AIエージェントによる業務効率化とは？従来の業務効率化ツールとの違い・事例・ポイントを徹底解説！

従来、業務効率化といえば、RPAやマクロによる自動化が主流でした。しかし、従来のRPAやマクロは、定義されたルールから一歩外れるだけで停止し、その都度エンジニアがメンテナンスを強いられる構造でした。

そこで、注目を集めているのがAIエージェントによる業務効率化です。

AIエージェントは、決められた手順を正確に繰り返すRPAとは異なり、目的を与えるだけで状況を判断しながらタスクを自律的に進行できる点が特徴です。

本記事では、AIエージェントと従来の業務効率化ツールの決定的な違いを解説します。また、経理、法務、人事、開発といった各部門での具体的な適用事例を通じて、単なる工数削減を超えた事業インパクトの創出方法を明らかにします。

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AIエージェントシステムとRPAやSaaSとの違いは？

AIエージェントは単なる作業の自動化ではなく、業務の取り組み方そのものを変える新しいアプローチである点が特徴です。まずは、AIエージェントと従来の業務効率化ツールとの違いを、対応できる業務や仕組みの観点から紹介します。

目的達成の一連業務を自律処理

従来のRPAやマクロは、人があらかじめ定義した手順を正確に実行する仕組みです。例えば、クリックする順番や入力する項目やルール、条件分岐のパターンを事前に細かく設計し、設計通りに処理を繰り返します。

業務内容が安定した定型作業には有効ですが、業務フローや運用ルールが変更されるたびにシナリオ修正が必要となり、保守・運用コストが増大しやすい点が課題です。

対してAIエージェントは、達成したいゴールを指定するだけで複数の選択肢を比較・判断したうえで、業務を自律的に進められます。タスクの途中で例外や想定外の事象が発生した場合でも、状況に応じて対応を切り替えることが可能です。

そのため、「どの画面で何を操作するか」といったやり方を作業単位で細かく指示する必要はなく、「この課題を解決する」など目的ベースの指示で業務を進行できます。

非定型業務まで対応

AIエージェントは、RPAなど従来の業務効率化ツールによる対応が難しかった以下のような非定型業務にも対応できます。

• 必要な情報を自ら調査・収集する
• 文脈や背景を理解したうえで処理を行う
• 複数の選択肢を比較し、最適な判断を下す
• 例外や状況変化に応じて対応を切り替える

そのため、問い合わせ対応の一次判断や資料や契約書の内容確認、業務方針のたたき作成など、判断や思考を含む業務を効率化できる点が強みです。

AIエージェントは、単なる作業の自動化を超え、人の判断を支援・代替するレベルの業務効率化を実現します。

システムを横断してタスク実行

従来の業務効率化ツールは、ツールごとに自動化範囲が分断されやすく、業務全体を見ると部分最適にとどまるケースが少なくありません。

一方、AIエージェントはAPI連携を通じて、複数のシステムを横断しながらタスクの実行が可能です。例えば、以下のような一連の処理を人を介さずに連続して行えます。

1. 顧客情報をCRMで確認
2. ERPの取引状況を参照
3. 対応履歴をチケット管理システムへ反映

そのため、AIエージェントは個別業務の自動化にとどまらず、業務プロセス全体を効率化できます。

自己修正の仕組み

RPAやマクロは、「例外への弱さ」が最大のボトルネックでした。業務フローに1%の例外が生じるだけで、エンジニアがコードを修正するか、人間が手動で介入する必要がありました。

一方、AIエージェントは、運用を通じて判断や処理を改善・最適化し続ける仕組みを備えています。過去の対応データや社内ナレッジベース、タスク実行時のログを活用し、判断や処理の精度を段階的に高めることが可能です。

運用を重ねるほど、重複作業や判断のバラつきが減少し、使えば使うほど業務効率が向上します。

このように、AIエージェントは作って終わりの自動化ではなく、機能を自律的に向上し続けられるため、長期的な業務改善に向いたシステムといえます。

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AIエージェントで効率化しやすい業務の特徴

AIエージェントは、状況を読み取りながら判断を行う業務において、特に高い導入効果をもたらします。以下では、AIエージェントで効率化しやすい業務の特徴を理由とともに紹介します。

