AIエージェントは、生成AIの進化とともに注目を集めていますが、具体的にどんな例があるのか」「実際に企業でどう使われているのか」が分かりにくいと感じる方も多いのではないでしょうか。
本記事では、AIエージェントの基本的な考え方を整理したうえで、実際に企業で活用されているAIエージェントの例・事例・活用事例を、一次情報をもとにわかりやすく解説します。
これからAIエージェントの導入を検討している方や、具体的な活用イメージを知りたい方は、ぜひ参考にしてください。
AIエージェントの例をわかりやすく解説
AIエージェントの例としては、人が毎回細かく指示を出さなくても、目的に応じて考え、判断し、行動するAIが、実際の業務や日常の中で使われているケースが挙げられます。
従来のAIやチャットボットは、「質問に答える」「指示された作業を行う」といった受動的な役割が中心でした。 一方、AIエージェントは、与えられた目的をもとに、自ら次の行動を選びながらタスクを進める点が大きな違いです。
例えば、次のようなケースがAIエージェントの代表的な例です。
- 会議内容を理解し、要点を自動で整理・共有する
- 問い合わせ内容を判断し、最適な回答や対応先を選ぶ
- 社内データを横断的に調べ、意思決定を支援する
- 業務の進行状況を把握し、次に取るべき作業を提案する
これらはすべて、「考える」「選ぶ」「実行する」という複数の役割を一体で担っている点で、AIエージェントと呼ばれます。
今回は、実際に企業でどのように活用されているのかを、具体的な事例を交えて詳しく紹介します。
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企業におけるAIエージェントの活用事例
企業の公式発表や信頼性の高いニュースメディアをもとに、実際にAIエージェントを業務で活用している国内企業の事例を紹介します。導入の背景や活用内容、得られている成果が分かる事例を中心に紹介します。
セブン銀行株式会社｜音声AIエージェントで問い合わせ対応を効率化した事例
セブン銀行はコンタクトセンターにAIエージェント（チャットボット）を導入し、電話での問い合わせ対応を大幅に削減して効率化しています。
2023年10月にチャットシステムを刷新し、問い合わせルートの簡素化や有人チャットとの円滑な連携（9カ国語対応）を実現しました。
その結果、チャットボットの月間対応件数は6万件から26万件に増加し、電話対応比率は50.1%から28.7%まで低下するなど、迅速な顧客対応に寄与しています。
参考：Impress DIGITAL X｜セブン銀行、コンタクトセンターでの電話対応比率をAIチャットボットで3割未満に
ソフトバンク株式会社｜生成AIエージェントでコールセンター業務を自動化した事例
ソフトバンクは日本マイクロソフトと共同で生成AIを活用したコールセンター自動化システムの開発に着手し、自社コールセンターに順次導入しています。LLM（大規模言語モデル）が顧客の問い合わせ内容を判断し、関連するデータソースから情報を収集して最適な回答を提示する「自律思考型」の仕組みにより、定型的な案内や契約手続きなどの業務を自動化します。これにより顧客の待ち時間短縮と対応品質の均一化を図り、顧客満足度の向上を目指しています。
参考：ソフトバンク（プレスリリース）｜生成AIでコールセンター業務の自動化を加速～お客さまの待ち時間の短縮と対応の均質化により、顧客満足度向上を目指す～
大和証券株式会社｜AIオペレーターで市場情報提供・問い合わせ対応を効率化した事例
大和証券は生成AIを活用した音声対話型の「AIオペレーターサービス」を開発し、2024年10月から問い合わせ対応に導入しました。株価情報やログイン手続き、NISAに関する一般的な問い合わせまで、AIオペレーターが顧客を待たせず即時に音声応対します。国内大手金融機関で初めて、広範な内容を音声AIで自動応対する試みとなり、有人窓口と併用することで24時間対応を実現しました。この結果、投資家層拡大による問い合わせ増加に対応しつつ、有人オペレーターの負担軽減と顧客体験の向上に寄与しています。
