い合わせ内容や表現をもとに対応の優先度を分類したり、申請内容と社内規定との不一致候補を抽出したりする業務が挙げられます。
ただし、判断基準を明確にできない業務や、倫理的・経営的な判断が必要な業務については、AIに任せず、人が最終的な判断を行う必要があります。
また、判断の根拠となる情報や条件をあらかじめ整理しておくことも重要です。
繰り返し発生し、人による最終確認を組み込みやすい業務
AIは必ずしも100%の精度を保証するものではないため、出力結果に対する確認プロセスが欠かせません。
そのため、業務フローの途中に人が介入し、確認や承認を行える「Human-in-the-Loop」の仕組みを作りやすい業務が適しています。
発生頻度が高く、AIが下準備を行ったあとに人が確認することで完了できる業務であれば、導入効果を検証しやすくなります。
それでは、こうした条件に当てはまる業務では、AIエージェントを具体的にどのように活用できるのでしょうか。
次章では、カスタマーサポート、営業・マーケティング、経理、人事、市場調査の5つの業務を例に、AIエージェントの具体的な活用方法をご紹介します。
【部門・業務別】AIエージェントの具体的な活用例5選
AIエージェントは、情報収集、内容の整理、一定の基準に基づく振り分け、担当者への確認依頼などを組み合わせた業務で活用できます。
本章では、自社の抱える課題と照らし合わせやすいよう、部門別の具体的な活用例を5つご紹介します。
まずは、主要な5つの部門における業務課題、AIエージェントが担う処理、人が確認する範囲、期待できる効果の全体像を以下の比較表で確認しましょう。
| 対象業務 | 従来の業務課題 |
AIエージェントが行う処理 | 人が確認、判断する部分 |
期待できる効果 |
| カスタマーサポート | 問い合わせ内容の確認と担当者への振り分けに時間がかかる | メールの内容解析、緊急度判定、担当者への自動連携、一次回答案の作成 | 複雑なクレーム対応の判断、最終的な回答メールの送信 | 初期対応の迅速化とサポート担当者の負荷軽減 |
| 営業・マーケティング | 見込み顧客の情報収集や個別アプローチ文の作成が手作業 | 企業HPからの情報収集、CRMへのデータ登録、顧客属性に合わせたメール文面の生成 | 顧客へのアプローチ要否の決定、送信前のメール文面チェック | 営業準備にかかる時間の削減と提案数の増加 |
| 経理・バックオフィス | 領収書の内容と経費申請の突き合わせに手間がかかる | OCR結果と申請データの照合、社内規定（金額上限など）に基づく不備の自動検知 | 規定外の特例承認、不備検知時の従業員への確認と最終承認 | 確認作業の省力化とヒューマンエラーの防止 |
| 人事・採用 | 応募者のスキル要約や面接官への情報共有が煩雑 | 履歴書からのスキル抽出、募集要項とのマッチング度算出、面接質問案の作成 | 最終的な書類選考の合否判断、カルチャーフィットの見極め | 採用担当者の工数削減と選考プロセスのスピードアップ |
| 市場調査・リサーチ | 複数サイトから情報を集め、レポートにまとめるのが負担 | 指定テーマに関するWeb検索、複数ソースの比較整理、競合分析レポートの構成案作成 | 情報の正確性の裏付け（ファクトチェック）、最終的な戦略立案 | リサーチ業務の大幅な効率化と意思決定の迅速化 |
このように、いずれの業務においても「AIエージェントによる下準備・分類」と「人間による最終判断・対応」を明確に切り分けることが、安全かつ効果的な活用のポイントです。
以下で各部門の詳細な活用例を見ていきましょう。
カスタマーサポート：問い合わせの分類から回答案作成、担当者連携までを支援
カスタマーサポートでは、日々届く問い合わせの内容確認や、担当部署への振り分けに多くの時間がかかります。
AIエージェントを活用すると、問い合わせ内容を読み取り、製品、契約、請求、トラブルなどのカテゴリーに分類できます。
さらに、顧客情報やFAQ、過去の対応履歴などを参照し、回答案を作成して担当者への提示も可能です。
ただし、返金、解約、クレーム、契約変更など、顧客への影響が大きい対応については、人が内容を確認し、対応方針を判断する必要があります。
AIエージェントに一次対応の準備を任せれば、担当者は複雑な問い合わせや、個別判断が必要な対応に集中しやすくなります。
具体的な運用イメージとしては、以下のような連動フローが挙げられます。
- 受信メールの内容解析：顧客からの問い合わせ文を解析し、「緊急度」や「問い合わせカテゴリー」を自動分類する
- ナレッジ参照と一次回答の作成：社内のFAQやマニュアルを自動検索し、下書きフォルダーに回答案を保存する
- 担当部署への通知：確認が必要な複雑な対応のみを対象とし、担当部署のチャットツールへ内容を整理して通知する