例外対応や調整など高度な判断を含む業務

AIエージェントは、文脈を踏まえた情報整理や複数条件の比較、優先順位付けを行えます。そのため、例外対応や調整を含む以下のような業務の効率化を進められます。

• 顧客からのクレーム・問い合わせへの一次対応における最適な解決策の提案
• 過去対応履歴や社内ルールを参照し、対応パターンの候補を整理
• 複数部署への確認が必要な案件について、影響範囲や優先度を整理
• 契約内容や取引条件の差異チェックを行い、対応要否を判断

AIエージェントは人の判断を置き換えるのではなく、判断の質とスピードを引き上げる形で業務効率化を実現できる点が特徴です。

非定型データを扱う業務

AIエージェントは、LLM（大規模言語モデル）により自然言語の高度な理解が可能なため、文書の意味や文脈を読み取り、情報を要約・分類・判断材料として活用できます。そのため、これまで人が内容を読み解き、次のアクションを判断していた工程を自律化できる点が特徴です。

以下がAIエージェントの適用が可能な非定型データを扱う業務の具体例です。

• 顧客からの問い合わせメールを内容ごとに分類し、対応優先度を付与
• 契約書や規約文書から重要事項を抽出し、確認ポイントを整理
• 障害発生時のエラーログや通知文を読み取り、原因候補を要約
• 社内外の文書を横断的に参照し、対応に必要な情報を集約

AIエージェントは「文章を読む」「意味を理解する」といったLLMの強みを活かし、従来は自動化が難しかった非定型業務の効率化を実現します。

複数システム・部門を横断する業務

AIエージェントはAPI連携により、CRMやERP、チャットツールなど複数のシステムを横断しながら、一連のタスクを自律的に実行できます。そのため、システム間のつなぎ役として人が介在していた工程を削減し、エンドツーエンドで業務を完結させられます。

以下がAIエージェントにより効率化が期待できる業務の例です。

• CRMで顧客情報を確認し、ERPの取引状況を参照したうえで対応方針を決定
• 対応内容をチャットツールやチケット管理システムへ自動反映
• 必要に応じて顧客へメールを送信し、対応履歴を記録
• 部門間で分断されていた業務フローを一連のプロセスとして自動処理

AIエージェントの導入により、システム間連携のための個別インタフェースの開発が不要となり、連携開発や改修コストの大幅な削減につながります。

特に、業務やシステムが部門ごとに分断されている企業ほど高い導入効果が期待できます。

属人化している業務

AIエージェントを活用すると、従来暗黙知化していた判断基準や対応ノウハウを言語化・構造化し、ナレッジと判断ロジックをエージェントに集約できます。

そのため、以下のような適用が可能です。

• ベテラン社員の判断基準をもとに、問い合わせ対応の判断フローを整理・自動化
• 過去対応履歴や成功事例を参照し、最適な対応案を提示
• 担当者ごとに異なっていた対応方針を統一ルールとして反映
• 新任担当者でも同水準の判断ができるよう、一次対応をエージェントが支援

導入結果、業務品質のバラつきが解消されるほか、引き継ぎや教育にかかるコストの削減、担当者変更時のリスク低減にもつながります。

このように、AIエージェントは属人化を排除するだけでなく、組織全体の知見を再利用可能な形で活用できる仕組みとして、業務効率化とリスク低減を実現します。

【部門別】AIエージェントによる業務効率化

以下では、経理・法務・人事・システム開発・営業・カスタマーサポートにおけるAIエージェントの活用方法を紹介します。

経理

従来の経理業務では、RPAにより請求書入力や仕訳登録は自動化できるものの、内容の妥当性判断や例外対応は人に依存していました。

AIエージェントは、請求書を単なる入力データとして処理するのではなく、過去データや取引背景を踏まえて内容を理解・判断できる点が特徴です。請求内容の整合性チェックから差異の理由推定、支払い判断の補助までを一連の業務プロセスとして自律的に支援します。

