本記事では、「AIエージェントとは何か、生成AIとの違い、部門別と業界別の活用事例、具体的な企業でのAIエージェントの取り組み事例、グッドパッチのAIプロダクトの支援事例、代表的なAIエージェントツール一覧、AIエージェントの導入手順」までわかりやすくご紹介します。

「AIエージェントと生成AIでは何が違うのか」
「AIエージェントが自社の業界でどうビジネスに活かせるのか」
「AIエージェントの活用事例は実際にどんなものがあるのか」などの疑問が解決できます。

特に本記事の部門別・業界別・具体的な企業名ごとのAIエージェント活用事例の紹介は大ボリューム解説となっています。読者様がお勤めの業界でどんな風にAIエージェントが利用されているか具体的にイメージできるよう整理しました。ぜひ最後までご覧ください。

2011年の創業以来、顧客体験（UI/UX）を軸に2,000件以上のサービス開発を支援してきたグッドパッチでは、AIプロダクト開発の支援サービス「Goodpatch AX」を提供し、ユーザーに愛されるAIプロダクトの開発に取り組んでいます。

▼生成AI×UXデザインを軸に「事業価値と体験価値が両立した、ユーザーに愛されるAIプロダクト」を共創

AIエージェントとは？

AIエージェントとは自律的に判断・タスクを実行するAI

AIエージェントとは、「人間の指示を待たずに、目的に応じて自律的に判断し、タスクを継続的に実行するAIプログラム」を指します。

従来の「質問に対する単発の応答」に特化した生成AIとは異なり、AIエージェントはゴールが設定されると、自ら計画を立て、情報収集・ツール選定・実行を行いながら、タスクの完了に向けて進行します。

AIエージェントは、単純な作業だけでなく、より高度で複雑な業務や意思決定の支援にも対応可能であり、「組織全体のDX推進に貢献する存在」として注目されています。

AIエージェントと生成AIの違い

比較項目	AIエージェント	生成AI
主な役割	目標達成のためのタスク実行	指示に基づくコンテンツ生成
動作の自律性	高い（自律的な判断が可能）	低い（ユーザーからの指示待ち）
タスクの実行	外部ツールと連携し実行	実行しない
指示の粒度	指示を解釈しタスクを分解	詳細な指示が必要

AIエージェントと生成AIは、「役割」や「自律性」といった観点で明確な違いがあります。

AIエージェントは、目標達成のために自律的に計画を立て、外部ツール（生成AIを含む）と連携しながらタスクを遂行します。一方、生成AIはユーザーからの指示に応じて、テキストや画像などのコンテンツを生成するのみで、自律的な行動は行いません。

つまりAIエージェントは、ユーザーの“代理”として行動し、生成AIの能力を生かしつつ、計画と実行を自律的に進めることができるサービスといえます。

AIエージェントとRPAとの違い

項目	AIエージェント	RPA
主な役割	状況に応じて判断して動作する	作業や定型処理を繰り返し自動で行う
動作の型	目的を達成するための最適な手段を設計する「目標指向型」	明確な条件や手順に基づいて動く「ルール型」
得意な作業	条件が変動する業務や、複数の選択肢から最も効率的な方法を導く業務など	請求書データの転記やシステム間の情報連携など
イレギュラーへの対応力	状況変化や新しい条件にも柔軟に対応可能	予期しない状況には対応が困難
導入の難易度	【難しい】実装にはある程度の要件整理や設計工程が必要	【簡単】事前ルールを設定すれば比較的簡易に運用が可能
主な効果	柔軟性・応用力の高いタスク遂行が可能	高速かつ安定した処理の実現

AIエージェントとRPA（Robotic Process Automation）は、いずれも業務自動化を目的とした技術ですが、「適用範囲」と「柔軟性」には上記のような違いがあります。

RPAは、あらかじめ定義されたルールに従って定型作業を自動化します。例えば、決まった場所にあるデータをコピーし、別のシステムに貼り付けるような繰り返し作業を得意とします。

対してAIエージェントは、「ルール通りに動く」のではなく、状況に応じて自律的に判断し、ツールや知識を柔軟に組み合わせて解決策を導き出す特性を持っています。RPAが予期せぬ状況に対応できないのに対し、AIエージェントは自然言語処理や意思決定アルゴリズムを活用して、変化に対応しながらタスクを遂行できます。

RPAが「決められた作業を実行する代行者」だとすれば、AIエージェントは「自ら考えて動く業務担当者」と言えるでしょう。

AIエージェントの特徴3つ

改めて、AIエージェントの特徴を3つを具体的に紹介します。

自律的に判断しながら動作できる

AIエージェントの特徴の1つ目は「自律的に判断しながら動作できる」ことです。人間がすべての手順を逐一指示しなくても、AIエージェントは目的に応じて判断し、必要な作業を自律的に遂行できます。

例えば、資料作成のタスクでは、与えられたテーマに基づき、情報収集・構成の検討・レポート作成までを一貫して実行可能です。従来のツールが「作業単位」で支援するのに対し、AIエージェントは「成果単位」で業務を支援できる点が大きな違いです。

複数タスクを連続処理できる柔軟性

AIエージェントの特徴の2つ目は「複数タスクを連続処理できる柔軟性」です。AIエージェントは、単発の出力で終わるのではなく、目的達成に必要な複数のタスクを連続的に実行できます。

例えば、「レポートを作成してメールで送信する」といった一連の業務において、情報収集・執筆・ファイル化・送信までをAIが自律的に判断しながら完了させることが可能です。このような連続処理は「マルチステップタスク処理」とも呼ばれ、人間の業務プロセスに近い形でタスクを再現できる点が特徴です。

状況に適応した動作ができる

AIエージェントの特徴の3つ目は「状況に適応した動作ができる」ことです。AIエージェントは、動作中に得られる新たな情報や外部環境の変化に応じて、タスクの内容や手順を柔軟に調整できます。

例えば、実行中に想定外のエラーや情報不足が発生しても、それを踏まえて即座に次の行動を変更できるため、実業務でも高い適応力を発揮します。この柔軟性は、変化が激しく要件も複雑なビジネス環境において、AIエージェントの安定運用を支える重要な要素となります。

AIエージェントの導入で得られるメリット4つ

AIエージェントを導入することで得られる上記4つのメリットを解説します。

定型業務を自動化し、業務効率を向上できる

AIエージェントの導入で得られるメリットの1つ目は「定型業務を自動化し、業務効率を向上できる」ことです。

例えば、メール返信、資料作成、データ整理などの定型業務を自動化することで、人手による反復作業を大幅に削減できます。従来は人間が都度判断していた業務も、AIが自律的に処理することで、業務のスピードと正確性が向上し、ヒューマンエラーの発生も抑制されます。

AIエージェントの活用により、社員はルーティン業務から解放され、より創造性の求められる業務に集中できるようになり、組織全体の生産性向上に寄与します。

社内業務の俗人化の解消と人材育成負担の軽減

AIエージェントの導入で得られるメリットの2つ目は「社内業務の俗人化の解消と人材育成負担の軽減」です。

社内マニュアルや過去の資料をAIエージェントに文脈情報として学習させることで、ベテラン社員の知見やノウハウを組織全体で共有することが可能になります。これにより、以下のような効果が期待されます。

