はじめに

「AIエージェントって何？」「ChatGPTと何が違うの？」「自社の課題に合うツールはどれ?」といった疑問を抱えているビジネスパーソンは多いでしょう。

その疑問を解決する鍵は、AIエージェントの「種類」を正しく理解することです。営業支援から定型業務の自動化まで、目的に応じた種類を選べば、業務効率は大きく向上します。また、自社の課題に適したツールを導入すれば、24時間365日の自動対応や、人的リソースの最適化も実現可能です。

本記事では、AIエージェントの3つの分類基準と、業務課題別のおすすめツール15選を詳しく解説します。起動タイミング・動作範囲・技術アーキテクチャの違いから、実際の導入事例まで網羅的に紹介しているので、AIエージェント導入を検討している方は、ぜひ参考にしてください。

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AIエージェントとは？

AIエージェントは、人間の指示に基づいて自律的に判断し、複数のタスクを連続して実行できるAIシステムです。 まずは、以下の3つの観点からAIエージェントとは何かを解説していきます。

• AIエージェントの定義と特徴
• ChatGPT(生成AI)との違い
• AIエージェントの3つの分類基準

AIエージェントの定義と特徴

上記でもお伝えしたように、AIエージェントは人間の指示に基づいて自律的に判断し、複数のタスクを連続して実行できるAIシステムです。

人間の逐一の指示がなくても目標達成に向けて行動できる能力を持ち、環境の変化を感知して、他のシステムや人間と協調して動くことが出来ます。

ただし、各企業のAIエージェントの定義には少し差異があります。

ChatGPTを開発・運営しているOpenAI社では、AIエージェントについて以下のような定義づけをしています。

OpenAIの定義
私たちはエージェントを、ユーザーの代わりに独立してタスクを遂行するシステムとして捉えています。
出典：「エージェント構築のための新しいツール」OpenAI

Geminiや検索エンジンを提供するGoogle社は、AIエージェントを以下のように定義しています。

Googleの定義
AI エージェントは、AI を使用してユーザーの代わりに目標を追求し、タスクを完了させるソフトウェア システムです。推論、計画、メモリーが可能であることが示されており、意思決定、学習、適応を行うレベルの自律性を備えています。
出典：「AI エージェントとは」Google

AIエージェントの定義と特徴をわかりやすくまとめたものが以下の画像です。

これらの特性により、AIエージェントはチャットツールや自動化ツールを超えたバリューを発揮します。例えば営業支援では、見込み客の行動パターンを分析して最適なタイミングでアプローチを実施したり、カスタマーサポートでは過去の対応履歴から最適な回答を生成したりといった、文脈理解に基づく判断が可能です。

AIエージェントについては以下の記事で詳しく解説しておりますので、ご参照ください。

参考記事：AIエージェントとは？特徴・メリット・国内企業の活用事例まで徹底解説

ChatGPT(生成AI)との違い

ChatGPTなどの生成AIとAIエージェントは、どちらもAI技術を使いますが、その役割は大きく異なります。生成AIは「質問に答える」ことが主な機能ですが、AIエージェントは「タスクを実行する」点で差別化されているのです。

比較項目	生成AI(ChatGPT等)	AIエージェント
主な役割	質問への回答・文章生成	タスクの自動実行
動作範囲	単一の応答を返す	複数ステップを連続実行
具体例	「競合分析の方法を教えて」 →方法を説明	「競合分析をして」 →自動でWeb巡回・データ収集・レポート作成

具体例で比較すると、生成AIに「競合分析をして」と依頼した場合、分析方法や視点を提案する回答が返ってきます。一方、AIエージェントは競合のWebサイトにアクセスし、製品情報を収集し、価格を比較しレポートを作成してSlackに投稿するまでの一連のプロセスを自動実行するのです。

AIエージェントの3つの分類基準

AIエージェントは、3つの基準で分類することができます。

「起動タイミング」「動作範囲・機能」「技術アーキテクチャ」の3つの軸で分類でき、それぞれの特性を把握することで、自社の業務課題に最適なツールを選択できるでしょう。

分類基準	種類	特徴
起動タイミング	定時型・指示型・イベント駆動型	いつ動作を開始するかを決定
動作範囲・機能	タスク自動化型・情報検索要約型 アプリケーション統合型・ブラウザ操作型	何をするかを定義
技術アーキテクチャ	単純反射型・モデルベース反射型 目標志向型・学習型	どのように判断・学習するか

例えば、毎朝決まった時間にレポートを作成したいなら「定時型」、問い合わせが来たら即座に対応したいなら「イベント駆動型」が適しています。

また、単純な繰り返し作業なら「タスク自動化型」、複数のツールをまたぐ業務なら「アプリケーション統合型」を選ぶといった具合です。

次章以降では、それぞれの分類基準について詳しく解説していきます。

起動タイミングによるAIエージェントの分類

起動タイミングの違いは、「AIエージェントがいつ動作を開始するか」を定義する分類軸です。業務フローや課題の性質に応じて、適切な起動方式を選ぶ必要があります。

• 定時型(スケジュール型)
• 指示型(コマンド型)
• イベント駆動型

それぞれの起動方式には適した業務があり、定期的な処理なら定時型、柔軟な対応が必要なら指示型、リアルタイム対応が求められるならイベント駆動型が効果的です。

定時型(スケジュール型)