そのため、従来のRPAでは対応が難しかった以下のような業務への活用が可能です。

• 請求書内容の自動読解と取引情報との照合
• 過去データとの突合による不正・異常値の自動検知
• 金額差異や条件違反が発生した場合の理由推定
• 必要に応じた担当者への確認質問の自動生成
• 支払予定表や仕訳案の自動作成

例えば、株式会社TOKIUMの経理AIエージェントでは、行き先や日程をチャットで送るだけで、AIが申請要否を判定し、必要情報を自動入力します。さらに、事前申請の提出から交通・宿泊手配までを一気通貫で完了させることが可能です。

その結果、社内ルールの確認や申請入力を自動化できるため、事前準備の手間が減り、経理担当者・申請者双方の負荷を軽減できます。

このようにAIエージェントは、入力作業の自動化にとどまらず、判断を含む業務プロセス全体の効率化を推進します。

法務

従来の法務業務では、契約書テンプレートの管理や条文検索といった作業はツールで効率化できるものの、契約リスクの判断や修正方針の検討は担当者個人の経験や知識に依存していました。

一方でAIエージェントを活用すると、契約書を条文単位ではなく文書全体として理解し、リスク条文の抽出や自社基準との違いを自動で分析できます。

法務部門におけるAIエージェントの具体的な活用方法は、以下のとおりです。

• 売買・業務委託・NDAなどのリスク分類
• レビュー観点・チェックリストの自動生成
• 法改正や社内ポリシー変更に伴う影響条文の抽出
• 契約更新期限・自動更新条項の検出と管理
• 法務相談に対する一次回答案の作成（社内問い合わせ対応）
• 取引条件・責任範囲・解除条項など契約リスクの一次スクリーニング

株式会社LegalOn Technologiesが開発した法務業務向けのAIエージェントを導入した興和江守株式会社では、案件ごとに契約書や関連資料を一元管理できるようになり、チーム全員が同じ情報をもとに進捗を把握できる体制を構築できました。

その結果、進捗確認の定期ミーティングが不要となり、案件状況や業務分担をリアルタイムで共有できたことで、資料作成や会議準備の工数が削減され、業務効率が向上しました。

人事

人事部門では、ATSにより応募管理の効率化は進んでいるものの、書類選考の判断や候補者対応などは依然として人手に依存しています。

AIエージェントを導入すると、初回スクリーニングから候補者への連絡・日程調整、一次対面面接まで自律的に実行可能です。そのため、人事担当者は判断やコミュニケーションに本来注力すべきコア業務に集中でき、採用効率の向上が期待できます。

具体的には以下のような活用が挙げられます。

• 履歴書・職務経歴書をもとにした書類選考の一次判断
• 募集要件に合致する候補者の自動抽出・ダイレクトリクルーティング支援
• 候補者との面接日程の自動調整・リマインド送信
• 応募者からの問い合わせへの一次対応
• 面接結果や評価コメントの整理・要約

例えば、IBMのwatsonx Orchestrateを統合した人事支援AIでは、AskHRの生成AIとエージェント型自動化機能を強化し、従業員が自然言語で人事サポートへアクセスできる環境を実現しています。WorkdayやSAP、Concurといったエンタープライズシステムと緊密に連携することで、複雑な人事プロセスを横断的に合理化しました。

その結果、AI（人工知能）が定型的な問い合わせや手続きを担い、判断が必要な複雑なケースのみを人が引き継ぐ二層構造が実現され、業務効率と対応品質の両立に成功しています。

このように人事領域においてAIエージェントは、採用・人事業務全体の生産性と質を高める中核的な存在として活用が進んでいます。

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開発

開発部門では、設計整理や仕様変更対応、障害初動が担当者の経験に依存しやすい点が課題です。従来のツールでは、コーディングやテストの一部は効率化できても、上流工程や横断的な調整業務までは十分にカバーできませんでした。

AIエージェントを活用すると、要件定義から設計、運用フェーズまでを俯瞰しながら情報整理や判断支援を自律的に行えます。

具体的には以下のような活用が可能です。

• 要件定義・仕様整理の補助
• ログの分析など、障害発生時の初動対応支援
• 規約違反・設計方針逸脱の検出など、コードレビューの一次チェック
• API仕様書や設計ドキュメントのドラフト作成
• 仕様変更時の影響範囲の自動整理と注意点の提示

