AIエージェントがデスクワークを代行？ 企業が知るべき活用法

こんにちは。
ワークスアイディの奥西です。

生成AIの登場以降、企業での生成AI活用により、仕事の「量」も「質」も向上し、生産性が大きく向上している実感があります。
そんな中、2025年は更に進化し、AIエージェント元年とされており、大規模言語モデルを開発している企業各社が次々と「AIエージェント」を発表しています。

企業では社内のマニュアルや過去の情報を読み込ませて生成AIを活用する。
それに加えて業務を自律的に遂行するのが「AIエージェント」です。

AIエージェントは、単純作業の代行から意思決定支援まで、デスクワーク全般を根本的に変革する可能性を秘めています。

ワークスアイディが提供している「neoAI」にもエージェント機能がリリース予定です。
是非、企業のビジネスプロセスに「neoAI」を活用してみてください！

ということで、本日は「AIエージェントとは？」について一緒に考えていきましょう。

あくまでも2025年2月時点での情報や知識のため、
今後アップデートされていく情報は各自でキャッチアップしてくださいね。

AIエージェントとは？

AIエージェントとは、与えられたタスクを遂行するのに自律的に判断・行動できる人工知能を活用したシステムです。

人間が細かく指示を出さなくても、目的を理解し必要なタスクを自ら考えて実行できる点が最大の特徴です。
AIが推論や思考を伴うことにより、人の能力に近い領域までカバーしてくれます。

AIエージェントは、インターネットやWebサービス、CRMやSFAなどから情報を収集し、状況に応じて最適な行動を取ることができます。

例：スケジュール調整タスク
関係者のカレンダーを確認し、優先順位を考慮しながら、最適な日時を自動で提案

現在利用している生成AIは受動的で
人がプロンプト（指示）をすることで質問に応えてくれましたが、
「AIエージェント」は状況を理解し自律的に行動してくれます。

「呼び出す側」から「呼び出される側」になる、という事です。

例：サッカー観戦のチケット予約
WEB検索して画面を見て、考えて、確認してWEB操作をしてくれる

定型化された業務であれば、あらかじめシナリオを組むことで、自動化できる「RPA」のように活用できます。

従来のRPAは、決められたルールに従って作業を実行するもので、思考することはできませんでした。
しかし、「AIエージェント」は、RPAに「考える力（思考力）」や「推論」、さらには「確認作業」を言語で行う能力を加えたイメージです。

「AIエージェント」と「RPA」を組み合わせることで、より高度な業務の自動化も可能になります。
まさに、人の代わりに業務を遂行する“エージェント”と呼ぶにふさわしい存在です。
労働力不足を解決する切り札となりそうですね。

ポイントをまとめてみます。

これからは、「人」と「AI」が競争するのではなく、「共創」しながら働くことがあたりまえになっていきます。
AIの活用によって、”働く”をより自由にデザインする時代がすぐそこまで来ています。

AIエージェントの4つのタイプ

AIエージェントは、設計思想や意思決定の方法によって4つのタイプに分類されると言われています。

今後は複合的な活用になっていくと考えますが少し整理してみましょう。

（1）反射エージェント（Reflex Agent）

特徴：環境の変化に即座に対応し、事前に定められたルールに基づいて動作
利点：計算負荷が低く、素早い意思決定が可能
制約：状況の変化に対して適応性が低く、複雑な問題解決には向かない

例：自動ドアのセンサー制御、ルールベースのファイアウォール

（2）目標ベースエージェント（Goal-Based Agent）

特徴：目標を設定し、環境の変化に応じて最適な手段を選択して行動
利点：長期的な目標達成に向けた柔軟な対応が可能
制約：適切な目標設定が必要で、計算負荷が高くなる可能性がある

例：経営戦略AI、営業支援AI（最適な商談アプローチを導き出す）

（3）効用ベースエージェント（Utility-Based Agent）

特徴：目標達成の「価値」や「優先度」を考慮し、最適な行動を決定
利点：さまざまな要因を考慮し、より精緻な意思決定が可能
制約：効用関数の設計が難しく、データが不足すると適切な判断が難しい

例：ダイナミックプライシングAI（需要と供給を考慮し価格を調整）

（4）学習エージェント（Learning Agent）

特徴：過去のデータや経験を学習し、環境の変化に適応しながら性能を向上させる
利点：未知の状況にも対応可能で、継続的に改善が見込める
制約：学習に時間とリソースを要し、誤ったデータによる偏りのリスクがある

例：顧客対応チャットボット（過去の会話履歴を学習し応答精度を向上）

実際のAIは複数のエージェントタイプを組み合わせて運用されていきます。
ハイブリッドエージェントとも言います。

また、強化学習エージェントは試行錯誤を通じて最適な行動を学習するタイプの学習エージェントです。
ゲームでのAIや自動走行運転のAIなどに活用されています。

AIエージェントの活用事例

既に実装を始めている企業がありますので、事例を紹介します。
ワークスアイディのAI支援も今後更に増加が見込まれています。

1. カスタマーサポートの自動化

金融機関や通信キャリアでは、AIを活用し、顧客からの問い合わせ対応を24時間365日自動化しています。これにより、待ち時間が大幅に短縮され、顧客満足度が向上しました。
また、担当者の業務負荷も大幅に削減され、「顧客の声分析」や「サービス改善」に時間を割けるようになり、
カスタマーサポートはより戦略的な業務へとシフトし、顧客体験の向上につながっています。

2. 営業支援ツールとしての活用

BtoB企業では、AIエージェントが顧客データを分析し、商談確度や最適なアプローチタイミングを予測・提案してくれます。
また、生成AIが企業リサーチや商談の要約、提案書の作成などをアシストし、営業活動の効率化を支援しています。
これにより、営業人員を増やすことなく、生産性の高い営業が可能になります。

3. 人事・採用業務の効率化

グローバルIT企業では、AIエージェントが応募者のスキルマッチング、面接調整、レジュメチェック、質問生成など採用業務をアシストしています。
その結果、採用プロセスに関係する時間が60%以上短縮され、採用担当者の業務の内容が大幅に変わりました。
応募者や内定者と接する機会に注力することで質の高い採用成果を生み出しています。

4. 製造業におけるプロセス最適化

自動車関連の製造業にてAIエージェントが倉庫や物流、リソース管理で活躍しています。
AIエージェントが倉庫内の在庫データと物流状況を監視し、最適な保管位置や出荷順序を決定します。

生成AIだけでなくデータサイエンスも掛け合わせて予測精度を高めています。
IoTデバイスやセンサーからのリアルタイムデータを分析し、異常を早期発見して生産ラインの停止を未然に防ぐことにも活用されています。

今後は、フィジカルなロボットと連携することで、更に自動化を推進することが可能です。

AIエージェントの活用は今後さらに広がり、ビジネスの革新を支える重要な要素となりそうですね。

まとめ

AIエージェントは、単なる自動化ツールではなく、業務プロセスを根本から変革し、意思決定を高度化する存在です。
企業がAIエージェントを活用することで、人とAIが共創し、仕事の役割を大きく変えていくと考えられます。

経営者やビジネスリーダーは、これを単なる技術トレンドとして捉えるのではなく、
企業の持続可能性を高め、競争力強化の武器として積極的に活用することが求められます。

是非、皆さまの会社でも「AIエージェント」について一度、議論してみてください。
次世代のビジネスを「人」と「AI」が共創したモデルへと創り変えていきましょう。
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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