AIエージェントは、企業の「調べる・まとめる・報告する」業務を自動化し、担当者の時間を創出します。
ここでは、実際に導入が進む10の活用シーンと成功のポイントを紹介します。
AIエージェントの事例紹介
営業・会議・社内手続きなど、日常業務のあらゆるシーンでどのようにAIが役立つのかを具体的に見ていきましょう。
活用シーン① 商談準備
営業活動の準備段階で時間を取られがちな「情報探し」をAIエージェントが代行します。
課題
- 顧客情報がCRMやExcelに散在し、商談準備に時間がかかる
- 前任者からの引き継ぎ内容が分からず、顧客理解にムラがある
活用内容
- 連携したCRM・Excel・過去メールなどを横断検索
- チャットで「A社の取引履歴を教えて」と入力するだけで、要点を自動要約
期待できる効果
- 情報収集工数を大幅に削減
- 商談の質が向上し、顧客満足度も改善
活用シーン② 会議
AIエージェントが「記録」と「共有」を自動化し、会議後の作業をなくします。
課題
- 議事録作成に時間がかかり、記録ミスが発生
- 決定事項の共有が遅れ、実行までのリードタイムが長い
活用内容
- 音声をリアルタイムで文字起こし・要約するツールと連携
- 決定事項をタスクとして抽出し、連携したチャットツールに自動投稿
期待できる効果
- 記録漏れを防止
- 決定事項が即共有され、実行スピードが向上
活用シーン③ 問い合わせ対応
AIエージェントがFAQや過去履歴を参照し、一次対応を自動化します。
課題
- 顧客・社員からの問い合わせ対応が属人化
- 同じ質問が繰り返され、対応効率が低い
活用内容
- メール内容を解析し、FAQから回答案を自動生成
- 担当者は内容を確認・承認するだけで返信可能
期待できる効果
- 対応スピードが向上し、人的負担を削減
- 応対品質の均一化
活用シーン④ 社内手続き
AIが社内手続きを自動化し、社員の申請業務を効率化します。
課題
- 社内手続きの申請に手間がかかる
- 入力ミスや二重申請が発生
活用内容
- 社内規定やシステムと連携
- 「顧客名／稟議概要／稟議書作成」などと入力するだけで申請書を自動作成
期待できる効果
- 申請時間を削減
- 管理部門の確認作業も効率化
活用シーン⑤ スケジュール調整
調整メールのやり取りをAIエージェントが自動で実行します。
課題
- 複数人の予定調整に時間がかかる
- 日程の抜け漏れや二重ブッキングが発生
活用内容
- カレンダーを参照し、候補日を自動抽出
- チャットで候補を共有し、合意後に自動登録
期待できる効果
- 調整時間を削減
- チーム全体の意思決定スピードが向上
活用シーン⑥ 商品開発
AIエージェントが市場データと顧客の声を収集・分析し、商品開発を支援します。
課題
- 顧客ニーズが社内に共有されず、開発の方向性が定まらない
- 市場変化の把握に時間がかかる
活用内容
- SNS・アンケート・レビューを横断分析し、顧客課題を自動抽出
- 開発チームへ分析結果をレポート形式で共有
期待できる効果
- 仮説構築が迅速化し、企画精度が向上
- 顧客起点の開発体制を強化
活用シーン⑦ 人材育成
AIエージェントが「パーソナル指導役」として活躍します。
課題
- OJT内容や教育品質が担当者によってばらつく
- 社員の質問対応に時間が取られる
活用内容
- AIがマニュアルやFAQを参照し、社員の質問に即応
- 理解度に合わせた教材や次の学習テーマを提案
期待できる効果
- 自律的な学びを促進し、教育担当者の負荷を軽減
- 育成スピードの平準化
活用シーン⑧ 書類の不備確認
AIエージェントが「ミスを見逃さない確認役」としてサポートします。
課題
- 申請書や契約書の不備確認に時間がかかる
- 差し戻しが多く、承認フローが滞る
活用内容
- AIが帳票を自動チェックし、記載漏れ・押印忘れ・整合性を検出
- 不備箇所をコメント付きで提示
期待できる効果
- 差し戻し件数を削減
- 承認までのリードタイムを短縮
活用シーン⑨ 情報収集
AIエージェントが多様な情報源からデータをまとめ、判断を支援します。
課題
- 調査・要約作業に時間を取られ、分析が後回しになる
