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  • 作成日 : 2025年10月24日

AIエージェントサービスとは？選び方・導入手順・活用例を紹介

AIエージェントサービスは、単なる自動化ツールにとどまらず、情報収集から意思決定支援までを一貫して担える次世代の仕組みとして注目を集めています。従来のチャットボットやRPAと比較して、柔軟性や自律性に優れ、業務全体を効率化できる点が大きな特徴です。タスク自動化や情報要約、営業や人事に特化したサービス、さらには開発支援まで幅広い用途で導入が進んでいます。

当記事では、AIエージェントサービスの概要や種類、導入メリット、国内外の主要サービス比較、実際の活用事例、導入時の注意点を解説します。導入を検討している方や、最新のAI活用法を知りたい方はぜひご覧ください。

AIエージェントサービスとは

AIエージェントサービスとは、企業や個人が自律的に行動できるAIを手軽に利用できるよう提供されている仕組みのことです。単体のAI機能を導入するのではなく、クラウド上のプラットフォームを通じて、ブラウザ操作や資料作成、スケジュール管理など多様な機能をまとめて利用できます。

利用者は自社で複雑なシステムを構築する必要がなく、必要に応じて契約し、すぐに業務へ取り入れられる点が特徴です。サブスクリプション形式で提供されることが多く、コストを抑えながら最新の機能を享受できるのもメリットと言えます。

AIエージェントとは

AIエージェントとは、人間が与えた目標や条件に基づき、AIが自律的に判断し行動する仕組みを指します。従来のAIが「質問に答える」「特定の作業を補助する」といった限定的な役割にとどまっていたのに対し、AIエージェントは状況を把握し、次に取るべき行動を自ら選択できる点が特徴です。

たとえば、情報を収集し、必要に応じて外部システムと連携し、最終的に成果物を作成するといった一連の流れを完結させることが可能です。ユーザーとのやり取りを通じて柔軟に条件を取り込み、タスクを継続的に進められるため、ビジネスから日常生活まで幅広い領域で活用が進んでいます。

AIチャットボットとの違い

AIチャットボットは、ユーザーからの問い合わせに対して事前に登録された回答や学習済みのパターンを提示する仕組みが中心です。主にFAQ対応や簡易的なサポート業務に活用され、同じ質問には常に同じ回答を返すため、安定性と即応性に優れています。一方、AIエージェントは単なる会話にとどまらず、自律的に情報収集や外部システムへのアクセスを行い、複数のステップを含むタスクを遂行できるのが大きな違いです。

たとえば、チャットボットが「注文状況を確認します」と案内するだけにとどまるのに対し、AIエージェントは実際にシステムへログインし、最新の配送状況を取得して提示できます。このように、チャットボットが応答特化型であるのに対し、AIエージェントは実際の行動まで担う点で異なります。

AIエージェントサービスの種類

AIエージェントサービスには、目的や利用シーンに応じてさまざまなタイプがあります。ここでは、汎用的に業務を支援するタスク自動化型から、情報整理に特化した要約型、さらに営業や人事に強い業務特化型、開発を支援する型まで代表的な種類を紹介します。

タスク自動化型

タスク自動化型のAIエージェントサービスは、繰り返し発生する定型業務を効率化するために活用されます。日々のデータ入力や帳票作成、メールの仕分けやリマインダー設定といった作業を自動で実行できるのが特徴です。従来のRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）が決められたルールに従って作業を行うのに対し、AIエージェントは状況を判断しながら柔軟に対応できる点が強みです。

たとえば、急にデータ形式が変わった場合でも、AIが内容を理解して従来よりも柔軟に対応できる可能性があります。これにより、単純なルールに基づく処理に比べて、状況に応じた作業継続が期待できます。時間削減とミス防止を両立できる点が魅力です。

情報検索・要約型

情報検索・要約型のAIエージェントサービスは、大量の情報を収集・整理し、必要な要点だけを抽出して提示する機能に特化しています。「最新の業界動向をまとめて」「この資料を要約して」と指示すれば、Web上の情報や社内文書を収集し、短時間で要点を整理して提示します。従来の検索エンジンでは膨大な結果から利用者自身が情報を選別する必要がありましたが、AIエージェントは関連性の高い内容を抽出して要約してくれるため、情報処理の効率が大幅に向上します。

また、メールや議事録の整理にも活用でき、対応の優先順位を提案する機能を備えたサービスもあります。調査やレポート作成の初期段階を短縮できる可能性があり、リサーチ業務や学習効率化に役立つケースが増えています。

