AIエージェントの活用事例10選｜業務別の実例・具体例を紹介

AIエージェントの活用は、試験段階を超えて、カスタマーサポートや営業、製造など幅広い業務で実績を重ねています。

AIエージェントは、自ら判断・実行・フィードバックを繰り返す自律型のシステムです。各事例は、導入の背景、取り組み、成果の順に紹介します。

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AIエージェントとは何か——従来の生成AIとの違い

目標の後に実行まで進むかが、両者を分ける境目です。

AIエージェントとは、ユーザーから与えられた目標に向けて、計画を立て、ツールを操作して外部の情報を集めながら、フィードバックを受けて自己修正を繰り返し、自律的にタスクを完遂するAIシステムです。単に質問へ答えるだけの従来型チャットボットや、プロンプトに応じてテキストを生成する生成AIとは、動作の仕組みそのものが異なります。

従来の生成AIとの本質的な違い

従来の生成AIは、プロンプトを入力すると回答が返ってくる一問一答型の構造です。一方、AIエージェントは目標を与えられると、サブタスクに分解し、Web検索やデータベース照会、コード実行といったツールを選んで操作しながら、段階的に問題を解決します。特に、人が途中で指示を出し続けなくても、ゴールに向かって自律的に動き続ける点が最大の特徴です。

たとえば「来月のマーケティングレポートを作成して」という指示を受けたとき、従来の生成AIは必要な手順を提案するにとどまります。AIエージェントは、その手順を自ら実行し、レポートのドラフトまで自動で仕上げます。この「実行力」こそが、業務効率化で大きな差を生んでいます。

AIエージェントを支える3つのコア機能

AIエージェントの動作を支えるのは、計画（Planning）、記憶（Memory）、行動（Action）の3つの機能です。

計画機能は、目標を複数のサブタスクに分解します
記憶機能は、過去のやり取りや学習内容を保持します
行動機能は、外部ツールやAPIを操作します

この3つが組み合わさることで、人間の介在を最小限に抑えながら、複雑な業務フローを自動化できます。

日本国内でも、AIエージェントの市場は2026年時点で急拡大しています。Grand View Researchの調査によれば、日本市場は2025年に3億6,160万ドルを記録し、2033年には88億8,010万ドルに達する見込みです。

ポイント

AIエージェントかどうかは、目標を渡したあとに、計画を立てて実行まで自分で進められるかで見分けます。文章を作るだけで終わるなら、従来の生成AIに近い使い方です。

カスタマーサポート領域での活用事例

カスタマーサポートは、AIエージェントの活用が最も進んでいる領域の一つです。24時間365日の対応、多言語での処理、過去履歴の即時参照といった特性が、サポート業務の課題と相性がよいためです。

事例1：Klarna——問題解決時間を11分から2分未満に短縮

スウェーデン発のフィンテック企業Klarnaは、AIエージェントをカスタマーサポートに導入し、顧客の問題解決時間を平均11分から2分未満に短縮しました。さらに、従来700名分に相当する業務量をAIエージェントが処理し、繰り返し問い合わせを25%削減しています。年間4,000万ドルの利益改善という具体的な成果も上げています。

Klarnaの取り組みで特筆すべきは、AIエージェントが定型の回答を返すだけでなく、購入履歴や過去の問い合わせ内容、現在の取引状況をリアルタイムで照会しながら、最適な解決策を自ら判断している点です。人間のエージェントが対応すべき複雑なケースと、AIで自動解決できるケースを動的に振り分ける仕組みも構築されており、顧客満足度と業務効率の両立を実現しています。

事例2：アサヒグループ——年間7万2,000件の問い合わせ対応を自動化

アサヒグループホールディングスは、社内ヘルプデスクにAIエージェントを導入し、年間72,000件にのぼる問い合わせへの対応を自動化しました。その結果、応答率は従来の50%から70%へと大幅に改善し、24時間365日の対応体制が確立されました。

この事例からは、AIエージェントが外部向けのカスタマーサポートにとどまらず、社内向けのヘルプデスクでも効果を発揮することが分かります。ITシステムの使い方、経費申請の手順、社内規定の確認といった問い合わせは繰り返し発生するため、AIが自律的に処理することで、IT部門や総務部門の負荷を大幅に削減できます。

ポイント

問い合わせが多く、24時間や多言語での対応が求められる業務ほど、AIエージェントの特性を生かしやすいといえます。どこまでを任せ、どこから人が対応するかを先に決めておくことが、導入の出発点になります。