データに基づく迅速かつ高度な支援で意思決定を加速できる

AIエージェントの導入で得られるメリットの3つ目は「データに基づいた迅速かつ高度な支援により、意思決定を加速できる」ことです。

AIエージェントは、膨大な市場データや社内データを高速に収集・分析し、人間では処理しきれない情報の中から、有益な傾向やインサイトを導き出します。

その結果、経営層や事業責任者は、勘や経験に頼ることなく、客観的かつデータドリブンな判断を行えるようになります。

【参考記事】数字を武器にする──データで事業を前進させる分析と設計思考【ウェビナーレポート】

パーソナライズされた顧客体験を提供し、顧客ロイヤリティを高められる

AIエージェントの導入で得られるメリットの4つ目は「パーソナライズされた顧客体験を提供して、顧客ロイヤリティを高められる」です。

顧客の購買履歴や行動データをAIエージェントが分析することで、個々のニーズをより深く理解し、それに応じた商品提案や情報提供を自動で実行できます。

パーソナライズされた体験により、継続的にサービスを利用してもらえる顧客へ高付加価値を提供でき、「顧客ロイヤリティの向上」や「長期的な関係構築」に貢献します。

【部門別】AIエージェントのビジネス活用例6選

ここからは、AIエージェントを上記の6つのビジネス部門に分けた際の活用例を紹介します。

【部門全般のAIエージェント活用例】社内業務支援

AIエージェントが支援する社内全般業務
・社内FAQ ・文書の作成・共有

社内全般におけるAIエージェントの活用では、例えば「社内FAQ」や「文書の作成・共有」などに効果を発揮します。

社内規程や過去の資料を文脈情報として読み込ませることで、信頼性の高い情報をもとに文書の一次ドラフト作成、関連マニュアルの抽出、質問への自動応答が可能になります。

また、会議録から要点やタスクを自動で整理し、議事録や社内共有文書を生成。さらにExcelやPPT形式での出力にも対応できます。

これにより、「探す・まとめる・作る」といった資料作成にかかる時間を大幅に短縮でき、担当者は意思決定や社内コミュニケーションなど、より本質的な業務に集中できるようになります。

【人事部門のAIエージェント活用例】採用業務支援

AIエージェントが支援する採用業務
・経歴書のスクリーニング ・面接日程の調整 ・面接時の確認ポイント生成 ・評価コメントのドラフト作成

人事部門におけるAIエージェントの活用では、「経歴書のスクリーニング、面接日程の調整、面接時の確認ポイント作成、評価コメントのドラフト作成」など、幅広い業務で効果を発揮します。

応募者情報と求人要件を基に、履歴書や職務経歴書のスクリーニングや一次選考の自動化を実現するAIエージェントが注目されています。面接日程の調整から確認事項の抽出、評価コメントの作成支援まで一貫して対応可能です。

また、企業の募集要項や過去の面接ログ、評価基準を参照することで、候補者ごとの注意点や質問例を自動提示することも可能です。これにより、人事担当者は「読む・選ぶ・調整する・まとめる」といった事務作業の負担を大幅に削減し、より本質的な採用判断や候補者体験の向上に注力できます。

ただし、AIのバイアス（偏り）が採用の公平性を損なわないよう、継続的な監視と検証体制を整えることが重要です。

グッドパッチは採用業務の効率化を目的としたAIエージェント「HRmonyAI」をリリースいたしました。以下ページで詳しく紹介していますので併せてご覧ください。

【関連ページ】グッドパッチ、採用業務を効率化するAIエージェント「HRmonyAI」を正式リリース

【経理部門のAIエージェント活用例】請求業務・決算業務支援

AIエージェントによる経理業務支援
・仕訳案の生成 ・経費の自動分類 ・月次資料の一次ドラフト生成

経理部門におけるAIエージェントの活用では、「仕訳案の生成、経費精算データの自動分類、月次資料の一次ドラフト作成」など、定型的かつ工数の大きい業務で効果を発揮します。

過去の決算資料や勘定科目の運用ルールを参照することで、数値の異常値を自動で検知したり、修正が必要な箇所を抽出したりすることも可能です。帳票作成では、既存のフォーマットに沿ったドラフトを自動で生成することで、作業効率が向上します。

これにより、経理担当者は「照合する・分類する・作る・チェックする」といった反復作業の負担を大幅に軽減でき、財務判断や社内調整といった本来注力すべきコア業務に集中できるようになります。

【営業・マーケ部門のAIエージェント活用例】リード獲得から商談まで自動化を支援

AIエージェントによる営業・マーケティング業務支援
・行動データに基づくリードスコアリング ・個別最適化された情報提供の自動化 ・提案資料の一次ドラフト作成

営業・マーケティング部門におけるAIエージェント活用では、「見込み顧客（リード）の行動データを基にしたスコアリングの自動化、個別ニーズに合わせた情報提供、提案資料の一次ドラフト作成」など、商談前後の一連のプロセスを幅広く支援します。

例えば、Webサイトの閲覧履歴やSNSでの反応からリードの興味関心を評価し、確度の高い見込み顧客に対して最適なコンテンツや提案を届けることが可能です。

また、過去の商談データや顧客属性を分析することで、ニーズに応じた提案資料の作成支援、想定問答の自動生成、会議の記録・要約、さらには次回のミーティングに向けたフォローアップの提案まで対応でき、営業活動全体のスピードと精度が向上します。

【事業戦略部門のAIエージェント活用例】データ分析・レポート自動化・意思決定支援

AIエージェントによるデータ分析・レポート自動化・意思決定支援
・事業戦略に向けたインサイト抽出 ・アクションプランの策定支援案 ・アクションの実行・モニタリングの自動化

事業戦略部門におけるAIエージェントの活用では、「社内外のデータを基にしたインサイトの抽出や、具体的なアクションプランの策定支援、さらには実行・モニタリング」までを一貫して支援する取り組みが進んでいます。

AIエージェントは、定期的なレポート作成や数値集計といった定型業務の代行にとどまらず、ユーザー動向や市場変化を継続的に分析し、戦略判断に役立つインサイトをタイムリーに提示できます。また、策定されたアクションの実行から進捗のモニタリングまでを自動で行えるため、戦略立案から実行・検証に至るサイクルを大幅に高速化できます。

その結果、担当者は分析結果の準備作業から解放され、意思決定に専念できるようになり、ビジネス成果へのスピードある貢献が可能になります。

【セキュリティ部門のAIエージェント活用例】異常検知、状態監視、定時制御支援

AIエージェントによるセキュリティ業務支援
・異常検知・アラートの自動発信 ・システム状態の常時監視とレポート化 ・パッチ適用や定期作業の自動スケジューリング

セキュリティ部門におけるAIエージェントの活用では、「サーバやネットワーク機器などのログを常時モニタリングし、異常パターンの早期検知やアラートの自動通知、さらに定期メンテナンス作業の自動化」などに効果を発揮します。

例えば、通常とは異なる挙動や不審なアクセスをリアルタイムで検出し、担当者に即座にアラートを送信することで、セキュリティリスクへの迅速な対応が可能になります。また、日次・週次の定期チェックやパッチ適用作業をスケジューリングして自動実行・ログ記録を行うことで、運用の属人化を防ぎつつ、作業の精度とスピードを両立できます。

これにより、担当者は「監視する・検知する・記録する」といった繰り返し業務から解放され、インシデント対応やリスクマネジメントといった高度なセキュリティ業務に専念できるようになります。