業務特化型（営業・人事など）

業務特化型のAIエージェントサービスは、特定の部門や職種のニーズに合わせて設計されたサービスです。営業向けには、顧客データを分析して最適な提案内容を生成したり、商談履歴を自動で整理したりする機能があります。人事向けには、応募者の履歴書を要約して情報整理を支援したり、面接スケジュールを自動で調整したりする機能が活用されています。

総務や経理などの部門でも、請求処理や勤怠管理を効率化するエージェントが導入され始めています。汎用型のAIと違い、業務プロセスに直結する機能があらかじめ組み込まれているため、導入後に効果を実感しやすい傾向があります。特に人手不足の企業や、迅速な意思決定が求められる職種で有効に機能します。

開発支援型

開発支援型のAIエージェントサービスは、プログラミングやシステム開発を効率化するために用いられます。コードの自動生成やリファクタリング、テストコード作成などをAIが支援し、開発者は設計や高度な実装に集中できます。従来のコード補完ツールと異なり、開発支援型エージェントは指示に応じて複数ファイルにまたがる処理を支援したり、エラーを検出して修正提案を提示したりするなど、より高度な対応が可能なものもあります。

また、ドキュメント生成や翻訳機能を組み合わせれば、国際的な開発チームでの情報共有もスムーズになります。新米エンジニアの教育支援としても有効で、基本的なタスクをAIに補助させながら、学習を進められる点も利点です。開発スピードの向上と品質改善の両立に寄与します。

AIエージェントサービスの導入メリット

AIエージェントサービスを導入することで、単純作業の自動化から経営判断のサポートまで幅広い効果が得られます。ここでは、業務効率化、人件費削減・コスト最適化、意思決定支援という3つのメリットを解説します。

業務効率化

AIエージェントサービスを導入する大きなメリットは、日常業務の効率化です。従来、人が手作業で行っていたデータ入力や資料作成、スケジュール調整などの定型業務を自動化することで、大幅な時間短縮が可能になります。さらに、AIは単純な自動化にとどまらず、一定の状況に応じた処理を行い、タスクを柔軟に進められる点が強みです。

たとえば、フォーマットが変更された帳票に対しても、AIが内容を理解して処理を継続できる場合があります。その結果、従業員は戦略立案や顧客対応など、付加価値の高い業務に集中できるようになり、生産性の向上が期待できます。24時間稼働できる特性を生かせば、業務の遅延や対応漏れを防ぎ、全体の業務フローをスムーズに回せます。

人件費削減・コスト最適化

AIエージェントサービスは、人件費の削減やコスト最適化につながる可能性があります。定型業務をAIが担うことで、これまで複数人が必要だった作業を少人数で処理できるようになり、人員配置の見直しが可能です。また、外注していた調査や資料作成、一次的な顧客対応をAIに任せれば、外部委託費用の削減にもつながります。

サブスクリプション型で提供されるサービスが多いため、初期投資を抑えつつ必要な範囲で利用できる点も魅力です。さらに、AIはミスを減らし、業務品質を一定に保ちやすくするため、修正ややり直しにかかるコスト削減にも寄与します。限られたリソースを有効活用しながら、運用コストを最適化できる点は、大きな導入効果の1つと言えます。

意思決定支援

AIエージェントサービスは、経営や業務における意思決定をサポートする役割も果たします。膨大なデータを短時間で収集・分析し、要点を整理して提示することで、人間が見落とす可能性のある情報を補完できます。たとえば、市場動向や顧客データをまとめて分析し、販売戦略や人員配置の判断材料を提供することが可能です。従来なら数日かかっていた調査や分析も、AIを活用すれば大幅に時間を短縮でき、迅速な判断が求められる場面で強みを発揮します。

また、複数のシナリオを提示して比較検討できるため、意思決定の精度を高めることにもつながります。経営層から現場担当者まで、幅広い層が情報を基に最適な判断を下しやすくなるのが大きなメリットです。

主要AIエージェントサービス比較

AIエージェントサービスは国内外で多様に提供されており、それぞれに特徴や強みがあります。ここでは、日本国内で展開されるサービスと海外の代表的なサービスを取り上げ、機能や料金を比較しながら導入検討の参考となる情報を整理します。

国内サービス

国内で提供されているAIエージェントサービスは、日本語対応や国内企業の業務慣習に合わせた設計がされている点が大きな特徴です。ノーコードで利用できるサービスも比較的多く、専門知識がなくても導入・運用がしやすい点も国内サービスの強みです。特にバックオフィス業務の効率化や、顧客対応の自動化といった「人手不足対策」につながる領域で高い注目を集めています。代表的なサービスとしては以下のようなものがあります。

