要素	説明
目標設定	ユーザーが与えた最終ゴール（例：○○のレポートを作成して）を理解
計画立案	目標達成のために必要なステップを自分で分解・順序化
ツール使用	検索、メール送信、コード実行、API利用など、人と同じ手段を自律的に実行
記憶	過去のやり取りや途中経過を保持し、次の判断に活かす
自己反省	エラー時に理由を分析し、実行手順を改善する
ループ実行	計画→実行→観察→修正を自動で繰り返し、完了まで動き続ける

人の「段取り力」「判断力」「作業力」をソフトウェアとして再現した存在——それがAIエージェントです。

AIエージェントによって変わる4つの業務領域

AIエージェントは幅広い領域に応用できますが、とくに変化が大きいのは次の4分野です。

情報収集とレポーティング

AIエージェントは複数のデータ源を横断して、下記の作業を連続で実行できます。
・情報収集
・加工・分析
・比較
・レポート作成

営業週報、競合調査、経営レポートなど、これまで半日かかっていた業務が10分で完了するケースも珍しくありません。

業務システムの操作代行

RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）はあらかじめ決められた「順番でのクリック」が得意でしたが、画面変更や想定外のケースには弱いという弱点がありました。

一方、AIエージェントは、画面を理解、文脈で判断、必要な分岐をその場で選ぶ、といった柔軟な動作が可能で、システム入力・申請処理・情報更新などの実務の代行が可能になっています。

意思決定を含むタスク実行

AIエージェントがもっとも力を発揮するのが“判断業務”です。下記のような、かつては専門職が担当していた領域にもAIが入り始めています。たとえば下記です。
・広告の入札調整
・設備異常の原因推定
・退職リスクの判断
・財務データの異常検知

社内外コミュニケーションの自動化

問い合わせ対応、議事録作成、タスク抽出など、コミュニケーション起点の業務もAIが担えるようになりました。最近は、「AIエージェントを“本部の一次窓口”として稼働させる」企業も増えています。

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企業のAIエージェントの活用事例（5選）

ここでは、実際にAIエージェントを導入し大きな成果を出している企業事例を匿名で紹介します。企業規模や状況が異なるため、幅広い業界の参考になる内容です。

退職リスク検知AIが離職予兆を可視化（上場IT企業／従業員5,200名）

■課題背景　
1on1文化はあるものの、面談の質や深度は管理職ごとに大きく差があり、「本音が引き出せない」「小さな不満の蓄積に気づけない」「メンタル不調が表面化するまで気づけない」といった問題が発生していました。

リモートワークの普及で「見えない不安」がさらに増加しています。そこで、退職リスクを減らすべくAIが導入されました。

■導入内容
AIエージェントが全社員と週1で対話し、下記を自動で実行します。
・感情傾向の分析
・業務負荷の評価
・心理的ストレスの抽出
・退職リスクの6段階スコア化
・管理職へのアラート通知

■結果
・退職予兆を“早期に”検知できるようになった
・対応のスピードが格段に向上
・年間2.8億円の退職防止効果

労務リスクの高い企業ほど、AIの効果が出やすい典型事例となりました。

設備保全AIで“属人化”を解消した製造業の事例（年商180億）

■課題背景
熟練者の暗黙知が多く、若手がトラブルの原因を判断できない。「機械の音の違い」や「振動のわずかな変化」など、経験でしか分からない領域が多いため、現場の教育負荷が増えていったと言います。

■導入内容
AIエージェントに、下記の情報を学習させ、異常検知 → 原因推論 → 作業手順生成 の流れを自動化しました。
・設備写真
・過去の故障履歴
・点検記録
・メーカーのマニュアル

■結果
・保全工数68%削減
・若手でも即座に判断できる
・設備停止が短縮され生産性が向上
“技術継承”に悩む製造現場にフィットした事例です。

広告運用AIが運用工数を大幅削減（広告代理店／年商80億）

■課題背景
広告運用は「小さな判断の積み重ね」が多く、担当者の経験によって成果がばらついていました。また、クライアントへのレポートも毎日の業務不安になります。

■導入内容
AIエージェントが、下記の業務など、運用の一連の流れを自動化します。
・データ確認
・季節イベントの自動検知
・キーワード追加
・入札単価調整
・週次レポート作成　