【業界別】AIエージェントのビジネス活用事例8選

次に、上記の「業界8つにおけるAIエージェントの活用例」を紹介します。

【小売・サービス業界】注文・発注処理、価格最適化、カスタマーサポートの自動化

小売・サービス業界のAIエージェントによる業務支援
・需要予測に基づく発注・在庫管理の最適化 ・顧客対応チャットボットによるパーソナライズド対応 ・店舗運営における人員配置・業務支援の自動化

小売・サービス業界におけるAIエージェントの活用は、「顧客接点」と「バックオフィス業務」の両面で広がりを見せています。

在庫・需要管理の分野では、販売実績や天候データを基に需要を予測し、自動で発注や価格調整を行う「予測・発注エージェント」の導入が進んでいます。これにより、在庫の過不足や人的ミスを防ぎ、収益機会の最大化が可能になります。

顧客体験の向上では、購買履歴や問い合わせ内容に応じて最適な商品を提案できるチャットボットが活用されており、商品説明から予約対応までを自動化することで、サービス品質の均一化と対応スピードの向上が実現されています。

小売・サービス業界では決済処理の分野でも進展が見られます。決済ソリューションのStripeは、2025年12月、AIエージェントによる販売や決済処理を可能にする「Agentic Commerce Suite」の提供を開始しました。企業が単一の統合で複数のAIエージェントを通じて販売できる仕組みを提供し、共有決済トークンにより購入者の決済情報を安全に処理することで、シームレスな決済体験と収益機会の拡張を推進しています。

さらに、ロボット技術との融合による自動化も進んでいます。KDDI株式会社と株式会社ローソンは、2025年11月8日からローソン S KDDI高輪本社店にて、店舗DXの実証を開始しました。欠品を検知する自律走行ロボットと商品を品出しするロボットを活用し、画像解析AIによる棚の状況把握や、VLA（Vision-Language-Action）モデルを活用した自動品出し作業の効率化を検証しています。

人手不足が深刻化する小売・サービス業界において、AIエージェントは業務の継続性とサービス品質を支える中核的な存在になることが期待されています。

【製造・物流業界】在庫最適化、商品開発支援、不良検知、配送最適化

活用領域	AIエージェントによる支援内容
在庫管理	需要変動を踏まえた在庫量の最適化シミュレーション
商品開発	・顧客ニーズや市場データに基づく商品企画の一次ドラフト作成 ・需要変動や生産工程を統合的に分析して生産スケジュールを作成
品質管理	画像や映像・センサー情報による不良品の自動判定
物流	交通状況やコストを加味した配送ルートの最適化

製造・物流業界では、AIエージェントがサプライチェーン全体のデータを横断的に処理し、上記のような各領域に「最適なアクションをリアルタイムで提案・実行できる体制」が整いつつあります。

例えば、販売実績や需要トレンドを基に在庫や生産計画を最適化することで、在庫過多や欠品リスクの軽減が可能になります。さらに、製造現場のIoTセンサーで取得したデータを分析することで、不良品の早期検知や原因特定にもつながります。

商品開発では、過去の開発履歴や顧客ニーズをもとにした仕様提案や設計支援にAIが活用されており、開発スピードの向上が期待されます。また、物流分野では、配送ルートやスケジュールの自動最適化により、燃料コストやリードタイムの削減にも貢献します。

具体的な取り組みとして、富士通株式会社は2024年12月、製造や物流などの現場に設置されたカメラ映像を解析し、自律的に現場改善の提案や作業レポートの作成を行う映像解析型AIエージェントを開発しました。このシステムは、カメラ映像を空間認識・解析するとともに、作業指示や安全規則などのドキュメント情報を参照することで、人の作業を支援します。

このような支援により、製造・物流業界ではコスト削減、品質向上、納期短縮といった複合的な経営課題の解決が期待されています。

【IT・SaaS業界】プログラム支援、レビュー自動化

IT・SaaS業界のAIエージェントによる業務支援
・実装方針の整理とコードひな型の生成 ・ユニットテスト・ドキュメントの自動生成 ・コードレビュー・バグ検出・改善提案の自動化

IT・SaaS業界では、「プログラム支援」や「コードレビューの自動化」といった領域で、AIエージェントの活用が急速に進んでいます。

AIエージェントは、仕様書や過去のチケット、リポジトリ上のコードやテスト結果などを文脈情報として読み込み、実装方針の整理、コードのひな型生成、ユニットテストや技術ドキュメントの自動生成まで、一連の開発作業を幅広く支援します。

コードレビューの自動化では、AIを活用したツールが注目を集めています。例えば、Devinは、GitHub Actionsと統合することでプルリクエスト（PR）のレビューを自動化します。PRが作成されると、Devinが自動的に起動し、変更されたファイルを解析。大規模言語モデル（LLM）を活用することで、バグの可能性やセキュリティ上の懸念点、コード規約違反、ベストプラクティス違反を検出し、5-10分以内に具体的なコードスニペット付きの改善提案をインラインコメントとして投稿します。

人間が見落としがちな品質リスクを瞬時に指摘できるため、開発プロセスの高速化と品質向上に大きく貢献します。さらに、こうしたフィードバックは初級エンジニアのスキル向上にも役立ち、教育・育成の観点からも効果が期待されています。

【金融業界】業務効率化と顧客サービス向上

金融業界のAIエージェントによる業務支援
・問い合わせ対応の自動化とパーソナライズ ・契約文書の検索・管理の効率化 ・社内情報の統合と迅速な意思決定支援

金融業界では、AIエージェントを活用した業務効率化と顧客サービス向上の取り組みが進んでいます。

米国のWells Fargoは、2025年8月にGoogle CloudのAgentspace（現在はGemini Enterpriseの一部）を全社に導入し、コールセンター、コーポレートバンキング、社内業務など、従業員のあらゆるレベルでAIエージェントを展開しました。同行は、業務全体にAIエージェントを包括的に導入する最初の大手商業銀行の1つとなっています。

コーポレートバンキング・投資銀行では、AIエージェントが取引後の複雑な外国為替クエリへの回答、トリアージ、要約を支援。社内のデータソースとシステム全体でポリシーと手順をナビゲートし、リアルタイムの市場分析情報を提供することで、バンカーやトレーダーの業務時間を削減し、顧客との関係構築に注力できる環境を実現しています。

契約管理では、ベンダー契約に関連する約25万件の文書を扱う中で、AIエージェントがこれらの文書を迅速に検索し、特定の条項、支払条件、契約の種類などの情報を含む契約書を見つけることで、一貫性と効率性を向上させています。

顧客サービスでは、デジタル、支店、コールセンターを通じて、AIエージェントが残高照会への回答やデビットカードの代替などに対応。これにより待ち時間を大幅に短縮し、銀行員はより複雑な業務に注力できるようになりました。また、AIエージェントは顧客一人ひとりに合わせたアドバイスや商品の提案も提供し、24時間365日のハイパーパーソナライズされた体験を実現しています。

Wells Fargoは、AIエージェントの導入を長期戦略の基礎と位置づけており、全従業員が生成AIによって力を得て、仕事、協力、顧客へのサービス方法を変革する未来を目指しています。

