AIエージェントの活用事例8選｜業界・職種別にそれぞれ解説

業務効率化や人手不足の解消が求められる中、AIエージェントの導入が注目されています。

AIエージェントは複数のタスクを自律的にこなし、業務をサポートできる点が特徴です。

本記事では、AIエージェントの概要から業界・職種別の導入事例8選を紹介します。事例を参考にAIエージェントの理解を深め、自社の業務効率化を達成してください。

AIエージェントとは

AIエージェントとは、与えられた目的に応じて自律的にタスクをこなす人工知能です。

従来の生成AIと異なり複数のシステムと連携しながら、継続的かつ柔軟に業務を遂行できる特徴があります。

たとえば、ユーザーからの質問対応だけでなく、在庫確認や予約調整、レポート作成なども自動で対応可能です。

ここでは、AIエージェントの仕組みや生成AIとの違いについて解説します。

AIエージェントの仕組み

AIエージェントは、大規模言語モデル（LLM）をベースにし、定めた目標達成に向けて自律的に意思決定を行い、行動を起こすソフトウェアプログラムです。目的に応じて自律的に判断し、複数のタスクを実行できる仕組みを備えています。

たとえば顧客対応AIエージェントであれば、受け取った問い合わせ内容を解析し、CRMから情報を取得して最適な回答を自動で返す、といった流れを自律的に行います。

このようにAIエージェントは、単なる応答ではなく、目的にもとづいて動く仕組みを持つ点が特徴です。

AIエージェントと生成AIの違い

生成AIはコンテンツを生成するのに対し、AIエージェントは自律的に行動や意思決定をするといった違いがあります。

たとえば、生成AIは質問に対して自然な文章を出力しますが、出力された内容をもとに予約システムを操作したり、CRMに登録したりするのはAIエージェントの役割です。両者を連携させることで、より高度で自動化された業務プロセスを達成できます。

業界別｜AIエージェント導入事例

AIエージェントの活用効果を高めるには、実際の導入事例を参考にすると効果的です。ここでは、以下4つの業界における事例を紹介します。

• 人材業界
• 不動産・住宅
• 金融・保険
• 小売・EC

人材業界

製造系人材サービスの日総工産株式会社では、応募後の電話不通や対応の遅れによる機会損失が課題でした。そこで「Mico Engage AI」を導入し、LINE公式アカウントを活用した採用DXを推進しました。

登録直後のアンケートに基づく自動求人提案や、AIエンジンによるレコメンド配信を実施した結果、LINE経由の月間応募数は約3倍に急増。さらに連絡手段の9割をLINEへ移行し、担当者ごとの自動振り分け機能で対応タイムラグも解消しました。

AIによる自動化ときめ細やかな有人対応を組み合わせ、求職者の利便性向上と劇的な成果創出を同時に実現した成功事例です。

関連記事 求職者の9割とLINEでつながり、月間応募数は3倍に。日総工産が実現した、AI求人レコメンドと有人1to1による採用体験

不動産・住宅

野村不動産ソリューションズ株式会社では、不動産情報サイト「ノムコム」に生成AIを活用したAIエージェントを導入しています。従来のAIチャットでは一問一答形式に近いやり取りにとどまっており、スムーズな運用が課題でした。

一方でAIエージェントの導入により、自然な対話形式でのコミュニケーションができるだけでなく、顧客への提案・課題解決も行えるため、アドバイザーとしての役割も果たしています。

結果として顧客は物件探しや売買に関する疑問を気軽に相談できるようになり、スムーズな意思決定を支援しています。

出典：LIFULL と共同開発の生成 AI を活用した対話型チャットサービス「ノムコム AI アドバイザー」の提供を開始（野村不動産ソリューションズ株式会社）

金融・保険

明治安田生命保険相互会社では、手作業による情報収集や報告業務に多くの時間がかかるといった生産性に課題があり、営業現場の効率化が急務となっていました。

そこで約3万6,000人の営業職に向け、デジタル秘書の位置づけとしてAIエージェントを導入しています。これにより、顧客属性や契約履歴、地域特性を分析して最適な保険提案のサポートに成功し、訪問準備・報告作業にかかる時間の削減を可能にしています。

