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AIエージェントという言葉を目にする機会は増えていますが、「実際に何ができるのか」「自社の業務でどう活用できるのか」が具体的にイメージできている企業はまだ多くありません。
AIチャットボットとの違いを理解していても、業務にどう組み込むかが見えなければ、導入判断は難しくなります。
AIエージェントは単なる自動応答ツールではなく、情報を整理し、次の行動を支援する存在として活用され始めています。
本記事では、AIエージェントで何ができるのかを整理したうえで、業務シーン別の具体例を通じて実践的な活用イメージを解説します。
AIエージェントは「何ができる存在」なのか
AIチャットボットとの違いを再確認する
AIエージェントを理解するためには、まずAIチャットボットとの違いを整理します。
AIチャットボットは、主にユーザーからの質問に対して適切な回答を返す役割を担います。
一方でAIエージェントは、質問に答えるだけでなく、その先の行動まで含めて業務を前に進める存在です。
例えば、単に「規定を教える」のではなく、規定を確認し、必要な情報を収集し、次の手続きを整理するといった一連の流れを支援できます。
この違いが、AIエージェントを「問い合わせ対応ツール」ではなく、「業務支援の仕組み」として位置づける理由です。
AIエージェントの仕組みについてはこちらの記事をご覧ください。
【2026年版】AIエージェントの仕組みと特徴｜「答えるAI」から『動くAI』への進化
AIエージェントが担える3つの役割
AIエージェントの活用を具体的に考えるためには、役割を分解して理解することが有効です。
- 情報収集の役割
社内外のデータやナレッジを横断的に参照し、必要な情報を整理します。 - 整理・判断補助の役割
収集した情報を要約し、選択肢を提示することで、人の意思決定を支援します。 - 実行補助の役割
メールの下書きを作成する、申請フローを案内するなど、次の行動を具体化するサポートを行います。
これらの役割が組み合わさることで、AIエージェントは単なる情報提供を超えた価値を発揮します。
AIエージェント・チャットボットの利用シーン比較
AIエージェントの活用イメージをより具体的に理解するために、AIチャットボットとの違いを業務シーン別に整理します。
同じ業務シーンでも、担う範囲と深さが大きく異なります。
■業務別利用シーン比較
業務シーン | AIチャットボット（答える） | AIエージェント（進める） |
カスタマーサポート | FAQページへのリンクを案内する | 契約内容を照合し、違約金を計算して提示する |
営業支援 | 過去の提案書ファイルを検索する | 顧客情報を整理し、事例を要約して今回向けの構成案を作る |
社内申請 | 申請書の書き方を教える | 必要情報を収集し、申請書の下書きを完了させる |
経費精算 | 経費精算のルールを説明する | 出張条件を確認し、対象費目を整理して入力内容を提案する |
レポート作成 | KPIの定義を説明する | データを集計し、前月比を整理したレポート案を作成する |
契約確認 | 契約条項の該当箇所を案内する | 契約条件を照合し、リスクポイントを整理して提示する |
採用業務 | 募集要項を案内する | 応募者情報を整理し、面接用の確認項目を作成する |
ITヘルプデスク | パスワード再設定手順を説明する | 利用状況を確認し、原因候補を絞り込んで対応手順を提示する |
表から分かるように、AIチャットボットは情報提供の役割を担います。
一方でAIエージェントは、情報を参照し、整理し、次の行動まで含めて支援します。
この違いが、「問い合わせ対応の効率化」から「業務プロセス全体の改善」へと活用領域が広がる理由です。
業務活用シーン1 カスタマーサポート
問い合わせ対応の高度化
カスタマーサポート領域は、AIエージェントの活用が最も進みやすい分野の一つです。
従来のAIチャットボットは、FAQに基づいて質問に答えることが中心でした。
一方でAIエージェントは、問い合わせの背景を踏まえ、複数の情報を照合しながら対応を進めることができます。