■結果
少人数で多数の案件を回す広告業界で大きな成果が出ました。
・運用工数73%削減
・CPA 18%改善
・レポート品質が安定

現場タスク管理AIが事務工数を大幅削減（建設会社／社員320名）

■課題背景
現場監督ごとに日報フォーマットが異なり、議事録も個人のスタイルに依存していたため「情報が流通しない」状態に。工期遅れやタスク漏れにも直結していました。

■導入内容
・音声議事録を自動文字化
・タスク抽出
・協力会社へ指示メール
・状況の自動記録・共有
これらの作業をAIエージェントが担当します。

■結果
・事務工数81%削減
・工期遅延40%減少
・コミュニケーションロスが大幅に改善

現場の手が足りない建設業で成果が出た象徴的な事例です。

店舗支援AIが本部対応工数を大幅削減（小売チェーン／全国500店舗）

■課題背景
とある小売りチェーンでは本部への問い合わせ対応が集中し、店舗の「すぐ知りたい」に応えきれない日々が続いていました。

■導入内容
AIエージェントを本部の一次窓口として稼働させ、これらを24時間対応します。
・在庫照会
・発注処理
・シフト調整案作成
・クレーム一次対応
・店舗への返答

■結果
・本部工数71%削減
・店舗満足度92点（過去最高）

大規模チェーンの“本部負荷”を解決したという事例です。

AIエージェント導入の進め方（実践編）

このように企業によって大きな手助けとなっているAIエージェントは高度な仕組みですが、導入は「正しい順序」で進めることでスムーズになります。

課題領域の特定

AI導入に向いているのは、次の3つに該当する業務です。
・判断が必要（広告入札、問い合わせ判断など）
・繰り返し発生する（毎週の資料作成など）
・連携が多い（本部⇔店舗、営業⇔管理など）
現場ヒアリングを行うことで、導入ポイントが自然と浮き彫りになります。

小さく始めるPoC（実証実験）

典型的な成功パターンは、下記のような”スモールスタート型”です。
・業務を選ぶ
・2〜4週間で効果を検証
・業務フローへ組み込む
・他部署へ展開する

データの整理と業務フロー化

AIが誤動作しないために、以下を整理します。
・入力データ
・判断基準
・出力形式
・通知先
・例外対応

これは、RPA（ソフトウェアロボットが自動で行う技術）や基幹システムの構築時と同じく“要件整理”の工程に相当します。いきなり大規模に始めるより、安全に進めることができます。

セキュリティ・ガバナンス対策

特に重要視されるのは次の4点です。
・誰がどのデータにアクセスできるか
・外部API連携の監査ログ
・データの保存期間と削除方針
・モデル利用のガイドライン策定

AI導入は“技術導入”であると同時に“運用の仕組みづくり”でもあります。

効果検証と横展開

導入効果は次の3軸で評価します。
・時間削減（工数削減）
・品質向上（判断の均質化）
・リスク低減（ヒューマンエラー防止）

成果が見えれば、他部署などへ自然と広がっていきます。

AIエージェントの成功のカギは“判断業務の可視化”

AIエージェントは強力ですが、成功には共通ポイントがあります。それは、「人がどのように判断しているか」を可視化すること。

判断業務は往々にして、「経験則、暗黙知、担当者の感覚」に頼りがちです。これを言語化していくことで、AIエージェントが働きやすい環境が整い、結果的に業務そのものが整理されるというメリットも生まれます。

まとめ：AIが動く時代、企業は何から始めるべきか

AIエージェントは、これまで人が対応してきた計画立案や判断を自動でこなし、業務そのものを前に進める存在として、企業の働き方に大きな変化をもたらし始めています。ここで紹介した事例を参考に、特別な準備や大規模な投資がなくとも、まずはひとつの業務から導入し、小さな改善を積み重ねていくことが成功への近道です。

現場の負担を軽減し、組織全体の生産性を底上げするための実践的な選択肢として、AIエージェントはすでに現実的な“次の一手”になっています。

リベロエンジニアでは、こうしたAIエージェントの企画・導入・運用を企業の実情に合わせて支援し、現場で活きるDXの実現をサポートしています。

具体的にどの業務で活用できるのか、またはどこから始めれば効果が出やすいのかなど、疑問があればいつでもご相談ください。AIを“現場が使いこなせる技術”へと変換し、企業成長の新しい一歩をともに築いていきます。

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構成／リベロエンジニア広報部

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