  • JAPAN AI AGENT
    特定のタスクを自律的に実行する「AI社員」をノーコードで作成できる国内発のプラットフォームです。企業の業務内容をヒアリングした上で必要なAI社員を構築し、プロセス効率化と生産性向上を実現します。
  • MANA Buddy（株式会社ギブリー）
    特定の業務に特化した「相棒」のようなAIエージェントを誰でも直感的に作成・運用できるサービスです。専門知識や複雑な設定は不要で、シンプルなUI/UXにより短期間でユースケースを試せる点が魅力です。
  • AI-BPR CLOUD
    業務とデータのつながりを可視化し、AI導入効果を自動算出することで企業のAIプロジェクトを効率的に進められるプラットフォームです。業務プロセスの可視化からデータ化、アノテーション、自動提案までを一括でサポートし、専門知識がなくても短期間でAI導入を実現できます。
  • つなぎAI（NTTデータ）
    ITに詳しくない担当者でも直感的にAIアプリを作成できる生成AIサービスです。業務効率化と顧客体験向上を遊び感覚で実現し、働き方改革に貢献します。
  • yaritori（Onebox株式会社）
    問い合わせメールの振り分けや対応を自動化するサービスです。営業やカスタマーサポートの効率化に役立ち、中小企業でも導入しやすい設計です。

国内のAIエージェントサービスは、海外製品と比べて言語対応や法規制面での安心感が高く、実際の業務に直結する機能が重視されています。導入のしやすさと安全性を両立している点が、多くの企業から支持されている理由です。

海外サービス

海外で提供されているAIエージェントサービスは、生成AI技術を積極的に取り入れ、グローバル規模での業務効率化や自動化を支援している点が特徴です。多言語対応や外部ツールとの連携力に優れ、開発者向けのカスタマイズ性や柔軟な運用が可能になっています。特に、MicrosoftやAnthropicといった大手テクノロジー企業が提供するサービスは、安全性や拡張性を重視し、世界中の企業で導入が進んでいます。代表的なサービスとしては以下のようなものがあります。

  • Microsoft 365 Copilot/Copilot Agents
    Word、Excel、Teamsなどのアプリに統合されたエージェント機能です。Copilot Studioを利用することで、ノーコードで独自のエージェントを設計でき、業務フローに応じた柔軟な自動化が可能です。
  • Azure AI Agent Service
    Microsoft Azureが提供するクラウド型のエージェント基盤です。企業内データや検索機能と統合し、質問応答やワークフローを自動実行できる点が強みです。
  • Claude（Anthropic）
    安全性と透明性に重点を置いたAIで、対話型エージェントとして企業向けに活用されています。リスク管理や説明責任が重視される業種で導入が進んでいます。
  • Zapier Agents
    アプリ連携ツール「Zapier」にAIエージェント機能が組み込まれたものです。複数のアプリをまたぐ処理をAIが代行し、業務プロセス全体を自動化できます。
  • Teneo（Teneo.ai）
    金融・小売・通信など業界特化型のエージェント構築を支援するプラットフォームです。高いカスタマイズ性とドメイン知識を持ち、複雑な業務対応に強みがあります。

海外サービスは、多言語対応やグローバル基盤との統合に優れ、企業規模を問わず活用できる点が特徴です。導入のしやすさと拡張性の高さを兼ね備えており、日本企業にとっても海外製サービスを検討する価値は十分にあります。

機能・料金比較表

AIエージェントサービスの国内サービスと海外サービスの機能の特徴や料金の相場を下表にまとめました。

項目国内サービス海外サービス
代表例JAPAN AI AGENTやつなぎAIなどMicrosoft 365 CopilotやCopilot Studioなど
主な機能日本語対応、国内業務特化、ノーコード設計、半自律的に業務を自動化多言語対応、外部API連携、仮想エージェント構築、Copilot クレジット制課金
料金体系SaaS型月額契約+初期導入費用ユーザー課金+クレジット制／従量課金+月額パック
料金相場月額3万～50万円程度が目安Microsoft 365 Copilotは月額4,497円／ユーザーが基本料金
追加コスト初期設定・カスタマイズ費用、API連携費用などCopilot クレジット超過による従量課金や追加Azure利用料など
拡張性・カスタマイズ性国産基盤ならではの業務フロー適合性やセキュリティ対応高い拡張性・モジュール性・複数エージェント運用など対応可能
導入しやすさローカライズ済／日本語サポートが整っていることが多い国際仕様ゆえ設定や連携に技術的なハードルがあることも