【医療業界】診察会話の自動記録（アンビエントAI）、電子カルテ作成支援

医療業界のAIエージェントによる業務支援
・医師と患者の会話ログのリアルタイム記録 ・電子カルテ・診療録の自動生成と構造化 ・保険請求に必要な要点抽出・記録補助

医療業界では、会話ログや電子カルテなどの医療情報をAIエージェントが処理し、「記録業務に最適なアクションを提案・自動化する」ことで、医療従事者の負担を大幅に軽減する取り組みが進んでいます。

例えば、ABRIDGEのようなアンビエントAIエージェントは、診察室での医師と患者の会話をリアルタイムで認識・記録し、電子カルテや診療録、さらには保険請求に必要な要点までを自動生成します。これにより、医師が手作業で記録する時間を削減でき、記録業務の自律的な完結が可能になります。

日本国内でも、AIエージェントの活用は進展しています。medimo社の「medimo」、ALY社の「alyアシスタント」、Ubie社の「ユビーメディカルナビ」、日本電気社（NEC）の「MegaOak AIメディカルアシスト」などが代表例です。

これらのAIエージェントを導入することで、医師は患者との対話により一層集中できるようになり、結果として医療サービス全体の品質向上につながっています。

【建設業界】設計支援と品質管理の効率化

建設業界では、「設計初期段階の効率化」や「品質管理の高度化」を目的にAIの導入が複数領域で進んでいます。スケッチから1分でデザイン案を生成する設計支援ツールや、コンクリートのひび割れを自動診断するシステムなど、従来は人手と時間を要していた業務のAI化が加速しています。

ファサードデザイン支援
・スケッチやテキストからファサードデザイン案の自動生成 ・多様なデザイン候補を瞬時に提示し、議論の叩き台を提供 ・初期設計プロセスの大幅な時間短縮

大林組が米国SRI Internationalと共同開発し、2023年に社内運用を開始した設計アシストツールAiCorb®（アイコルブ）は、「デザイナーAI」と「モデラーAI」の2つの機能を備えています。

デザイナーAIは、建築設計者が描いた手描きのスケッチや、建物のイメージを表現したテキストを読み込むことで、ファサードデザイン案を1分足らずで生成。モデラーAIは、生成されたデザイン案を3Dモデル化する作業をサポートします。

設計用プラットフォーム「Hypar」と連携することで、クライアントとの話し合いの場での急な修正依頼にも即座に対応可能です。従来は、デザインが固まるまでに2カ月程度かかっていた初期検討を、AiCorb®の活用により1週間程度で完了することを目標としています。

大林組では、AiCorb®を「設計アシストツール」と位置づけ、設計者のクリエイティブや発想の幅を広げるアシストを行うことで、より柔軟な発想とユニークな設計を生み出すことを目指しています。

品質管理の高度化（今後の展開）
・コンクリートのひび割れ画像の収集・分析 ・AIによる不具合診断の自動化（開発中） ・予測・注意喚起システムの構築（将来構想）

設計領域に加え、品質管理領域でもAI活用が進んでいます。大林組では、2024年にコンクリートのひび割れ画像を効率的に収集するシステムのトライアルを開始。現場で生じるひび割れ診断の課題に対し、技術部門の都度対応ではなく、蓄積されたデータをもとにAIが診断するシステムの構築を目指しています。

将来的には、建設条件（構造物の種類やエリア、工事時期など）を指定すると、AIがひび割れを予測・注意喚起するような仕組みや、コンクリート以外の地盤や鉄筋などの素材にも展開することを計画しています。

【教育業界】個別学習の最適化と学生エンゲージメント管理

教育業界では、AIエージェントが「生徒の学習支援」と「教育機関の運用管理」の両面で活用が進んでいます。 個々の理解度に合わせた学習カリキュラムの自動生成から、入学希望者への24時間対応まで、AIが教育現場の課題解決に貢献しています。

個別最適化学習の実現
・生徒専用カリキュラムの自動生成 ・弱点の根本原因分析と克服支援 ・学習進捗のリアルタイム可視化

例えばatama plus社が提供する「atama+」は、生徒の理解度や弱点、ミスの傾向などをAIが分析し、「得点UPに直結する内容だけ」で構成された専用カリキュラムを自動生成します。

数百万時間以上の学習データを基に、つまずきの根本原因を特定。例えば2次関数が苦手な場合、その真の原因が「平方完成」「1次関数」「連立方程式」などにあることをAIが発見し、根本にさかのぼって弱点を解消します。

診断⇄講義⇄演習⇄復習を自由自在に行き来し、一人ひとりに合わせたカリキュラムパターンは「ほぼ無限」。その中から常にベストな学びを、人間にはできない精度でAIが判断します。

また、「今、何をどのくらい理解できているか」「目標達成までに、あと何時間くらい必要か」など、すべてをデータで見える化。教員側にも生徒の学習状況がリアルタイムで共有され、的確なサポートが可能になっています。

AIが「教える」のではなく「導く」ナビゲーターとなることで、生徒は自律的に学び、教員は本質的な指導に注力できる環境が整いつつあります。atama+で20時間以上学習した中学生の98.7％が「問題が解けるようになった」と回答するなど、高い学習効果が報告されています。

学生エンゲージメント・運用管理の効率化
・入学希望者への24時間365日の自動応対 ・パーソナライズされた情報提供と学生サマリー ・募集・入学手続き・学生サポート業務の自動化

一方、教育機関の運用面では、以下のような支援も進んでいます。

Salesforceが提供するAgentforce for 教育は、学生募集から卒業生エンゲージメントまで、学習者のライフサイクル全体を支援するAIエージェントです。プレビルドされたスキルにより、入学希望者からの問い合わせに24時間365日対応し、ナレッジ記事や教育機関データから引き出した情報をもとに、パーソナライズされた回答を提供します。

既存システムと連携してサイロ化されたデータをつなげ、包括的な学生サマリーを生成することで、教職員の生産性向上に貢献。ローコードツールと組み込みのデータセキュリティ（Einstein Trust Layer）により、教育機関は規制を遵守しつつ、迅速なカスタマイズが可能です。

アメリカのUnity Environmental Universityでは、Agentforceを活用した入学者数の大幅な増加を目指す取り組みが進められています。 こうしたAIエージェントの活用により、教職員は生徒一人ひとりとの対話や指導といった本質的な業務により多くの時間を割くことができ、学習効果と教育の質の両立が期待されています。

【農業】環境自動制御、病害予測、収穫最適化

農業のAIエージェントによる業務支援
・作業日誌・センサーデータ・出荷記録の一元管理 ・作業計画の自動作成とタスク割り当ての最適化 ・病害リスク分析に基づく防除スケジュールの自動調整 ・ベテラン農業者のノウハウのデジタル化と継承支援

農業分野では、AIエージェントが「圃場や作業に関する散在したデータを統合・分析」し、経営管理業務や栽培作業の効率化を支援する取り組みが進んでいます。

例えば、JSOL社が開発するV‑farmers®は、作業日誌、温湿度や土壌のセンシングデータ、出荷履歴などを一元管理し、農業経営と農業生産の効率化を実現するAIエージェントサービスです。

このシステムは、日本総合研究所、JSOL、みらい共創ファーム秋田の3社が2025年9月から秋田県大潟村でタマネギを対象とした実証実験を開始しており、新規就農者の支援や気候変動に伴う新品種栽培への応用も期待されています。