例えば、株式会社電通総研はプロジェクトメンバーとの対話をもとに、要件定義や基本設計、アーキテクチャ設計といった開発の上流工程を半自動化するAIエージェントを開発しました。

2025年6月に実施した検証では、従来手法と比較して、要件定義・基本設計工程において約30%の生産性向上を確認しました。その結果、従業員は、システム戦略の立案や顧客とのコミュニケーション、合意形成などより付加価値の高い業務に集中できるようになりました。

このようにAIエージェントは、上流工程の品質と従業員の生産性を向上させるシステムとして実務での活用が進んでいます。

営業

従来の営業業務では、SFAやCRMを活用して商談情報や活動履歴の入力を自動化できるものの、蓄積されたデータの活用方法は担当者に属人化する傾向にあります。

AIエージェントを活用すると、商談履歴や顧客状況を文脈として理解したうえで、次に取るべき行動や提案内容を自律的に整理できます。単なるデータ蓄積にとどまらず、提案資料やメール作成までを含めた営業活動全体の支援を行えます。

以下が営業部門におけるAIエージェントの具体的な活用方法です。

• 商談履歴・顧客対応内容の要約と傾向分析
• 顧客状況を踏まえた次アクションの提案
• 見積書や提案文、フォローアップメールの自動生成
• 営業日報や活動報告の自動作成
• 過去の成約・失注データを踏まえた提案内容の最適化

例えば、議事録だけでなく、資料作成や画像生成など豊富なエージェントを備えるJAPAN AI（JAPAN AI株式会社）を導入した株式会社バイタルリードは、営業日報作成業の効率化に成功しました。

JAPAN AIでは、営業内容の音声メモを残すだけで音声データからクライアント名などの固有名詞が正確に抽出され、社内のフォーマットに沿った営業日報が自動生成されます。

その結果、帰社後の作業が移動中に完了するようになり、営業活動に集中できる環境が整いました。

営業領域におけるAIエージェントは、入力作業の効率化にとどまらず、顧客理解から提案・報告までを一貫して支援し、営業生産性・効率を向上させます。

カスタマーサポート

従来のカスタマーサポートでは、チャットボットによるFAQ応答で一次対応を自動化できるものの、問い合わせ内容が複雑になるほど、オペレーターによる判断や対応が不可欠です。

AIエージェントを活用すると、問い合わせ文を単に分類するだけでなく、文脈を理解したうえで原因を調査します。そして、必要な対応までを一連の流れとして自律的に実行できます。

返金や再発送、チケット更新といった後続処理まで含めて自動化できる点が強みです。

以下がAIエージェントの具体的な活用方法です。

• 問い合わせ内容の自動分類・優先度判定
• ナレッジや履歴を参照した解決策の判断
• 返金・再発送・設定変更などの処理実行支援
• 対応履歴やチケット情報の自動更新・報告
• 有人対応が必要なケースのみを適切にエスカレーション

例えば、LLMと音声認識、音声合成を組み合わせたAIボイスボットAItoVoice（メディアリンク株式会社）は、電話による問い合わせに対して、自社ナレッジをもとに最適な返答が可能です。そのため、利用者は自然な会話形式でサポートを受けられます。

さらに、AIでの対応が困難な場合に自動で有人オペレーターへ転送する機能があり、従来のように定型メッセージで対応を終えるのではなくシームレスな引き継ぎが可能です。

カスタマーサポートにおけるAIエージェントは、原因特定から対応実行、有人連携までを一貫して支援し、業務効率向上を促進します。

AIエージェント導入で業務効率化を実現するポイント

以下では、AIエージェント導入で業務効率化を実現するポイントを紹介します。

設計して終わりではなく、継続的な改善体制を構築

AIエージェントは、ビジネス環境や業務プロセスの変化、基盤となるLLMのアップデートによって判断や挙動が変化します。そのため、導入後も継続的に挙動を監視し、調整・改善を行う運用体制の構築が不可欠です。

