エージェンティックAI——ビジネスで有望な11のユースケースを紹介
生成AIへの過剰な期待が冷めつつある中、企業はAIエージェントの展開を進めている。中には何千もの規模で展開しているところもある。 エージェンティックAIは生成AIをさらに一歩進め、コンテンツ生成よりも業務上の意思決定を重視する。EYのグローバルイノベーションAIオフィサー、Rodrigo Madanes氏は「AIエージェントはERPやCRM、ビジネスインテリジェンスシステムとスムーズに統合し、ワークフローを自動化し、データ分析を管理し、価値あるレポートを生成する。過去の自動化技術と異なり、リアルタイムで意思決定できる点が、プロセス自動化を主要なユースケースにしている」と言う。 以下、AI専門家たちが挙げる11の主要ユースケースを紹介する。 ソフトウェア開発 AIエージェントはコーディングアシスタントをより高度な開発ツールへと進化させる。Gartnerは3年以内にAIエージェントがコードの大半を書くようになると予測しており、多くのソフトウェアエンジニアのスキルアップが求められる。 コードを書くエージェントだけでなく、エラーをレビューする別のエージェントも登場している。MITREでは古いコードリポジトリの保守に独自のAIエージェントを活用している。たとえば10年前のソースコードが現代の環境でコンパイルできない場合、エージェントが自動的に問題を特定して修正し、AIが変更したことを記録するというものだ。 RPAの進化——より複雑な問題へ 多くの組織がすでにRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）を活用しているが、AIエージェントはルールベースの自動化を超え、より高度な意思決定が必要な複雑な問題にも対応できる。「RPAはルールベースの動作から、適応的で自律的なプロセスへと進化する」とPublicis SapientのEVP兼CPO、Sheldon Monteiro氏は言う。IBM MIT AI LabのAI研究科学者、Shae Khan氏はAIエージェントが複雑・動的なタスクを担い、RPAは引き続き繰り返しのルールベースプロセスに使われると予測する。 カスタマーサポートの自動化 AIエージェントはシンプルなチャットボットを超え、複雑な顧客対応を自律的に処理できる。GenesysのCTO、Glenn Nethercutt氏は「エージェンティックAIとは、人間の指導なしに理由に基づくマルチステップの非決定論的タスクを実行する自律的な能力だ」と定義する。たとえば銀行の顧客が「残高が最も多い口座からお金を移して」と言えば、AIエージェントはその意味を理解して対応できる——従来のシンプルなチャットボットにはできなかったことだ。 音声対応でも同様の動きがある。RingCentralのAI Receptionistは電話の受付、予約のスケジューリング、会話の内容に応じた転送などを自動化する。人材紹介会社のIntegral Recruiting Servicesでは、受信電話の93%をAIが処理しており、採用担当者への割り込みが大幅に減ったと報告している。 顧客エンゲージメントの管理 データ可観測性企業のMonte Carloは、専任のアカウントチームなしに数十のアカウントを管理するマルチエージェントシステムを構築した。エージェントが製品の利用状況、CRMデータ、顧客との会話、オンボーディングの進捗、更新タイムライン、サポート活動を分析し、顧客が必要とするアクション（オンボーディング支援、拡大機会、更新、エスカレーション）を判断して適切なワークフローに振り分ける。 Bloomreachのエージェントを活用した小売業者260 Sample Saleは、ターゲット顧客を82%削減しながらコンバージョン率を2.4倍に向上させた。 エンタープライズワークフローの自動化 ServiceNowやSalesforceがAIエージェントを組み込む中、エンタープライズワークフローの自動化は重要なユースケースだ。AIエージェントはミーティングメモをプロジェクトチケットに変換したり、需給予測に応じてサプライヤー発注を起動したりできる。CIOにとって重要な問いは「誰に自社の深い知識を持つコンテキストストアの構築を委ねるか」だとMonteiro氏は指摘する。「LLMが自社の業務全体を知っていたら何ができるか」という視点が問われてくると言える。 サイバーセキュリティと脅威検知 複数のサイバーセキュリティプロバイダーがAIエージェントを脅威の検知・対応に活用している。 「エージェンティックAIはセキュリティおよび不正の脅威をほぼリアルタイムで自律的に検知・対応・軽減でき、攻撃への応答時間を短縮し全体的なセキュリティを強化する」とMonteiro氏は言う。ルーティンなタスクとセキュリティ対応を自動化することで、効率性とコスト削減も実現できる。 生産性の向上 グローバル法律事務所のAvantiaは、Microsoft WordやOutlookの中で動くAIエージェントを活用し、弁護士が契約プロセスを速め、顧客により早く対応できるようにしている。 「数百のタスクがあり、SaaSソリューションには向かない。AIエージェントが会社データにアクセスし、弁護士が通常何をするかの履歴記録もある」とCTO Paul Gaskell氏は言う。金融サービス会社のSS&Cは月間数百万件の文書を処理するために20のユースケースでAIエージェントを活用。人間が見直す必要がある文書は10%未満まで減少した。 レポート生成 EYはサードパーティリスク管理サービスにAIエージェントを活用している。以前は1ベンダーの評価に人間のアナリストが最大50時間かけていたところ、AIがリスクレポートを数日ではなく数分で生成できるようになった。さらにエージェント駆動型の継続的なベンダーモニタリングも実現し、「これまで不可能だった市場の拡大と収益機会の拡大につながる」とEYのプリンシパル、Sinclair Schuller氏は言う。 HRと従業員サポート IBM調査では43%の企業がHRにAIエージェントを活用している。また、グローバルデータサービス企業のIndiciumは社内ナレッジの検索、タグ付け、文書化などのHR業務にエージェントを導入。各エージェントはマイクロサービスとして特定の専門領域を持ち、マルチエージェントシステムで連携する。 「AIエージェントは多くの質問を自律的に処理するだけでなく、ドキュメントが正確でない部分を見つけ出してプロセス改善にも貢献している」とCDOのDaniel Avancini氏は言う。オンライントレーニングベンダーの5appはコーチングエージェントで人間主導のセッション間のサポートを補完し、従業員のエンゲージメントを維持している。 ビジネスインテリジェンス AIエージェントとBIを組み合わせることで、より多くの社員が高度な分析にアクセスできる。ZenlyticのCEO、Ryan Janssen氏は「マーケティングの予算配分のアドバイスから、ナプキンに書いたスケッチからグラフを作成することまで可能になる」と言う。 音声入力を理解するエージェントなら「トップ3のマーケティングチャネルは？」のような曖昧な質問を解析し、意味を確認した上で正確なインサイトを返せる。「我々はエージェントが何をできるかの表面をまだほとんど掻いていない」とJanssen氏は言う。 製造現場でのエージェント 製造企業もAIエージェントを製造現場の機器の制御・監視に活用し始めている。Augury社の調査によれば、米国と欧州の製造業者の87%が生成AIおよびエージェンティックAIを導入または試験済みだ（2026年6月時点）。AuguryはGoogleのGeminiモデルの高度な推論と機械の健全性データを組み合わせ、製造業者が自己最適化する生産環境を構築できるようにしている。XOiは製造、施設管理、HVACなど物理資産の情報を構造化し、技術者や作業員が機器の特定、保守履歴の検索、文書の検索、機器固有のコンテキストに基づく推奨事項を得られるよう支援している。 Read More…