作業計画の自動化では、農業経営者が最も時間を費やす作業計画の策定や農作業従事者へのタスク割り当て、農機具の配分をAIが自動化。天候変化や病害リスクに応じた緊急防除作業が必要な場合は、スケジュールの変更を即座に反映し、常に最新の作業計画を維持します。

栽培ナレッジの管理では、ベテラン農業者が蓄積してきた知見や地域独自の成功・失敗事例をデジタル化。作業マニュアルをAIチャット機能から即時参照できるため、経験の浅い農作業従事者でも短期間で作業品質を向上できます。また、多言語対応により外国人労働者の作業も効率的にサポートします。

出荷管理の効率化では、手書き出荷伝票をOCRで自動データ化し、入金ステータスまで一貫管理。出荷から売上確定までの全工程を可視化します。

AIエージェントの具体的な活用事例

続きまして、国内外におけるAIエージェントの具体的な活用事例として上記の4つを、具体的な企業名を挙げつつ紹介します。

Walmart｜「Instant Checkout」

引用：Walmart Partners with OpenAI to Create AI-First Shopping Experiences

アメリカの大手小売企業「Walmart（ウォルマート）」は、2025年10月にOpenAIと提携し、ChatGPTから商品を直接購入できる「Instant Checkout（インスタントチェックアウト）」を導入しました。

食事の計画や日用品の補充などをチャットで入力するだけで、商品提案から購入までをAIエージェントが代行します。顧客のニーズを先回りして理解・対応する「エージェントコマース」の実践例です。これにより、従来の検索窓や商品リストを主体としたEC体験が、より対話的かつパーソナライズされた購買体験へと進化しています。また、同社は検索・比較・レビューの整理などを支援する独自のAIアシスタント「Sparky」も展開しています。

Walmartは、これらの取り組みを通じてAIエージェントによる次世代の購買体験をリードしており、小売業界の未来を形作る代表的な事例として注目されています。

Amazon｜「Project Eluna」と「Blue Jay」

引用：Introducing Blue Jay and Project Eluna, Amazon’s latest robotics and AI technology for its operations

アメリカのECおよびクラウドサービス企業「Amazon」は、物流拠点における安全性の向上と配送スピードの加速を目的に、AIエージェントとロボット技術を融合させたシステムを導入しています。

同社が開発した「Project Eluna（プロジェクト・エルーナ）」は、建物全体のリアルタイムデータと履歴データから運用状況を分析し、ボトルネックの予測結果に基づいて、オペレーターに最適なアクションを推奨するエージェント型AIシステムです。倉庫内のボトルネックを事前に予測し、運用の最適化を支援することで、マネージャーの負担軽減に貢献しています。

一方、次世代ロボットシステム「Blue Jay（ブルージェイ）」は、複数のロボットアームを連携させ、商品のピッキング・収納・集約作業を1か所で行える次世代ロボットシステムです。倉庫内における従業員の反復作業を大幅に軽減し、迅速な配送と低コスト化に貢献しています。

Amazonは、AIエージェントによる予測的な管理と、ロボットシステムによる物理的作業の自動化を組み合わせることで、複雑なサプライチェーン全体の効率最大化を図っています。

Morgan Stanley｜「AI @ Morgan Stanley Debrief」

引用：Morgan Stanley

アメリカの金融サービス企業 Morgan Stanley では、高い規制要件と説明責任が求められる金融業務において、AIエージェントを「業務の信頼性を損なわずに生産性を高める基盤」として活用しています。

社内の膨大なナレッジベースから、正確かつ一貫した情報検索・要約を行う「AI @ Morgan Stanley Assistant」は、98%以上のアドバイザーチームが日常業務で利用しています。金融商品や調査レポートなど、判断の根拠が重要となる情報へのアクセスを高速化することで、提案の質とスピードの両立を実現しています。

さらに「AI @ Morgan Stanley Debrief」では、顧客の同意を得て会議の録画内容を要約し、重要な論点やアクションアイテムを抽出します。人間が最終確認を行った上でCRMに連携する設計とすることで、監査可能性と人による最終責任の担保を両立しています。これにより、フォローアップ業務は数日かかっていたものが数時間に短縮され、顧客対応における精度と生産性が同時に向上しています。

Zendesk｜「Zendesk AI」

引用：Zendesk｜「Zendesk AI」

Zendesk AIは、カスタマーサポート領域に特化した自律型AIエージェントとして、Uber、Tesco、GitHubなど、世界的な大手企業での導入が進んでいます。問い合わせに対して単に回答を返すのではなく、内容を理解し、必要な判断を行い、解決に至るまでを自律的に実行できる点が特徴です。

Zendesk AIは、企業のナレッジベースやポリシー、業務システムと連携し、注文変更、返品手続き、アカウント確認などの問い合わせを、最初から最後まで自動で処理します。こうした大規模なユーザー対応が求められる企業においても、サポート業務の80%以上を自動化しながら、24時間365日の対応体制を実現しています。

実際にZendesk AIを導入した企業では、受付スタッフを増員することなく事業を拡大し、月間で数万ドル規模のコスト削減を達成した事例も報告されています。

グッドパッチにおけるAIプロダクト開発の支援事例

グッドパッチでもAIプロダクト開発の取り組みを実施しています。ここでは、グッドパッチがどのようなAIプロダクト開発の支援を行っているのか、事例をご紹介します。

ソフトバンク｜satto

出典：現場で見えた生成AIサービス開発の難しさと突破口【特別連載：ソフトバンク・グッドパッチ対談 vol.1】

グッドパッチはソフトバンクが提供するAIワークスペースsattoの開発において、UI/UXデザインチームとして並走し、生成AIプロダクトにおける最適なユーザー体験の創出を支援しています。

sattoはデスクワークの煩雑な部分をAIが代替し、業務の迅速な遂行を支援するAIエージェントです。グッドパッチは、技術的な可能性とサービス企画の両立を図りながら、ユーザーの仕事の進め方にまで寄り添う高品質なUXデザインや、生成AI時代におけるUIのあり方の設計を担当しました。

sattoは単なる効率化ツールにとどまらず、ユーザーのコンテキストに応じた“心地よいAI体験”を実現するデザインに貢献した事例となっています。

三菱電機｜タベチャム

出典：構想3年、三菱電機の新規事業「タベチャム」　プロトタイプ制作からサービスリリースまでの道のり

グッドパッチは、三菱電機が手がける新規事業「タベチャム」のプロトタイプ制作からサービス立ち上げまでを、一貫して支援しました。「タベチャム」は、「ジューシー」「元気が出る」「あつあつ」など、ユーザーの感覚的な言葉から自分に合った飲食店を探せる検索サービスです。

グッドパッチの提案により、新たに「生成AIを活用した体験価値」を機能として追加しました。具体的には、LLM（大規模言語モデル）を活用し、「なんとなく気になって選んだワード」から今の気分にぴったりの飲食店と出会える、セレンディピティを意識した機能を実装しています。

新規事業の立ち上げにおいて、コンセプトの具体化から生成AIによる独自の顧客体験の創出までを包括的に支援した事例です。

上記2つの支援事例の通り、グッドパッチでは、デザインの領域を軸にAIプロダクト開発の支援を行っています。グッドパッチのAIプロダクト開発支援にご興味をお持ちの方は、ぜひお問い合わせください。