定時型AIエージェントは、あらかじめ設定したスケジュールに従って自動的に起動するAIエージェントです。毎朝9時に前日の売上データを集計してレポートを作成したり、週次で在庫状況をチェックして発注リストを生成したりといった、定期的な業務に適しています。

動作・業務例

• 毎朝決まった時刻に売上レポートを自動作成
• 週次で在庫状況をチェックして発注リストを生成
• 月末に経費精算データを集計してレポート配信

この方式の強みは「忘れずに実行される」点です。人間が担当する場合、休暇や業務多忙で処理が遅れるリスクがありますが、定時型なら確実に実行されます。設定は比較的シンプルで、時刻や曜日を指定するだけであることが多いです。ただし、突発的な状況変化には対応できないため、柔軟性が求められる業務には不向きといえます。

指示型(コマンド型)

指示型AIエージェントは、ユーザーが命令を出したときに動作を開始するAIエージェントです。「今月の競合分析をして」「この顧客リストをセグメント分けして」といった具体的な指示に応じて、必要なタスクを実行していく方式です。

動作・業務例

• ユーザーの指示に応じて競合分析を実行
• ユーザーの指示に応じて顧客データのセグメント分析
• ユーザーの指示に応じて市場調査レポートを作成

この方式の利点は、ユーザーが実行タイミングを完全にコントロールできることです。必要なときだけリソースを使用するため、コスト効率も高くなります。特にその場限りの分析業務や、状況に応じて判断が必要な業務に向いているでしょう。ただし、指示を出し忘れると実行されないため、定期的に必ず行うべき業務には定時型の方が適しています。

イベント駆動型

イベント駆動型AIエージェントは、特定の条件やイベントが発生したときに自動的に起動するAIエージェントです。問い合わせメールを受信したら即座に内容を分析して返信する、在庫が閾値を下回ったら発注処理を開始する、といった「何かが起きたら即対応」が必要な業務に最適です。

動作・業務例

• 問い合わせメールを受信したら即座に自動返信
• 在庫が閾値を下回ったら自動で発注処理
• システム異常を検知したら即座にアラート送信

この方式の最大の強みは即応性にあります。システム障害の予兆を検知して自動的に対策を実行したり、顧客の行動パターンから離脱リスクを判断してフォローアップを開始したりといった、タイミングが重要な業務で真価を発揮するのです。

動作範囲・機能によるAIエージェントの分類

動作範囲と機能の違いは、AIエージェントが「何をするか」を定義する分類軸です。業務課題の性質に応じて、適切な機能を持つエージェントを選択する必要があります。

• タスク自動化型
• 情報検索・要約型
• アプリケーション統合型
• ブラウザ操作型

それぞれの機能タイプには得意な業務領域があり、データ入力なら自動化型、情報アクセスなら検索要約型、ツール間連携なら統合型、Web上の作業ならブラウザ操作型が効果的です。

タスク自動化型

タスク自動化型AIエージェントは、定型的な業務プロセスを自動実行することに特化しています。データ入力、ファイル整理、定期レポート作成など、ルールが明確で繰り返し行われる業務を効率化することが可能です。

動作・業務例

• データ入力や転記作業の自動化
• 定期レポートの自動作成と配信
• ファイル整理や命名規則の統一

従来のRPA（Robotic Process Automation）との違いは、AIによる柔軟な判断能力です。単純な「この手順通りに実行」ではなく、状況に応じて最適な処理方法を選択できます。

特に経理部門のデータ入力や、営業部門の日報作成といった、時間はかかるが付加価値が低いノンコア業務で効果を発揮します。

情報検索・要約型

情報検索・要約型AIエージェントは、膨大な社内文書やデータベースから必要な情報を抽出し、要約して提示することに特化しています。営業資料の検索、過去の議事録からの情報抽出、社内FAQへの自動回答など、情報アクセスの効率化に強みがあります。

動作・業務例

• 社内文書から必要な情報を横断検索
• 過去の議事録やメールから情報抽出
• 複数の資料を統合して要約レポート作成

この種類のエージェントは、ただキーワード検索をするだけでなく、意味を理解した上で動作することが可能です。つまり、「昨年の新規顧客獲得で効果的だった施策は?」といった抽象的な質問に対しても、複数の文書を横断的に分析して回答を生成できるのです。

これにより、情報を探す時間が削減されるだけでなく、過去のナレッジが活用されやすくなることで、組織全体の意思決定の質も向上するでしょう。

アプリケーション統合型

アプリケーション統合型AIエージェントは、複数のビジネスツールやAPIを連携させながら動作します。Slack、Salesforce、Google Workspace、Notionなど、日常的に使用する複数のツールをまたいでタスクを実行できる点が特徴です。

動作・業務例

• Salesforceに新規リードが追加されたらSlackで通知
• 複数のツールから情報を集めて統合レポート作成
• メール受信をトリガーにタスク管理ツールへ自動登録

例えば「新規リードがSalesforceに追加されたら、担当者にSlackで通知し、初回アプローチ用のメール案をGmailの下書きに作成する」といった一連の流れを自動化できます。