例えば、契約状況や過去の問い合わせ履歴を参照しながら、最適な案内を整理するといった対応が可能になります。
単なる定型回答ではなく、「状況に応じた対応」を支援できる点が特徴です。
具体例：契約・解約に関する問い合わせ対応
例えば、顧客から「解約方法を教えてください」という問い合わせがあった場合を想定します。
AIチャットボットであれば、解約方法の手順を案内する回答で完結します。
一方でAIエージェントは、契約プランや契約期間を確認し、違約金の有無を整理したうえで、解約手続きの具体的な流れを提示できます。
さらに、解約理由を簡単にヒアリングし、改善提案や別プランの案内を示すといった対応も可能です。
このように、単なる情報提供を超え、対応プロセス全体を支援できる点がAIエージェントの活用イメージです。
業務活用シーン2 営業・提案業務
提案準備の効率化
営業領域では、提案準備に多くの時間がかかります。
顧客情報の整理、過去事例の検索、競合情報の確認など、複数の情報を横断する作業が必要です。
AIエージェントは、これらの情報を横断的に収集・整理し、提案のたたき台を作る支援ができます。
人は最終的な判断や調整に集中できるため、業務効率が向上します。
具体例：提案資料のドラフト作成
例えば、新規顧客への提案を準備する場面を想定します。
AIエージェントは、顧客の業界情報や過去の類似案件を参照し、提案資料の構成案を作成できます。
社内ナレッジから成功事例を抽出し、顧客課題に合わせた提案ポイントを整理することも可能です。
最終的な判断や表現の調整は人が行いますが、初期段階の情報整理や下書き作成を任せることで、準備時間を大きく短縮できます。
【導入効果の例】
従来は社内ナレッジを探し、過去事例を確認し、構成を整理するまでに30分以上かかっていた提案準備が、AIエージェントを活用することで数十秒でドラフトを生成できるケースもあります。
この時間短縮は単なる効率化にとどまらず、営業担当者がより多くの商談準備や顧客対応に時間を割けるという点で、明確な費用対効果を生み出します。
業務活用シーン3 社内業務の効率化
社内ナレッジの横断活用
社内業務では、情報が複数の部署や資料に分散しているケースが多く見られます。
就業規則、申請マニュアル、経費精算ルール、IT利用規程など、必要な情報が複数のドキュメントにまたがっていると、担当者は毎回探す手間が発生します。
AIエージェントは、これらのナレッジを横断的に参照し、質問内容に応じて必要な情報を整理して提示できます。
単なる検索ではなく、関連情報をまとめて提示できる点が強みです。
具体例：経費精算・申請フローの支援
例えば、「出張費の精算方法を教えてほしい」という質問を想定します。
AIエージェントは、経費精算規程を参照し、対象となる費目や必要書類、申請期限を整理します。
社内申請システムの手順を案内し、入力項目の注意点まで提示することも可能です。
これにより、担当者は複数のマニュアルを確認する必要がなくなり、手続きミスも減らせます。
さらに、SlackやMicrosoft Teamsなど、日常的に利用しているコミュニケーションツールからAIエージェントを呼び出せる環境であれば、担当者は新しい画面を開くことなく業務を進められます。
既存システムとの自然な連携は、導入後の定着率を左右する重要な要素です。
【導入効果の例】
月次レポート作成に毎回30分から1時間を費やしていた業務が、AIエージェントによる下書き生成によって数分で完了するようになれば、担当者の工数削減効果は明確です。
単なる便利さではなく、業務時間の可視化が、導入判断の重要な材料になります。
業務活用シーン4 管理部門・バックオフィス
レポート作成・データ整理の補助
管理部門では、定期的なレポート作成やデータ整理の業務が発生します。
売上データやKPI、問い合わせ件数などをまとめ、状況を整理する作業は時間を要します。
AIエージェントは、複数のデータソースを参照し、要点を整理したレポートの下書きを作成できます。
人は内容の確認や最終判断に集中できるため、業務全体の効率が向上します。
具体例：月次報告書の作成支援
例えば、月次の業績報告書を作成する場面を想定します。
AIエージェントは、売上データを集計し、前月との比較を整理します。