AIエージェントサービスの活用事例

AIエージェントサービスは、営業活動の効率化からバックオフィスの定型業務、人事・採用プロセスの自動化まで幅広く活用できます。ここでは、それぞれの業務でどのように導入され効果を発揮しているのか、具体的な活用事例を紹介します。

営業支援での活用

営業分野では、AIエージェントサービスが顧客データの分析や提案資料の下書き作成などに活用されています。従来は営業担当者が手作業で行っていた顧客情報の収集や過去取引データの整理をAIが担うことで、最適なアプローチ方法や提案内容の候補を提示できます。たとえば、見込み顧客リストをAIがスコアリングし、優先度の高い案件を抽出すれば、効率的な営業活動につながります。

また、顧客へのフォローアップメールの自動作成・送信や、オンライン商談の議事録を要約して次回の提案に生かすといった活用事例もあります。これにより、営業担当者は顧客対応や戦略立案といった付加価値の高い業務に集中でき、商談スピードの向上や成約率改善の可能性が期待されています。

バックオフィス業務での活用

バックオフィス領域でも、AIエージェントサービスは業務効率化に大きな効果を発揮しています。経理では、請求書データの自動読み取りや仕訳処理をAIが支援し、作業の正確性向上に寄与しています。人事や総務では、勤怠管理システムとの連携により出退勤データを自動で整理し、月次レポートを作成する事例があります。総務部門では社内からの問い合わせ対応をAIエージェントが一次対応することで、担当者の負担を軽減できます。

また、複数システムにまたがるデータ入力作業もAIが自動化できるため、人的ミスの防止や作業時間の短縮につながります。こうした活用により、バックオフィス業務に従事する人材は煩雑なルーチンワークから解放され、改善提案や社員サポートといった付加価値の高い業務に注力できるようになっています。

人事・採用での活用

人事や採用の現場でも、AIエージェントサービスの活用が広がりつつあります。応募者の履歴書や職務経歴書を自動で要約・分類し、必要なスキルや経験を抽出して候補者選定を効率化につなげています。また、面接日程の調整をカレンダーと連携して自動化し、候補者と担当者双方のスケジュールを最適化することも可能です。

過去の採用データをもとに候補者のマッチ度を分析し、採用成功率が期待できる人材を優先的に推薦する仕組みも一部で導入されています。オンボーディングの場面では、入社手続きに必要な書類や研修スケジュールをAIが整理・案内し、新入社員がスムーズに業務へ参加できるよう支援します。人事担当者の負担軽減や採用プロセス全体のスピード向上につながり、戦略的な人材活用を後押しする可能性があります。

導入手順と注意点

AIエージェントサービスを効果的に導入するには、計画的なプロセス設計と注意点の把握が欠かせません。ここでは、導入から運用までの流れ、失敗しやすいNG例、投資対効果（ROI）の評価方法について解説します。

導入プロセス（検討～運用）

AIエージェントサービスの導入は従来のITシステム導入に比べて自由度が高い反面、設計や運用の負担も大きくなります。ここでは、導入を成功させるための5つのステップを解説します。

  • ステップ1：課題の整理とスコープ決定
    現在人力で行っている業務を洗い出し、かかっている工数や事業インパクトを可視化します。その上で優先順位を付け、導入範囲とKPIを明確にします。目的を曖昧にしたまま進めると、費用に見合った効果が得られないリスクがあります。
  • ステップ2：データ整備とシステム環境の確認
    AIエージェントはデータを基盤に判断するため、データの正確性や形式、連携方法を事前に確認することが重要です。API連携の可否や既存システムとの互換性もチェックし、不備があれば導入前に整備します。
  • ステップ3：サービス選定と比較
    SaaS一体型（SalesforceやZendeskなど）と構築型（ChatGPTやClaudeを基盤にDifyなどで構築）に分かれます。即時導入のしやすさを重視するか、柔軟なカスタマイズ性を重視するかを自社のニーズに合わせて判断します。
  • ステップ4：導入計画の立案
    「問い合わせ自己解決率30％」といった具体的な目標を設定し、業務範囲を限定してスモールスタートする計画を立てます。小さな成功体験を積み重ねながら段階的に展開することで、失敗リスクを抑えられます。
  • ステップ5：実行と継続的な改善
    試験運用で初期課題を把握し、KPIとの乖離を確認します。必要に応じてデータやプロンプトを見直して精度を改善し、段階的に本番環境へ拡大します。導入後も継続的な改善を繰り返すことが、成功の鍵になります。