特に営業やカスタマーサクセスなど、複数のツールを日常的に使用する職種で使用するのが効果的です。

ブラウザ操作型

ブラウザ操作型AIエージェントは、Webサイト上での情報収集やデータ入力を自動化するAIエージェントです。競合サイトの価格調査、求人サイトからの候補者情報収集、定期的な市場調査など、Web上の公開情報を活用する業務に適しています。

動作・業務例

• 競合サイトの価格情報を定期的に収集
• 求人サイトから候補者情報を自動収集
• 複数のニュースサイトから関連記事を抽出

従来のWebスクレイピングツールとの違いは、AIが画面の構造を理解しながら操作することで、Webサイトのデザイン変更があっても動作し続けられる点です。

技術アーキテクチャによるAIエージェントの分類

技術アーキテクチャの違いは、AIエージェントの「賢さ」や「柔軟性」を決定する要素です。より高度なアーキテクチャほど複雑な課題に対応できますが、導入コストや運用難易度も上がります。

• 単純反射型
• モデルベース反射型
• 目標志向型
• 学習型

それぞれのアーキテクチャには適した業務の複雑さがあり、単純な定型業務なら反射型、状況判断が必要なら目標志向型、継続的な改善が求められるなら学習型が効果的です。

単純反射型

単純反射型AIエージェントは、あらかじめ定義されたルールに基づいて動作するAIエージェントです。「条件Aが満たされたら処理Bを実行」のようなルールの組み合わせで構成され、実装がシンプルで動作も高速です。

動作・業務例

• 在庫が一定数を下回ったら自動発注
• 特定キーワードを含むメールを自動振り分け
• 設定した条件に該当する顧客に自動メール送信

この方式は、処理パターンが明確で例外が少ない業務に適しています。在庫が一定数を下回ったら発注する、特定のキーワードを含むメールを特定のフォルダに振り分ける、といった定型処理で効果を発揮するでしょう。

ただし、ルールに該当しない状況には対応できず、想定外のケースが発生すると停止してしまうため、環境変化が激しい業務には不向きです。

モデルベース反射型

モデルベース反射型AIエージェントは、環境の状態を記憶し、過去の経験を踏まえて判断できるAIエージェントです。単純反射型と異なり、現在の状況だけでなく過去の文脈も考慮するため、より適切な判断が可能です。

動作・業務例

• 過去の問い合わせ履歴を参照しながら回答生成
• 顧客の購買履歴を考慮したレコメンド
• 過去のプロジェクト情報を踏まえた見積もり作成

例えばカスタマーサポートでは、過去の問い合わせ履歴を参照しながら回答を生成します。同じ顧客から繰り返し同様の質問が来ている場合は、根本的な解決策を提案するといった対応ができるのです。

この種類は中程度の複雑さを持つ業務に適しており、完全にルール化はできないが、ある程度のパターンは存在する業務で真価を発揮するでしょう。

目標志向型

目標志向型AIエージェントは、達成すべき目標が与えられると、そこに至る最適な手段を自ら計画して実行できるAIエージェントです。状況に応じて柔軟に戦略を変更できる点が特徴です。

動作・業務例

• 売上目標達成のために複数施策を組み合わせて実行
• プロジェクト完遂のために最適なリソース配分を計画
• 顧客満足度向上のために多面的なアプローチを立案

例えば「今月の売上目標を達成する」という目標に対して、見込み客のスコアリング、優先度の高い顧客へのアプローチ、提案資料の作成、フォローアップのタイミング調整など、複数のアクションを組み合わせて最適な戦略を立案します。

この方式の強みは、環境変化への適応力です。計画通りに進まない場合でも、代替案を考えて実行できるため、複雑な業務プロセスや、状況に応じた判断が求められる業務で効果的です。

学習型

学習型AIエージェントは、実行結果をフィードバックとして受け取り、継続的に性能を改善することができるAIエージェントです。機械学習や強化学習の技術を活用し、使えば使うほど精度が向上していく点が最大の特徴です。

動作業務例

• 人間の修正内容から最適な表現を学習
• 過去の成功・失敗パターンから判断精度を向上
• ユーザーの好みや傾向を学習してパーソナライズ

例えばメール対応では、人間が修正した回答内容を学習することで、徐々に最適な表現や対応方法を身につけていきます。初期段階では求める結果の6割程度の精度でも、数ヶ月の運用で9割以上の精度に到達するケースもあるでしょう。

学習型AIエージェントは、根気よくフィードバックしたり修正したりするなどの初期投資は必要ですが、継続的に改善を行うことで人間の介入を最小化できるため、長期的に見ると最もROIが高くなる可能性があります。

AIエージェント導入で得られる3つのメリット

AIエージェント導入により、業務効率化・自動対応・品質向上の3つの主要なメリットが得られます。それぞれ具体的に見ていきましょう。

• メリット①：業務効率化と生産性向上
• メリット②：24時間365日の自動対応
• メリット③：ヒューマンエラーの削減と品質向上

メリット①：業務効率化と生産性向上

AIエージェントは定型業務を自動化することで、人間の作業時間を大幅に削減します。データ入力、レポート作成、情報収集といった時間のかかる作業から解放されることで、従業員はより創造的で付加価値の高いコア業務に集中できるようになるでしょう。

