業務の効率化や人手不足の対策として、AIを活用したツールに関心を寄せる企業が増えています。チャットボットや自動応答システムなど、一定の問い合わせに対応できるツールはすでに浸透しつつありますが、最近ではその一歩先を行く「AIエージェント」という技術にも注目が集まっています。

AIエージェントとは、あらかじめ決められた操作だけをこなすのではなく、自ら状況を把握し、目的に応じて判断しながら動けるAIのことを指します。従来のチャットボットや生成AIとは異なり、複雑な業務にも対応できる柔軟さを持っており、ビジネスの現場でも活用の幅が広がりつつあります。

本記事では、AIエージェントの考え方や仕組みを整理し、活用が進む場面や導入時に押さえておきたいポイントについて解説します。

AIエージェントとは

AIエージェントとは、複数のAI技術と情報デバイスを組み合わせ、人の判断や作業の一部を自律的に担えるよう設計されたシステムです。与えられた命令をそのまま実行するだけでなく、状況を捉えて自ら判断し、目的に応じた行動を選択できる点が特徴です。

その仕組みは、センサーやカメラなどで情報を取り込み、それをもとに次の対応を決定するという、一連のプロセスによって作動します。たとえば社内の問い合わせ対応では、過去の履歴や直前のやり取りを踏まえて、最適な回答や次の案内を自動で導き出すことができます。

生成AIのように単発の出力を返す構造とは異なり、AIエージェントは目的を見据え、一連の対応を自ら組み立てて進められます。このため、社内業務の支援にとどまらず、顧客対応やデータ分析など、幅広い業務での活用が進んでいます。

AIエージェントの仕組み

AIエージェントは、周囲の状況を理解し、自ら判断して動くための仕組みを備えています。その構造は、4つの構成要素（「環境」「センサー」「意思決定メカニズム」「アクチュエータ」）が連携することで成り立っています。

まず「環境」は、エージェントが働く対象領域を指し、社内チャットや業務データベースなどが含まれます。「センサー」はそこから情報を受け取る仕組みで、ユーザーの入力や文書内容などを検知します。受け取った情報をもとに「意思決定メカニズム」が処理内容を判断し、「アクチュエータ」が実際の応答や操作を実行します。

この流れは、「知覚」「推論」「行動」「学習」という4つのステップに置き換えて整理できます。社内FAQを例にした場合、まず質問を読み取って内容を把握する（知覚）、次に過去のやりとりをもとに回答を考える（推論）、それをチャットで提示する（行動）、そしてその応答内容を振り返って精度を高めていく（学習）という流れです。

処理の手順を最初から固定するのではなく、その場の状況を読み取りながら柔軟に動ける点が、AIエージェントならではの特性といえます。

AIエージェントの特徴

AIエージェントは、状況に応じて自律的に対応を進められる構造を備えています。ここでは、業務支援に活かせる代表的な4つの特徴を紹介します。

自らが行動を判断・管理できる

AIエージェントはあらかじめ設定された目的に向かって、自律的に行動を選びながら対応を進めていきます。定型的なルールだけに従うのではなく、その場の情報を読み取り、状況に応じた判断を下すことが可能です。

たとえば、「ログインできない」という問い合わせが届いた際、FAQを表示するだけでなく、直近のアクセス状況や社内ネットワークの稼働状況を参照し、個別の対応手順を案内するような動きが取れます。表面的なやり取りにとどまらず、背景まで見据えた対応が行える点が特長です。

継続的な学習ができる

一度学んだ内容をベースに、次回以降の対応に反映できる点もAIエージェントの強みです。過去のタスク実行履歴やユーザーとのやり取りを通じて、少しずつ理解の幅を広げていきます。

経費の精算にAIエージェントを導入した場合、経費申請に関するやり取りを重ねるうちに、「交通費の区分け方法」や「添付ファイルの扱い」など、細かいルールにも対応できるようになります。導入当初は限定的な質問にしか答えられなかったエージェントが、運用を続ける中で徐々に対応領域を広げていく、といった変化が期待できます。

