AIエージェントとは？

まずはAIエージェントの概要を確認しておきましょう。

AIエージェントとは？

AIエージェントとは、ユーザーが設定した目標に基づき、情報収集やタスク実行をある程度自律的に行うAIシステムを指します。

AIエージェントは、まず周囲の状況を「知覚」し、未来の状況の「推論」を立て、データ出力や機器の操作で「行動」する、三段階のサイクルで動作します。

AIエージェントの特徴

AIエージェントの特徴は「自律的に」「複数タスク」を行える点にあります。一般的なAIシステムは、生成AIチャットボットのように、ユーザーがタスク一つ一つに対して指示を出す必要がありました。一方、AIエージェントはユーザーが設定した目標をもとに自らタスクを見つけて行動します。必要に応じて外部ツールと連携しながら進めます。

このような高度なタスクを行える点から、AIエージェントは企業の業務への活用が進んでいます。

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AIエージェント導入のステップ

AIエージェントの導入ステップをご紹介します。

導入目的の明確化

AIエージェントを導入する際には、まず導入の目的を明確にすることが重要です。

そのためには、まず課題を特定する必要があります。AIエージェントの導入によって、どのような成果を出したいのかを具体的にしておくことも重要です。ここで定めた目的が導入成果を決めると言っても過言ではありません。

対象業務の選定と現状分析

課題のある複数の業務のうち、どの業務にAIエージェントを導入するかを選定します。そしてその選定した業務については、AIエージェントが代替する必要があります。そこで現状、どのようなフローで業務を行っているのか、何が問題なのかなどの現状分析を行います。また処理時間や量などを数値として算出しておくことが欠かせません。

ROIの算出と投資判断

AIエージェントを導入することによって、どのような成果を出したいのかを算出します。あわせてコストも見積もります。この成果とコストを用いて、ROI（投資対効果）を算出します。ROIが明確になっていれば、適切な投資判断が可能になります。

AIエージェントの機能の要件整理

導入するAIエージェントに必要な機能等の要件を整理します。目的を達成し、課題を解決するためには、AIエージェントがどのような行動を取る必要があるのか、どのような機能があれば良いのかを洗い出します。

AIエージェントの選定

4で行った要件整理を元に、利用するAIエージェントを選定します。

PoCの実施

実際にAIエージェントを稼働させて、目的を達成できるかを確認します。これはPoC（概念実証）によるテスト運用の段階です。まだ社内全体には投入せず、一部の業務範囲内で行うのが一般的です。問題が見つかればそれを改善して社内に展開できるようにします。

本導入と運用

問題が解消されれば、本導入をして運用を進めます。

運用開始後のよくある失敗と回避のポイント

運用開始後のよくある失敗と回避のポイントをご紹介します。

想定より効果が得られなかった

AIエージェントを導入した後、想定より効果が出なかったという失敗がよく起きます。

この問題の原因は、さまざまなことが考えられますが、根本的には『AIを導入すること自体が目的になっている』ことが多いと考えられます。そのため、はじめに『どんな効果を出したいのか』の数値目標を明確にしておきましょう。例えば次のような目標を設定します。

「●●部門の○○のデータを90%以上自動化し、月次の作業を5日から2日に短縮する」

「カスタマーサポートセンターの一次対応の60%を自動化し、人件費を年間1,000万円削減する」

コストがかかりすぎている

想定よりも予算がオーバーしてしまったという課題です。

トータルコストはAIエージェントサービスを利用する場合と自社開発する場合、カスタマイズする場合などで変わります。しかし、共通して見落としがちな下記の費用を把握しておくことは、予算オーバーの回避策として有効です。

・データの収集・整理・加工コスト
・内部システムとの連携コスト
・セキュリティ対策コスト
・導入後の運用コスト

導入後に運用を放置している

AIエージェントの運用体制が機能していないという課題です。問題なく使えていれば良いですが、不具合が生じた際に稼働が停止し、結局、導入前のやり方に戻す必要が出てくることもあります。

AIエージェントは、導入したら終わりではなく、必ず運用・改善によって品質や精度を高めていくことが欠かせません。

そのため、導入時に必ず運用体制を整えておくことが重要です。ただAIエージェントの動作を管理するだけでは不十分です。あらかじめKPIを設定しておき、そのKPIの数値を期間ごとに追いましょう。未達成の場合は、改善策を講じます。大事なのは、このようなPDCAサイクルを回す体制を作っておくことです。

データとシステム連携に不備がある

データ欠損やデータ不足などを背景に、AIエージェントが返す回答に誤りや不足が生じることがあります。これではAIエージェントの性能がいくら良くても成果につながっていきません。

この失敗の回避策は、データ収集や加工等のプロセスを標準化したり、統合データ基盤を準備して、まずはデータを一元的に集める仕組みを構築したりすることなどが挙げられます。

専門的な内容となるため、データの専門家を社内に取り込むか、外部にパートナーを持つことが一案です。AIエージェント導入の際のベンダーも含めて、ビジネス目標の達成に伴走してくれるパートナーと連携しておくのをおすすめします。

まとめ

AIエージェントの導入ステップと失敗の回避策をご紹介しました。最も重要なのは、AIエージェントの導入そのものが目的になってしまわないように、あらかじめ目的を明確にすることです。

しかし導入や運用に際して、パートナーから専門的なアドバイスを受けたいこともあるでしょう。その場合は、リコーにご相談ください。

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AIエージェントの導入・メンテナンスの複雑さや回答精度の伸び悩み、社内ドキュメントを活かしきれないといった課題をまとめて解決します。

導入・運用の際には、貴社のビジネスの課題解決や目標達成のためにお手伝いをさせていただきますので、ぜひお気軽にご相談ください。

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