実際に、PwC社の調査にて、AIエージェントを導入している企業のうち 66％が生産性が向上したと回答したというデータもあります。

引用・参照：「PwCのAIエージェント調査」PwC

上記グラフは、現在AIエージェントを使用している会社に対して、AIエージェントがすでに効果を発揮しているポイントについて質問した際の回答です。

1位は生産性の向上、2位はコスト削減、3位がより迅速な意思決定、4位が顧客体験の向上となっています。中でも、生産性の向上の回答割合は頭一つ抜けて多く、このメリットが、AIエージェントを導入する主な理由となっていると言えるでしょう。

メリット②：24時間365日の自動対応

AIエージェントは休むことなく動作し続けるため、営業時間外の問い合わせ対応や、夜間のデータ処理が可能になります。グローバル展開している企業では、時差を気にせず各地域の顧客に対応できる点もメリットです。

特にカスタマーサポート領域では、即座の初回対応が顧客満足度を大きく左右します。問い合わせを受けた瞬間に自動返信し、内容を分析して適切な担当者にエスカレーションすることで、対応品質が向上するでしょう。

人手で同じ対応をする場合と比較して、人件費や各種ランニングコストを考えると、結果的にコスト削減につながるケースも少なくありません。

メリット③：ヒューマンエラーの削減と品質向上

人間が手作業で行う場合、どうしても入力ミスや転記ミスが発生します。AIエージェントは設定されたルールに従って正確に処理を実行するため、ケアレスミスや人為的な問題を大幅に削減できます。

また、処理に一貫性があるのもAIエージェントの特徴です。人間の場合、担当者によって対応品質にばらつきが生じますが、AIエージェントは常に同じ基準で判断します。顧客対応の品質が均一化され、ブランドイメージの向上にもつながるでしょう。

また、学習型エージェントの場合は過去の失敗から学習することができるため、時間とともにさらに精度が向上していくため、より高品質でミスのないAIエージェントへと成長してくれるのです。

AIエージェント導入の進め方3STEP

AIエージェントを効果的に導入するには、段階的なアプローチが重要です。いきなり全社展開するのではなく、課題の明確化→適切なツール選定→小規模テストという3つのステップを踏むことで、失敗リスクを最小化できます。

ここでは3STEPに分けて紹介していきます。

ステップ	主な内容
ステップ①	自社の業務課題を明確にする
ステップ②	自社に合うAIエージェントの種類を選ぶ
ステップ③	小規模導入→効果検証→拡大の順で進める

ステップ①：自社の業務課題を明確にする

まず、「何を解決したいのか」を具体的に定義しましょう。「業務効率化したい」という漠然とした目標ではなく、「営業日報の作成時間を50%削減したい」「カスタマーサポートの初回応答時間を5分以内にしたい」といった定量的な目標設定が重要です。

現状の業務フローを可視化する中で見つかってくるボトルネック、例えば時間がかかっている作業、ミスが多発している工程、属人化している業務などが、AIエージェント導入の有力候補です

また、関係者へのヒアリングも欠かせません。現場で実際に業務を担当している人が感じている課題こそ、AIエージェントで解決すべき本質的な問題であることが多いのです。

ステップ②：自社に合うAIエージェントの種類を選ぶ

特定した課題に対して、最適なAIエージェントの種類を選択します。定型業務の自動化ならタスク自動化型、顧客対応の効率化ならアプリケーション統合型といった具合に、課題の性質に応じて選ぶことが重要です。

また、起動タイミングも考慮しましょう。定期的に発生する業務なら定時型、状況に応じた対応が必要なら指示型やイベント駆動型が適しています。

技術アーキテクチャについては、業務の複雑さとコストのバランスを考えましょう。シンプルな定型業務なら単純反射型で十分ですが、状況判断が必要な業務では目標志向型や学習型を検討すべきです。

3つの分類基準(起動タイミング・動作範囲・技術アーキテクチャ)を組み合わせて考えることで、自社に最適なツールを見つけられます。

ステップ③：小規模導入→効果検証→拡大の順で進める

いきなり全社展開するのではなく、まずは小規模に試験的な導入を行いましょう。一つの部署や特定の業務プロセスに絞って導入し、効果を測定するのです。

効果検証では、作業時間の削減率、エラー発生率の変化、顧客満足度スコアの推移など、客観的に評価できる指標で成果を測りましょう。

効果が確認できたら、段階的に適用範囲を拡大していきます。小規模導入で得た知見を活かし、設定を最適化しながら展開することで、失敗リスクを最小化できます。

次章からは、業務課題別に選定した具体的なAIエージェントツールを紹介していきます。

法人向け生成AIサービス「ナレフルチャット」では、指定した条件に応じてファイルの読込やWEB検索を行うAIエージェントを、ノーコードで作成可能！
また、料金プランは企業単位の定額制を採用しており、何人で利用しても追加のコストは発生しないため、コスト管理の手間がかからないスムーズな全社導入を実現できます。
初月無料で生成AIが利用できるトライアル期間も用意しておりますので、生成AIの利活用を検討している企業様は、是非一度導入をご検討ください。

【業務課題別】AIエージェント15選

業務課題に応じて最適なAIエージェントツールを選ぶことで、導入効果を最大化できます。ここでは、営業支援・カスタマーサポート・定型業務自動化・データ分析・開発支援の5つの領域別に、おすすめツール15選を紹介します。

