AIエージェントにできることとは？生成AIとの違いや実際の業務での活用法をご紹介
AIエージェントは、ユーザーが与えた目標を軸に自ら状況を判断し、情報収集や分析、外部ツールとの連携、タスクの実行などを自律的に行うサービスです。すでに多くの企業で導入が進んでいます。
AIエージェントは何ができるのか、具体例とともに知りたいと思っている方もいるのではないでしょうか。
そこで今回は、AIエージェントにできることとそのメリット、AIエージェントの業務への活用法について、具体例を交えてご紹介します。
AIエージェントとは？
AIエージェントとは、自律的、かつ複数のタスクを連続的に実施できるAIツールの一種です。社内で導入が進んでいるAIといえば、生成AIが挙げられますが、一般的な生成AIは単機能を持つAIであり、ユーザーによる指示が必要です。一方、AIエージェントは、ユーザーの設定した目標をもとに必要な行動を判断し、自律的にタスクを実行できるという特徴があります。
AIエージェントの種類
AIエージェントには、様々な種類があります。AIエージェントの機能で分類すると、単一機能に特化したテキスト型や音声型、テキストや音声、画像、動画などの複数を組み合わせて処理できるマルチモーダル型、自動でタスクや通知を行う自動型などがあります。
目的や用途に応じて種類を選択して利用できます。
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生成AIとの違い
生成AIとAIエージェントの最大の違いは自律性と実行力です。
生成AIは、ユーザーからの指示に応じて文章や画像などを生成することを主な役割としています。一方、AIエージェントは、設定された目標に基づいて計画を立て、必要に応じて外部ツールやシステムと連携しながらタスクを進めることができます。
生成AIが情報提供やアイデア出しを支援する存在だとすれば、AIエージェントは業務プロセスの実行まで支援できる存在と言えます。
AIエージェントでできること
AIエージェントは、具体的にどのような動作を代行してくれるのでしょうか。ここでは、代表的な4つのアクションをご紹介します。
自律的なWebリサーチと情報収集
ユーザーが指定したテーマについて、自らWeb検索を実行し、複数のサイトから必要な情報を収集・要約します。従来の検索のように、人間が何度も検索キーワードを変えて情報を探し回る手間を大幅に省くことができます。
複数ファイルの読み取りとデータの抽出・加工
PDFやWord、Excelなど、異なる形式のファイルを横断して読み込むことが可能です。膨大な社内文書やマニュアルの中から必要なデータを抽出し、指定したフォーマットに整理・加工する作業を自動で行います。
外部システムとの連携・自動入力
APIなどを通じて、社内で利用しているSFAやCRM、メールソフトなどの外部ツールと連携します。
例えば、収集した顧客情報をSFAに自動で入力したり、進捗状況を関係者のチャットツールへ自動通知したりする作業を代行します。
複雑なタスクの分解と実行計画の策定
「イベントの準備をして」といった抽象的な大きな目標を与えられた際、AIエージェントは「会場のリサーチ」「案内状の作成」「スケジュールの調整」といった細かいタスクに自ら分解します。その上で、実行手順を整理し、順序立ててタスクを進めることを支援します。
AIエージェント導入によって得られる5つのメリット
AIエージェントを業務に導入することで、どのような成果が得られるのでしょうか。ここでは、代表的な5つのメリットをご紹介します。
タスク自動化によるコア業務への集中
業務のタスクを自動化し、連続して実行できます。例えば営業活動において、見込み顧客の優先順位付けやWeb上の行動履歴の検知・通知、提案メールの自動送信などが可能です。従来、人が行ってきたタスクをAIが代行することで、業務効率化と省人化に寄与し、社員は本来注力すべきコア業務に集中できるようになります。
問い合わせ対応の工数削減
顧客や社内からの問い合わせ対応を一次受付・自動処理できます。AIエージェントは文脈に応じて関連する情報を検索・提示したり、必要に応じて担当者に引き継いだりします。24時間365日体制の構築はもちろん、一次対応での完結率が高まるため、問い合わせ対応にかかる工数を削減できます。
労働力不足に対応する人件費の削減
AIエージェントによるタスクの自動化や工数削減は、限られた人員で業務を運営するための支援につながります。深刻な労働力不足や長時間労働規制、人件費の高騰といった課題に対し、AIエージェントが人に代わって業務を担うことで、コストパフォーマンスの高い組織運営を実現します。
応対品質の平準化によるCXの向上
AIエージェントに顧客対応を行わせることで、待ち時間の解消や一貫した情報提供が可能となり、CXの向上に貢献します。製品やサービスの性能だけで差別化が難しい市場において、品質の高い顧客対応を安定して提供できるため、顧客満足度の向上につながります。
データ分析に基づく意思決定の迅速化
AIエージェントは膨大なデータを解析し、単に結果を報告するだけでなく、意思決定に役立つヒントや分析結果を要約し、意思決定の参考となる情報や示唆を提示します。データ整形やリサーチ工数を削減するだけでなく、データに基づいた意思決定の迅速化を支援します。
現場の疑問に応える！AIエージェントの具体的な業務ユースケース
AIエージェントは実際の業務現場でどのように使われているのでしょうか。
ここでは4つの活用シナリオをご紹介します。
カスタマーセンターにおける問い合わせ対応と応対評価
電話やメール、チャットでの顧客対応シーンで活用されています。オペレーターに代わってAIエージェントが定型的な質問への対応を行ったり、通話音声を自動で解析してオペレーターの応対品質を評価するデータ蓄積にも活用されています。
店舗スタッフや営業担当者による提案・接客のサポート
店舗での接客や営業活動の現場で活用されています。顧客から製品仕様に関する複雑な質問を受けた際、店舗スタッフや営業担当者がAIエージェントに照会することで関連する適切な情報や回答候補を素早く参照できます。また、提案資料を作成するための情報収集やコンテンツ作成のサポートにも活用されます。
社内マニュアルや文書データを活用した社内ヘルプデスク
経理・総務・IT部門などへの問い合わせ対応で活用されています。社内に眠っているPDFやWordなどの業務マニュアル・規定データをAIエージェントに読み込ませることで、社員からの質問内容を解析し、関連する適切な回答や該当マニュアルの箇所を自動で提示・案内します。
会議後の議事録作成とタスクの自動通知
Web会議後の事後処理フローで活用されています。会議音声の文字起こしと議事録作成を行うだけでなく、会議内で決定したタスクや担当者・期限をAIエージェントが抽出し、参加者のチャットツールへリマインド通知の作成や送信の自動化に活用されています。
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まとめ
AIエージェントは従来の人による作業はもちろんのこと、生成AIなどの従来のAIと比べて、より多くのタスクと業務に対応することが可能です。
AIエージェントにできることは多く、その活用用途の幅も広がります。
特に社内ヘルプデスクなどのAIエージェントの導入を検討する際には、リコーの「RICOH デジタルバディ」をおすすめします。
社内データを横断活用するRAG型AIエージェントであり、社内に蓄積された文書やデータを正確に検索・参照し、根拠を明示した回答を生成します。
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