参考：クラウドWatch｜大和証券、AIオペレーターによる電話問い合わせ対応サービスを提供
トヨタ自動車株式会社｜AIエージェント「O-Beya」で熟練知識の継承と開発スピード向上を実現した事例
トヨタ自動車 パワートレーンカンパニーでは、熟練エンジニアの知見を継承し新車開発のスピード向上を図るため、生成AIエージェントシステム「O-Beya（大部屋）」を導入しました。
このシステムにはエンジン・バッテリー・法規など9つの専門分野のAIエージェントが実装されており、まるで社内の“大部屋”にいる専門家たちの仮想チームのように、エンジニアからの質問に24時間応答します。
物理的な制約を超えて社内に蓄積されたノウハウへいつでもアクセスできるようになり、ベテラン大量定年時代における知識共有と開発プロセスの効率化・技術革新の加速に繋がっています。
参考：Microsoft Source｜トヨタ自動車、エンジニアの知見を AI エージェントで継承へ ー 競争力強化に向け革新的な取り組みを開始
西日本旅客鉄道株式会社｜駅員向けAIアシスタント「Copilot for 駅員」で現場対応を効率化した事例
JR西日本は駅業務の効率化とサービス向上を目的に、駅員向け生成AIアシスタント「Copilot for 駅員」を開発しています。駅員がお客様対応時に多数の営業規則や商品情報から必要な情報を探す手間を、省略して即座に提供できるようにするもので、これにより1人あたりの対応時間を短縮しお客様の待ち時間削減を実現します。さらに過去の問い合わせデータを分析してエリアやカテゴリごとの傾向を可視化し、規則やサービス自体の改善にも役立てる仕組みです。2024年3月から実証アプリ開発に着手しており、順次対応駅やデータ範囲を拡大して、駅員の業務負荷軽減とサービス品質向上を目指しています。
参考：株式会社ヘッドウォータース｜JR西日本の生成AI「Copilot for 駅員」に対する開発支援を行っています
富士通株式会社｜自律型AIエージェント「Kozuchi」で高度業務の協調自動化に挑んだ事例
富士通は、人と協調して自律的に高度業務を遂行できる生成AIエージェント「Fujitsu Kozuchi AI Agent」を開発し、社内で活用を開始しました。従来の対話型AIとは異なり、抽象的な会話から本質的課題を自社開発のロジックで抽出し、解決すべきタスクに分解してプランを立案します。さらに複数のサブAIエージェントを組み合わせて最適解を提案する仕組みにより、複雑な課題解決を人とAIの協働で推進します。現在、社内で数百のエージェントを体験運用しており、生産管理や法務など業務特化型エージェントへの展開も進めながら、業務プロセス全般の革新を目指しています。
参考：Fujitsu Global｜AIが人と協調して自律的に高度な業務を推進する「Fujitsu Kozuchi AI Agent」を提供開始
株式会社ベルシステム24｜通話データ活用のAIソリューションでコールセンター応対精度を向上させた事例
ベルシステム24は、国内初となる通話データからナレッジベースを自動生成する機能を備えたコンタクトセンター向け自動化ソリューション「Hybrid Operation Loop」を2024年11月に発表しました。生成AIと人間オペレーターの協働による業務ループを構築し、回答自動生成に特化したAIとナレッジ自動生成に特化したAIを組み込むことで、通話記録からFAQやマニュアルなどを自動で整備します。高度なハイブリッドRAG手法（セマンティック検索併用）を採用して回答精度を飛躍的に向上させ、AI回答の各過程に人による確認・フィードバック（Human-in-the-Loop）を組み合わせることで誤答や幻影を最小化しました。これにより回答精度95%以上を目指す高精度な自動応対を実現し、応対品質と業務効率の大幅向上に繋げています。
参考：ベルシステム24｜国内初の通話データからナレッジベースを自動生成する機能を搭載した「Hybrid Operation Loop」を開発開始
株式会社スクウェア・エニックス｜社内チャットボットでゲーム開発ナレッジ共有を効率化した事例