AIエージェントの代表的なツール一覧

ここでは、代表的なAIエージェントツールを上記の5つ紹介します。ここまで記事をお読みになり、「実際にAIエージェントを利用してみたい」と思われた方は、ここで紹介するAIエージェントツールを参考にしてみてください。

ChatGPTエージェント

出典：ChatGPT エージェント公式サイト

代表的なAIエージェントツールの1つ目は「ChatGPTエージェント」です。ChatGPTエージェントは、OpenAIが提供するChatGPTに搭載された、複数ステップのタスクをユーザーの指示に基づいて自動実行できる半自律型のAIアシスタント機能です。

従来の「質問に答えるAI」とは異なり、「目的達成のために行動するAI」として、情報収集・整理・文章作成などの工程を段階的にこなします。例えば、「競合企業を調査して、レポートを作成して」と指示するだけで、ChatGPTはブラウジング機能を使って情報を収集し、その内容を整理・文書化するところまでを自動で支援します。

この機能はプログラミング知識がなくても利用でき、非エンジニアでも直感的に操作することが可能です。タスクの進行状況は対話形式で随時確認でき、必要に応じて人間が途中で指示を加えることもできます。

さらに、ChatGPT PlusやEnterpriseプランでは、メモリ機能やカスタムGPT（GPTs）を活用することで、ユーザーに最適化された継続的な支援も可能です。Zapierなどの外部ツールと連携することで、日常業務を自動化するAIパートナーとしての活用も期待されています。

Microsoft Copilot Studio

出典：Microsoft 365 Copilot｜Microsoft 公式サイト

代表的なAIエージェントツールの2つ目は「Microsoft Copilot Studio」です。

Microsoft Copilot Studioは、自社専用のCopilot（AIエージェント）をローコードで構築・管理できる開発プラットフォームです。

整理しておきたいのが、「Microsoft Copilot Studio」と「Microsoft Copilot」の違いです。以下に比較を示します。

	Microsoft Copilot Studio	Microsoft Copilot
位置づけ	Copilotを自社業務向けにカスタマイズしたり独自のAIエージェントを開発するためのツール	WordやExcelなどに組み込まれているAIアシスタント機能の総称
主な役割	業務プロセスや社内データに合わせた専用CopilotやAIエージェントを設計・構築する	既存アプリケーション上で文章作成や集計などの日常業務を支援する

Microsoft Copilot Studioを使えば「Share Point」や「Teams」などの社内データと安全に接続し、特定の業務フローを自動化する独自のAIエージェントを作成できます。例えば、社内の問い合わせに自動で回答するFAQボットや、基幹システムと連携した業務プロセスの自動化が可能です。

セキュリティやコンプライアンスに配慮した環境で利用できるため、安全にAIエージェントの活用を進められるでしょう。

Gemini Enterprise（旧Google Agentspace）

出典：Gemini Enterprise｜Google Cloud 公式サイト

代表的なAIエージェントツールの3つ目は「Gemini Enterprise（旧称 Google Agentspace）」です。

Gemini Enterpriseは、Google Cloudが提供する企業向けの生成AIアシスタントサービスです。Google WorkspaceやBigQueryなどの社内データとシームレスに連携し、組織内に分散した情報を横断的に検索できます。

Gemini Enterpriseの強みは以下の3点です。

	強み	詳細
1	データを根拠とした信頼性の高い回答	社内データを基に回答を生成するため、情報の正確性が高い
2	マルチモーダル機能	テキストだけでなく、画像、動画、音声を含む複雑な情報の処理・分析が可能
3	拡張性	独自に開発したAIエージェントを統合できるプラットフォーム機能

Google CloudのインフラとAI技術をそのまま業務に統合できるGemini Enterpriseは、社内ナレッジを最大限に活用した高度な業務支援を実現する基盤となります。

セキュリティ・スケーラビリティの両面においても信頼性が高く、特に大規模組織におけるAI導入の強力な選択肢といえるでしょう。

Dify

出典：Dify 公式サイト

代表的なAIエージェントツールの4つ目は「Dify」です。Difyは、ノーコードでAIエージェントや業務特化型ツールの開発が可能な、LLM（大規模言語モデル）アプリケーション開発プラットフォームとして注目を集めています。

Difyの最大の特徴は、処理機能をもつブロックを直感的に組み合わせるだけで、AIエージェントのワークフローを構築できる点です。複雑なプログラミング知識がなくても、業務に合わせたカスタムAIツールを非エンジニアが自ら開発できます。

Difyの主な特徴は、以下の通りです。

特定のLLMに依存せず、社内データを活用した高精度な出力を実現できるDifyは、プロトタイプの作成から本番運用までをスピーディに支援する開発基盤として、多くの企業から支持を集めています。

Devin（cognition）

出典：Devin 公式サイト

代表的なAIエージェントツールの5つ目は「Devin」です。DevinはCognition AI社が開発した自律型AI開発エージェントです。従来の、例えばGitHub Copilotのようなコード補完ツールとは異なり、Devinは開発プロジェクト全体を一貫して遂行できる能力を備えています。

例えば、チャットで「〇〇の機能を追加して」と指示するだけで、仕様の理解、設計、実装、テスト、デバッグ、Githubへのプルリクエストの作成までを自律的に実行します。エラーが発生した場合でも、原因を自ら特定し、修正まで行うことが可能であり、まるで熟練のエンジニアのように開発タスクを遂行する点が大きな特徴です。

Devinの登場はソフトウェア開発のあり方を根本から変える可能性を秘めており、開発プロセスを効率化するツールとして注目を集めています。

AIエージェントのビジネス活用における注意点5つ

AIエージェントをビジネスで活用する際の注意点として上記の5つをそれぞれ解説します。

データプライバシーとセキュリティ対策が十分ではない

AIエージェントをビジネス活用する際の注意点の1つ目は「データプライバシーとセキュリティ対策の不備」です。

AIエージェントは業務を遂行する過程で、機密情報や個人データなど、高い機密性をもつ情報にアクセスする場面が多く、不正アクセスや情報漏洩といったリスクが常に伴います。

こうしたリスクを回避するには、AIエージェントのアクセス権限の管理、データの暗号化、ログ監視などを含む多層的なセキュリティ対策が不可欠です。特にユーザーの個人情報を取り扱う場合には、プライバシー保護の観点から細心の注意が求められます。

AIエージェントに任せるタスク範囲を適切に設計する必要性

AIエージェントをビジネス活用する際の注意点の2つ目は「AIエージェントに任せるタスクの範囲を適切に設計すること」です。

AIエージェントに与える作業範囲や権限の設定があいまいなままだと、意図しない処理や誤った判断を引き起こすリスクがあります。また、AIエージェントには得意・不得意があり、すべての業務に対して常に高い精度を発揮できるわけではありません。

そのため、どの工程をAIに任せ、どこに人間の判断や介入を残すかを見極める「設計力」が求められます。AIエージェントの性能や限界を正しく理解した上で、人とAIの役割分担を最適化するタスク設計こそが、活用の成否を左右する重要なポイントとなります。

倫理的に公平でない出力を行う場合がある

AIエージェントをビジネス活用する際の注意点の3つ目は「倫理的に公平でない出力を行う可能性がある」ことです。

AIは学習データに基づいて判断を下すため、過去のデータに含まれるバイアスや偏見を無意識に再現し、差別的または不公平な結果を生み出すリスクがあります。

例えば、カスタマーサポートにAIエージェントを導入している場合、過去の対応履歴に偏りがあると、問い合わせ内容が同じでも、年齢や居住地域によって対応のていねいさや回答スピードが異なるといった問題が発生する可能性があります。