営業・マーケティング領域での活用事例

営業・マーケティング領域では、見込み顧客の発掘から商談記録の管理、フォローアップメールの送信まで、一連の業務フローをAIエージェントが自ら実行する事例が増えています。その結果、人間の営業担当者が本来注力すべき「関係構築」や「クロージング」に集中できる環境が整いつつあります。

事例3：Salesforce Agentforce——商談記録入力とネクストアクション提案の自動化

Salesforceが提供するAIエージェントプラットフォーム「Agentforce」を活用する企業では、商談後の記録入力、顧客ステータスの更新、次回アクションの提案を、すべてAIエージェントが自ら実行しています。営業担当者が商談内容を簡単にメモするだけで、AIが正式な商談記録に整えます。

そのうえで、AIがCRMへの登録、フォローアップリマインダーの設定、最適な提案資料のレコメンドまでを、一連の流れで行います。

これにより、従来は1日あたり1〜2時間かかっていた営業担当者の事務作業が大きく減り、その分、実際の商談活動に充てられる時間が増えます。特に大規模な営業チームでは、AIエージェントによる業務の標準化が、チーム全体のパフォーマンス底上げにも役立っています。

事例4：博報堂テクノロジーズ——マルチエージェントによるアイデア創出

博報堂テクノロジーズが開発した「Nomatica」は、複数のAIエージェントが自律的に議論し、商品コンセプトの段階から、多様性と実現性を考慮したマーケティングアイデアを生み出すシステムです。特徴は、異なる視点を持つ複数のエージェントが意見を出し合い、アイデアを磨き上げるマルチエージェントアーキテクチャにあります。

この仕組みにより、従来は数週間かかっていたコンセプト策定が大幅に短縮され、より多くのアイデア候補を短期間で検討できるようになりました。広告・マーケティング業界で、創造的な業務にAIを活用する先進的な事例として注目されています。

人事・採用領域での活用事例

人事・採用は、応募対応から入社後のフォローアップまで業務範囲が広く、担当者の負荷が集中しやすい分野です。AIエージェントは、応募者とのやり取りの自動化から評価レポートの生成まで、幅広い業務を自律的に処理できます。

事例5：日総工産——LINE経由の月間応募数が約3倍に増加

製造業・物流業向けの人材サービスを展開する日総工産は、AIエージェント「Mico Engage AI」を導入し、LINE経由での採用コミュニケーションを自動化しました。その結果、LINE経由の月間応募数は約3倍に急増し、連絡手段の9割がLINEに移行しています。応募者への返信のタイムラグが解消されたことで、他社への流出防止にも大きく貢献しています。

人材業界では、応募から採用決定まで、「いかに迅速に対応するか」が採用競争力を左右します。AIエージェントが24時間リアルタイムで応募者とやり取りを続けることで、人事担当者の業務時間外でも機会損失が発生しない仕組みを実現しました。この点が高く評価されています。

事例6：明治安田生命——3万6,000人の営業職の訪問準備を支援

明治安田生命は、約36,000人の営業職員向けにAIエージェントを導入し、顧客訪問前の準備作業と訪問後の報告作業を自動化しました。AIエージェントは、顧客の契約状況、過去の相談内容、ライフステージの変化を自動でサマリーし、最適な提案内容のドラフトを生成します。これにより、営業担当者が本来の対話に集中できる環境が整っています。

全国規模の大企業で、数万人単位の営業職にAIエージェントを展開した点が、先進事例として注目されています。統一された品質基準で顧客対応ができるようになり、新人営業員と経験豊富な担当者とのパフォーマンス差を縮小する効果も報告されています。

金融・経理領域での活用事例

回答の根拠を社内規程や法令につなぐ構成です。

金融・経理の領域では、規制への対応の正確さと、高い処理スピードが同時に求められます。AIエージェントは、ルールに基づく判断や大量のデータ処理を得意とするため、この分野での活用が急速に進んでいます。

事例7：大和証券グループ——面談後の記録作成時間を約45%削減

大和証券グループは、顧客面談後のドキュメント作成業務にAIエージェントを導入し、面談後の記録作成にかかる時間を約45%削減しました。さらに、コールセンターでは2万件以上の問い合わせ対応を自動化し、金融商品に関する複雑な質問にも正確に答えられる体制が整っています。