スクウェア・エニックスはゲーム開発の効率化を目的に、生成AI搭載の社内チャットボット「ひすいちゃん」を導入しました。Azure OpenAI Service（GPT-4）を活用し、Slack上で内製ゲームエンジンに関する質問に答えるもので、わずか3日で構築して2024年2月にリリースされています。その後、社内向けのクローズドQ&A用アプリや、ゲーム内データ生成用のPythonコード自動生成機能も追加し、同年6月にはこれら生成AI機能をゲームエンジン本体と統合しました。これにより開発者は人に質問しづらい内容も気軽に問い合わせ可能となり、エンジン開発担当者の負担が軽減しました。また自動生成したデータを即座にエンジン上で確認でき、新人はチュートリアル代わりに活用、非エンジニアでもデータ生成コードを書けるようになるなど、社内の技術共有とドキュメント整備のモチベーション向上にも大きく寄与しています。
参考：Microsoft｜スクウェア・エニックスがゲームエンジン活用支援に Azure OpenAI Service を活用、質問に回答する AI チャットやコード自動生成を実現
株式会社ナガセ｜生成AIによる個別最適化学習で大学合格率を向上させた事例
教育事業大手のナガセは、Azure OpenAI Serviceを活用したAIエージェントで生徒一人ひとりに最適化された学習支援を提供しています。過去に蓄積した200億問以上の解答データをAIが分析し、各生徒の志望大学に合わせて演習問題を提案することで、国公立大学合格率70%以上という高い成果を上げました。またAIによる指導によって、生徒が場所や時間を問わず何度でも演習できる環境を整備し、学習機会を飛躍的に増大させています。現在はプログラミング科目にも対応した版の開発を進めており、さらなる学力向上と教育改革を推進しています。
参考：Microsoft Source｜英作文を生成 AI で添削する「英作文1000本ノック」を Azure OpenAI Service で実現したナガセ、生徒から高く評価され NPS は 50 に
日清食品ホールディングス株式会社｜社内AIチャットボットで業務効率化を実現した事例
日清食品HDはAzure OpenAI ServiceとPower Platformを組み合わせ、社内向け対話型AI「NISSIN AI-Chat」を開発し業務効率化を図りました。このシステムは全社140部門で活用され、100種類以上の業務テンプレートを作成して営業・マーケティングなどの部門横断的な効率化を実現しています。特にIT部門では作業工数を24%削減する成果を上げました。さらに社内外の問い合わせ履歴をAIが学習し、最適な応答を自動提供することで、現場ニーズに応じた活用範囲の拡大と一層の業務効率向上を進めています。
三菱商事株式会社｜生成AIで情報要約と意思決定支援を高度化した事例
三菱商事はAzure OpenAI Serviceを活用し、生成AIによる業務効率化や投資判断支援に取り組んでいます。大量の情報を素早く要約できるツールや、社内チャットボット「SHINE」を導入することで、膨大な経営情報の消化や状況に応じた迅速な意思決定を可能にしました。生成AIの導入により情報処理の効率が上がっただけでなく、リアルタイムかつ的確な市場情報提供や手続き案内が実現し、より質の高い投資判断・経営判断を下せるよう支援しています。これにより業務競争力の強化にも貢献しています。
参考：Microsoft Source｜Azure OpenAI Service をいち早く活用しプロトタイプ アプリをリリース、活発な社内議論を行いながら生成 AI の業務活用を推進
株式会社三菱UFJフィナンシャル・グループ｜社内版ChatGPTで業務効率化と働き方改革を推進した事例
MUFG（三菱UFJフィナンシャル・グループ）はAzure OpenAI Serviceを活用した独自の「MUFG版ChatGPT」を開発し、業務効率化と企業文化の変革を進めています。この社内AIチャットボットは110を超える業務ユースケースで活用され、銀行固有の業務から一般管理業務まで幅広く効率向上に寄与しました。将来的には社員専属のアシスタントのような役割を果たすことを目指しており、顧客対応の補助や会議サポートへの活用環境も整備中です。さらに生成AIを通じて人材育成やスキル向上にも繋げ、真の働き方改革とイノベーション創出を図っています。