このように、一次対応の「準備・振り分け」をAIエージェントに自動化させることで、オペレーターの対応負担軽減と回答時間の短縮を両立できます。
営業・マーケティング：顧客情報の整理からアプローチメール案の作成までを支援
営業活動では、企業情報の確認、過去の商談履歴の整理、提案内容の検討など、顧客へ連絡する前の準備に時間がかかります。
AIエージェントを活用すると、利用が許可された情報源から企業の公開情報やニュースを収集し、CRMやSFAに登録された情報とあわせて整理できます。
その内容をもとに、顧客の業種や課題に応じたアプローチメール案、商談時の確認項目、提案資料の構成案などを作成する活用方法も考えられます。
具体的には、次のような処理を組み合わせられます。
- 企業のWebサイトやニュースリリースから公開情報を収集する
- CRMやSFAに登録された過去の商談履歴を整理する
- 顧客の業種や課題に応じたアプローチメール案を作成する
- 商談前に確認すべき項目や質問案をまとめる
- 営業担当者へ確認が必要な顧客情報を通知する
外部へのメール送信や提案方針の決定は、営業担当者が行うことが重要です。AIが作成した内容に事実誤認や不適切な表現が含まれていないかを確認し、自社の営業方針に合わせて修正します。
顧客情報の収集や商談準備の一部をAIエージェントが支援することで、担当者は提案内容の検討や顧客とのコミュニケーションに、より多くの時間を使えるようになります。
経理・バックオフィス：経費精算や領収書の照合と不備検知を支援
経費精算では、領収書の日付や金額、申請項目、社内規定との整合性を確認する必要があります。申請件数が多い企業では、確認作業が経理担当者の負担になりやすい業務です。
AIエージェントとAI-OCRなどを組み合わせることで、領収書から読み取った情報と申請内容を照合し、不一致や入力漏れの可能性がある申請を抽出できます。
社内規定を参照し、上限額を超えている申請や、確認が必要な項目を担当者へ通知する仕組みも考えられます。
最終的な承認や、規定だけでは判断できない例外処理は、人が行う必要があります。
すべての申請を同じように確認するのではなく、確認が必要な申請を絞り込むことで、担当者の負担軽減が期待できます。
具体的な導入・運用イメージは、以下の通りです。
- 申請内容と規定の照合：領収書のOCRデータと申請日、金額、支払先などを照合し、交際費の規定上限超過や二重申請の可能性などを検出する
- 申請者への確認準備：備考欄の記載漏れなどの不備理由を整理し、補正依頼の文案を作成する
- 経理担当者向け確認リストの提示：規定上問題がないと判断された申請と、人による確認が必要な申請を分類し、確認の優先順位を提示する
すべての申請を一律に目視確認するのではなく、AIによる一次チェックによって確認が必要な申請を絞り込むことで、ヒューマンエラーの防止と、経理部門における月末・月初の業務負担軽減が期待できます。
人事・採用：候補者情報の整理や選考準備、初期対応を支援
採用業務では、応募書類の確認、面接官への情報共有、日程調整、応募者への案内など、選考判断以外にも多くの事務作業が発生します。
AIエージェントを活用すると、応募書類から職歴や保有スキルなどの情報を抽出し、面接官向けに整理できます。求人要件との照合結果を参考情報として提示したり、面接時の確認項目案を作成したりする活用方法もあります。
ただし、AIが提示したマッチング結果だけを根拠に、合否を決定することは避ける必要があります。応募書類や面接内容を人が確認し、候補者の経験や適性を総合的に判断することが重要です。
また、応募者の個人情報を適切に管理するとともに、特定の属性や経歴が不当に評価へ影響していないかを確認するなど、公平性に配慮した運用も求められます。
人事領域では、採用候補者への対応だけでなく、求人原稿の作成や掲載ルールの確認などにもAIやRPAを活用できます。
実際にヒューマンリソシアでは、月間4,000件におよぶ求人原稿作成業務において、担当者が行っていたペルソナ設定や訴求文の作成を生成AIで支援し、定型処理にはRPAを活用することで、月間約400時間の工数を削減しました。
これにより、原稿品質の安定化や、担当者の作業負担軽減につながっています。
関連記事：【実録】RPA×生成AIで月400時間を削減！「人の判断」を自動化した求人作成業務の変革事例
市場調査・リサーチ：複数の情報源から情報を収集・整理し、レポート案を作成
市場調査では、複数のWebサイトや公開資料を確認し、必要な情報を抽出・比較する作業に時間がかかります。
AIエージェントを活用すると、指定されたテーマに沿って、利用が許可された情報源から関連情報を収集し、市場動向、競合企業、製品情報などに分類できます。
収集した情報を比較表に整理したり、レポートの構成案や要約を作成したりすることも可能です。
ただし、Web上の情報には誤りや古い情報が含まれる場合があります。
