AI Agent Cases

AIエージェント活用事例

AIは、実際の仕事をどこまで任せられるのか。

生成AIは、質問に答えるだけの道具ではなくなってきました。メールを確認する、書類を読む、必要な情報を探す、複数のデータを照合する、問題があれば担当者に確認する。こうした一連の仕事をAIに任せる「AIエージェント」の活用が始まっています。

ここでは国内外の事例をもとに、「どの業務を、どこまでAIに任せられるのか」を業務単位で紹介しています。企業名やサービス名ではなく、業種と業務を主語にして整理しています。

特定のAIサービスをおすすめすることが目的ではありません。AIエージェントが向いている業務もあれば、普通のシステムやExcelの改善だけで十分な業務もあります。実際の仕事のほうから考えていきます。

「答えるAI」から「仕事を進めるAI」へ

「この請求書をまとめておいて」とAIに頼む。これだけなら、いま広く使われている生成AIでもできます。

AIエージェントが違うのは、その先まで進むところです。

  1. 請求書を取得する
  2. 内容を読み取る
  3. 発注データと比較する
  4. 差異を見つける
  5. 担当者へ確認する
  6. 承認されたらシステムへ登録する

情報を取得し、判断し、実行するところまでつなげるのがAIエージェントの特徴です。ただし、すべてを完全自動化する必要はありません。重要な判断だけ人が承認する「AIが作業し、人が判断する」形も有効です。

業種から探す

企業名やサービス名ではなく、業種と業務から探せるようにしています。

製造業

受注、見積、図面、品質管理、生産管理など。紙・FAX・Excel・基幹システムのあいだを人がつないでいる業務を中心に扱います。

建設業

日報、現場写真、安全書類、工程管理、見積、報告書など。現場と事務所のあいだで発生する入力と確認の業務を中心に扱います。

介護

記録、申し送り、シフト、請求前の確認など。職員の負担を減らしながら、人による確認を残す設計のほうを扱います。

バックオフィス

経理、人事、総務、営業事務など。請求書、入金確認、採用、メール、日程調整といった、業種を問わず発生する業務を扱います。

AIエージェント入門

AIエージェントとは何か、どの業務に向いているのか、どこから手を付けるべきか。事例を読む前の見取り図になる記事を置いています。

業務ごとの事例

AIエージェントが向いている仕事

  • 複数のシステムを人が行き来している
  • メールやPDFを読んで転記している
  • 毎回よく似た判断をしている
  • 情報を確認してから次の処理に進んでいる
  • Excelと基幹システムを照合している
  • 担当者へ確認してから処理している
  • 人によってやり方が違う
  • 件数が多く、確認するだけでも時間がかかる

AIエージェントにしない方がよい仕事

  • 単純な条件分岐だけで済む
  • Excelの関数で解決できる
  • 使っているSaaSに標準機能がある
  • 件数が非常に少ない
  • 判断基準そのものが決まっていない
  • 間違えたときの影響が大きく、完全自動化できない

AIエージェントありきでは考えません。業務に合った方法を選ぶことを、このカテゴリ全体の基本方針にしています。

この業務、自社でも改善できる？

AIを使うべきか。普通のシステムを作るべきか。いまのExcelを改善するだけでよいか。

8問のセルフチェックで、まず方向性を確認できます。業務が複雑で判断しにくい場合や、どこから手を付けるべきか分からない場合は、オンライン相談でご一緒に整理します。

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