• 営業支援型AIエージェントツール
• カスタマーサポート型AIエージェントツール
• 定型業務自動化型AIエージェントツール
• データ分析・意思決定支援型AIエージェントツール
• 開発支援型AIエージェントツール

営業支援型AIエージェントツール

営業支援型AIエージェントは、リード管理から商談進行、フォローアップまでの営業プロセスを効率化します。見込み客の優先順位付けや、最適なアプローチタイミングの提案など、データドリブンな営業活動を支援するツールです。

ツール名	主な機能	特徴
Agentforce	リード対応、商談支援、セールスコーチング	Salesforce統合で24時間365日稼働
SalesCloser.ai	自動フォローアップ、商談スケジューリング、見込み顧客と会話	電話・Zoom対応の会話型AI
LITRON Sales	営業行動分析、各種調整業務	Smart AI Agent活用で営業高度化

Agentforce

Agentforce サービスページ

AgentforceはSalesforceが提供する企業向けAIエージェントプラットフォームです。業務に必要なビジネス知識を踏まえて役割に合わせたタスクを実行し、従業員や顧客を24時間年中無休でサポートできる点が特徴です。

営業領域では、AIエージェントが24時間365日でリードの追跡や商談進捗の管理を行い、必要に応じて問い合わせ対応やデータ更新などを自動処理することができます。

また、製品・サービスに関する質問へのメール回答、反論への切り返し、会議の日程調整などを行うことも可能で、インバウンドリードを継続的にナーチャリングする業務も任せることが可能です。

SalesCloser.ai

SalesCloser.ai HP

SalesCloser.aiは電話およびWeb通話を通じて見込み客と直接対話できる会話型AI営業エージェントです。フォーム入力やメール送信だけでなく、実際の音声ベースの営業コミュニケーションを自動化できる点が特徴です。

インバウンド・アウトバウンド双方の営業シナリオに対応しており、製品説明、質問対応、商談日程の調整などを一連の会話の中で実行します。これにより、営業担当者は初期対応や日程調整といった業務から解放され、より重要な商談やクロージングに集中できるようになるでしょう。

また、30以上の言語に対応しており、国や地域をまたいだグローバル営業にも活用可能です。そのため、海外市場向けのインサイドセールスにも適していると言えます。

LITRON Sales

LITRON Sales サービスページ

LITRON Salesは、NTTデータが提供する、Smart AI Agentを活用した営業支援サービスです。営業活動の高度化・効率化を目的とし、営業業務を対象とした機能を提供しています。

本サービスでは、非コア業務の自動化、特化エージェントによる営業スキルの補完、多様なインプットを用いた分析の導出を実現。これにより、営業担当者の業務負荷を軽減し、営業活動の高度化を支援します。

提供形態はクラウドおよびオンプレミスの両方に対応しています。導入プロセスとしては、検討工程・検証工程・展開工程の3フェーズで進めることが示されており、各フェーズは約3か月、合計約9か月を目安に実際の業務に適用するとのことです。

カスタマーサポート型AIエージェントツール

カスタマーサポート型AIエージェントは、問い合わせ対応の自動化と品質向上などを実現します。24時間365日の即座の対応により、顧客満足度を向上させつつ、サポート担当者の負荷を軽減するツールです。

ツール名	主な機能	特徴
ChatGPT Agent	細かい作業の自動化、スケジュール・メールとの連携	ChatGPT内で完結するAIエージェント
KARAKURI assist	回答検索・作成、メールやチャットの文章作成	オペレーター支援特化
クウゼンAIエージェント	FAQ自動作成、Webガイドの作成	構築スピードや伴走支援

ChatGPT Agent

ChatGPT エージェント サービスページ

ChatGPTエージェントは、ChatGPTがユーザーに代わってウェブサイト操作や複雑なタスクの実行を行う機能です。例えば、ウェブで情報を調べたり、予約手配を行ったり、スライドショーやドキュメントを作成したりといったタスクを、ユーザーの指示に基づいて最初から最後まで実行できます。

この機能は、チャットの中で「エージェントモード」を選択して有効化できます。エージェントモードでは、ChatGPTがウェブサイトにアクセスして作業を開始し、ユーザーはいつでもブラウザ操作を引き継いだり、新たな指示を与えたりできます。

また、ユーザーが利用しているアプリ（例えばスケジュールやメール）に安全に連携させることで、必要な情報を取り込みながらタスクを進めることが可能です。

KARAKURI assist

KARAKURI assist サービスページ

カラクリ株式会社が提供する KARAKURI assist は、オペレーター支援AIエージェントです。カスタマーサポート業務において、オペレーターが迅速かつ正確に回答を提供できるよう、定型回答の自動検索や自動生成といった機能を備えています。これにより、対応品質の向上と業務効率化を支援します。

本ツールは、FAQやナレッジベースとの連携によって、オペレーターが迷わず正しい回答を提示できる環境を構築。これにより、問い合わせ対応業務の負担軽減と標準化に寄与します。