金融業界では、誤った情報提供が法令違反やコンプライアンスリスクに直結します。そのため、AIエージェントの導入にあたっては、社内規程や金融関連法令をRAG（検索拡張生成）として組み込み、常に最新のルールに基づいて回答を提供できる仕組みが構築されています。

事例8：SOMPOジャパン——AIエージェント基盤「Heylix」で業務フロー自動化

SOMPOジャパンは、ノーコードで構築できるAIエージェント基盤「Heylix」を導入し、複数の業務システムと連携させることで、判断を伴う業務フローまで自動化できる体制を構築しました。また、保険査定、書類確認、承認フローといった、従来は人間の判断が必要とされていた業務も、ルールと事例データを組み合わせることで、AIエージェントが自律的に処理できるようになっています。

経費精算でも、AIエージェントが社内規定と照合して経費を承認し、不備があれば不備の理由を添えて申請者へ自動で差し戻す仕組みが導入されています。これにより、経理担当者は異例や例外のケースに集中できるようになり、定型業務の自動化率が大きく向上しています。

ポイント

金融・経理では、誤った情報提供が法令違反に直結するため、社内規程や金融関連法令をどう組み込むかが導入の要になります。判断を伴う業務のどこまでをAIに任せるかも、決めておく必要があります。

製造・物流領域での活用事例

製造・物流の領域では、品質検査の自動化、設備の予知保全、サプライチェーンの最適化などを通じて、AIエージェントが生産効率の向上に直接つながっています。日本が強みを持つ製造業では、活用への注目度が特に高く、国内の大手製造企業での導入実績も着実に増えています。

事例9：日立製作所——品質保証業務の検索時間を約9割削減

日立製作所は、品質保証業務にAIエージェントを導入し、一部の工程で情報検索時間を約90%削減、作業時間を80%短縮するという大きな成果を上げています。膨大な技術文書、品質基準、過去の不具合事例から、必要な情報をAIエージェントが瞬時に検索・整理することで、品質担当者は本来注力すべき分析や改善提案に集中できるようになりました。

製造業では技術ドキュメントの量が多く、必要な情報をすぐに見つけられるかどうかが、業務効率に直結します。AIエージェントによる社内ナレッジベースの構築と自律的な情報検索は、製造業のデジタルトランスフォーメーションにおける重要な活用例として位置づけられています。

事例10：ウォルマート——シフト計画の時間を90分から30分へ短縮

世界最大の小売業者であるウォルマートは、店舗運営にAIエージェントを組み込み、シフト管理、タスク配分、在庫補充の指示出しを自動化しました。特に注目すべき成果は、従来90分かかっていたシフト計画の作成時間を、30分へと67%短縮したことです。AIエージェントは、各スタッフのスキル、稼働可否、店舗の繁忙状況を総合的に判断して、最適なシフトを自ら作成します。

物流・小売業では、人員配置の最適化が顧客サービスの品質に直結します。AIエージェントは、急な欠勤や突発的な需要増加など、日々の変動要因にも自律的に対応できます。そのため、店舗マネージャーが戦略的な業務に集中できる体制づくりに、大きく貢献しています。

IT・ソフトウェア開発領域での活用事例

IT・ソフトウェア開発は、AIエージェントの技術的な特性が、もっとも直接的に活きる分野です。コード生成とテスト実行、バグ修正、ドキュメント作成を一連の流れで自動化できるため、開発の生産性が大きく向上すると期待されています。

LY Corporation——2時間以内でワークフロー構築・本番稼働を実現

LY Corporation（旧LINE・Yahoo Japan）は、マルチエージェントシステムを使って社内ワークフローの効率化に取り組み、2時間以内でのワークフロー構築と本番稼働という驚異的なスピードを実現しています。

従来は、新しい業務フローの構築に数週間から数か月のシステム開発期間が必要でした。しかし今では、AIエージェントが要件を解釈し、必要なコンポーネントを自律的に組み合わせることで、ほぼリアルタイムに業務プロセスを構築できるようになりました。

また、富士通では社内ITサポートデスクにAIエージェントを導入し、応対時間を従来比71.5%短縮するとともに、人手対応の比率を67%削減しました。複数回のやり取りが必要だった問い合わせも、平均1回のやり取りで解決するようになっています。その結果、エンジニアやITスタッフが本来の開発・保守業務に集中できる体制が整いました。