参考：三菱UFJフィナンシャル・グループ｜ＭＵＦＧ版「ChatGPT」の開発秘話 DX化を加速させる新たなオープンイノベーション
弁護士ドットコム株式会社｜リーガル特化型AIエージェントを大手法律事務所に導入した事例
弁護士ドットコム株式会社は、リーガル領域に特化したAIエージェント「Legal Brainエージェント」を、国内最大規模の法律事務所であるアンダーソン・毛利・友常法律事務所に導入しました。
トライアル利用において実務での有用性が確認され、現在は全弁護士およびパラリーガルが本格的に利用しています。
Legal Brainエージェントは、法令・判例・ガイドライン・専門書籍など、信頼性の高い法律文献のみを情報源として回答を生成する点が特徴です。
回答には根拠となる出典箇所が明示されるため、汎用LLMで課題となりがちなハルシネーションを抑制し、プロフェッショナル業務に耐えうる高い信頼性と検証可能性を実現しています。
今後は、翻訳AIなどとのマルチエージェント連携により、法務リサーチから高度な専門業務までをシームレスに支援する次世代のワークスタイルの実現を目指しています。
参考：PR TIMES｜弁護士ドットコム、リーガル特化型AI「Legal Brainエージェント」をアンダーソン・毛利・友常法律事務所に導入
株式会社デンソー｜Microsoft 365 Copilotで全社員の業務時間削減と品質向上を実現した事例
デンソーは、全社員が日常業務でAIを活用する風土づくりを目的に、Microsoft 365 Copilotを全社的に導入しました。
IT部門と有志社員300名による先行導入から開始し、効果検証を経て2024年には本社6,000人、最終的に30,000人規模への展開を決定しています。
導入初期の300人では、1人あたり月12時間の業務時間削減を確認。Teamsの会議要約、社内資料検索・要約、翻訳などの日常業務で効果が高く、設計部門では過去の設計データをもとにしたAIの助言により設計品質の向上も報告されました。
Microsoft 365と統合されたCopilotを採用したことで、既存の認証・アクセス権限がそのまま適用され、利便性とセキュリティを両立した全社展開を実現しています。
参考：Microsoft｜デンソー、Microsoft 365 Copilot 導入で社員の余力創出と品質向上を実現
AIエージェントの活用事例をタイプ別に整理すると
AIエージェントの活用事例は、企業名や業界だけを見ると多様に見えますが、「AIエージェントがどの役割を担っているか」という視点で整理すると、いくつかのタイプに分類できます。
本記事では、AIエージェントの活用事例を以下のタイプに分けて整理し、それぞれの特徴や活用の考え方を解説します。
- 業務効率化・社内支援型AIエージェント
- 専門業務特化型AIエージェント
- 顧客対応・フロント業務型AIエージェント
- マルチエージェント連携型AIエージェント
このようにタイプ別に整理することで、自社の業務や課題に近い活用パターンを見つけやすくなり、「どの領域からAIエージェントを導入すべきか」を具体的に検討しやすくなります。
業務効率化・社内支援型AIエージェント
このタイプは、社内業務の効率化や生産性向上を目的としたAIエージェントです。会議の要約、資料作成、社内問い合わせ対応、情報検索などをAIが代行・支援します。
比較的導入ハードルが低く、既存の業務フローに組み込みやすいため、多くの企業が最初のAIエージェント導入先として採用しています。
専門業務特化型AIエージェント
法務、開発、設計、分析など、高度な専門知識を必要とする業務に特化したAIエージェントです。
専門文献や社内ナレッジを参照しながら、調査・判断・整理を支援する点が特徴です。
単なる業務効率化にとどまらず、業務品質の向上や属人化の解消につながるケースが多く見られます。
顧客対応・フロント業務型AIエージェント