- 最新情報を網羅できない
活用内容
- 社内外のデータベースやニュースを横断検索
- 要点を要約し、参照元リンク付きで提示
期待できる効果
- 調査時間を短縮し、迅速な意思決定を実現
- 担当者が戦略立案に集中できる
活用シーン⑩ 顧客対応の品質向上
AIエージェントが応対履歴を分析し、顧客対応の改善に活用します。
課題
- 顧客からの問い合わせやクレーム内容が属人化し、対応品質にばらつきがある
- 応対履歴を蓄積しても、分析に時間がかかり改善が進まない
活用内容
- AIエージェントが応対ログを自動で分析し、顧客の傾向や改善点を抽出
- チャット対応・電話応対などの履歴をもとに、回答内容を最適化
期待できる効果
- 応対品質が均一化し、顧客満足度が向上
- 対応データをもとにナレッジが蓄積され、社内教育・改善に活用可能
AIエージェント導入のリスクと対策
AIエージェントは大きな業務効率化をもたらす一方で、導入の過程ではいくつかの課題も存在します。ここでは、企業が直面しやすい代表的なリスクと、それを防ぐためのポイントを解説します。
期待値とのギャップをどう防ぐか
AIエージェントは、指示を理解し状況に応じてアクションを実行できる高度なツールです。
しかし、その特性を十分に理解しないまま導入すると、期待した成果とのギャップが生じやすくなります。
AIが担う範囲と人が判断すべき領域を明確に切り分け、まずは限定的な業務から検証を重ねながら段階的に展開することが、成功への近道です。
データ整備の重要性
AIエージェントの性能を最大限に引き出すには、正確で整備されたデータ環境が欠かせません。
古い情報や重複データが残ったままでは、AIが誤った回答を出す可能性があるため、導入前にデータの棚卸しとクリーニングを行い、必要な情報を整理することが重要です。
継続的な運用体制の確保
AIエージェントは「導入して終わり」ではなく、運用と改善のサイクルを回すことで真価を発揮します。
時間の経過とともに業務内容や社内ルールが変化するため、AIの回答精度も放置すれば徐々に低下します。
定期的にナレッジデータを更新し、現場の声を反映させながら改善を続ける体制が不可欠です。
セキュリティ対策と権限設計の対策
AIエージェントを導入する際は、セキュリティと個人情報保護への配慮が欠かせません。
特に社内情報を扱う場合は、データが外部に漏れない仕組みを整えることが重要です。
社内システムやクラウドサービスと連携する際には、アクセス権限を明確に定め、業務ごとに閲覧・操作の制限を設けることで、情報漏えいリスクを最小化できます。
つなぎAIを使ったAIエージェントの成功事例
出張申請から経費精算までの業務効率化事例
出張申請から経費精算までの自動化
課題
- 出張時の手続きが多重入力で煩雑。
解決策
- つなぎAIがチャットで要件を受け取り、交通・宿泊検索、申請書作成、承認まで自動化。
効果
- 入力作業を約70％削減し、承認までの時間も3割短縮
上司とのコミュニケーション不足解消事例
課題
- リモートワークにより、チャットでのやり取りが中心となり、一般社員とマネージャー層とのコミュニケーション時間が従来よりも減少
- 打合せも事務的な確認に時間を取られ、本来話すべき内容に集中できていなかった。
解決策
- マネージャー層の過去メールや方針をAIに学習させ、つなぎAIが仮想上司として軽微な確認を代替。
- 社員はつなぎAIに報告や質問を行い、必要な内容のみをマネージャー層に自動共有。
効果
- 事務的なやり取りをつなぎAIが代行することで、マネージャー層と部下の対話が「相談・報告・育成」など本質的なテーマに集中。
- 会議時間を本来の議論に充てられるようになり、意思決定のスピードが向上。
まとめ
AIエージェントによって自律的な判断からタスク実行までを行うことで、日々の小さな手間を減らし、組織全体の生産性を底上げできます。
つなぎAIサービスについて
「つなぎAI」は、NTTデータが提供するAIエージェントサービスです。
生成AI基盤「Dify」を基盤とし、ノーコードで業務フローを設計可能。
高いセキュリティ環境で、安全かつ柔軟なAIエージェント活用を支援します。
