テクノロジーは私たちの生活を変えた。年齢、場所、仕事に関係なく、5年前、10年前などとは結局のところテクノロジーのおかげでまったく違うものになっている。
それは、たとえあなたが非常にローテクな生活をしていたとしても、否定できない事実である。買い物の仕方、コミュニケーションの仕方、着る服の選び方さえも、急速に変化するテクノロジーに何らかの影響を受けている可能性が高い。
最近この傾向がさらに強まっている技術のひとつが、エージェント型AIの開発だ。最も単純な言葉で言えば、AIが意思決定を行い、適応し、ツールを使って意思決定を行うことである。
それはAIだが、能動的な思考と推論を発達させ始める次のレベルへとレベルアップしている。
エージェントAIとは何か？
エージェント型AIとは、単に人間の入力に応答するのではなく、特定の目標を達成するために自律的に行動する人工知能システムを指す。あらかじめプログラムされた反応に依存する従来のAIモデルとは異なり、エージェント型AIは独自の意思決定を行い、新しい情報に適応し、ツールを使って複雑なタスクを実行することができる。
によれば Anthropicエージェント型AIシステムは
- 常に人間の監視を必要とせず、自律的に目標を追求する。
- リアルタイムで変化に対応し、効率と精度を向上。
- タスクを完了するために外部ツールを活用し、よりダイナミックで有能にする。
これは、エージェント型AIが単に入力された情報を処理するだけでなく、能動的に行動を起こすことを意味する。これは、受動的なアシスタントとしてのAIから、ワークフローを管理し、問題を解決し、ビジネスの成果を推進できる能動的な意思決定者としてのAIへのシフトを意味する。
より深く掘り下げるには、「AIエージェントの説明 - AIエージェントはどのように生活を楽にするか？
なぜエージェント型AIがビジネスに重要なのか？
企業は常に、コスト削減、効率化、意思決定の改善を図る方法を模索していますが、従来の自動化ではここまでしかできません。エージェント型AIはこれらの機能を拡張し、企業が最小限の人間の関与で複雑なタスクを管理できるようにします。
エージェント型AIは、単に指示に従うのではなく、次のようなことができる：
- 自発的に行動する- 払い戻しの処理からサイバーセキュリティの脅威の管理まで、常に監視されることなく複数のステップのプロセスを完了する。
- 予測不可能性への対応- 新たなプログラミングを必要とせず、顧客行動、金融市場、サプライチェーンの混乱などのリアルタイムの変化に対応。
- 意思決定のスケールアップ- 従来は人間のチームがすべてのステップを監督しなければならなかったボトルネックを減らし、ビジネスをより俊敏にする。
- 運用コストの削減- 複雑なワークフローを自動化することで、企業は効率を高めながら経費を削減できる。
- 正確性と一貫性の向上- AIは、データ処理、不正検知、金融やヘルスケアなどのコンプライアンスを重視する業界において、人的ミスを削減する。
- 従業員がより価値の高い仕事に集中できるようにする- 繰り返し作業を自動化することで、チームは戦略、創造性、問題解決に専念できるようになる。
そのため、どのようなビジネス分野であっても、ある種のエージェント型AIを統合することで、著しく改善できる領域がある可能性が高い。以下では、ビジネスと世界の未来を変えつつある5つの異なるエージェントAIの例を紹介する。
5 エージェントAIの例
上記からわかるように、エージェントAIは理論的には、日常的なものであれ、より戦略的なものであれ、あらゆるビジネスの業務を支援する素晴らしいツールであり、テクノロジーである。しかし、さまざまな業界にとって、これは具体的にどのようなものなのだろうか？どのように機能するのか？そして、それは実際にどのように見えるのだろうか？
以下では、Agentic AIの事例を5つに分け、業種や業務内容別にご紹介します。
1.エージェントAIによるカスタマーサポートの自動化
