【2026年版】AIエージェント活用事例13選｜業務別の使い方と導入ポイントを解説

AIエージェントは、問い合わせ対応の自動化だけでなく、営業サイトでの接客、研究開発のナレッジ検索、社内ヘルプデスク、品質レビュー、自治体の住民案内まで、すでにさまざまな現場で使われ始めています。

とくに最近は、単に質問へ答えるだけでなく、情報を探し、判断し、必要に応じて人へ引き継ぐところまで担う活用が増えてきました。

こうしたAIエージェントを導入すると、応答時間の短縮、自己解決率の向上、工数削減、売上機会の創出などを狙えます。

一方で、同じ「AI活用」でも、どの業務に適しているか、どこまで自動化するか、人の承認をどこに入れるかで成果は大きく変わるでしょう。

そこで、こちらの記事では、AIエージェントの具体的な活用事例を業務別に整理し、実在企業・組織の導入内容と公式に確認できる成果をご紹介します。

あわせて、AIエージェントとは何か、生成AI・チャットボット・RPAとの違い、導入する業務の選び方、導入時のポイントや注意点、費用の考え方も解説します。

AIエージェントとは

AIエージェントとは、与えられた指示に対して一度回答するだけでなく、目的達成のために必要な情報収集、判断、処理、場合によっては人への引き継ぎまで自律的に進める仕組みを指します。

一般的な生成AIが「質問に答える」ことを主目的にしやすいのに対し、AIエージェントは「業務を前に進める」ことに重心があります。

たとえば、営業サイト上で製品情報を案内し、見込み顧客化し、必要なら担当者へ要約付きで引き継ぐ流れは、単なるチャット応答より一段進んだ使い方です。

また、社内ナレッジ検索では、文書を探して提示するだけでなく、質問意図に合う情報源を横断的に検索し、出典付きで回答する設計が増えています。

つまりAIエージェントは、会話UIそのものよりも、業務フローの中で何を判断し、どこまで実行し、どこで人へ戻すかまで含めて設計するものと考えると理解しやすいでしょう。

AIエージェントと生成AI・チャットボット・RPAの違い

AIエージェントを正しく捉えるには、近い言葉との違いを整理しておくことが大切です。

まず生成AIは、文章作成、要約、アイデア出しなどに強い一方で、単体では業務全体の流れを管理するとは限りません。

AIエージェントは、その生成AIを頭脳として使いながら、検索、条件分岐、外部システム連携、複数ステップの処理を組み合わせて業務を進めます。

チャットボットは、あらかじめ決めたシナリオやFAQに沿って受け答えする仕組みが中心です。

一方でAIエージェントは、質問内容や状況に応じて検索先や処理手順を変えたり、専門サブエージェントへ処理を振り分けたりできます。

RPAは、定型的な画面操作や転記処理の自動化に向いています。

そのため、ルールが明確で例外が少ない処理ではRPAが有効ですが、問い合わせ文の解釈、情報探索、曖昧な依頼への対応のように、言語理解や文脈判断が必要な場面ではAIエージェントのほうが適しやすくなります。

実務では、生成AI＝回答生成、チャットボット＝対話窓口、RPA＝定型実行、AIエージェント＝それらを組み合わせて業務を前進させる仕組みとして使い分けると整理しやすいはずです。

AIエージェントの活用事例を見るときのポイント

活用事例を見る際は、単に「すごい成果が出たか」だけでなく、どんな条件で成果につながったのかを見ることが重要です。

とくに確認したいのは、次の観点です。

• 対象業務の手順がある程度言語化・標準化されているか
• 正誤や完了条件を判断しやすい業務か
• 社内文書、FAQ、商品情報など必要データが整っているか
• 人の承認やエスカレーションをどこに入れる設計か
• 既存システムやサイト、CRM、社内ポータルと連携しているか
• PoCで終わらず、本番運用まで見据えているか