問い合わせ対応や案内業務など、顧客との接点を担うAIエージェントです。
人とAIが役割分担を行い、一次対応や情報提示をAIが担当することで、対応スピードや満足度の向上を実現します。
人手不足への対策や、対応品質の平準化を目的として導入されるケースが増えています。
マルチエージェント連携型AIエージェント
複数のAIエージェントが連携し、調査・翻訳・要約・判断といった複数工程を分担して処理するタイプです。
単一業務にとどまらず、業務プロセス全体をAIが横断的に支援する点が特徴で、今後のAIエージェント活用における重要な方向性として注目されています。
AIエージェント導入で成果が出ている企業の共通点
AIエージェントの導入事例を分析すると、成果を上げている企業には、業種や規模を問わず共通する考え方があります。
単に最新のAIを導入しただけでは成果にはつながらず、導入目的の設定や運用設計の違いが結果を大きく左右しています。
本章では、実際の活用事例から見えてきた、AIエージェント導入で成果が出ている企業に共通するポイントを、以下の観点から整理して解説します。
- 目的を「業務効率化」ではなく「業務成果」に置いている
- AIに任せる範囲と人が担う役割を明確に分けている
- スモールスタートで成功体験を積み上げている
- 業務データやナレッジの整備を同時に進めている
- 利用状況と成果を継続的に可視化している
これらのポイントを押さえることで、AIエージェントを「試験導入」で終わらせず、
実際の業務成果につなげることができるでしょう。
目的を「業務効率化」ではなく「業務成果」に置いている
成果が出ている企業は、AIエージェント導入の目的を単なる「作業時間の短縮」ではなく、業務成果の向上に置いています。
- 調査業務の時間削減 → 判断スピードの向上
- 問い合わせ対応の自動化 → 顧客満足度の向上
- 設計・レビュー支援 → 品質の底上げ
この目的設定が曖昧な場合、 「便利だが、業務は変わらない」という状態に陥りやすくなります。
AIに任せる範囲と人が担う役割を明確に分けている
成果を出している企業では、
AIエージェントと人の役割分担が明確です。
- 情報収集・整理・要約 → AI
- 判断・承認・責任 → 人
このように、
AIを“判断者”ではなく“優秀な補助者”として位置づけています。
特に、専門性が高い業務ほど、「AIがどこまでやるのか」「どこから人が関与するのか」を
あらかじめ設計している点が共通しています。
スモールスタートで成功体験を積み上げている
いきなり全社導入を行うのではなく、
成果が出やすい業務から小さく始めている点も共通しています。
具体的には、
- 限定部署での先行導入
- 特定業務（会議要約、調査、FAQ対応など）に限定
- 定量的な効果測定（時間削減・利用頻度）
こうしたスモールスタートにより、現場での成功体験を可視化しながら横展開しています。
このプロセスがあることで、社内での理解や利用定着も進みやすくなります。
業務データやナレッジの整備を同時に進めている
AIエージェントは、「学習・参照するデータの質」に大きく左右されます。
成果を出している企業では、
- 社内文書の整理
- 用語・ルールの統一
- ナレッジの集約
といったデータ基盤の整備を、AI導入と並行して進めています。
その結果、「AIが使えない」のではなく、「業務が整理されていなかった」という課題が可視化され、業務改善そのものが進むケースも少なくありません。
利用状況と成果を継続的に可視化している
AIエージェント導入後も、利用状況や成果を定期的に確認している点も重要な共通点です。
- 利用頻度
- どの業務で使われているか
- 現場の評価や改善要望
これらを可視化し、運用ルールや使い方をアップデートし続けることで、AIエージェントが「形骸化する」ことを防いでいます。
成果が出ている企業ほど、AIエージェントを“育てる存在”として扱っているのが特徴です。
AIエージェント導入前に押さえておくべき注意点
AIエージェントは、業務効率化や生産性向上に大きな効果をもたらす一方で、導入や運用の進め方を誤ると、期待した成果が得られないケースも少なくありません。