カスタマー・サポートは、企業にとって常に重要でありながら、リソースの集中する分野である。従来、企業は質問に答え、問題をトラブルシューティングし、苦情を解決するために、人間のエージェントの大規模なチームに頼っていた。自動化は助けになったとはいえ、ほとんどのAI主導のチャットボットは、複雑なリクエストに対応するために依然として人間の介入を必要としている。ここで、エージェントAIがゲームを変えます。
基本的なルールベースのボットとは異なり、AgenticのAIを搭載したカスタマーサービスエージェントは自律的に動作します。キーワードを認識し、スクリプト化された応答を提供するだけでなく、顧客の意図を分析し、さまざまな状況に適応し、人間が介入することなくクエリを解決するためのアクションを実行します。
B2Bでの活用
銀行、SaaS、eコマースなどの業界では、AIを活用したエージェントが活躍している：
- お問い合わせにリアルタイムで対応し、複数のコミュニケーションチャネル（チャット、Eメール、音声）で即座にサポートを提供します。
- 払い戻しの処理、パスワードのリセット、アカウントの詳細の更新を、人の承認なしに行うことができます。
- 複雑な問題は必要な場合のみエスカレーションし、人間のエージェントは価値の高いケースに集中できるようにする。
- 過去のやり取りから学び、時間の経過とともに精度と顧客体験を向上させる。
ビジネスへの影響
企業にとって、エージェント型AIのカスタマーサポートへの統合は、いくつかの重要なメリットをもたらす：
- 応答時間の短縮- 顧客は即座に回答を得られるため、待ち時間やフラストレーションが軽減されます。
- 運用コストの削減- AIエージェントは何千もの問い合わせを同時に処理できるため、大規模なサポートチームの必要性が減少する。
- 顧客満足度の向上- AIは過去のやり取りを分析することで、パーソナライズされたソリューションを提供できる。
- 24時間365日の可用性- シフトや休憩を必要とする人間のチームとは異なり、AIエージェントは継続的なサービスを提供し、グローバルなサポートカバレッジを向上させます。
- オーバーヘッドを追加することなくスケーラビリティを確保- 顧客からの要求が高まるにつれ、AIは追加雇用を必要とすることなく、処理量の増加に対応できるよう拡張することができます。
- データ・インサイトの向上- AIは顧客とのやり取りを収集・分析し、企業が製品、サービス、サポート戦略を改善するのに役立つ。
留意点
AIはカスタマーサポートの多くの側面を自動化することができるが、デリケートな問題や複雑なクレーム、感情的な顧客とのやり取りを処理するには、人間的なタッチが不可欠であることに変わりはない。企業はエージェント型AIを、人間のサポート・チームに取って代わるものではなく、カスタマー・サポートとカスタマー・サクセスを強化するためのツールとして捉えるべきである。
実例
すでに多くの企業が、エージェント型AIをサポートに完全に統合している。銀行機関は、AIエージェントを使用して詐欺の警告を検出し、即座にトランザクションの検証を提供しています。Eコマース大手は、返品、注文追跡、製品推奨を処理するためにAI駆動型チャットボットを導入している。SaaSプロバイダーはAIをヘルプデスクに統合し、トラブルシューティングの手順を自動的にユーザーに案内する。
その一例が、ライドシェアアプリのLyftとAnthropic統合である。
AIが進歩し続けるにつれて、カスタマー・サポートはリアクティブなものからプロアクティブなものへと変化し、顧客が助けを求める前にAIが顧客のニーズを予測するようになるだろう。このようなシステムを早期に導入する企業は、コストを削減するだけでなく、カスタマー・エクスペリエンスにおける競争力を得ることができる。
2.AIを活用したスケジューリングとオペレーション