たとえば問い合わせ対応の事例でも、FAQに答えるだけのものと、回答できない場合に要約付きで人へ引き継ぐものでは、業務インパクトがかなり異なります。

また、営業や研究開発のように知識探索が重要な業務では、回答精度だけでなく、必要な情報や担当者へ素早く到達できるかも重要な評価軸です。

事例を読むときは、どの業務を、どこまで、どの体制で自動化したのかに注目しましょう。

営業・マーケティングでのAIエージェント活用事例

Salesforce｜Web接客AIエージェントでリード化までの時間を前年比40%削減

Salesforceは、公式サイト上の訪問者対応にAIエージェントを導入し、製品情報や価格情報に関する質問へ会話形式で回答できるようにしました。

導入の背景には、訪問者が必要情報を見つけにくいことや、営業担当が本来の営業活動以外の質問対応に時間を取られていた課題がありました。

同社は、Agentforce、Data 360、Sales Cloudを活用し、AIエージェントが質問対応を行い、必要な場合は要約付きでSDRへリアルタイム転送する運用を実装しています。

公式事例では、リード化までの時間を前年比40%削減したほか、100,000件のチャット開始、30,000件超のリード創出、接触者のリード転換率1.8倍、訪問者1,000人あたり60万ドルの追加パイプライン、2,000万ドルのパイプライン増加、SDR工数を月150時間削減といった成果が公開されています。

Microsoft｜Web案内のマルチエージェント化で人へのエスカレーションを最大70%削減

Microsoftは、Microsoft.com上の「Ask Microsoft」を刷新し、Web上の案内業務をマルチエージェント構成へ発展させました。

背景には、コンテンツ量とアクセス増加により、応答待ち時間や人への引き継ぎの多さが課題になっていたことがあります。

Microsoft Copilot Studioを使い、背後で複数の専門サブエージェントをオーケストレーションする仕組みを構築したことで、利用者の質問内容に応じた案内がしやすくなりました。

公式事例によると、レイテンシ最大61%低下、人へのエスカレーション最大70%削減、利用者のサービス登録前進率10倍という成果が確認できます。

Camping World｜仮想アシスタントで顧客エンゲージメント40%向上

Camping Worldは、顧客接点の拡大と応答品質向上を目的に、仮想アシスタント「Arvee」を導入しました。

この取り組みでは、IBM watsonx Assistantを活用し、意図認識にもとづく案内、SMS連携、必要時のライブエージェント転送を実装しています。

単純な自動応答にとどまらず、顧客の問い合わせを受けて適切な案内や有人対応への接続まで行う点が、AIエージェント的な活用として参考になります。

IBMの公式情報では、顧客エンゲージメント40%向上、エージェント効率33%向上が示されています。

カスタマーサポート・問い合わせ対応でのAIエージェント活用事例

HEINEKEN｜ブランドサイトにFAQ対応AIエージェントを実装

HEINEKENは、Amstel Brewery部門のオランダ向けサイトに顧客向けエージェントを埋め込み、FAQ対応を自動化しました。

目的は、顧客からのよくある質問へ素早く答えつつ、AIだけで完結できない問い合わせは既存窓口へ滑らかに引き継ぐことでした。

導入にはMicrosoft Copilot Studioが使われており、FAQ回答と自動ハンドオフを組み合わせた運用が公式事例で確認できます。

公式情報では成果数値は公開されていませんが、顧客向けFAQエージェントをブランドサイトへ実装し、回答不能時の引き継ぎまで設計している点が重要です。

TELUS Digital｜CXデータを基盤にAIエージェントとAgent Assistを運用

TELUS Digitalは、蓄積された顧客対応データをリアルタイムの行動へつなげるため、AIエージェントとAgent Assistを運用しています。

同社はGoogle Cloud、Gemini Enterprise Agent Platform、Quality AIを活用し、自社データにグラウンディングしたAIエージェントを各チャネルで展開しました。

さらに、音声会話のニュアンス分析を用いたリアルタイム支援も実装しており、難しい通話での担当者支援にも広げています。

公式事例では定量成果は示されていないものの、顧客に一貫した即時回答を提供し、難しい通話では従業員の解決スピード向上に寄与したことが確認できます。

Klarna｜顧客対応AIで公開初月230万件の会話を処理

Klarnaは、グローバル規模の顧客問い合わせを多言語かつ24時間体制で処理するため、OpenAI搭載のAIアシスタントを本番運用しています。

返金や返品対応を含む問い合わせ対応をAIが担い、顧客と会話しながら問題解決を進める活用です。

OpenAIの公式事例によると、公開初月で230万件の会話を処理し、顧客対応チャットの3分の2を処理、700人のフルタイム担当者相当、再問い合わせ25%減、平均解決時間を11分から2分未満へ短縮、23市場・35超言語に対応、2024年に4,000万ドルの利益改善見込みという成果が公表されています。

