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働き方の多様化や労働環境の変化にともない、業務を自動化・効率化するAIエージェントサービスの導入が進んでいます。
ただしどのシステムも多様化しており、「機能や料金を比較するだけでも大変」「どのサービスを選べば良いかわからない」といった方も多いのではないでしょうか？
この記事ではAIエージェントサービスの活用方法や選び方を解説し、選定に役立つ情報をお届けします。
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AIエージェントサービスとは？
AIエージェントサービスとは、特定業務やコミュニケーションを人間の代わりにAIが実施するサービスです。
従来のチャットボットが「質問に答える」ことを中心に設計されていたのに対し、AIエージェントは業務を進めるために行動できます。
たとえば、問い合わせ内容から関連情報を探し、判断したうえでチケットを作成、社内ツールにアクセスして設定を変更するなど、実行段階まで踏み込めるのが特徴です。
生成AIやチャットボットとの違い
生成AIや一般的なチャットボットは、ユーザーからの質問に回答したり、会話を成り立たせたりすることを目的とした仕組みです。
多くの場合、決められたシナリオに沿って返答するため、状況に応じた柔軟な判断や、業務の実行までは対応できないケースがほとんどです。
一方、AIエージェントは「自律的にタスクを遂行すること」を前提に設計されています。情報を収集し、必要な判断をし、最終的なアクションまで進められます。
AIエージェントの種類
AIエージェントは意思決定の仕組みや柔軟性のレベルに応じて、次の4タイプに分類できます。
| 種類 | 特徴 | 活用例 |
|---|---|---|
| 対話型 | ユーザーとの会話を通じて情報を収集し、適切な回答や案内をする | ・問い合わせ対応 ・社内の問い合わせ窓口 |
| 業務支援型 | 特定のプロセスを自動化し、作業の遂行まで担当する | ・データ入力 ・チケット登録 |
| 意思決定支援型 | 情報の整理や選択肢の提示を通じて、担当者の判断をサポートする | ・複数の条件を照らし合わせる業務 ・判断基準が複雑な場面 |
| 業界特化型 | 金融や製造など特定の業界に合わせて最適化されたタイプ | ・専門用語や業界特有のルールを踏まえた作業 |
上記のように、単純な自動化から複雑な意思決定や学習まで、AIエージェントはさまざまな分野で活用されています。
こうしたAIエージェントを活用して、特定の用途や課題解決に向けてチューニングされたものがAIエージェントサービスです。
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AIエージェントの活用シーン
AIエージェントは日常のさまざまな場面で活躍します。主な活用シーンを紹介します。
問い合わせ対応・コールセンター
問い合わせ対応では、AIエージェントが受付から初期対応までを自動で進められます。問い合わせ内容を整理し、FAQに該当する場合は回答するフェーズへ移行できるため、担当者が対応すべき件数が減るでしょう。
また、内容に応じてチケットを起票し、担当部署へ振り分ける作業まで任せられます。問い合わせが多い時間帯でも処理が滞りにくく、工数削減につながる点がメリットです。
社内ヘルプデスク（情報システム・総務・人事）
社内ヘルプデスクでは、情報システム部門、総務、人事などの業務における問い合わせをAIエージェントが自動で対応できます。
パスワード再発行やソフトウェアの操作方法、備品申請や休暇申請の手順などを即時に案内できるため、担当者の負担を減らせます。
また、トラブルシューティングや社内システム利用の手順案内にも活用できます。ナレッジと連携させることで、必要な情報を瞬時に提供し、業務効率の向上につなげられる点が強みです。
営業・マーケティング支援
営業・マーケティング業務では、AIエージェントが営業資料のたたき台を作成したり、顧客情報を整理してサマリー化したりできます。
提案内容の自動生成にも活用できるため、資料作成や情報整理にかかる負担を大幅に減らせます。
さらに、CRMと連携させることで、顧客データの更新や分析結果の反映も自動化できます。営業担当者は顧客対応や戦略立案など、より価値の高い業務に時間を割けるでしょう。
バックオフィス業務の自動化
バックオフィス業務では、経理、総務、人事といった部門の定型作業をAIエージェントで自動化できます。データ入力やレポート作成、各種申請処理を任せることで、担当者の作業負荷を軽減できます。