スケジューリングは企業にとって時間のかかる作業であり、チーム、顧客、利害関係者の間で手作業による調整が必要になることも少なくありません。カレンダーを管理し、アポイントメントを予約し、仕事のスケジュールを最適化することは、非効率と生産性の損失につながります。Agentic AIは、スケジューリングを自律的に処理することで、この状況を変え、最小限の人間の関与で円滑なオペレーションを実現します。
ビジネスシーンでの活用法
AIを活用したスケジューリングツールは、医療、人事、物流、企業運営などの業界で活用されている：
- 予約の自動化により、メールのやり取りやカレンダーの重複を減らすことができます。
- 複雑なスケジュールを調整し、複数の利害関係者が利用できるようにする。
- リソースの割り当てを最適化し、リアルタイムのニーズに基づいて会議室、スタッフのシフト、機器の使用を割り当てます。
- 手動で調整することなく、競合が発生した場合に予定や会議を再スケジュールし、動的に調整します。
ビジネスへの影響
AIを活用したスケジューリングソリューションの統合には、いくつかのメリットがある：
- AIが手作業でのスケジュール管理やフォローアップを不要にするため、時間の節約になる。
- 管理業務の負担が軽減され、従業員はより優先順位の高い業務に集中できるようになった。
- スケジューリングミスを減らし、ダブルブッキング、キャンセル、リソースの競合を最小限に抑えます。
- 顧客体験を向上させ、顧客や患者とのシームレスでタイムリーなやり取りを実現。
- 特に医療などの業界では、AIが複雑なシフトのローテーションを管理できるため、労働力の効率が向上する。
留意点
AIスケジューリングツールはワークフローを最適化することができるが、柔軟性や個人的な判断が必要な場合には、やはり人間による監視が必要である。企業は、AIによるスケジューリングが、人間の意思決定を完全に置き換えるのではなく、より広範な業務戦略に沿ったものであることを確認する必要がある。
実例
すでに多くの企業がスケジューリングにAIを活用している。医療機関はAIアシスタントを患者の予約、専門医と症例のマッチング、待ち時間の短縮に活用している。人事チームは面接のスケジューリングを自動化し、採用プロセスの迅速化を図っている。物流会社は配送スケジュールと車両管理を最適化し、効率を向上させている。
AIが進化し続けるにつれて、Agentic AIを使った会議のスケジューリングと組織化は、ますますインテリジェントでプロアクティブなものになり、企業が重要な部分で柔軟性を維持しながら、時間とリソースをより効果的に配分できるようになるだろう。
3.サプライチェーンと在庫の最適化
在庫を効率的に管理することは、特に小売業、製造業、物流業において、企業にとって最大の課題の一つです。従来の在庫管理は、過去の販売データと手作業による在庫追跡に依存しており、過剰在庫、欠品、サプライチェーンの非効率につながる可能性がある。エージェントAIは、需要予測、在庫レベルの最適化、補充の自動化により、このプロセスを変革しています。
ビジネスシーンでの活用法
AIを活用した在庫管理ツールが活用されている：
- 販売動向、季節需要、リアルタイムの市場状況を分析し、在庫ニーズを正確に予測する。
- 在庫レベルが一定のしきい値を下回ると、自動的に再入荷注文がトリガーされます。
- サプライチェーン・ロジスティクスを動的に調整し、需要の変動に基づいて出荷のルートを変更したり、倉庫の保管を最適化したりします。
- 特に食品や医薬品のような腐りやすい商品を扱う産業では、無駄や過剰生産を削減する。
ビジネスへの影響
AIを活用した在庫管理を導入することで、いくつかの重要なメリットが得られる：
- 企業が過剰な備蓄を避けることで、保有コストを削減。
- 在庫切れのリスクを低減し、顧客が必要なときに製品を入手できるようにする。
- 倉庫業務の効率を高め、保管スペースを最適化し、手作業による在庫チェックを削減。
- サプライヤーとの連携が強化され、企業はリアルタイムの販売データに基づいて注文を調整できる。