適応力に優れている

急な制度変更や新システムの導入など、業務環境は常に変わり続けています。AIエージェントは、そうした変化にも臨機応変に対応できる構造を備えています。

一例として勤怠管理ツールが刷新された際には、操作方法の変更点やログイン画面の違いを加味したうえで、利用者に適したサポートを提示できます。更新内容を即時に取り込み、混乱を避ける運用ができるため、マニュアル対応では実現しづらい柔軟さを発揮できます。

システムの拡張・変更がしやすい

AIエージェントは、利用範囲の拡大にも対応しやすく、段階的な導入にも適しています。部門ごとのナレッジや問い合わせ傾向に合わせて、応答内容を自在に設計できるため、社内全体への展開も無理なく進められます。

営業部門での活用を起点に、総務や人事、カスタマーサポートへと、活用の幅を徐々に広げていくことも可能です。業務内容に合わせて対応を組み立てられることから、導入後の負担を抑えつつ、組織全体の業務支援ツールとして定着させていくことが可能です。

AIエージェントの種類

AIエージェントには、判断方法や行動の構造に応じて、以下の6つのタイプが存在します。

• 反射型：あらかじめ決められたルールに基づき、即時に反応する形式
• 学習型：過去のやり取りをもとに応答精度を高めていく仕組み
• 階層型：複数の情報を段階的に評価し、総合的に判断する構造
• モデルベース型：環境の変化を予測しながら、行動を選ぶ設計
• 目標ベース型：定められた目的に向かって、柔軟に手段を選択するタイプ
• 効用ベース型：満足度や効率などの価値を加味して、最適な行動を選ぶモデル

ここでは、AIエージェントの種類とそれぞれに適した活用シーンについて解説します。

反射型エージェント

まず、もっとも基本的な仕組みとして知られるのが反射型エージェントです。これは、入力された情報に対して即座に反応し、あらかじめ設定されたルールに従って処理を行う形式です。現在の状態だけを見て判断するため、処理は高速ですが、複雑な文脈や例外的な対応には向いていません。たとえばFAQで「パスワードを忘れた」という入力に対し、即座にリセット手順を案内するような対応が該当します。決まった問いに決まった答えを返す場面では、効率的に運用できます。

学習型エージェント

学習型エージェントは過去のデータや対話履歴をもとに、判断の精度を少しずつ高めていく構造を持ちます。すべてのルールを事前に設定する必要がなく、運用を通じて最適な応答を学習していく点が特徴です。具体的には、経費申請に関する質問への対応を重ねるうちに、「交通費と出張費の違い」「添付ファイルの条件」といった企業固有のルールを学び、個別対応ができるようになります。変化の多い業務にも柔軟に対応できるため、利用シーンが広がるモデルです。

階層型エージェント

より高度な構造を持つのが階層型エージェントです。複数の判断レイヤーを持ち、それぞれの情報を総合しながら行動を選択します。たとえば、顧客から注文内容の変更依頼があった場合に、在庫状況・過去の取引履歴・納期などを段階的に評価しながら、最適な対応方法を導き出すといった処理が可能です。単一のルールでは処理しきれない業務において、状況の全体像を踏まえた判断ができる点が強みです。

モデルベース型エージェント

業務や環境の変化を見越して動けるのがモデルベース型エージェントです。このモデルは、システム全体の構造や状態遷移をあらかじめ定義しておくことで、現在の行動がどのような結果をもたらすかを推測しながら判断を下します。ECサイトや小売現場などで在庫が減少した場合に、物流や仕入れのタイミングを踏まえて、どの段階で補充すべきかを判断する場面に適しています。将来を見据えた予測的な意思決定が求められる領域で有効です。

目標ベース型エージェント

目標ベース型エージェントは、あらかじめ定めたゴールに向かって行動を選択する形式です。特徴的なのは、目標達成のために手段を柔軟に切り替えられる点です。一例としては、「社内の問い合わせ数を減らす」という目的に対して、FAQの提示や操作ナビゲーション、マニュアル参照といった対応を使い分けながら進めていく運用が行えます。業務品質やユーザー体験を重視したい場面で活用されます。

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、目標の達成だけでなく、その過程で得られる満足度や効率性などの指標も加味して行動を選ぶモデルです。複数の選択肢からどの資料を提示するかを決める際、過去の閲覧実績や選択率、ユーザーの操作傾向などを踏まえて、よりニーズに合致しそうな情報を優先的に案内する対応を取ることができます。作業の効率化とあわせて、ユーザー体験の質を高められる構造です。