以下がAIエージェントの安定運用に求められる体制です。

• 運用責任者を明確にし、AgentOps（エージェント運用管理）を確立
• ログや実行結果を定期的に確認し、判断精度や処理内容を評価する体制
• 業務変更やルール改定を速やかにエージェントへ反映する改善体制
• 業務・IT・AIを横断的に理解し、調整できる橋渡し役を育成

ただし、内製化が難しい場合は、知識移転を前提とした外部コンサルティングを初期段階で活用するのも一つの方法です。外部コンサルティングを活用すれば、最適な設計・運用を迅速に取り入れることができ、AgentOpsや改善プロセスが社内へスムーズに定着します。

人とAI、AIエージェント同士の役割分担を明確に定義

AIエージェント導入で業務効率化を実現するためには、まず人・AIエージェントそれぞれが担う役割を明確に定義することが不可欠です。役割が曖昧なまま導入すると、過剰な自動化による誤判断や、逆に人の作業が減らないといった問題が発生します。

特に重要なのが、AIエージェントを完全自動で動かすのではなく、重要な判断ポイントで人が介在する「ヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL）」を組み込むことです。

例えば、金銭が発生する処理や顧客対応の最終確定、法的リスクを伴う判断などは人の承認を必須とする設計が有効です。HITLを適切に設計することで、誤判断や想定外の実行リスクを抑えられ、実務に耐えうる運用が実現します。

また、複数のAIエージェントを連携させる場合は、エージェント同士の役割分担を明確にすることも重要です。

例えば、情報収集を担うエージェント、判断・整理を行うエージェント、実行や外部システム連携を担当するエージェントなど、機能ごとに役割を分けることで、処理の透明性と安定性が高まります。

役割を分離して設計することで特定のエージェントに負荷や責任が集中することを防ぎ、トラブル発生時の切り分けや改善も容易になります。

人とAI、そして複数のAIエージェントが連携する環境では、役割分担と責任範囲を明確にした設計が業務効率化の成功に欠かせません。

徐々に業務範囲を拡大

業務特性やリスクが異なるにもかかわらず、一律にAIエージェントの導入を進めると、現場で使われなくなる場合や想定外の誤判断が発生する場合があります。そのため、AIエージェントは適用範囲を段階的に広げていくアプローチが有効です。

導入初期は、部門全体や業務フロー全体ではなく、業務単位・判断単位で切り出して検証します。例えば、「一次判断のみ」「情報整理まで」などと自動化レベルを調整しながら、精度や業務負荷の変化を確認します。

そして、一部業務で効果が確認できたあとに、その成功パターンを他部門や他業務へ横展開していきます。この際、同じエージェントを使い回すのではなく、業務特性に応じて判断ロジックやHITL設計を調整することが重要です。

成功事例をベースに展開することで現場の理解と納得感を得やすくなり、全社展開時のセキュリティリスクも最小化できます。

小さく検証し、成功を積み重ねながら展開することで全社的な業務効率化へと無理なくつなげられます。

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AIエージェントによる業務効率化についてよくある質問まとめ

まとめ

AIエージェントは、RPAやチャットボットといった従来型の業務効率化ツールでは難しかった、判断を伴う業務や非定型業務、部門・システムを横断する業務の効率化を進めます。単なる作業自動化にとどまらず、目的達成までの一連の業務プロセスを自律的に支援できる点が大きな特徴です。

ただし、AIエージェントの導入成功には、人とAIの役割分担・責任範囲の明確化や継続的な改善体制の構築が重要です。

AIエージェントは導入すれば自動で成果が出るツールではありませんが、業務効率化を本質から見直すきっかけとして有効な手段です。

ただし、AIエージェントは導入して即座に完璧な成果を出す魔法の杖ではありません。基盤となるLLMの特性理解、適切なAgentOps（運用管理）の構築、そして現場の業務フローへの細やかな適応が必要です。

技術の進化速度が極めて速いこの領域において、自社に最適なアーキテクチャを最短距離で構築するには、最新の技術トレンドと事業解像度の両面を併せ持つ専門家の知見を借りることも有力な戦略となります。

本質的な業務変革を加速させるために、まずは小さな成功を定義し、検証を開始することが推奨されます。