出典、公開日、数値の根拠を人が確認し、最終的な分析や経営判断は担当者が行う必要があります。
AIエージェントによって情報収集と整理を支援することで、人は分析や施策検討により多くの時間を使えるようになるでしょう。
こうした複数の処理を組み合わせたAI活用を実現する方法の一つに、Difyなどのノーコード・ローコード型プラットフォームがあります。
リサーチ業務や社内サポート業務への導入を検討する際は、AIに最終判断を委ねるのではなく、「情報収集と要約（準備）」を担当させ、「情報の正確性検証（ファクトチェック）と意思決定」を人が担う仕組みを作ることが不可欠です。
社内資料や公開情報を効率的に整理できる体制を構築することで、調査にかかる時間を短縮し、担当者が分析や施策立案に集中しやすくなります。
つなぎAIを活用したAIエージェント・AIアプリの例
ここまで紹介したようなAIエージェントを実際の業務で活用するには、生成AIの性能だけでなく、社内データや既存のシステム、外部アプリなどをどのように業務プロセスへ組み込むかが重要です。
ヒューマンリソシアでは、Difyを基盤とした企業向けプラットフォーム「つなぎAI Powered by Dify」を取り扱っています。
つなぎAIでは、社内データや生成AI、外部アプリなどを連携し、自社の業務フローに合わせたAIエージェントやAIアプリを構築できます。
また、ノーコード・ローコードでAIエージェントやワークフローを作成できるため、業務内容に応じて処理の流れや参照する情報、
外部ツールとの連携方法を柔軟に設計できます。
さらに、企業での利用を想定したセキュアな環境や、組織・ロールごとの権限管理にも対応しており、社内データを扱うAI活用にも配慮された仕組みとなっています。
こうした特徴を活かすことで、問い合わせ対応や申請内容の確認、情報整理など、さまざまな業務に合わせた活用が可能です。
以下に、つなぎAIで構築できるAIエージェント・AIアプリの具体例と、主な処理内容をまとめました。
| 業務領域 | 作成できるアプリ例 | 主な処理 |
| 情報システム・総務 | 社内問い合わせ対応エージェント | 社内規程やマニュアルを参照して回答案と参照元を提示し、回答できない内容は担当部署へ引き継ぐ |
| カスタマーサポート | 顧客問い合わせ対応エージェント | 未読メールを検知し、FAQなどを参照して一次回答案を作成し、下書きとして保存する |
| 総務・経理 | 出張申請審査エージェント | 出張申請書を読み取り、社内規定と照合して確認が必要な項目を提示する |
| 総務・経理 | 旅費精算申請エージェント | 精算書類の形式や規程との不一致を確認し、差し戻しが必要な内容を整理する |
| 人事・採用 | 応募者情報整理エージェント | 履歴書や職務経歴書から情報を抽出し、募集要件との照合結果を参考情報として提示する |
| 営業 | KPI比較・分析エージェント | 目標と現状のデータを比較し、課題や優先して確認すべき案件、次のアクション案を整理する |
| 市場調査 | ニュース要約エージェント | 指定した企業のニュースリリースを確認し、更新情報を要約する |
このように、汎用的なツールだけでなく、自社独自の業務フローに特化したアプリを構築することで、現場での活用につなげやすくなります。
これらは、AIだけですべての判断や処理を完結させることを目的としたものではありません。
AIが情報収集や照合、回答案の作成などを担い、重要な判断や外部への送信は人が行うことで、業務効率と安全性の両立を図ります。
自社でどのようなAIエージェントを作成できるかは、業務フロー、参照するデータ、判断基準、既存システムとの連携状況によって異なります。
まずは、負担の大きい業務を洗い出し、AIに任せる処理と人が判断する処理を整理しましょう。
つなぎAI Powered by Dify の詳細はこちら
社内でAIエージェントの導入を成功させるための検討ポイント
新しいITツールを導入しても現場に定着しない「PoC疲れ」を防ぐには、事前準備とリスク管理が欠かせません。
あらかじめ検討ポイントを押さえておくことで、スムーズな運用定着と効果検証が可能になります。
本章では、AIエージェントの導入プロジェクトを立ち上げる際に、押さえておくべきポイントを解説します。
AIに任せる範囲と人が判断する範囲を明確にする
業務のすべてを無人化しようとすると、システム開発の難易度が跳ね上がり、失敗のリスクが高まります。
まずは、AIが情報収集や下準備、回答案の作成を行い、最終的な意思決定や外部への実行は人が担うなど、役割分担を明確にしましょう。
人とAIが協調して働く前提で業務フローを再構築すれば、現場でのスムーズな運用につながります。
ハルシネーション対策と外部システムへのアクセス権限管理を行う
