【生成AIでリサーチ業務が変わる】エージェントモデル活用で情報収集の効率と精度を劇的アップ！

こんにちは。ワークスアイディの奥西です。

先日、弊社主催のオンラインイベント『Campus Studio Online Camp』が開催され、
多くの方に【AIエージェント戦略】ウェビナーへご参加いただきました。

皆様の強いAIへの関心がアンケート結果からも伝わってきて、
企業での生成AI活用が着実に広がっていることを実感しています！

そんな中、IT企業のお客様からこんなご相談をいただきました。

• リサーチ作業にかかる工数をもっと減らしたい
• 競合分析の情報鮮度が気になる……
• 各部門で収集した情報もバラバラで、活用しきれていません
• 個々で調べた情報を共有する仕組みがない

このような“もどかしさ”、実は多くの現場で共通しているのではないでしょうか。

本日は、生成AIの『エージェントモデル』で
リサーチ業務を効率化・高度化する方法について一緒に考えてみましょう。

［neoAI Chat］でもエージェントモデルをご利用いただけますので、ぜひこの機会にお試しください！

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『エージェントモデル』で、リサーチのあり方が変わる

生成AIの『エージェントモデル』は、AIが自律的に複数のタスクをこなし、
情報収集から要約・整理・分析まで一気通貫で自動化する仕組みです。
従来のチャット形式での単純な質問応答とは異なり、次のような特徴があります。

🔹 複数の外部データや社内ドキュメントを横断的に検索
🔹 情報を自動で比較・整理・構造化
🔹 表・箇条書き・レポート形式など、最適なアウトプットで提供

まさに『人間のリサーチプロセス』をAIが代行・最適化してくれるのです。

リサーチ業務は、通常多くの時間と労力がかかるため
専門会社へ外注するケースも多いですが、“そこまでではない範囲の調べ物”は
各部門や担当者が手作業で対応している現状もあるでしょう。

また、本来意思決定のためのリサーチなのに、“調べる”ことや資料作成が目的化し、
本来のゴールがぼやけてしまう“リサーチ疲れ”を経験した方も多いはずです。

今や、エージェントモデルに「◯◯の最新動向をまとめて」と依頼するだけで、
AIがニュースサイト、業界レポート、社内資料、SNSまで幅広く情報収集し、
要点を整理したレポートを数分で生成してくれます。

情報源もしっかり記載されるため、信頼性のチェックも簡単！

これまで何日もかかっていたリサーチが、格段にスピードアップしています。
さらに、結果から新たな切り口を発見することで、業務や事業の深掘りにもつながります。

これからは“調査”することが“目的”にならずに済みそうですよね。

生成AIで活用できる3つの『エージェントモデル』

現在、生成AIを活用したエージェントモデルは大きく3タイプに分けられます。

（1）汎用型リサーチエージェント

ChatGPTやGeminiなどが代表例で、幅広いテーマで調査・要約できるタイプ

（2）業務特化型エージェント

営業・市場調査や社内文書要約など、用途特化型のチューニング済みモデル

（3）RAG型（Retrieval-Augmented Generation）エージェント

自社のナレッジや内部資料へアクセスし、必要なデータだけを使いアウトプットを作成

ニーズや目的に応じて、これらのモデルを選択・組み合わせることで、
調査業務が驚くほど高度化します。

上司やお客様からの急な相談にも、短時間で高品質な調査報告ができる時代になりました。
実際に導入した現場からは、

🔹 自分では思いつかない視点や深い考察が得られる
🔹 専門部門からの調査・審査依頼が増えた

という声も多く、
特に社内外の膨大なデータを活用したレポート作成には大活躍しています。

『エージェントモデル』活用シーン【5選】

エージェントモデルは、金融・保険業界の審査業務に限らず、
不動産・人材・製造・流通・小売・インフラ・自治体まで、
業種を問わず幅広い業務で活躍しています。

以下、部門ごとの主な活用シーンをご紹介していきますね。

（1）営業・マーケティング部門

• 新規ターゲット業界や競合のリサーチ
• キーワード分析、顧客インサイト抽出
• 提案書やプレゼン資料の自動生成

⇒ 調査・資料作成の工数が削減され、顧客対応や戦略立案本来の業務に集中。

（2）財務・経営企画部門

• ベンチマーク企業やM&A先企業のスクリーニング
• 国ごとの会計基準・税制情報の自動収集
• ESG/SDGs動向分析

⇒ 新しいビジネス判断の根拠となる情報の網羅的な収集・整理がスピーディーに。

（3）製品開発・商品企画部門

• 市場規模やトレンドデータの自動集計
• 顧客フィードバックの要約・分類
• 技術動向や特許情報の素早い取得

⇒ 定量・定性データを組み合わせ、市場ニーズに合った開発をスムーズに進行。

（4）IT部門

• 新規ベンダーやSaaSの比較調査
• セキュリティ要件や最新技術トレンドの情報集約

⇒ 数多くの選択肢の中から、条件に最適なソリューション選定を効率化。

（5）研究開発・エンジニアリング部門

• APIやSDKなど外部仕様の調査
• オープンソースや論文情報の整理・要約・比較

⇒ 多言語対応で世界中の最新技術をスピーディーにインプット、研究や解析業務を強力にサポート。

こうした利活用は“定型業務の効率化”にとどまらず、
社内外の知見を横断的に集約し、スピードと深度の両立を実現しています。

エージェントモデルは、これからますます私たちの“頼れる相棒”となっていくでしょう。

まとめ

生成AIのエージェントモデルは
『現場のちょっとした課題』から『経営レベルの意思決定』まで、
あらゆる情報処理の形を変革しつつあります。

一方、AIがすべてを自動で解決してくれるわけではなく、
「AIとどう共創し、新しい価値を生み出すか」が求められる時代です。

AI時代のリーダーシップとは、
まさに試行錯誤と組織で学び合う文化を築くことにあると感じています。

ぜひ、［neoAI Chat］を使って
日々の調査・資料作成などにエージェントモデルを活用してみてください。
＼生成AI活用のご感想やご相談も大歓迎です！／

それでは、本日もGOOD JOB！！

ワークスアイディは、「『働く』をデザインする」をコンセプトに、企業の課題解決をサポートします。

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