AIエージェントとは？RPAとの違いと業務活用の始め方

「RPAを導入したけれど、想定外のケースに対応できない」「もっと柔軟に業務を自動化したい」——こうした課題を抱える企業が増えています。そこで注目を集めているのが「AIエージェント」です。本記事では、AIエージェントの仕組みとRPAとの違いを明確にし、中小企業が今から始められる具体的な導入ステップをお伝えします。自社の業務自動化を次のステージに進めるヒントとして、ぜひ参考にしてください。

AIエージェントが注目される背景

近年、生成AIの急速な進化により、単なる質問応答を超えた「自律的に行動するAI」への期待が高まっています。ガートナーの予測によれば、2028年までに企業の日常業務における意思決定の33%がAIエージェントによって行われるようになるとされています。この数字は、AIエージェントが一時的なブームではなく、業務のあり方を根本から変える技術であることを示しています。

日本国内でも、総務省の「AI利活用に関する調査」によると、AI導入を検討している中小企業の約45%が「定型業務の自動化」を目的として挙げています。しかし、従来のRPAでは対応しきれない「判断が必要な業務」への自動化ニーズが顕在化しており、その解決策としてAIエージェントへの関心が急速に高まっているのです。

特に中小企業においては、限られた人員で多様な業務をこなす必要があり、単純作業だけでなく判断を伴う業務まで効率化できるAIエージェントは、人手不足解消の切り札として期待されています。

AIエージェントとは何か

AIエージェントとは、与えられた目標に対して自律的に判断し、複数のタスクを連携させながら実行するAIシステムのことです。従来のAIが「質問されたことに答える」受動的な存在だったのに対し、AIエージェントは「目標達成のために何をすべきか」を自ら考え、必要な行動を計画・実行します。

たとえば「来週の営業会議の準備をして」という指示を受けた場合、AIエージェントは以下のような行動を自律的に実行します。まず、カレンダーから参加者のスケジュールを確認し、会議室の空き状況を調べます。次に、過去の議事録や関連資料をデータベースから検索し、アジェンダ案を作成します。そして、参加者への招待メールを下書きし、承認を求めてきます。

このように、AIエージェントは単一のタスクを実行するのではなく、目標達成に必要な複数のステップを自ら組み立てて実行する点が大きな特徴です。人間が逐一指示を出さなくても、状況に応じて柔軟に対応できるため、管理者の負担を大幅に軽減できます。

また、AIエージェントは外部のツールやサービスと連携する機能を持っています。メール送信、データベース検索、Webブラウジング、ファイル操作など、様々なアクションを組み合わせることで、複雑な業務フローを自動化できるのです。

RPAとAIエージェントの違い

RPAとAIエージェントは、どちらも業務自動化を目的としていますが、その仕組みと適用範囲は大きく異なります。

RPAは「決められた手順を正確に繰り返す」ことに特化した技術です。Excelからデータを抽出して基幹システムに入力する、毎日決まった時間にレポートを生成するといった定型業務で威力を発揮します。ルールが明確で例外が少ない業務であれば、RPAは高い費用対効果を発揮します。

一方、AIエージェントは「状況を判断して最適な行動を選択する」能力を持っています。顧客からの問い合わせ内容を理解して適切な回答を生成する、過去のデータから傾向を分析して提案を行うといった、判断が求められる業務に対応できます。

両者の違いを整理すると、次のようになります。RPAは事前に定義されたルールに従って動作し、想定外の状況には対応できません。処理の対象は構造化されたデータが中心で、変更があればシナリオの再構築が必要です。これに対してAIエージェントは、自然言語を理解し、状況に応じて柔軟に対応できます。非構造化データ（メール文面、チャット、文書など）も処理でき、学習によって継続的に精度が向上していきます。

重要なのは、RPAとAIエージェントは「どちらが優れているか」ではなく、「どの業務にどちらが適しているか」という視点で選択することです。単純な繰り返し作業にはRPAを、判断や対話が求められる業務にはAIエージェントを適用するのが効果的です。実際には、RPAとAIエージェントを組み合わせて活用するハイブリッド型のアプローチが、最も高い効果を発揮するケースも多くあります。

中小企業におけるAIエージェント活用の具体例

中小企業でAIエージェントを活用するイメージを具体的に見ていきましょう。

まず、カスタマーサポート業務での活用が挙げられます。従来のチャットボットは、あらかじめ登録されたFAQにしか回答できませんでした。AIエージェントを導入すれば、顧客の問い合わせ内容を理解し、過去の対応履歴や製品マニュアルを参照しながら、適切な回答を生成できます。解決できない問題は担当者にエスカレーションし、その際に要点をまとめたサマリーを添付することも可能です。

