AIエージェントの活用例10選｜業務別の使い方と企業事例、導入手順
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AIエージェントの活用例には、社内問い合わせへの回答、営業前の情報収集、請求書の照合、システム障害の調査などがあります。まずは情報を集めて下書きや候補を作り、人が確認する業務から選ぶと、実行範囲と成果を検証しやすくなります。
この記事では、業務別の具体例と実際の企業事例を分けて紹介し、自社に合う用途の選び方、必要な連携、安全に試す手順を解説します。
この記事の要点
- 活用例は身近な業務から探す：問い合わせ対応、営業、経理、調査、開発などで、情報収集から次の行動の提案までを組み合わせられます。
- AIに任せる範囲を決める：候補の抽出や文章の下書きはAIに任せ、支払い、外部送信、重要な判断は人の承認を挟みます。
- 実例と設計例を区別する：企業の公開事例はその企業・条件での報告です。自社でも同じ成果が出るとは限りません。
- 連携先と権限を先に確認する：必要なデータや操作にアクセスできるか、利用者ごとの閲覧範囲を守れるかを調べます。
- 小さく試して評価する：同じ依頼を従来の方法と比較し、作業時間だけでなく、誤り、確認負担、停止や引き継ぎも測ります。
AIエージェントとは？生成AIや自動化との違い
AIエージェントは、与えられた目的に向けて、利用可能な情報を参照し、必要に応じてツールを選んで処理を進める仕組みです。例えば「問い合わせに対応する」という依頼に対し、関連資料を検索し、足りない情報を確認し、回答案を作る構成が考えられます。
生成AIとAIエージェントは対立する技術ではありません。エージェントが生成AIを利用することもあります。また、検索やツール連携はエージェントだけの機能ではありません。違いを考える際は、製品名よりも複数の処理をどう組み合わせ、次の行動を誰が決めるかを見ると整理しやすくなります。
例えば、毎回同じデータを取得して決まった形式に転記するだけなら、固定のプログラムや従来の自動化で十分な場合があります。一方、問い合わせごとに必要な資料が異なり、検索結果に応じて追加調査するなら、限定された範囲でAIに次の調査を選ばせる方法を検討できます。処理の進め方と判断の違いは、Anthropicのワークフローとエージェントの解説でも整理されています。
AIが操作を提案できることと、その操作を実行してよいことは別です。実際の実行権限、承認、回数制限は、利用する仕組みの側で設けます。
業務別のAIエージェント活用例10選
以下は、導入を検討するための架空の設計例です。実現できる範囲は利用するサービス、接続先、権限によって異なります。それぞれ「何を参照し、何を作り、どこで人が確認するか」をセットで考えます。
1. 社内問い合わせ：資料を探して回答案を作る
従業員からの質問に応じて、利用を許可された社内規程やマニュアルを検索し、根拠となる文書を添えて回答案を作ります。情報が見つからない場合や規程の解釈が必要な場合は、担当窓口に引き継ぎます。
資料の古さや閲覧権限の違いが誤回答や情報漏えいにつながるため、文書の更新担当とアクセス範囲を決めてから試します。
2. 顧客サポート：問い合わせの調査と返信案
問い合わせ本文から製品名や困りごとを整理し、許可されたヘルプ記事や注文情報を照会して、返信案を作ります。解決できない場合は、調査内容と参照した資料を添えて担当者に渡します。
返金や契約変更は、調査や返信案の作成とは別の操作です。本人確認と権限確認を行い、適切な承認がなければ実行しないようにします。
3. 営業：商談前の情報収集
営業担当者が指定した企業について、公開情報と閲覧を許可された商談履歴を調べ、商談の目的、確認したい質問、参照元をまとめます。企業名が曖昧なときは、別会社の情報を混ぜる前に担当者へ確認します。