さらに、検索結果をもとにメールやチャットの文章作成も可能で、新人でもすぐに高品質な応対を実現できるのが強みです。

クウゼンAIエージェント

クウゼンAIエージェント サービスページ

クウゼンAIエージェントは、株式会社クウゼンが提供する、目標達成に向けて業務を「能動的」「自律的」に遂行するAIエージェントです。企業内の業務プロセスを最適化し、生産性向上やコスト削減を通じて企業価値の向上を支援します。

特にカスタマーサポート領域では、顧客向けFAQの回答自動生成やオンボーディング・トレーニング用のウェブガイド作成、リードにカスタマイズした個別素材の作成などを通じて、業務効率化を支援します。

また、構築・運用のスピードや既存システム連携への対応、専属サポートチームによる伴走支援も特徴です。

定型業務自動化型AIエージェントツール

定型業務自動化型AIエージェントは、繰り返し発生する業務プロセスを効率化します。データ入力、ファイル整理、レポート作成など、ルールが明確な業務を自動実行し、人間の作業時間を削減するツールです。

ツール名	主な機能	特徴
Dify	ノーコードワークフロー構築、外部ツールの連携可能	数分で実運用可能なエージェントの構築が可能
AutoGPT	幅広い業務の自動化が可能	シンプルな操作で複雑なタスクを実行可能
UiPath Autopilot	あらゆるOSに対応、UiPath上で作動	UiPathプラットフォーム（RPA）との強固な連携

Dify

Dify HP

Difyは、実運用可能なAIエージェントを構築するためのプラットフォームです。エージェントワークフロー、RAGパイプライン、インテグレーション、モニタリングなど、AIアプリケーションの構築・運用に必要な機能を一つにまとめて提供しています。

ドラッグ＆ドロップによる視覚的な操作で、数分程度でアイデアから本稼働までを迅速に実現できるのが特徴です。外部のCRMやデータベースと連携したワークフローをノーコードで構築・運用でき、データのインプット／アウトプットを含む幅広い業務プロセスに対応してます。

企業向きのセキュリティも備えており、リリース初日から実運用に耐えるAIエージェントの構築を可能にするのが強みです。

AutoGPT

AutoGPT HP

AutoGPTは、デジタルタスクを強化するためのAIプラットフォームです。AIアシスタントを継続的に実行し、割り当てられたタスクをユーザーに代わって自動的に実行することで、デジタルワークフローを効率化します。

AutoGPTプラットフォームは、シンプルな設計でありながら、各種ツールとの連携などの複雑なワークフローを迅速に構築することが可能です。エージェントはクラウド上で動いており、関連するトリガーに基づいて自動的に起動されます。

このプラットフォームは、中小企業の業務効率化、営業・マーケティングにおける市場調査やコンテンツ生成、複雑なデータ分析、AIエージェント開発など、幅広い用途に対応可能です。

UiPath Autopilot

UiPath Autopilot サービスページ

UiPath Autopilotは、RPA（Robotic Process Automation）大手のUiPathが提供する、UiPath Business Automation Platform™全体にわたるAIエージェントです。インターンからCEOまで、あらゆるユーザーの生産性を大幅に向上させることを目的としており、Windows、Mac、Webに対応したAIソリューションとして提供されています。

UiPathプラットフォームを活用することで、信頼性が高く、安全なAIを企業規模で管理できる点が特徴です。

本ツールの機能は多岐にわたり、ワークフローを構築することであらゆる業務に対応することが出来ます。

データ分析・意思決定支援型AIエージェントツール

データ分析・意思決定支援型AIエージェントは、膨大なデータから洞察を抽出し、ビジネス上の意思決定をサポートします。売上予測、顧客行動分析、リスク評価など、データドリブンな経営判断を支援するツールです。

ツール名	主な機能	特徴
Gemini Enterprise	市場分析・ビジネスアプリやデータストアとの連携	Google製エージェントをすべて活用可能
Fujitsu Kozuchi	データを活用した将来予測・表データの分析	富士通の世界最先端の計算技術の融合
KDDI Conata Data Agent	様々なフォーマットのデータを統合・セキュアな環境	社内データ活用に特化

Gemini Enterprise

Gemini Enterprise サービスページ

Gemini Enterpriseは、すべての従業員に Google の AI を提供する高度なエージェント プラットフォームです。Googleが運営するプラットフォーム上で、AIエージェントを発見・作成・共有・実行でき、世界最高水準の Gemini モデル（Gemini 3 を含む）にアクセスできます。

Gemini と対話しながら情報を検索・分析し、エージェントを連携させてワークフローを自動化することが可能です。

また、Deep Research、NotebookLM、Coding Agents などの Google 製エージェントもプラットフォーム上で利用することができます。特にDeep Researchは市場分析に優れており、Google Workspace や Microsoft 365、Salesforce や SAP などのビジネスアプリ、BigQuery など、会社のデータが安全に接続した上で、より正確で包括的な分析を行うことが可能です。

Fujitsu Kozuchi

Fujitsu Kozuchi サービスページ

Fujitsu Kozuchiは、富士通株式会社が開発・運営しているクラウドベースのAIプロダクトサービスです。富士通独自の生成AI技術とAIと計算技術の融合により、AI導入・利活用を加速します。特化型生成AIやハルシネーション抑制、独自のナレッジグラフ技術による生成AIトラストを備えています。