次に、営業支援での活用です。AIエージェントは、CRMに蓄積された顧客情報を分析し、アプローチすべきタイミングや提案内容を推奨できます。過去の商談履歴から成約に至ったパターンを学習し、類似の状況にある見込み客をリストアップするといった支援が可能になります。営業担当者は、AIエージェントが整理した情報をもとに、より戦略的な営業活動に集中できるようになります。

バックオフィス業務でも活用の幅は広がっています。請求書や発注書の内容をAIエージェントが読み取り、会計システムに自動入力する。従業員からの経費精算申請をチェックし、ポリシー違反があれば差し戻す。こうした判断を伴う業務も、AIエージェントに任せることで、経理担当者の負担を軽減できます。

さらに、採用業務においても効果を発揮します。応募書類のスクリーニングをAIエージェントが行い、求めるスキルや経験に合致する候補者を優先度付けしてリストアップします。面接日程の調整も、候補者と面接官のスケジュールを確認しながら自動で行えます。

AIエージェント導入を成功させるポイント

AIエージェントの導入を検討する際には、いくつかの重要なポイントを押さえておく必要があります。

第一に、明確な目標設定が不可欠です。「業務効率化」という漠然とした目標ではなく、「問い合わせ対応時間を50%削減する」「営業担当者の事務作業を週5時間削減する」といった具体的な数値目標を設定しましょう。目標が明確であれば、導入後の効果測定も容易になります。

第二に、スモールスタートを心がけることです。いきなり全社展開を目指すのではなく、まずは特定の部署や業務に限定して導入し、効果を検証しながら段階的に拡大していくアプローチが効果的です。初期段階での失敗や課題を早期に発見し、修正できる体制を整えておくことが重要です。

第三に、人間との協働を前提に設計することです。AIエージェントは万能ではありません。最終的な判断や責任は人間が担う「Human in the Loop」の考え方を取り入れ、AIエージェントが判断に迷う場面では人間に確認を求める仕組みを組み込んでおくべきです。

第四に、データの整備とセキュリティ対策です。AIエージェントが効果を発揮するためには、学習や参照に使えるデータが必要です。社内のデータがどこにどのような形式で存在するかを把握し、AIエージェントがアクセスできる環境を整備する必要があります。同時に、機密情報の取り扱いルールを明確にし、情報漏洩リスクへの対策も講じておかなければなりません。

御社が今すぐ始められる5つのアクション

AIエージェント導入に向けて、御社でまず取り組んでいただきたいアクションを整理しました。

1つ目は、自動化候補業務の棚卸しです。現在、従業員が手作業で行っている業務をリストアップし、それぞれの業務が「定型的か、判断が必要か」「頻度はどの程度か」「自動化した場合の効果は大きいか」という観点で評価してください。判断が必要で頻度が高く、効果が大きい業務がAIエージェント導入の有力候補となります。

2つ目は、既存のRPA活用状況の確認です。すでにRPAを導入している場合は、その運用状況を確認しましょう。「例外処理が多くて手動対応が頻発している」「シナリオの修正に時間がかかっている」といった課題があれば、AIエージェントとの組み合わせで解決できる可能性があります。

3つ目は、社内データの現状把握です。顧客情報、取引履歴、業務マニュアル、FAQなど、AIエージェントが参照できるデータが社内にどの程度整備されているかを確認してください。データが散在していたり、最新化されていなかったりする場合は、まずデータ整備から着手する必要があります。

4つ目は、推進体制の検討です。AIエージェント導入を推進する担当者やチームを決めておきましょう。IT部門だけでなく、実際に業務を行っている現場の担当者も巻き込むことで、実効性の高い導入計画を策定できます。

5つ目は、外部パートナーへの相談です。自社だけでAIエージェント導入を進めるのが難しい場合は、実績のある外部パートナーに相談することをおすすめします。要件定義から導入、運用サポートまで、一貫した支援を受けることで、導入の成功確率を高めることができます。

まとめ

AIエージェントは、自律的に判断・行動できる点でRPAとは異なる強みを持ち、これまで自動化が難しかった業務領域にも適用できる技術です。中小企業においても、カスタマーサポート、営業支援、バックオフィス業務など、様々な場面での活用が期待できます。導入に際しては、明確な目標設定、スモールスタート、人間との協働設計、データ整備を意識することが成功の鍵となります。まずは自社の業務を棚卸しし、AIエージェントで解決できる課題がないか検討してみてください。

GXOでは、180社以上のAI・DX支援実績をもとに、AIエージェント導入の企画から実装、運用までを一貫してサポートしています。「自社にAIエージェントが適しているか分からない」「どこから始めればいいか相談したい」といったお悩みがあれば、ぜひお気軽にお問い合わせください。

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