顧客への提案やメール送信は、担当者が内容と送信先を確認してから行います。古い情報や推測は事実と分けて表示します。
4. マーケティング：調査とコンテンツ案
指定したテーマについて公開情報を調べ、資料ごとの要点、発行時期、参照元を整理し、記事や企画の下書きを作ります。情報が足りなければ追加で検索し、根拠のない主張は補わずに残します。
公開前には担当者が出典と内容を確認します。外部の文章に含まれる指示は調査対象のデータとして扱い、自社の操作命令として実行しません。
5. 経理：請求書と発注情報の照合
請求書から取引先、金額、請求番号を抽出し、発注記録と照合して、不一致や確認が必要な項目を一覧にします。読み取れなかった箇所も明示し、原本を参照できるようにします。
取引先の口座変更、仕訳の確定、支払いは別の承認対象です。AIの抽出結果だけを根拠に支払いを実行せず、担当者が原本や登録情報を確認します。
6. 人事：社内手続きの案内
休暇や入社手続きなどについて、社内規程や必要書類を検索し、従業員の質問に応じた案内を作ります。雇用条件や個別事情に関わる質問は、担当者へ引き継ぎます。
人事情報は閲覧範囲を限定し、不要な個人情報を回答やログに含めない設計にします。採用や処遇など人に重大な影響を与える判断は、資料の要約と分けて扱います。
7. 開発：変更内容とテスト結果の確認
コードの変更差分、テスト結果、関連する課題を参照し、担当者が確認すべき箇所や追加テストの候補を提示します。テスト実行を許可する場合は、実行環境とアクセス先を限定します。
AIの指摘がないことは安全性の証明にはなりません。修正の採用、コードの統合、本番への反映は、それぞれ既存の確認手順に従います。
8. 情報システム：障害の初期調査
担当者が指定した障害について、関連する監視情報、ログ、手順書を検索し、時系列と次に確認する項目を整理します。情報が不足するときは、不明な箇所を明示して引き継ぎます。
サービスの再起動や設定変更など、影響のある操作は調査と切り離します。操作前に対象と影響を確認し、承認が得られない場合は停止します。
9. 受発注・物流：受注内容と在庫の確認
注文メールから品番、数量、希望納期を抽出し、在庫情報と照合して回答案を作ります。品番の候補が複数ある場合や、在庫情報が取得できない場合は、推測して確定せず担当者へ渡します。
在庫の引き当てや発注は外部状態を変えるため、確認・承認後の別操作にします。照会時点の在庫と、実際に確保できた在庫は分けて扱います。
10. 個人の仕事：予定と資料を整理する
本人が指定した会議の予定や資料を参照し、準備項目、確認したいこと、持参する資料の一覧を作ります。参照するカレンダーやファイルは本人が選び、アクセス範囲を絞ります。
予定の変更や他人への連絡は、作成した案を本人が確認してから行います。個人利用でも、外部サービスへの接続と情報の共有範囲を確認することが大切です。
実際の企業事例：社内サポートと臨床開発
ここでは、企業や導入支援者が公開した事例を紹介します。報告時点の運用や計画であり、前章の設計例とは区別してください。
資生堂：社内問い合わせの一次回答と有人対応
PKSHA Technologyの2026年9月の発表によると、資生堂では社内向けヘルプデスクの利用範囲を拡張し、FAQや社内規程からAIが一次回答を生成し、解決しない場合は有人オペレーターへつなぐ体制を運用しています。
提供元は、夜間や早朝の受付時間外にも月100件以上の問い合わせが発生していたと説明しています。ここで参考になるのは、すべてをAIだけで処理するのではなく、回答できない場合の引き継ぎ先を業務の中に組み込んでいる点です。
コニカミノルタ：既存の社内情報を使うヘルプデスク
導入を支援したコムチュアの事例紹介によると、コニカミノルタの社内ヘルプデスクでは、社内ポータルのFAQやマニュアルから回答を生成し、情報が見つからない場合は利用者の希望に応じて有人窓口に問い合わせる仕組みを構築しました。