ヒューマンセンシング技術や因果発見技術など世界最高レベルのAI技術と、スパコン／量子を含む富士通の世界最先端の計算技術を融合していることが強みです。

さまざまなデータを活用した将来予測、自然言語処理によるテキストの加工・分析、人や物体の姿勢・動き・文字認識の分析・判断、AIの公平性検証、AIが出力した結果の因果関係の説明などに対応し、判断結果の説明や現場改善アクションの提示、膨大なデータからの因果関係の網羅的な計算などを行えることが特徴です。

KDDI Conata Data Agent

KDDI Conata Data Agent サービスページ

KDDI Conata Data Agentは、KDDI株式会社が開発・運営している生成AI技術と高度な情報検索を駆使したデータ活用アシスタントです。生成AI技術と高度な情報検索技術を組み合わせ、社内に眠るデータを検索し、ユーザーの意図を紐解いて最適なデータを選び、活用するAIサービスです。

日常業務におけるファイル検索やデータの調査に、エージェントが伴走して情報収集を支援し、無駄な作業時間を削減して「さがすをなくす」をサポートします。

また、データベースのテーブル形式データも参照でき、AIが適切なSQL文を自動生成してデータを取得し、集計や可視化、簡易的な分析まで幅広く実現します。

開発支援型AIエージェントツール

開発支援型AIエージェントは、ソフトウェア開発のプロセスを効率化します。コード生成、バグ検出、テスト自動化など、開発者の生産性を向上させるツールです。

ツール名	主な機能	特徴
Devin	反復的なコード変更・様々なタスクの処理	数百万行規模のコード開発実績あり
Cursor(Agent Mode)	複雑なコーディング・コマンド実行	人とAIが協同するプログラミングの実現
GitHub Copilot	各種開発業務・動作可能場所多数	エディターから大企業まで活用可能な汎用性

Devin

Devin HP

Devinは、コード移行や大規模リファクタリングといった開発タスクを自律的に実行するAIエージェントです。本ツールは、移行やリファクタリングのサブタスクを並行して処理し、エンジニアが手作業で行っていた反復的なコード変更を代替します。

過去の移行事例を用いてチューニングすることで、タスク完了スコアが向上し、処理速度の改善が見込まれます。また、Devin自身がスクリプトやツールを構築し、共通処理を自動化することも可です。

さらに、Slack、Teams、Linear、Jiraと連携可能で、チケット管理、計画確認、自己テスト、PRレビューまでを一連で支援します。数百万行規模のコード開発実績があり、エンジニアリングバックログの解消を支援する開発支援型AIエージェントとして提供されています。

Cursor(Agent Mode)

Cursor HP

Cursorは、AIを活用したコーディング環境で、AIを使ってアイデアをコードに変換することで、人間とAIが協働するプログラミングを実現するAIツールです。CursorはAIによる補完やタスク補助を統合したコーディング体験を提供しています。

Cursorの「Agent Mode」は、AIエージェント機能として、コードベースを理解し、複雑なコーディングタスクを自律的に処理し、ターミナルコマンドの実行やコードの編集を行うことが可能です。

また、Webやモバイル上でもAgentを利用でき、コードを書いたり複雑な質問に回答したり、作業の骨格を構築したりできます。これにより、開発者は多様な開発タスクをAIエージェントと協調しながら進められます。

GitHub Copilot

GitHub Copilot サービスページ

GitHub Copilotは、エディターからエンタープライズまで、あらゆるワークフローのために提供されているAIエージェントです。GitHub、統合開発環境、プロジェクトツール、チャットアプリケーション、カスタムMCPサーバーなど、ユーザーが作業する多くの場所で動作します。

GitHub Copilotは、コンセプトの説明、コードの保管、編集の提案、エージェントモードでのファイルの検証といった作業を実行することが可能です。

また、コードの記述、プルリクエストの作成、フィードバックへの応答をバックグラウンドで自律的に行うこともでき、エンジニアの開発生産性の向上に寄与します。

AIエージェント活用の成功事例3選

ここまで、具体的なツールについて紹介していきました。

最後に、実際の企業での導入事例を通じて、AIエージェントがもたらす具体的な効果を見ていきましょう。

• 【事例①】ベネッセ｜社内相談AIで新企画立ち上げを効率化
• 【事例②】富士通｜サポートデスク自動化で対応時間削減
• 【事例③】JAL｜複数業務量域で積極活用

【事例①】ベネッセ｜社内相談AIで新企画立ち上げを効率化

株式会社ベネッセホールディングス HP

株式会社ベネッセホールディングスでは生成AIを社内業務の効率化に活用しています。

新企画の立ち上げ時には経理や財務をはじめ法務や情報セキュリティなど、コンプライアンスが多岐にわたるため、あらゆる部門へ相談や確認が必要となり、それが新事業発足の足かせになっていました。

そこで、社内の業務改善コンテストで上がってきた社内相談AIを自社開発しました。その際ソースにしたのは様々な部門のマニュアルを中心に750ページほどのデータです。

参照・引用：「GenAI Customer Day: 生成 AI を “使う”か“創る” か ～ 日本における生成 AI サービス導入企業の最新動向」Microsoft

社内の各部署に連携する代わりに、社内相談AIに一度相談することで、適切な社内データにたどり着けるようになることで、今後、様々な企画立案がスムーズになる効果を期待されています。