出典：明治安田生命、全社での生成AI活用視野に営業職3万6000人が使うAIエージェントを導入（明治安田生命保険相互会社）

小売・EC

世界最大の小売業であるウォルマートでは、150万人以上の従業員を支える中で、業務の複雑化や生産性向上への課題を抱えていました。とくに店舗現場ではシフト管理や在庫対応、顧客対応など多岐にわたる業務に追われており、作業の効率化と従業員満足度の向上が求められていました。

そこで業務効率化を目的に、シフト管理・タスク管理などが搭載されているAIエージェントを導入しています。その結果、従来90分かかっていたシフト計画に費やす時間を、30分へと短縮に成功しています。

出典：Walmart Unveils New AI-Powered Tools To Empower 1.5 Million Associates（ウォルマート）

職種別｜AIエージェント導入事例

ここからは、以下4つの職種におけるAIエージェントの導入事例を紹介します。

• 営業
• マーケティング
• ヘルプデスク
• コールセンター

営業

営業職では、会議メモの確認や進捗報告、担当者交代時の引き継ぎ作業などに多くの時間がかかるといった、生産性や情報共有に課題がありました。また、マネージャーの管理負担も大きく、迅速な意思決定が難しい状況が続いています。

そこで課題解決に向け営業支援に長けたAIエージェントを導入することで、質問するだけでプロジェクトの進捗やメンバー間の引き継ぎなどができ、作業工数の削減を達成できます。

出典：JAPAN AI unveils new AI agent to transform sales operations（株式会社ジーニー）

マーケティング

東京ガス株式会社では、顧客接点の多様化に伴い、ターゲット別に施策を設定する必要性が増しており、マーケティング業務の複雑化が課題となっていました。

そこでターゲット選定・カスタマージャーニー・施策案の生成を一括支援する、マーケティング支援型AIエージェントを導入しています。その結果、担当者は商材情報を入力するだけで精度の高い施策案が得られるようになり、アイデアや企画創出にかかる工数の大幅な削減に成功しています。

出典：生成AI活用により東京ガスのマーケティング領域のDXを推進（東京ガス株式会社）

ヘルプデスク

アサヒグループホールディングス株式会社では、社内で年間約72,000件の問い合わせが発生していました。しかし、従来の電話対応ではオペレーターの在籍は8時〜20時の時間帯に限られており、対応率は約50％にとどまっているなど、業務効率と社員の利便性に課題がありました。

そこで課題解決に向け、AIヘルプデスクを導入しています。PCやスマートフォンで問い合わせを入力すると、AIが内容を理解し、チャット形式で即時に回答してくれます。24時間365日の自動応答により、応答率は従来の50％から70％へ改善しました。

また、利用者は時間や場所を問わず迅速に課題を解決でき、業務の生産性と情報リテラシーの向上にも寄与しています。

出典：社内のOAヘルプデスク業務に『AIヘルプデスク』導入 ～AIを活用して、業務効率化･働き方改革を推進～（アサヒグループホールディングス株式会社）

コールセンター

株式会社大和証券グループ本社では、定年後の資産形成ニーズの高まりに応えるため、顧客ごとに最適な提案を行うためのコンサルティング品質の向上が求められていました。一方で、面談記録の手入力や問い合わせ対応など、付加価値を生まない業務が営業担当者の負担となっており、業務効率化が急務でした。

そこで生成AIを活用したAIエージェントを導入することで、相談対応の自動化に成功しています。また、面談後の記録作成にかかる時間を約45％削減でき、すでに2万件以上の問い合わせ対応を実施しています。

出典：大和証券グループ本社、顧客面談の内容を自動記録　資産形成コンサル充実（株式会社大和証券グループ本社）

まとめ

AIエージェントは、自律的に行動・意思決定を行い、さまざまな業務において効率化を達成できるツールです。各業界・職種での活用事例を把握することで、自社での導入イメージが掴め、効果的に活用できるようになります。

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