大量問い合わせを扱う企業にとって、AIエージェントのスケールメリットが分かりやすい事例です。

NatWest｜住宅ローン相談AIでデジタル支援を提供

NatWestは、住宅購入者向けのリアルタイム案内基盤として、住宅ローン関連のデジタル相談AI「Marge」を構築しました。

この取り組みはIBM watsonx AssistantとIBM Cloud、さらにIBM Consultingとの共同で進められています。

金融商品に関する案内では、利用者が知りたい情報へ迷わず到達できることが重要であり、AIエージェントがその窓口を担う形です。

公式事例では成果数値は公開されていませんが、実在の金融機関が住宅ローン相談のデジタル支援基盤としてAIを導入している事実は確認できます。

研究開発・ナレッジ検索でのAIエージェント活用事例

Amgen｜研究開発ナレッジ検索エージェントを6週間で構築

Amgenは、大量の資料、レポート、プレゼン資料の検索や知識移転を効率化するため、研究開発向けのナレッジ検索エージェントを構築しました。

同社は社内ナレッジ基盤Catalystに「Catalyst Copilot」を組み込み、自然言語で質問すると、必要な知識や関連情報へ到達できるようにしています。

技術にはMicrosoft Copilot Studioが使われており、研究開発部門における探索サイクルの短縮を狙った活用です。

公式事例では、エージェントを6週間で構築したことが明示されており、R&D領域でも比較的短期間で立ち上げた事例として参考になります。

バックオフィス・社内業務でのAIエージェント活用事例

State Farm｜全社ガバナンス下で41件の本番ビルドを展開

State Farmは、大規模組織でAI実験を本番展開へ進めるため、ガバナンスを効かせた形でAIエージェントを量産しています。

対象業務は、HR、アンダーライティング、オンボーディング、翻訳など多岐にわたり、Microsoft Copilot StudioとMicrosoft Power Platformを使って標準化された基盤の上で展開しました。

社内で構築したエージェントを個別最適で終わらせず、統制された形で増やしている点が大企業の導入モデルとして特徴的です。

公式事例では、3,000超のagent identities、41件の本番ビルド、翻訳ワークフローの所要期間を12か月から24時間へ短縮という成果が確認できます。

ServiceNow｜社内サービス自動化で年換算1,000万ドルの効果を創出

ServiceNowは、IT、HR、カスタマーサービス領域での手作業削減と自己解決率向上を目的に、Now Assistを全社展開しました。

まずIT運用で要約、解決ノート生成、ナレッジ生成を導入し、その後HRや顧客対応に拡張しています。

活用技術はServiceNow Now Assist、AI Search、Virtual Agentで、社員ポータルでの検索型セルフサービスも展開されました。

公式事例では、120日以内に年換算1,000万ドルの tangible benefit、次四半期に40%増の1,440万ドル、年換算50FTE相当の生産性向上、社員の自己解決率14%向上、解決ノート作成時間を約80%削減、コード生成で10%生産性向上が公表されています。

Avid Solutions｜業務オーケストレーションで顧客オンボーディングを25%高速化

Avid Solutionsは、顧客オンボーディング、プロジェクト管理、経費処理に時間がかかり、ミスも発生していた課題に対応するため、AIによる業務オーケストレーションを導入しました。

IBM watsonx Orchestrateを活用し、顧客サービス担当、PM、経理などが担う反復業務を自動化し、複数の業務フローを最適化しています。

この事例は、単独タスクの自動化ではなく、部門をまたいだ反復業務をつなげて改善している点が特徴です。

IBMの公式事例では、プロジェクト管理プロセスのエラーを10%削減、顧客オンボーディングを25%高速化したと示されています。

製造・品質管理でのAIエージェント活用事例

AGCO｜従業員主導の開発で一部品質レビューを約1時間へ短縮

AGCOは、安全なガバナンスの下で従業員自身がAIを業務適用できる体制を整え、AIエージェント開発を拡大しました。

同社ではMicrosoft Copilot StudioとMicrosoft 365 Copilotを活用し、市民開発と専門支援を組み合わせながらエージェントを展開しています。