- より正確な需要予測により、売れ残り在庫による財務上の損失を削減。
留意点
AIは在庫の決定を自動化することができるが、サプライチェーンのボトルネックや世界的なイベントなど予期せぬ混乱が発生した場合には、依然として人間の介入が必要となる可能性がある。企業はサプライチェーン戦略の柔軟性を維持しながら、AIを予測的かつプロアクティブなツールとして活用すべきである。
実例
アマゾンや ウォルマートのような大手小売業者は、在庫補充の自動化や配送ルートの最適化のために、サプライチェーンシステムにAIを組み込んでいる。食料品チェーンはAIを使って生鮮品を管理し、廃棄を減らし、常に新鮮な商品を提供できるようにしている。eコマースでは、AIが購買パターンの予測に役立つため、企業は顧客の需要に基づいて在庫レベルを動的に調整できる。
私たちがこの開発を続けることで、サプライチェーンと在庫管理はより速く、より賢く、より適応性の高いものとなり、急速に変化する市場において企業が競争力を維持できるようになります。
4.金融詐欺の検出
銀行、フィンテック企業、オンライン決済プラットフォームにとって、不正検知は常に重要な課題です。従来の不正防止手法は、手作業によるレビューと事前に設定されたルールに依存しており、高度な不正パターンを見逃したり、正当な顧客を挫折させる誤検知を招いたりする可能性がある。エージェント型AIは、リアルタイムでトランザクションを分析し、リスクを特定し、不正を防止するための積極的な措置を講じることで、金融の安全性に革命をもたらしている。
金融業界における仕組み
AIを活用した不正検知システムは、機械学習と行動分析を利用している：
- リアルタイムでトランザクションを監視し、支出パターン、場所、デバイスの使用状況に基づいて疑わしいアクティビティにフラグを付けます。
- 異常な引き出し額、急激な複数回の購入、予期せぬ場所からのログインなどの異常を検出する。
- リスクを動的に評価し、各取引に不正確率のスコアを割り当てる。
- トランザクションのブロック、アラートの送信、追加認証の要求など、自動セキュリティ・アクションをトリガーする。
ビジネスへの影響
AIを活用した不正検知の統合は、金融機関に大きなメリットをもたらす：
- 金銭的損失の削減- AIが不正取引を事前に検知し、チャージバックや不正引き出しを最小限に抑える。
- 不正行為への迅速な対応- AIを活用したセキュリティ・システムは即座に対応し、不正行為をさらに許す可能性のある遅延を防ぎます。
- 顧客の信頼性向上- 誤検知が少ないため、正当な取引がスムーズに行われる一方、詐欺の試みはブロックされる。
- コンプライアンスの強化- AIは疑わしい取引を追跡し、監査用のレポートを作成することで、銀行が規制に準拠し続けることを支援します。
- 運用コストの削減- 不正検知を自動化することで、手作業によるレビューチームの必要性が減り、金融機関はセキュリティ対策を効率的に拡大することができます。
留意点
AIは不正検知を大幅に向上させるが、どのシステムも完全ではない。詐欺師は絶えずその手口を進化させており、セキュリティ対策を効果的に維持するためには、人間の監視と適応力のあるAIモデルが不可欠であることを意味する。金融機関は、AIを単独のソリューションとしてではなく、より広範な不正防止戦略の一部として活用すべきである。
実例
ペイパル、マスターカード、大手銀行などの企業は、AIを活用した不正検知により、毎日何百万件もの取引の安全性を確保している。例えば、Stripe Radarは、AIを活用して決済を分析し、不正行為を認識し、リスクの高い取引を事前にブロックしている。同様に、JPモルガンのAIを活用した不正検知システムは、膨大な金融データを監視し、潜在的なリスクを数秒で特定する。
詐欺の手口がより巧妙になるにつれ、AIは金融システムを保護する上で重要な役割を果たし続け、取引の安全性を確保し、企業が安心して業務を行えるようにする。