同社の事例紹介は、導入後半年で約2,500件の質問に対応し、有人対応工数を3.6人月削減したと報告しています。掲載内容は導入当時の情報であり、工数削減の計算方法や自社での再現性は、この数値だけでは判断できません。既存資料の整備と、回答できなかった質問を確認する運用が参考になります。
中外製薬など：臨床開発支援の共同研究計画
中外製薬の2025年1月の発表では、ソフトバンク、SB Intuitionsと共同研究に向けた基本合意を締結し、臨床開発業務を支援するAIエージェントの開発を目指すとしています。文書の生成や必要情報の収集など、特定のタスクから試作する計画です。
これは発表時点の研究・開発計画であり、業務全体への導入完了や期間短縮の実績を示すものではありません。専門性の高い業務でも、まず対象タスクを区切り、専門家と協働する設計を考える例として参照できます。
どの活用例から始める？業務の選び方
最初の候補には、目的と完了条件を絞れ、結果を担当者が確認できる業務を選びます。頻度や作業時間だけでなく、必要なデータを安全に利用できるか、間違えた場合に気づけるかも重要です。
次の順番で候補を比較してください。
- 繰り返し発生する困りごとを挙げる：資料探し、確認待ち、複数システムの照会など、どの作業に手間がかかっているか記録します。
- 成果物を具体化する：「問い合わせを解決する」よりも、「根拠付きの回答案を担当者に渡す」のように、終了地点を明確にします。
- 入力と接続先を調べる：必要な資料の所在、更新状況、検索方法、利用者の権限を確認します。接続できない情報をAIが推測で補う前提にしません。
- 誤りの影響を評価する：個人情報や金銭、契約、顧客への通知を含む場合は、承認や専門家の確認を先に設計します。
- 比較できるものを一つ選ぶ：代表的な依頼と正解・確認方法を用意できる業務から試します。
例えば、社内問い合わせの回答案なら、資料への読み取りと下書きに対象を絞れます。反対に、最初から顧客への自動返信や返金まで含めると、確認すべき権限や例外が増えます。どちらが優れているかではなく、現時点で安全に評価できる範囲を選びます。
手順の分解や停止条件をさらに具体化する際は、AIエージェントのワークフロー設計ガイドも参考になります。
安全に活用するための接続・権限・承認
AIエージェントを実務で使うときは、回答の品質だけでなく、何にアクセスし、何を実行できるかを決めます。次の設定は、プロンプトで注意を与えるだけでなく、実行する側で守らせる必要があります。
利用者とデータの範囲を絞る
利用者を識別し、その人に閲覧が許可された資料だけを検索対象にします。顧客情報や人事情報などは、目的に必要な範囲に限り、ログや回答に不要な内容を残さないようにします。認証情報は、モデルへの入力やツールの結果に含めない構成を検討します。
読み取りと書き込みを分ける
検索や照会と、送信、更新、発注、削除は別の操作として扱います。重要な書き込みでは、担当者が対象・内容・影響を確認したうえで承認し、承認後に内容が変わった場合は改めて確認します。
承認者が不在、対象が曖昧、権限を確認できないといった場合は、勝手に実行せず停止します。認証・権限・承認の設計では、エージェントとAPIの間で守るべき境界を整理しています。
失敗、未実行、結果不明を区別する
外部サービスに書き込みを依頼した後、応答を受け取れなかった場合、処理が実行されていないとは限りません。状態を照会できるなら確認し、分からなければ自動で同じ操作を繰り返さず、担当者へ引き継ぎます。
再試行の可否は、操作や接続先の仕様にも依存します。書き込み時の考え方は、APIタイムアウトの対処法も参照してください。
外部の情報を命令と混同しない