特に業務支援型のエージェントは、決められたプロセスを正確かつ迅速に実行できる点が特徴です。これにより、作業時間の短縮だけでなく、ヒューマンエラーの低減や業務品質の安定化にもつながります。
意思決定支援・分析業務
意思決定支援や分析業務では、AIエージェントを使ってレポート作成やデータ集計を効率化できます。膨大なデータから必要な情報を整理し、分析結果にもとづいた提案の提示も可能です。
特に分析系のLLMや専用エージェントは、複雑な条件や指標を考慮しつつ、意思決定に役立つ情報をわかりやすくまとめられます。担当者は判断に必要な時間を短縮でき、より戦略的な業務に集中できるでしょう。
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AIエージェントサービスの選び方
AIエージェントサービスを選ぶ際は、技術的な性能だけでなく、業務に適合するかどうかを重視することが大切です。AIエージェントサービスの具体的な選び方を紹介します。
課題と目的を整理する
AIエージェントの導入を検討する際は、まず解決したい課題を明確にすることが重要です。
問い合わせ件数の削減や社内ナレッジ検索の効率化、業務プロセスの自動化などの目的を具体的に整理することで、導入効果を把握しやすくなります。
次に、達成したい成果を文章としてまとめることも有効です。目標を可視化することで、関係者間で認識を共有でき、導入後の評価基準にもなります。
また、対象とする業務を限定することで、試験的な導入やPoCをスムーズに進めやすくなる点も押さえておきましょう。
必要なタイプを見極める
AIエージェントを導入する際は、課題に最適なタイプを見極めることが重要です。問い合わせ対応やナレッジ案内が中心であれば対話型を、定型業務の自動化が目的であれば業務支援型を選ぶとよいでしょう。
さらに、意思決定の補助や分析支援が必要な場合は、意思決定支援型を検討すると効果的です。業務の内容や目標成果に応じてタイプを選ぶことで、導入後の活用範囲や効率化効果を最大化できます。
既存システムとの連携要件
既存システムとの連携要件を整理することも重要です。CRMやSFA、FAQやナレッジ管理、ワークフロー、その他のSaaSとの接続が必要かを判断することで、運用上の課題を事前に把握できます。
具体的には、APIの提供有無やデータ連携の方式、権限管理の仕組みも確認が必要です。これらを考慮することで、導入後の運用負荷を抑えつつ、安全かつスムーズにシステム間で情報を活用できる環境を整えられます。
運用体制と保守負担を確認
AIエージェントを導入する際は、運用体制と保守負担を事前に確認することが重要です。ノーコードで構築できる範囲や、シナリオやプロンプトの管理にかかる負荷を把握することで、運用の現実性を判断できます。
また、ナレッジ整備の必要性や、運用担当者に求められるスキルもチェックしておくと安心です。情報システム部門の視点で運用体制を評価することで、導入後に運用負荷が過剰にならず、安定した運用を維持できるようになります。
料金体系とコスト構造
AIエージェントサービスの料金体系は、ID課金や従量課金、ボット数課金、PoC向けのプランなど、サービスによってさまざまです。それぞれの課金方式が利用形態に合っているかを確認することが重要です。
また、初期費用や月額費用に加え、導入支援や伴走サポートの費用も考慮する必要があります。コスト構造を正しく理解することで、導入後の予算管理やROIの見通しを立てやすくなるでしょう。
セキュリティ・ガバナンス
企業でAIエージェントを導入する際は、セキュリティとガバナンスの観点が欠かせません。ログ管理や権限・認証の仕組みを整備することで、操作履歴の追跡や不正利用の防止が可能になります。
また、データの保存先や外部APIへの送信時のリスクも確認しましょう。情報統制のルールを定めることで、社内外への情報漏えいや不適切な利用を防ぎ、安全に運用できる体制を整えられます。
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AIエージェントサービスで業務の効率化と品質の向上を
AIエージェントサービスは、定型業務の自動化や迅速な顧客対応、データにもとづく意思決定などを支援し、業務の効率化と品質の向上を両立できます。
対話型や業務支援型、意思決定支援型、業界特化型などのタイプがあるので、環境・ニーズに合ったサービスを導入しましょう。
サービス選定に失敗しないためには、各サービスの情報収集を念入りに行い、料金や機能、特徴を比較することが重要です。
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