実際の導入事例や失敗例を踏まえると、導入前の段階で押さえておくべき注意点がいくつか存在します。
AIエージェント導入時に特に注意すべきポイントを、以下の観点から整理して解説します。
- ハルシネーションや誤回答への対策を前提に設計する
- セキュリティや権限管理を考慮した運用を行う
- PoCで止まらないための導入計画を立てる
- 現場任せにせず、運用・管理体制を整備する
これらの注意点を事前に理解しておくことで、AIエージェント導入後のトラブルや手戻りを防ぎ、実務で継続的に活用できる環境を構築しやすくなります。
ハルシネーションや誤回答への対策を前提に設計する
AIエージェントは自律的に判断・実行できる一方で、誤った情報をもっともらしく生成してしまう「ハルシネーション」のリスクがあります。
特に、法務・設計・契約・財務など、誤情報がそのまま業務リスクにつながる領域では注意が必要です。
そのため、以下のような設計が重要になります。
- 参照データを限定したRAG（検索拡張生成）の活用
- 出典や根拠を必ず提示する設計
- 最終判断は人が行う前提のワークフロー設計
実際に成果を出している企業では、「AIにすべてを任せる」のではなく、人の確認を組み込んだ設計を前提に導入が進められています。
セキュリティや権限管理を考慮した運用を行う
AIエージェントは、社内文書・顧客情報・設計データなど、機密性の高い情報を扱うケースが多くなります。
そのため、導入時には以下の点を事前に整理する必要があります。
- 社内データが学習に利用されない仕組みか
- 部署・役職ごとのアクセス権限が制御できるか
- 操作ログや利用履歴を追跡できるか
特に大企業や専門業務では、「使いやすさ」よりも「安全に使えるか」が重視される傾向があります。
AIエージェントの導入は、技術導入であると同時に、情報管理の再設計でもある点を意識することが重要です。
PoCで止まらないための導入計画を立てる
AIエージェント導入では、PoC（概念実証）までは進んだものの、本格展開に至らないケースも少なくありません。
その主な原因は以下です。
- PoCの目的が曖昧
- 成果指標（時間削減・品質向上など）が定義されていない
- 本番運用を想定した設計になっていない
成果を出している企業では、
- 小さな業務からスモールスタート
- 定量・定性の両面で効果測定
- 効果が出た業務から段階的に拡張
といった形で、PoCと本番をつなぐ導入ロードマップがあらかじめ設計されています。
現場任せにせず、運用・管理体制を整備する
AIエージェントは導入して終わりではなく、継続的な改善と運用が前提となる仕組みです。
しかし、現場任せにしてしまうと、
- 使われる人と使われない人の差が広がる
- 誤った使い方が放置される
- ノウハウが属人化する
といった問題が起こりやすくなります。
そのため、以下のような体制整備が重要です。
- 利用ルールやガイドラインの整備
- 成功事例の横展開
- 利用状況や成果の定期的な可視化
AIエージェント導入に成功している企業ほど、「ツール導入」ではなく「業務変革」として運用設計を行っています。
AIエージェントに関するよくある質問（FAQ）
AIエージェントに関するよくある質問をまとめています。
- AIエージェントとは例えばどんなものですか？
-
AIエージェントとは、目標に応じて考え、判断し、行動する自律型ソフトウェアです。人の介入を最小限にし、業務タスクを自動で進めます。
- ChatGPTはAIエージェントですか？
-
ChatGPT自体は主に対話型の生成AIです。ただし、外部ツール連携や自動実行の仕組みを組み合わせることで、AIエージェントとして活用されるケースもあります。
- AIアシスタントとAIエージェントの違いは何ですか？
-
AIアシスタントは指示に応じて作業を行う受動的な存在です。一方、AIエージェントは目的達成のために自ら判断し、行動を選択できる点が大きな違いです。
- AIエージェントで何ができるのですか？
-
AIエージェントは、問い合わせ対応、会議要約、情報収集、業務判断支援などを自律的に行えます。複数の作業を横断的に担える点が特徴です。