検索先のページ、メール、ファイルには、処理の目的と無関係な命令が含まれることがあります。取得した内容は判断材料として扱い、そこに書かれた指示だけを理由に、機密情報の送信や権限外の操作を実行しないようにします。
試験導入の進め方と評価方法
試験導入では、一つの用途を対象に、従来のやり方と同じ依頼を比較します。完成した文章が自然かだけでなく、必要な情報を参照し、間違いや例外を扱えるかまで確認します。
1. 業務と終了条件を決める
例えば「社内規程に関する質問を受け、根拠の文書と回答案を担当者に渡す」と決めます。対象資料、利用者、出力先を限定し、外部送信や文書更新は試験の範囲から外します。
2. 接続先と実行できる操作を確認する
資料検索、顧客管理、メールなど、必要な接続先と個別の操作を書き出します。対応するサービス名だけで判断せず、実際に必要な検索条件や返却情報、認証方法を確認します。
接続方法には、サービスAPIを直接呼ぶ方法と、MCP対応のサーバーを介する方法などがあります。いずれも、接続しただけで必要な権限設定や業務上の承認が済むわけではありません。MCPとAPIの違いも、接続方式を考える際の参考になります。
3. 代表例と例外を試す
正常に回答できる質問だけでなく、資料がない質問、古い情報と新しい情報が混在する質問、利用権限のない資料を求める質問を用意します。検索が失敗したときに「該当する資料がない」と断定しないか、人に引き継げるかも確認します。
書き込みを将来追加する予定があるなら、本番に影響しない環境で、承認の拒否、途中停止、応答がない場合の扱いも試します。
4. 従来の方法と比較して続行を判断する
同じ依頼を対象に、従来の作業時間と、AIによる処理時間に人の確認・修正時間を加えた時間を比べます。あわせて、根拠の正しさ、修正が必要だった件数、権限外の情報にアクセスしなかったか、引き継ぎが適切だったかを記録します。
作業時間が短くても誤回答や確認負担が大きければ、資料、対象範囲、確認手順を見直します。評価条件を満たせなければ運用を広げず、必要に応じて従来の方法に戻します。
まとめ
AIエージェントの活用例は、問い合わせ対応や営業準備から、請求書の照合、障害調査、個人の予定整理まで幅広くあります。ただし、使える操作や成果は構成と運用によって変わります。まずは情報を集め、担当者が確認できる成果物を作る一業務から始めましょう。
対象となる資料と権限を確認し、担当者に渡す条件、操作の承認、失敗時の停止を決めてから、従来の方法と同じ依頼で比較してください。安全性と品質を確かめたうえで、必要な接続や処理を段階的に追加できます。
よくある質問
AIエージェントはどんな業務に活用できますか？
社内問い合わせへの回答案、営業前の調査、請求書の照合、障害の初期調査などに活用できます。最初は参照する情報と成果物を限定し、担当者が確認できる業務から試すと、品質や安全性を評価しやすくなります。
生成AIとAIエージェントは何が違いますか？
生成AIは文章などを生成する技術で、AIエージェントの中で使われることもあります。エージェントは、目的に向けて情報を参照し、必要に応じてツールを選びながら複数の処理を進める仕組みとして考えられます。
個人でもAIエージェントを活用できますか？
資料の調査、会議の準備、予定の整理など、個人の仕事でも活用を検討できます。利用するサービスが必要な接続や操作に対応しているか、共有する情報の範囲を制御できるかを確認してください。
AIエージェントに外部への送信や支払いを任せてもよいですか？
操作の影響と利用する仕組みの制御によります。まずは調査や下書きにとどめ、送信や支払いは対象と内容を人が確認し、承認した操作だけを実行する構成から検討してください。
導入の効果はどのように測りますか？
同じ依頼を従来の方法と比較し、作業時間に加えて、回答の誤り、担当者の確認・修正時間、適切な引き継ぎを測ります。途中で停止すべきケースや権限外の情報を扱わないことも、運用を広げる前に確認します。