AIコーディングエージェント——コード生成からテスト・修正まで完全自動化

GitHub CopilotやCursorに代表されるAIコーディングエージェントは、開発者が自然言語で要件を伝えるだけで、コードの生成とテスト実行、エラー検知、自己修正を自律的に繰り返します。単純なコード補完を超えて、機能単位の実装からプルリクエストの作成まで、開発プロセス全体を支援するツールへと進化しています。

GitHub社の調査では、AIコーディングアシスタントを活用した開発者は、活用していない開発者と比べてコーディング速度が最大55%向上したという結果が報告されています。日本国内でも多くのIT企業がAIコーディングエージェントを開発プロセスに組み込み始めており、生産性の向上と開発コストの削減の両面で大きな効果を得ています。

AIエージェント導入を成功させる3つのポイント

三つを並行して整えると、導入後の運用を設計しやすくなります。

10の活用事例に共通するパターンを見ると、AIエージェント導入を成功させるための重要な要素が浮かび上がります。単なるツールの導入にとどまらず、業務変革として取り組む姿勢が、成功の鍵になっています。

ポイント1：スモールスタートによる業務適合性の検証

成功事例に共通するのは、最初から全社に広げず、特定の業務やチームでパイロット導入を行って効果を確かめてから、展開範囲を広げている点です。Klarnaも大和証券も、最初は限られたサポートチームやテスト部門での試験導入から始めています。スモールスタートにより、従業員がAIエージェントの挙動を理解しながら、改善サイクルを回せます。

導入前に「解決したい業務課題」を明確にし、投資対効果を測れる指標（KPI）を決めておくことも欠かせません。処理時間の短縮、エラー率の削減、担当者あたりの処理件数の増加など、数値で成果を追える状態にしておけば、本格展開のビジネスケースを社内で説得力をもって示せます。

ポイント2：人間とAIの役割分担の明確化

AIエージェントが最も力を発揮するのは、ルールに基づく反復的な判断、大量データの処理と整理、24時間対応が必要な業務です。一方で、倫理的な判断を要するケース、クライアントとの関係構築、創造性が求められる意思決定は、人間が担うべき領域です。そのため、役割分担を最初に明確に設計しておくことが、AIエージェント活用の成否を大きく左右します。

Klarnaの事例では、AIが解決できない複雑なケースを人間へ確実につなぐ仕組みを構築したことが、高い顧客満足度につながっています。AIエージェントは人間の代わりというより、能力を広げる存在として捉え、最適な協働の形を設計することが大切です。

ポイント3：データ品質とセキュリティの事前整備

AIエージェントの性能は、アクセスできるデータの品質と量に大きく左右されます。分散した社内システム、属人化したナレッジ、整理されていない過去データを、そのままAIエージェントに渡しても、期待どおりの成果は得られません。そのため、導入前にデータを準備し、社内ナレッジベースを構築しておくことが、導入効果を最大化するための大切な準備になります。

また、AIエージェントが業務システムと連携するには、適切なアクセス権の管理と情報漏洩対策が欠かせません。特に金融・医療・製造業など、機密情報を扱う業界では、セキュリティポリシーの策定と定期的な監査体制の構築が、導入の前提となります。ガバナンスの設計を後回しにせず、技術の検討と並行して進めることが、成功の決め手です。

ポイント

最初から全社には広げず、一部の業務やチームで試すことが、導入の第一歩です。人が担う判断とAIに任せる判断を分け、データとセキュリティの準備を並行して進めます。

まとめ

カスタマーサポートから製造・物流、ITまで、業務別のAIエージェント活用事例を10選紹介しました。Klarnaの問題解決時間83%短縮、日立製作所の作業時間80%削減、日総工産の応募数3倍増加など、いずれも数字で示せる明確な成果が上がっています。

AIエージェントは、特定の質問に答えるという段階をはるかに超え、複数のシステムを横断しながら、複雑な業務フローを自律的に実行して完結させるところまで来ています。大切なのは、業界や業務の特性に合ったユースケースを選ぶことと、スモールスタートで段階的に広げることです。自社の課題に照らして「どの業務から始めるか」を考えるときの参考に、この記事の事例をぜひ使ってください。

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会社紹介

株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。

また、当社独自の開発テンプレート「Boxシリーズ」による標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」による独自機能のAI実装を組み合わせることで、低コスト・短期間で開発を実現いたします。

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執筆者プロフィール

張田谷凌央

株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。