AIエージェントを活用できる場面

AIエージェントは、実務のさまざまなシーンに組み込まれつつあり、業種や業務内容に応じた使い方が進んでいます。ここでは、具体的な活用のパターンをご紹介します。

顧客向けのサポート

問い合わせ対応の現場では、AIエージェントが24時間体制で一次対応を担う体制を構築できます。ECサイトや保険サービスなどの問い合わせフォームにAIを組み込むことで、商品説明や利用手続きの案内などを即時に返答可能です。

単純なFAQの応答だけでなく、顧客の属性や過去の購入履歴、直近の操作ログなどを踏まえて、「どの商品が必要か」「どのページを見落としているか」といった個別対応も可能です。オペレーターへの引き継ぎもシームレスに実施できるため、混雑時でも応対品質を維持しやすくなります。

参考：AIチャットボットで社内外の問い合わせを効率化｜IZANAI（イザナイ）

バーチャルアシスタント

ビジネスパーソンが日常的に行う作業、つまり「午前中の会議後に報告メールを送信する」「週明けに定例資料を確認する」などのルーチン業務も、AIエージェントが代行可能です。スケジュールの通知やToDoの整理、社内メールの自動分類などに対応し、無駄な確認作業を減らします。

最近では出張申請が確定した時点で、目的地に応じた交通手段や宿泊施設の候補を提示し、上司への承認フローまで整えるアシスタントも登場しています。個々の行動パターンを学習しながらサポートの精度を高めていく構造のため、使い続けるほどに利便性が増す点も特徴です。

自動運転

自動車領域においては、車載センサーやカメラで収集された情報をもとに、AIエージェントが運転の意思決定を担います。高速道路での走行中に前方の車両速度や車線状況を読み取り、自動で車間距離を調整するほか、追い越しや合流の判断も可能です。

また、地図情報と過去の渋滞パターンを照合して、より早く目的地に到着できるルートを選択する機能もあります。物流業界では長時間運転による疲労軽減や、夜間の無人配送を視野に入れた実証も進んでおり、業務負担の分散と安全性確保に活用されています。

会議のサポート

リアルタイムの議事録作成やタスク抽出といった支援ができるAIエージェントは、会議運営の効率を底上げします。こうした場面では、会議中に発言内容を自動で文字起こしし、誰がどのような課題を担当することになったかを記録します。

また、過去の議事録や資料をもとに、参加者からの質問に即時に回答を返すこともできます。これにより、資料を探す時間が削減され、会話の流れを止めずに会議を進行できます。参加者ごとの発言傾向が可視化されるため、発言バランスの偏りも改善されるなど、定例ミーティングの質の底上げにもつながっています。

営業・マーケティング活動のサポート

顧客との接点が多い営業現場では、AIエージェントが商談の事前準備から事後フォローまでを支援します。見込み客の閲覧ページや資料の閲覧時間を分析し、興味の高い商材や適切な連絡タイミングを提案する機能が備わっています。

提案メールの自動作成や、アポイントの日程調整、商談後のサンクスメール送信なども自動化の対象です。顧客ごとにカスタマイズされた対応が求められる場合には、人的リソースの補完手段として有効です。

サプライチェーン管理

製品の製造から納品までの流れにおいて、AIエージェントは在庫量の調整や配送計画の立案を支援します。たとえば、直近3か月の出荷量と販売傾向を踏まえ、今後の仕入れ数や倉庫内の配置を自動で見直すことができます。

また、台風や事故による配送遅延のリスクを検知し、代替ルートの提示を行う機能も搭載されつつあります。需要と供給のバランスをリアルタイムで把握できるため、納期の安定と在庫ロスの抑制に役立ちます。

採用活動・人材管理の効率化

採用活動では、候補者との面接日程の調整や履歴書のチェックといった工程をAIエージェントが担当することで、選考スピードを維持しながら負担を減らせます。複数の候補者に対し、空いている面接枠を自動で提案し、調整完了後には面接官の予定表にも自動反映されます。

社内では、従業員からの人事関連問い合わせへの即時応答や、過去の実績をもとにした配置転換の提案など、バックオフィス業務にも応用が可能です。定型業務を任せることで、人事担当者は育成や組織戦略など本質的な取り組みに注力しやすくなります。