倫理的な公平性を担保するためには、AIの出力を無条件に信用せず、人間による継続的な監視と、AIモデルの定期的な評価・改善を行う体制の整備が不可欠です。

技術的な複雑さから、運用を担える人材が不足している

AIエージェントをビジネスで活用する際の注意点の4つ目は「技術的な複雑さから、運用を担える人材が不足している」ことです。

経済産業省の調査によれば、2030年にはIT人材の需要と供給の差（ギャップ）が最大で79万人に拡大すると見込まれており、高度なAIスキルを持つ人材の確保は、多くの企業にとって深刻な課題となっています。

さらに、APIの利用料といった運用コストや、AIを安定して稼働させるための監視基盤（LLMOps）の構築も、企業にとって大きな技術的ハードルとなります。AIエージェント技術はまだ発展途上であり、確立された「正解」が存在しない領域です。そのため、構築・運用できるだけでなく、試行錯誤を重ねながら最適な解決策を導き出せる、高度な専門性と実践力が求められます。

自社だけでの対応が難しい場合は、外部の専門家やパートナー企業と連携し、知見を柔軟に取り入れながらプロジェクトを推進していく判断も重要です。

自動的に動作を続けるエージェントのためのデータマネジメントが重要

AIエージェントをビジネス活用する際の注意点の5つ目は、継続的かつ正確な動作を支える「データマネジメント」「コンテキストエンジニアリング」の重要性です。

AIエージェントが自律的に判断し、業務を適切に遂行するためには、質の高く整理されたデータが不可欠です。しかし実際には、必要な情報が社内のさまざまな場所に分散していたり、データ形式が統一されていなかったりするケースが多く、そのままではAIが十分に活用できない状況に陥りがちです。そのため、データを収集・統合し、AIが理解しやすい構造に整備するプロセスが欠かせません。

近年では、AIが最大限の性能を発揮できるように情報の入力を最適化する手法として、「コンテキストエンジニアリング」という考え方が注目されています。これは、必要な情報を選別・圧縮し、AIが判断に集中できるよう文脈（コンテキスト）を整理して与える技術的アプローチです。

このようなデータ整備と入力最適化の取り組みが、AIエージェントのパフォーマンスを最大限に引き出す鍵となります。

AIエージェントの導入には「優れた体験設計」が重要

AIエージェントの導入を「優れた体験設計」にするためのポイントを解説します。

誰の、どんな課題をどう変えたいのかを明確に設定する

AIエージェントの導入を「優れた体験設計」にするためのポイントの1つ目は「誰の、どんな課題を、どう変えたいのか」を明確に設定することです。

AI導入の失敗は、多くの場合、「AIを使って何かできないか」といった技術先行の発想から始まります。しかし本来、AIは目的ではなく手段であり、最初に考えるべきは「誰の、どのような課題を、どのように解決したいのか」というユーザー視点の問いです。

そのためには、現場の業務フローやユーザーの感情にていねいに向き合い、単なる効率化にとどまらず、本質的なニーズ（インサイト）を深く理解する姿勢が欠かせません。

例えば社内ナレッジ検索のケースでは、「人に聞いた方が早い」「結果の正確性に不安がある」といった声があれば、AI導入の意義は「検索体験そのものを変え、行動の障壁を取り除くこと」にあるといえます。

AIエージェントの価値は「導入すること自体」にあるのではなく、導入によって「誰の、どんな行動が、どのように変化するか」という点にこそあります。

どのような段階を踏んで実現するか

AIエージェントの導入を「優れた体験設計」にするためのポイントの2つ目は「どのような段階を踏んで実現するか」です。

AIは機能や精度が日々進化しているため、「すべてを完成させてから提供する」という従来型の開発スタイルは推奨されません。まずは、最小限の機能（MVP）やプロトタイプを作成し、実際のユーザーに使ってもらうことで、「本当に役立つかどうか」を検証します。

また、AIエージェントを活用する際に事前に検討すべき「生成AIに関する3つの設計要素」については、以下の記事で詳しく解説しています。ぜひ参考にしてください。

【関連記事】生成AIで新規事業を、と言われたあなたへ-技術先行で失敗しないために最初にやるべき「3つの設計」

このように、短期間でフィードバックを得て改善を繰り返すアプローチにより、開発リスクを抑えつつ、確実に価値あるAIプロダクトへと育てていくことが可能になります。

AIプロダクトならではのユーザー体験の壁

AIエージェント導入を「優れた体験設計」にするためのポイントの3つ目は「AIプロダクトならではのユーザー体験の壁」を理解し、それを前提とした設計を行うことです。

AIは確率的な処理に基づいて回答を生成するため、ユーザーはしばしば「なぜこの答えになったのかが分からない」「誤った情報が含まれているのではないか」といった不安や不信感を抱きやすくなります。

このような心理的障壁を解消するには、以下のようなUX設計上の工夫が求められます。

UX設計のポイント	目的
透明性の確保	回答の根拠や参照元を提示し、判断のプロセスを可視化する
制御可能性の担保	ユーザーがAIの生成結果を確認・修正できる機能を設ける
評価機能の実装	ユーザーからのフィードバックを収集し、AIの学習につなげる

AIをブラックボックスのまま提供するのではなく、ユーザーが「納得しながら、安心して使い続けられるインターフェース」を設計することが重要です。

AIエージェントを導入する手順

最後に、AIエージェントを導入する手順を上記の5ステップで解説します。

既存業務の棚卸し、ユーザーリサーチ、改善点の優先度付け

AIエージェント導入の第1ステップは「既存業務の棚卸しとユーザーリサーチを通じて、改善すべき課題を洗い出し、優先順位を明確にする」ことです。

まずは、「誰の、どんな課題を、どう解決したいのか」という目的を明確に設計します。そのうえで、現場担当者へのヒアリングやアンケート、業務フローの可視化を通じて、現状のプロセスやボトルネックを把握していきます。

収集した情報を基に、「AIエージェントが提供すべき価値は何か？」という仮説を立て、小規模な検証を繰り返しながら、導入の軸となるコンセプトを具体化していきましょう。

このフェーズでは、すべての課題を一度に解決しようとせず、インパクトが大きく実現可能性の高いポイントに絞って、優先順位を設定することが重要です。

AIエージェントのコンセプト・タスク設計

	コンセプト・タスク設計の主要な検討項目
1	AIエージェントのタスクの目標・ゴール
2	AIエージェントが使用する情報・ツール（MCPを含む）環境
3	導入効果を計測するための指標（KPI）

AIエージェント導入の第2ステップはAIエージェントの「コンセプト」と「タスク設計」を明確にすることです。前ステップで抽出・整理した改善課題を基に、どのような業務プロセスをAIで支援するのか、その全体像と具体的な実行ステップを構築していきます。

この設計段階では、人がどの工程に、どの程度関与すべきかという「Human in the Loop（人の介在）」の観点も考慮する必要があります。どの工程をAIに任せ、どこに人間の判断や介入を残すかを事前に明確にしておくことで、現実的な導入・運用が可能となります。