特徴的なのは、開発部門や現場部門だけでなく、従業員自身がエージェント構築に参加している点です。

公式事例では、900人超の従業員がエージェント開発に参加し、一部品質レビューを数週間から約1時間へ短縮したことが確認できます。

自治体・公共サービスでのAIエージェント活用事例

City of Helsinki｜多部門横断のマルチチャットボットを住民向けに運用

ヘルシンキ市は、医療・社会サービスを含む複数部門の情報が分断され、市民が必要情報へ到達しにくい課題に対応するため、多部門横断の対話窓口を整備しました。

導入したのはIBM watsonx AssistantとIBM Watson Language Translatorで、6つの医療・社会サービスの機能とデータを統合した「multi-chatbot」を設計しています。

自治体窓口では、制度や案内情報が部門ごとに分かれやすいため、AIエージェントが横断窓口の役割を担う意義は大きいでしょう。

公式事例では定量成果は公開されていませんが、部門横断・多言語の住民案内を効率化したことが確認できます。

AIエージェントを導入する業務の選び方

AIエージェントは幅広い業務に使えますが、最初の対象業務を誤るとPoC止まりになりやすくなります。

最初に選ぶなら、次の条件を満たす業務が向いています。

• 問い合わせ、案内、要約、検索など反復性が高い
• 業務手順を文章やフローとして説明しやすい
• 正解・不正解や完了条件を定義しやすい
• 必要データがすでに社内に存在する
• 最終承認を人が行える設計にしやすい
• 短期間でも効果測定しやすい

たとえば、社内FAQ、Web問い合わせ一次対応、営業サイトでの製品案内、会議要約、レポート下書きなどは着手しやすい領域です。

一方で、例外処理が多い業務や、判断根拠を説明しにくい業務、元データが整っていない業務は、初手としては難易度が上がります。

まずは「処理件数が多い」「属人化している」「人の判断を補助できる」業務から小さく始めると、導入効果を見極めやすくなります。

AIエージェント導入のポイント

AIエージェント導入で重要なのは、最初から何でも任せようとしないことです。

対象業務を絞り、手順を言語化し、人の承認ポイントを残したうえで、小さく検証する進め方が現実的です。

とくに意識したいのは、次の5点です。

• 対象業務を絞る
• 手順を言語化する
• 人の承認を入れる
• 成果判定の基準を決める
• 小さく試して拡張する

SalesforceやMicrosoftの事例でも、単なる会話導入ではなく、既存サイトや担当者への引き継ぎ、サブエージェントの分担設計まで含めて成果につなげています。

また、State FarmやAGCOのように、ガバナンスや社内標準を整えたうえで拡大している例も参考になります。

PoC段階では、回答精度だけでなく、処理完了率、エスカレーション率、担当者工数、利用継続率まで見ておきたいところです。

AIエージェント導入時の注意点

AIエージェントは便利ですが、導入時にはいくつか注意が必要です。

• 誤回答や古い情報を出すリスクがある
• 権限のない情報へアクセスしない設計が必要
• 回答根拠や出典を示せるほうが運用しやすい
• 人へ引き継ぐ条件を明確にしておく必要がある
• 社内文書やFAQが未整備だと精度が上がりにくい
• 利用ログや監査ログの管理も重要になる