AIエージェントを導入するメリット

業務の効率を高め、安定した運用体制を築くうえで、AIエージェントは有力な手段として注目されています。ここでは、AIエージェントが業務にもたらすメリットについて解説します。

生産性の向上

日々繰り返される定型作業をAIに任せることで、業務の流れが停滞しにくくなります。社内チャットで頻出する質問への対応や、稟議・申請などの定まった手続きをAIが引き受けることで、従業員は自身の役割に集中しやすくなります。

また、ルールに沿って進められる処理であれば、AIが一連のフローを自動で判断しながら進行できるため、処理スピードが安定し、業務の遅延や対応の偏りも減らせます。限られた時間をより有効に使える環境が整い、組織全体の動きにゆとりが生まれます。

コスト削減

AIを活用することで、人手に依存していた業務の見直しが進み、人件費の抑制にもつながります。問い合わせ窓口や受付業務など、一定の頻度で発生する作業をAIが担えば、人的対応を最小限にとどめながら運用できます。

また、繁忙期やトラブル対応時など、一時的に問い合わせが集中する場面でも、AIが一定の対応をこなす体制を構築することで、時間外勤務や臨時スタッフの投入を避けやすくなります。新人教育の負担も軽くなり、教育コストの削減が見込めます。

顧客対応の品質の向上

AIエージェントは、利用者ごとの背景や履歴を踏まえた対応が行えるため、サービスの質を一定に保ちやすくなります。過去の購入履歴や閲覧傾向をもとに、その人に合った内容を自然に案内できる設計にしておけば、的確な対応が実現できるでしょう。

また、対応時間帯に関係なく利用できる点もメリットです。問い合わせが発生した瞬間に答えが返ってくる体制を整えられます。混雑時にも応答品質を落とさずに済むので、対応力のばらつきを抑えながら、体験の質を安定させる効果も見込めます。

データに基づいた意思決定をしやすくなる

AIエージェントを通じて得られた応答履歴や利用状況は、自動的に記録・蓄積されます。集積されたデータを活用することで、問い合わせ傾向や業務負荷の集中箇所などを可視化しやすくなります。

特定の部門に似た内容の問い合わせが偏っている場合、その情報をもとに案内の出し方を見直したり、マニュアルを更新したりする動きにもつなげられます。属人的な判断に頼らず、客観的な材料をもとに改善を進めることで、判断の精度を高めやすくなります。

ヒューマンエラーの防止

AIはルールや条件を確実に反映して処理を進めるため、人の作業に起因するミスを減らす支援にもなります。必要な添付資料が不足している場合や、入力内容に形式的な誤りがある場合、AIがその場で検知し、指摘する仕組みを整えることが可能です。

誤入力や書類の不備を初期段階で防げれば、後工程での修正対応も減らせます。再提出や確認の手戻りが減ることで、作業品質が安定し、対応のスピードも維持しやすくなります。チェック体制を強化したい業務においては、AIによる補助が有効に働きます。

AIエージェントの課題

AIエージェントは業務効率を高める手段として注目されていますが、導入にはいくつか課題もあります。活用を検討する際に押さえておきたい注意点について解説します。

準備にコストと時間がかかる

AIエージェントを運用するには、業務に合った情報の整備が前提となります。社内マニュアルや問い合わせ記録を整理し、AIが扱える形式に変換する作業には、人手と時間がかかります。社内だけで対応が難しい場合は、外部サービスを活用する選択肢も生じるため、その費用も見込んでおく必要があります。

導入後も更新作業を継続する体制が求められます。短期で完結するものではなく、中長期で育てていく視点を持つことが大切です。

プライバシーの保護・セキュリティ対策が求められる

AIエージェントは、入力内容に含まれる個人情報や社内の機密を扱う場面があります。情報漏洩や不正アクセスを防ぐため、技術面の備えが欠かせません。

また、AIがどのような判断で応答を返しているかが曖昧なままでは、内容の正当性を社内で評価しにくくなります。内部の信頼や外部への説明にも影響が出るため、技術とあわせて情報管理のルール整備も求められます。