あらかじめAIと人間が協働する前提でタスク設計を行うことで、実装後の混乱を防ぎ、安定的に成果を創出できるプロジェクト設計が実現します。

プロトタイプのユーザーテストで価値仮説の検証

AIエージェント導入の第3ステップはプロトタイプ（試作）のユーザーテストを通じて、価値仮説を検証することです。

ステップ2の設計フェーズで構築したコンセプトを基に、まずは業務に合わせた最小限の機能（MVP：Minimum Viable Product）を開発します。

次に、実際のユーザー環境でテスト運用を実施し、利用者からのフィードバックを収集・分析することで、「想定していた価値」が本当に提供されているかどうかを、低コストで見極めることができます。

本格的な開発に移行する前の段階で改善点を明らかにし、ユーザー視点で検証を重ねることが、プロジェクト全体の成功確率を大きく高めるカギとなります。

AIエージェントの開発・運用プロセス最適化と品質管理

AIエージェント導入の第4ステップは「AIエージェントの開発・運用プロセスの最適化と品質体勢の構築（LLMOps）」です。

ここで重要となるのが、「LLMOps（Large Language Model Operations）」という考え方です。LLMOpsとは、大規模言語モデル（LLM）の開発から運用・改善までを一貫して管理するためのフレームワークを指します。

AIエージェントは自律的に判断し、継続的にタスクを実行する特性があるため、意図しない出力や誤情報の拡散を防ぐための運用レベルでの品質管理が不可欠です。

本格的な開発フェーズでは、品質を維持しながら継続的な改善を実現できる運用基盤の構築を目指しましょう。

AIエージェントの本格導入と継続的な改善による定着促進

AIエージェント導入の第5ステップは「業務現場への本格導入と、継続的な改善による定着促進」です。

プロトタイプの検証と開発を経て、いよいよ業務現場での本番運用が始まりますが、新しいツールは導入しただけでは現場に根付きません。そのため、導入にあたっては以下のような組織的な受け入れ支援施策が不可欠です。

また、AIエージェントの導入は一度きりで完結するものではありません。運用開始後も、実際の使用データや現場からのフィードバックを基に継続的な改善を行うことで、精度や使いやすさを高めていく必要があります。

特に、AIの出力内容や業務成果を定期的に分析し、ユーザーの評価や改善要望をAIの学習・調整に反映させる「データフライホイール（改善ループ）」の仕組みを構築することで、人とAIが共に成長する好循環を生み出すことが可能です。

ユーザーが「便利になった」「仕事が楽になった」と実感できるレベルまで継続的に改善を重ねる企業姿勢こそが、AI導入成功の鍵となります。

グッドパッチの採用AIエージェント「HRmony AI」のご紹介

出典：HRmonyAI｜株式会社グッドパッチ

グッドパッチが開発した「HRmony AI（ハーモニー・エーアイ）」は、採用活動の全体プロセスをカバーする、採用特化型のAIエージェントサービスです。

募集要項の作成から、候補者へのスカウト、書類選考、面接実施、評価までを一気通貫で支援し、採用業務の“効率化”と“質の向上”を同時に実現します。

HRmonyAIの主な機能は以下の通りです。

	HRmonyAIの主な機能
求人票作成・要件定義	ポジションごとの要件を整理し、最適な募集文を自動生
採用候補のターゲティング	求人要件にマッチした候補者を特定し、スカウト文面をAIが作成・送付
スカウト作成・送付	候補者情報を要約し、選考ポイントを整理。面接準備の負担を軽減
面接・評価	面接中の録音データを基に、AIが評価コメントを自動生成
候補者体験（PX）の最適化	候補者ごとの対応履歴や印象を基に、コミュニケーション品質を向上

社内AI環境構築サポート、AI活用ワークショップなど、導入時のアフターフォローも利用いただけます。

採用業務の効率化と質の向上を同時に実現したい企業に最適なソリューションです。ご興味のある方は、ぜひ利用をご検討ください。

【まとめ】AIエージェントの活用支援はグッドパッチへ相談ください

本記事では、AIエージェントとは何か、生成AIとの違い、「部門別」「業界別」のAIエージェント活用事例、具体的な企業で実施されているAIエージェント活用事例、導入ステップまでご紹介しました。

AIエージェントは、単なる業務効率化ツールではなく、企業の競争力を高め、事業戦略を推進する強力な武器となります。しかし、AIエージェントの導入で成果を上げるためには、技術や操作方法の理解だけでなく、ユーザー視点に立った優れた体験設計（UX）が不可欠です。

「どこから着手すべきか分からない」「社内リソースだけでは推進が難しい」とお感じの方は、ぜひ一度グッドパッチへご相談ください。グッドパッチは、AIプロダクトのデザイン・開発支援を通じて、貴社のAI活用を成功へと導きます。

▼生成AI×UXデザインを軸に「事業価値と体験価値が両立した、ユーザーに愛されるAIプロダクト」を共創

AIエージェントに関するよくある質問

Q.AIエージェントと生成AIの違いはなんですか？

	AIエージェント	生成AI
主な役割	目標達成のためのタスク実行	質問への回答、文章・画像の生成
動作の自律性	高い（計画立案、自己修正）	低い（指示待ち、単発の応答）
タスクの範囲	外部ツール連携、システム操作	コンテンツ生成だけ

AIエージェントと生成AIの違いは「自律的に行動できるかどうか」にあります。生成AIが「コンテンツを作る脳」だとすれば、AIエージェントは「タスクを遂行する身体全体」と表現できます。

AIエージェントは、生成AIを思考エンジンとして活用しながら、社内システムやWebサービスなどの外部ツールを操作することが可能です。例えば、メールの下書きを作成し、データベースから情報を取得し、社内チャットへ報告するといった、目標達成までの一連のタスクを自律的に実行する仕組みです。

一方、生成AIはAIエージェントを構成する要素のひとつにすぎません。ユーザーからの指示に応じて、テキストや画像などをその都度生成するツールです。

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Q.AIエージェントの導入にはプログラミングスキルが必要ですか？

AIエージェントの導入において、プログラミングスキルがあることは優位に働きます。しかし、プログラミングスキルがなければ導入できない、というわけではありません。

例えば、「ChatGPTエージェント（GPTs）」「Microsoft Copilot Studio」「Dify」などのノーコードツールを活用すれば、プログラミング不要で簡易的なAIエージェントを構築することも可能です。

ただし、業務フローへの本格的な統合や、セキュリティ・ガバナンスを考慮した高度な連携設計、ユーザーにとって使いやすいUI/UXの実現を目指す場合には、専門的な知識や経験を持つパートナーとの協業が推奨されます。

↑当記事の「AIエージェントの代表的なツール一覧」の解説にジャンプ

Q.情報漏洩などのセキュリティリスクへの対策は可能ですか？

例えば、企業向けのAIサービス（エンタープライズ版）を利用すれば、入力したデータがAI学習に使用されないように設定できます。

また、社内データへのアクセス権限を厳格に管理し、「誰が、どの情報にアクセスできるか」を制御することで、情報漏洩や不正アクセスのリスクを最小限に抑えることが可能です。

セキュリティ対策を適切に講じることで、安心してAIエージェントを業務に導入することができます。

▼生成AI×UXデザインを軸に「事業価値と体験価値が両立した、ユーザーに愛されるAIプロダクト」を共創