【事例②】富士通｜サポートデスク自動化で対応時間削減

富士通株式会社 HP

富士通は、「富士通Salesforceサポートデスク」においてAIエージェントを採用したことを2025年1月20日に発表しました。同社はこれまで、限られたリソースで効率的かつ高品質な顧客対応の実現が課題となっており、オペレーターが緊急度や難易度の高い問い合わせに集中できる体制の実現について、AIを活用した解決策を模索していました。

AIエージェントを導入し、トピックの設計やアクションでのFlowの活用などのチューニング、業務ノウハウによるデータ整備などを実施した結果、以前のシステムでは8回のやり取りが必要だったのに対し、1回で問題が解決するようになったとのことです。

この検証結果を受け同社は、コンタクトセンターにおける月間お問い合わせ数の約15%をAIエージェントが対応できる体制の構築を目指しています。これにより、オペレーターはより緊急度や難易度が高いケースに集中でき、サポート業務の効率化やリソースの最適化が可能になります。

参照：「富士通のSalesforceサポートデスク対応にAgentforceを採用　AIエージェントの支援によるハイブリッドな労働力で顧客満足度を向上 」Salesforce

【事例③】JAL｜複数業務領域で積極活用

日本航空株式会社 HP

日本航空（JAL）の空港現場では、労働人口の減少に伴い、人財不足が深刻化しているため、業務の標準化と効率化が急務でした。これまでの運用方法では、高品質なサービスを維持するのが困難という意見もあり、空港全体のサービス品質や安定性を高いレベルに保つための変革が必要だったのです。

結果として、全国56の空港にアクセンチュアが開発したAIエージェントを導入し、業務の効率化と顧客サービスの向上において成果を出しました。

変革が急務だったのは「危険物検索」「ラウンジ入場条件検索」「イレギュラーアナウンス文作成」の3つの業務領域です。

この業務領域ではAIエージェントの導入によって、「膨大なマニュアルを探す手間がなくなり、AIエージェントが瞬時に答えを出してくれる」「お客さまへの案内も詳細を説明しながら丁寧に対応できる」「イレギュラー時でも短時間で高品質なアナウンス文を出せる」「新人や外国籍スタッフでも自信を持って対応できる」といった声があがっています。

実際の画面

参照・引用：「JALが全国56空港にアクセンチュアの「AIエージェント」を導入 「生成AI」の特性が活かせる3つの業務領域とは」ロボスタ

こうしたAIの活用により、誰でも同じ基準や根拠に基づいた案内ができるようになり、スタッフごとの知識差や経験による属人的な対応、誤案内のリスク回避につながりました。

AIの社内活用ならナレフルチャット

AIエージェントを自社で導入したいけれど、開発リソースや専門知識がないという企業には、ナレフルチャットがおすすめです。

ナレフルチャット HP

ナレフルチャットを活用することで、複雑な設定なしで業務特化型のAIボットを簡単に作成できます。

PDFやWordなどのファイルを、そのままアップロードするだけで準備は完了します。たとえば社内手続きに関するデータを与えて、問い合わせ対応用ボットを作成したり、マニュアルに関するデータを与えて教育用のボットを新しく作成したりと、様々な役割のAIを複雑な操作なしで作成することが可能です。

作ったボットは、ナレフルチャット内でメンバーに向けた共有ができる他、独自機能「RAGリンク」を使えば、URLで共有することも可能です。

また、ナレフルチャットは、学習データに利用されない”API”を活用しているため入力内容は学習データに一切利用されません。クローズドな環境で利用ユーザーは管理者が制限可能で、プロンプトの共有先も社内に限られています。また、ナレフルチャットはISMS認証(ISO27001)とプライバシーマークを取得した企業が開発・運営しています。

さらに、ZDR（Zero Data Retention/ゼロデータ保持）にも対応しており、入力データがプロバイダー側で保持されることなく処理されます。これにより、機密情報や個人情報を扱う場合でも、情報漏えいリスクを最小化できるのが大きな特徴です。

参考記事：ナレフルチャット、ChatGPT・ClaudeでZDR（ゼロデータ保持）を実現～企業の機密情報を保存しない安心・安全な生成AI活用環境を提供～

実際に、介護事業を展開する株式会社セービングでは、ナレフルチャットを導入することで業務効率化を実現しました。同社では、社内問い合わせ対応の負担軽減と、全社員が活用できるAI環境の整備が課題となっていました。

2025年2月にナレフルチャットを導入後、ナレフルチャットRAGを用いて就業規則や給与、勤怠に関する人事系の内容をAIに学習させた社内用エージェント（チャットボット）を作成し、そのRAGリンクを全社員に公開しました。

このRAGリンクからアクセスできるチャットボットに、給与や時給、休日数といった就業規則に関する質問を投げかけると、AIが即座に回答。その結果、社員が本社の総務へ個別に問い合わせる必要がなくなり、総務部や経理部の負担を大きく軽減する効果が出ています。

インタビュー全文は以下よりご確認ください。

参考記事：社内問い合わせ対応を自動化｜介護現場で進む生成AIの活用法とは

AIエージェント導入を検討している企業様は、まずナレフルチャットで小規模に始めてみることをぜひご検討ください。