5.ITサービス管理の自動化
IT部門は、パスワードのリセットからシステム診断まで、日常的なサービスリクエストに圧倒されることがよくあります。従来のITサポートは、ヘルプデスク・チームがチケットを手動で処理することに依存しており、その結果、応答時間が遅くなり、作業負荷が高くなり、従業員が不満を抱くことになります。エージェント型AIは、ルーチン・タスクを自動化し、ワークフローを合理化し、ダウンタイムを削減することで、ITサービス管理を変革します。
ITの現場での仕組み
AIを活用したITサービス管理（ITSM）ツールは可能です：
- パスワードのリセットとアカウントのロック解除を処理し、ヘルプデスクの作業負荷を軽減します。
- システムの問題を診断し、トラブルシューティングを行い、問題が拡大する前に解決する。
- ソフトウェアアップデートとセキュリティパッチを自動化し、手動による介入なしにコンプライアンスを確保します。
- IT資産のトラッキングを管理し、ハードウェアとソフトウェアの使用を最適化する。
- AIを搭載したチャットボットをITサポートに提供し、一般的な問い合わせに即座に解決策を提供する。
ビジネスへの影響
企業にとって、AIをITサービス管理に統合することは、いくつかの重要な利点につながる：
- 問題解決の迅速化- ダウンタイムを最小限に抑え、従業員の生産性を向上。
- 運用コストの削減- AIが反復タスクを処理するため、ITチームは複雑な問題に専念できる。
- セキュリティの向上- AIがプロアクティブに脆弱性を検出し、セキュリティアップデートを実施。
- 従業員体験の向上- AIが待ち時間を短縮し、セルフサービスオプションを提供するため。
- 拡張性- 企業はサポートチームを拡大することなく、増大するIT需要に対応できる。
留意点
AIは多くのIT機能を自動化できるが、中には人間の専門知識が必要な問題もある。AIはITチームに取って代わるのではなく、ITチームを補強するために使用されるべきであり、自動化と実践的な技術サポートのバランスを確保する必要がある。
実例
多くの企業がAIを活用したITSMプラットフォームを活用し、サポートを効率化している。エンタープライズAIソリューションのMoveworksは、自然言語処理によってチケットの解決、パスワードのリセット、ITトラブルシューティングを自動化する。
ビジネスの規模が拡大し続ける中、AIを活用したITサービス管理は、生産性、セキュリティ、業務効率を維持するために不可欠なツールとなるだろう。
エージェントAIの事例ビジネスの未来を変える
カスタマーサポートの自動化、営業チームの売上向上支援、さらにはサプライチェーンの最適化や不正検知の強化に至るまで、AIを活用したシステムは、業務の迅速化、適応性の向上、管理の容易化によって業界を変えつつある。これらのAgentic AIの事例は、ビジネスがAIを使用して、人間がほとんど関与することなく複雑なワークフローを処理する方法を示しています。
Agentic AIの開発は、AIが基本的なアシスタントの役割を果たすものから、意思決定を行い、新しい状況に適応し、仕事の進め方を改善するものへと移行することを示している。このようなシステムを早期に導入した企業は、コストを削減し、顧客サービスを向上させ、従業員が創造性や問題解決を必要とする仕事に集中できるようになる。
AIには明確な利点があるが、すべてを解決できるわけではない。AIに基づく意思決定が、企業の目標、倫理基準、現実の状況のニーズに合致しているかどうかを確認する上で、人間は依然として重要な役割を担っている。エージェント型AIの最も効果的な使用方法は、自動化と人間の入力を組み合わせることで、必要な部分の柔軟性を保ちながら効率を向上させることである。
テクノロジーが進歩するにつれ、エージェント型AIの例は業界を形成し続けるだろう。こうしたシステムを活用する企業は、変化に対応するだけでなく、改善、成長、成功のための新たな方法を生み出すだろう。