とくに社内ナレッジ検索や金融・保険・医療・公共分野では、セキュリティやガバナンスの設計が成果に直結します。

また、Klarnaのように大規模運用で成果を出している事例もありますが、それは多言語対応や運用設計を含めて作り込んでいるからです。

導入前に「どこまで自動で答えるのか」「どの条件で人が確認するのか」を曖昧にしたまま進めると、現場定着しにくくなります。

AIエージェントの導入・運用フロー

AIエージェントの導入は、一般的に次のような流れで進みます。

1. 業務選定
2. 要件整理
3. PoC実施
4. 承認・改善
5. 本番導入
6. 運用改善

最初の業務選定では、処理件数が多く、標準化しやすく、短期間で効果を測れるものを選ぶのが基本です。

要件整理では、利用データ、連携先システム、回答範囲、人の承認条件、ログ管理の方法まで詰めておく必要があります。

PoCでは、精度そのものだけでなく、現場で本当に使われるか、想定外の問い合わせにどう対応するかも確認しましょう。

本番導入後も、FAQ更新、プロンプト改善、権限調整、エスカレーション条件の見直しを続けることで、実務での定着が進みやすくなります。

AIエージェント導入にかかる費用相場

AIエージェントの費用は、SaaS型で始めるのか、業務に合わせて連携を組み込むのか、フルカスタムで構築するのかによって大きく変わります。

公開情報をもとにした代表的な価格帯は、次のとおりです。

金額が変わる主な要因は、業務範囲、連携する外部システム数、社内データ整備の状況、セキュリティ要件、利用人数、トークン消費量、保守運用の範囲などです。

見積もりでは、初期費用に要件定義・設計・テスト・デプロイまで含まれるか、PoC費用と本番開発費用が分かれているか、月額費用にAPI利用料や保守が含まれるかを確認しましょう。

また、PoCの価格は定義による差が大きいため、単純な金額比較だけでなく、どの範囲まで検証する見積もりなのかも見ておく必要があります。

よくある質問

Q.1 AIエージェントはどの業界で効果を発揮しやすいですか？

業界そのものより、業務の性質で考える方が実務的です。今回紹介した事例では、IT、金融、保険、製造、製薬、自治体など幅広い分野で活用が確認できました。とくに、FAQ対応、営業案内、研究開発の情報探索、社内ヘルプデスク、品質レビューのように、一定の業務手順や判断基準を持つ領域は導入イメージを持ちやすいでしょう。

Q.2 AIエージェントは従業員の仕事を奪いますか？

今回の事例を見る限り、完全な置き換えよりも、反復業務の削減や一次対応の自動化、人がより高度な判断に集中するための支援として使われるケースが中心です。SalesforceやMicrosoftの事例でも、人への引き継ぎを前提に設計されています。人の役割がなくなるというより、役割分担が変わると捉えるほうが実態に近いでしょう。

Q.3 AIエージェントとRPAはどう違いますか？

RPAは、定型的な画面操作や転記のように、手順が固定された処理の自動化に向いています。一方でAIエージェントは、自然言語での問い合わせ理解、文書検索、条件分岐、複数ステップの処理、必要に応じた人へのエスカレーションに強みがあります。実務では、RPAで実行部分を担い、AIエージェントで判断や案内を担う組み合わせも考えられます。

Q.4 中小企業でもAIエージェントを活用できますか？

活用できます。とくに、SaaS型やノーコード型から始めれば、小さく検証しやすくなります。最初から大規模開発を目指す必要はなく、社内FAQ、問い合わせ一次対応、営業資料検索、会議要約など、対象業務を絞って始めるほうが現実的です。

Q.5 最初にどの業務から始めるべきですか？

最初は、反復性が高く、手順を言語化しやすく、成果測定しやすい業務が向いています。具体的には、問い合わせ対応、社内ヘルプデスク、FAQ検索、営業サイトでの製品案内、レポート要約などです。逆に、例外処理が非常に多い業務や、元データが整っていない業務は初手として難しくなりやすいため、慎重に検討しましょう。

Q.6 AIエージェント導入で注意したい失敗は何ですか？

よくあるのは、対象業務を広く取りすぎること、社内データ整備が不十分なまま始めること、人の承認条件を決めないことです。PoCで一時的に動いても、本番運用では誤回答時の対応や権限設計、FAQ更新、ログ管理が重要になります。まずは小さな対象業務で検証し、エスカレーション条件と成果指標を明確にしたうえで広げる進め方が安全です。

自社に合ったAIエージェント活用を見極めよう

AIエージェント活用で大切なのは、単に最新技術として導入することではなく、どの業務をどこまで任せるのかを具体的に決めることです。

今回紹介した事例を見ても、営業接客、問い合わせ対応、研究開発、社内業務、品質管理、住民案内など、AIエージェントの活用方法は大きく異なります。

一方で、成果につながっている事例には、対象業務を明確にしていること、必要なデータを整えていること、人への引き継ぎや承認を設計していること、導入後も改善を続けていることなどの共通点が見られます。

まずは、自社で問い合わせ件数が多い業務や、調査・検索に時間がかかっている業務、属人化している業務を洗い出してみましょう。

そのうえで、AIに任せる範囲と人が担う範囲、評価するKPIを決め、小さなPoCから始めることで、自社に合ったAIエージェント活用につなげやすくなります。