AIが事実と異なる情報を生成する「ハルシネーション」への対策は必須です。
重要な数値や顧客データについては、AIの回答に参照元を表示させる、元データと照合する、担当者が確認するなどの仕組みを取り入れましょう。
また、AIエージェントが外部システムを操作する場合は、不要なデータへのアクセスや誤送信を防ぐため、付与する権限を必要最小限に制限することが重要です。
特に、メール送信、データの削除、契約変更、金銭処理など、業務への影響が大きい操作については、原則として人による承認を挟む設計が求められます。
実行履歴・ログを保存し、処理を停止できる仕組みを設ける
AIエージェントがどのような情報を参照し、どのような処理を行ったのかを確認できるよう、実行履歴やログを保存する必要があります。
また、万が一、システムが意図しない挙動を示した際に、直ちに処理を停止できる「キルスイッチ」のような安全装置を設けることも必要です。
停止方法や担当者への連絡手順をあらかじめ決めておくことで、トラブル発生時の影響を抑えやすくなります。
小規模な業務から検証し、費用対効果を確認する
最初から大規模な業務改革を目指すのではなく、影響範囲の小さい部門や特定のタスクから検証を始めることが大切です。
実際の業務データを使ってPoCを行い、どの程度の効果が得られるかを確認します。
効果検証では、作業時間の削減量だけでなく、処理件数、差し戻し率、回答までの時間、人による修正回数なども測定しましょう。
導入前後の数値を比較することで、費用対効果や本格導入の可否を判断しやすくなります。
小規模な検証で得られた課題や改善点を反映しながら、対象業務を段階的に広げることで、他部門への展開も進めやすくなります。
AIエージェントの具体例に関するよくあるご質問
Q．AIエージェントの具体例にはどのようなものがありますか？
A．問い合わせ内容の分類と回答案の作成、営業先の情報収集、経費申請の不備確認、応募者情報の整理、市場調査レポート案の作成などが挙げられます。複数の情報やツールを横断し、一定の基準に沿って次の処理を選ぶ業務に活用しやすい点が特徴です。
Q．ChatGPTなどの生成AIとは何が違いますか？
A．生成AIは、入力された指示に応じて文章や画像などを生成する技術です。AIエージェントは生成AIなどを活用しながら、情報収集、内容の整理、外部ツールの操作など、目標に応じた複数の処理を進めます。ただし、実行できる範囲は接続されたデータやツール、付与された権限によって異なります。
Q．AIエージェントとRPAは何が違いますか？
A．RPAは、あらかじめ設定された手順に沿って定型的な操作を繰り返すことを得意とします。一方、AIエージェントは文章や周囲の状況をもとに、一定の基準に沿って次の処理を選択できる点が特徴です。AIエージェントが内容を判断し、RPAがシステムへの入力を行うなど、両者を組み合わせることもできます。
Q．自社のどのような業務から導入すべきですか？
A．繰り返し発生し、複数の情報を参照する業務や、AIが下準備を行った後に人が確認できる業務から検討します。まずは、誤りが発生しても影響範囲を限定しやすく、処理時間や修正回数などの効果を測定できる業務から小規模に検証することが重要です。
まとめ
AIエージェントは、単に文章を生成するだけでなく、設定された目標や権限の範囲内で、情報収集、内容の整理、ツールの実行など、複数の処理を進める仕組みです。
カスタマーサポートやバックオフィスなど、定型処理と一定の判断が組み合わさる業務では、担当者の負担軽減や対応の迅速化が期待できます。
一方で、AIの出力や処理をそのまま採用するのではなく、業務の重要度に応じて、人が確認・判断する工程を設ける必要があります。
アクセス権限、ログ管理、緊急時の停止方法などを含め、運用面まで設計することが大切です。
本記事でご紹介した重要なポイントは以下の通りです。
- 生成AIとの主な違いは、外部ツールと連携し、複数の処理を進められる点にある
- 定型処理と判断を伴う処理が混在する業務では、工数削減や対応の迅速化が期待できる
- 人間が最終確認を行う「Human-in-the-Loop」を前提とした運用が重要
- 小規模な業務から検証を始め、リスク管理の仕組みを構築することが導入成功のポイント
導入を検討する際は、自社の業務を棚卸しし、繰り返し発生する業務や、複数の情報を横断する業務から、小規模に検証することをおすすめします。
自社だけで対象業務の選定や運用ルールの設計を進めることが難しい場合は、業務整理から導入、定着までを支援する外部サービスを活用する方法もあります。
業務の棚卸しからAIツールの選定、導入後の運用・定着まで、現実的な進め方を検討している方は、ヒューマンリソシアのAI・DX活用・伴走支援サービスをご覧ください。
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