導入に失敗しやすいNG例

AIエージェントサービスの導入は大きな効果が期待できる一方で、準備不足や誤解によって失敗するケースも多く見られます。特に以下のようなNG例が典型的です。

  • 期待値を誤る
    AIエージェントを過大評価し、短期間で劇的な効果を求めるケースです。実際には調整や改善を重ねて効果を高めていく必要があり、即効性を期待すると失望につながります。
  • 計画不足で導入する
    目標や運用範囲が曖昧なまま導入すると、AIがどの業務にどう貢献するのかが不明確になり、現場での混乱を招きます。導入前にスコープとKPIを設定することが重要です。
  • 従業員教育を軽視する
    操作方法や活用方法を社員に周知しないまま導入すると、AIがうまく使われず価値を発揮できません。事前の研修やマニュアル整備が欠かせません。
  • データの質や量が不足している
    AIは正確なデータを前提に機能します。データが不十分だったり、形式が整っていなかったりすると出力結果が不正確になり、ビジネスに悪影響を及ぼします。
  • 現場の理解不足や抵抗
    経営層のトップダウンで導入を決め、現場の共感を得られないまま進めると、従業員が抵抗感を持ち、活用が進まなくなることがあります。

これらの失敗例は、技術的な問題だけでなく人的要因や組織文化とも関係しています。導入を成功させるには、目的を明確にし、計画・教育・データ整備を徹底した上で、組織全体で理解と協力を得ることが大切です。

ROIを評価する方法

ROI（Return on Investment：投資対効果）とは、投資に対してどれだけの利益や成果を得られたかを数値で表す指標です。AIエージェントサービスの導入においても、単にコスト削減や効率化を謳うだけではなく、実際にどの程度の成果をもたらしたかを客観的に測定する必要があります。ROIを正しく評価することで、導入効果を経営層や現場に説明しやすくなり、次の投資判断にも生かせます。

評価の具体的な方法としては、以下のような観点が挙げられます。

  • 工数削減効果を金額換算する
    導入前と導入後で業務にかかる時間を比較し、削減できた工数を人件費に換算して算出します。特にバックオフィスや問い合わせ対応など、繰り返し作業の多い業務で効果を測りやすいです。
  • 売上や受注率の向上を測定する
    営業支援やマーケティング領域で活用する場合は、導入前後で成約率や売上高がどれだけ向上したかを数値で確認します。直接的な利益増加に結びつくため、ROIの根拠として説得力が高いです。
  • 顧客満足度や対応品質の改善を評価する
    カスタマーサポート業務では、顧客満足度調査や問い合わせ解決率の変化を指標とします。短時間で的確に対応できるようになったかどうかがROIの重要な要素になります。
  • システム維持費用や外注コストとの比較を行う
    既存の外注費用やシステム維持費と比べ、AIエージェント導入後にどの程度コストを抑えられたかを確認します。直接的なコスト削減はROIの計算で分かりやすい指標です。
  • 導入目的に沿ったKPI達成度を確認する
    「問い合わせ自己解決率を30％にする」など、導入前に設定したKPIをどれだけ達成できたかを評価します。数値目標と実績を突き合わせることで、ROIを客観的に判断できます。

ROIは金額換算だけでなく、売上・顧客体験・品質改善など多面的に評価することが大切です。定量的なデータと定性的な効果を組み合わせることで、AIエージェント導入の真の価値を明確に示すことができます。

AIエージェントサービスを導入して業務を効率化しよう

AIエージェントサービスは、定型業務の自動化から情報整理、営業や人事の支援まで幅広い分野で活用できる新しい仕組みです。国内外で多様なサービスが登場しており、業務効率化やコスト最適化、迅速な意思決定に大きな効果を発揮します。

一方で、導入時には期待値の調整やデータ整備、従業員教育といった準備が必要です。ROIを多角的に評価し、自社の目的に合ったサービスを選択することで、AIエージェントを確実に業務改善へと結び付けられます。


※ 掲載している情報は記事更新時点のものです。

  • 監修：マネーフォワード クラウド

    マネーフォワード クラウドが監修する「AIの基礎知識」です。ビジネスや生活に役立つAIの基本と最新情報を分かりやすく解説。AIを身につけ、新しい一歩を踏み出すのを応援します。

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