技術面での難しさ

AIを業務に応じて活用するには、自然言語処理やモデル調整などの知識を前提とした構築が求められます。既存システムとの連携や応答の精度管理も含め、技術的な準備が必要です。

また、導入後も回答の確認やデータ更新を継続しなければなりません。社内に対応できる人材がいない場合は外部に頼ることになり、調整や維持にかかる負荷が増える恐れもあります。導入に向けては、事前に技術面の対応状況を確認し、社内体制とのすり合わせを進めておくことが望ましいです。

業務効率化におすすめのツール

日々の業務を円滑に進めるには、問い合わせ対応や社内での情報共有を効率よく行うためのツール活用が有効です。ここでは、AIチャットボットサービス「IZANAIPowered by OpenAI（イザナイ パワード バイ オープンエーアイ）」と、電子ブック作成ツール「ActiBook（アクティブック）」をご紹介します。

IZANAI Powered by OpenAI（イザナイ パワード バイ オープンエーアイ）

IZANAI Powered by OpenAI（以下IZANAI）は、社内マニュアルやFAQをもとに、AIが自動応答するチャットボット型サービスです。PDFやWebサイトのURLを登録するだけで、複雑なシナリオを用意せずともすぐに運用を始められる構成となっています。質問文があいまいでも、AIが意図を読み取って柔軟に回答できるため、従来のFAQシステムでは対応しきれなかった場面にも対応できます。

実際の業務では、以下のような場面で活用が進んでいます。

• 月末の経費精算時に総務部への問い合わせが集中し、通常業務が止まってしまう
• マニュアルが用意されているにもかかわらず、「どこに書いてあるかわからない」と質問が繰り返される
• 多言語対応が必要なチームで、翻訳や問い合わせ対応に負担がかかっている

IZANAIを導入することで、よくある質問はAIが即座に回答し、人的対応の工数を大幅に削減できます。また、OpenAIのAPIを活用しながらもデータは学習に使われず、セキュリティを保った運用が可能です。バックオフィスやヘルプデスクのような社内対応業務だけでなく、カスタマーサポートの初期対応にも利用できます。

参考：AIチャットボットでFAQを最適化「IZANAI Powered by OpenAI」

ActiBook（アクティブック）

ActiBookは、PDFや動画コンテンツをWebビューア形式で共有し、閲覧状況のログを取得できるツールです。資料の閲覧履歴をもとに「誰が・いつ・どのページを見たか」を把握できるため、紙媒体では分からなかった相手の理解度や関心ポイントまで見えるようになります。

具体的な業務での活用例としては、以下が挙げられます。

• 営業資料の共有後、閲覧ページや滞在時間を分析してフォロー内容を調整
• 社内研修資料の習熟度を把握し、研修設計の改善につなげる
• 本部からの資料配布における差し替えミスや配信漏れを防止

また、紙の配布物をデジタルに置き換えることで、印刷・配送コストの削減も実現します。

参考：電子ブック作成ツール「ActiBook」

IZANAIとActiBookの比較表

IZANAI Powered by OpenAIとActiBookは、それぞれ異なる用途に特化した業務支援ツールです。主な機能や活用シーンを中心に、項目ごとに整理しました。

表から読み取れるように、IZANAI Powered by OpenAIは問い合わせ対応を効率化したい現場向けに、ActiBookは資料の伝達・活用状況を把握したい部署向けに適しています。それぞれのツールを活かすことで、業務全体の効率化が図れます。

業務の課題解決に、AIエージェントという選択肢を

業務の複雑化や人手不足といった課題が深刻化するなかで、AIエージェントは新たな業務支援の手段として注目を集めています。状況を読み取り、自律的に対応を進める構造は、従来のチャットボットやFAQツールでは対応しきれなかった場面でも効果を発揮します。

しかし、導入にはデータ整備やセキュリティへの配慮、技術体制の準備が求められます。目的や活用範囲を明確にしたうえで、段階的に導入を進めていくことが現実的なアプローチといえるでしょう。

社内の問い合わせ対応やマニュアルの共有に課題を感じている場合には、「IZANAI Powered by OpenAI」のような、既存の情報をベースにすぐ運用を始められるサービスが有効です。専門知識がなくても運用を始めやすいため、業務の中に無理なく組み込める選択肢として検討しやすいでしょう。