さらに、問い合わせ件数や対応時間の推移をまとめ、改善の方向性を示す文章を下書きできます。
最終的な数値確認や表現の調整は人が行いますが、資料作成の初期工程を大幅に短縮できます。
AIエージェント活用が向いている業務の特徴
情報が分散している業務
AIエージェントが力を発揮しやすいのは、情報が複数の場所に分散している業務です。
社内マニュアル、規約、過去事例、顧客データなど、複数の情報源を横断して判断する必要がある業務では、人が毎回探して整理する負担が大きくなります。
AIエージェントは、これらの情報を横断的に参照し、必要な部分を整理して提示できるため、業務効率を大きく改善できます。
定型性がありつつ判断要素を含む業務
完全な定型業務は自動化ツールでも対応できますが、判断要素が含まれる業務はAIエージェントと相性が良い領域です。
例えば、複数の条件を踏まえて適切な案内を選ぶ、過去事例を参照して判断材料を提示する、といった業務です。
AIエージェントは、判断の代替ではなく、判断を支援する役割として活用できます。
担当者の時間を奪っている業務
繰り返し発生する確認作業や、資料作成の下準備などは、担当者の時間を大きく消費します。
AIエージェントに情報整理や下書き作成を任せることで、人は最終判断や対人対応といった価値の高い業務に集中できます。
このように、時間的負担が大きい業務ほど、活用効果を実感しやすくなります。
複数の専門AIが連携する時代へ（マルチエージェント）
2026年現在では、1つのAIエージェントがすべてを担うのではなく、役割ごとに分かれた複数のエージェントが連携する「マルチエージェント」構成が注目されています。
業務が複雑化するほど、1つのAIにすべての判断を任せる設計には限界が生じます。
そのため、専門領域ごとに役割を分担させる構成が現実的になっています。
例えば、営業提案を整理するエージェントが顧客情報をまとめ、次に法務確認エージェントが契約リスクをチェックし、最後に分析エージェントが数値の妥当性を検証するといった流れです。
それぞれが得意分野に特化することで、判断精度と安定性を高めることができます。
このように、複数の専門AIが裏側で連携することで、従来は人が横断的に確認していた業務プロセスを、より効率的に進められる環境が現実のものになりつつあります。
AIエージェント活用は、単体の自動化にとどまらず、業務フロー全体を再設計する段階へと進み始めています。
導入前に考えるべきポイント
いきなり全社導入しない
AIエージェントは、最初から全社に展開するものではありません。
まずは特定の業務や部門に限定し、効果を検証しながら段階的に広げていく方が現実的です。
小さく始めて改善を重ねることで、運用リスクを抑えられます。
ナレッジ整備が前提になる
AIエージェントは、参照できる情報が整理されていなければ正しく機能しません。
マニュアルやFAQが分散している状態では、期待した成果は得にくくなります。
導入前にナレッジの整理や更新体制を整えることが重要です。
人との役割分担を明確にする
AIエージェントは万能ではありません。
最終判断や責任は人が担う前提で、どこまでをAIに任せるのかを明確にする必要があります。
役割分担を曖昧にしたまま導入すると、過度な期待や混乱につながります。
8. まとめ
AIエージェントは、単なる自動応答ツールではなく、情報を収集し、整理し、次の行動を支援する存在です。
カスタマーサポート、営業、社内業務、バックオフィスなど、さまざまな業務領域で活用の可能性があります。
ただし、すべての業務を一度に置き換えるものではありません。
情報が分散している業務や、判断材料の整理に時間がかかっている業務から段階的に導入することで、効果を実感しやすくなります。
また、AIエージェントを有効に活用するためには、ナレッジ整備や役割分担の設計が前提になります。
「何ができるのか」を理解したうえで、自社の業務にどう組み込むかを検討することが重要です。
私たちは、AIチャットボット inchatの導入だけでなく、AIを活用した業務設計や運用支援まで提供しています。
AIの活用を検討されている場合、業務内容や体制に合わせて、どの工程にAIを組み込むべきか整理したうえで、ニーズに応じた最適なプランをご提案します。