AIエージェントは、従来のRAG（検索拡張生成）から進化し、対話型のインターフェースを通じて業務プロセスの自動化を支援する新たなフェーズに入っています。Anthropicの研究でも示されているように、効果的なAIエージェントを構築するには、リアルタイムの意思決定、文脈理解、システム連携が鍵となります。すなわち、企業の情報管理や業務効率が大幅に向上します。
引用元：https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents
AIエージェントは、情報収集や作業を代行するデジタルアシスタントです。従来のRAG（検索拡張生成）は、社内データを検索して回答を生成する手法で、多くのチャットボットに活用されています。しかし、最新の対話型AIエージェントは、単なる検索にとどまらず、ユーザーの意図を深掘りし、対話を通じて最適な回答を導き出します。さらに、外部ツールと連携し、状況に応じた判断やタスクの自動実行も可能になっています。ただし、すべてを自動化するのではなく、RAGのようなシンプルな仕組みから段階的に導入することが成功の鍵です。企業は自社の課題に応じて、最適なAIエージェントのレベルを見極めることが重要です。
実際に、AIを積極的に活用する企業のビジネス現場では、AIエージェントはさまざまな形で活用され始めており、ここでは代表的な活用例をいくつかご紹介します。
チャットボットによる顧客対応は以前からありますが、最新のエージェントはさらに踏み込みます。対話の中で顧客の注文履歴や契約情報をシステムから引き出し、質問に即した詳細な回答を行ったり、必要に応じて返金処理やサポートチケットの更新を自動で実行したりできます。
例えば「注文をキャンセルしたい」という問い合わせに対し、AIがユーザー認証を経て注文データを確認し、「キャンセル手続きを行いました。返金額は〇〇円で、3営業日以内に処理されます」といった対応まで自動化できるイメージです。
chai+の一部のお客様では既に実施していますが、従来のECシステムやCRMなどのAPI連携を司るAIエージェントを対話型のAIエージェントが会話内容によって適宜対応するものです。これらのサービスを導入することにより、顧客満足度の向上は勿論ありますが、chai+のお客様は担当するスタッフやオペレーターの負担が大幅に軽減が出来ている結果となっています。
従業員からの問い合わせ対応にもAIエージェントが活躍し始めています。
例えば社内規程やマニュアル、ナレッジベースをRAGによって横断的に検索し、質問に答えてくれる社内チャットボットは典型的な例です。「有給休暇の申請方法を教えて」と尋ねると、関連する社内規程を見つけて手順を教えてくれる、といった具合です。従来のFAQシステムより柔軟で、聞き方を変えても適切に解釈して回答してくれるため、社員の自己解決を促し業務効率化につながります。
ここまでは、既にRAGの世界では当たり前ですが、AIエージェントでは、さらにITサポートでは対話型エージェントがトラブルシューティングを案内した上で、必要に応じてカスタマーサクセスのチケット管理システムと連携し、チケット発行まで行った上で、担当者を割り当てエスカレーションするといった自動化も進んでいます。
お客様のデータ分析やコンテンツ作成の分野でもAIエージェントの活用が見られます。
例えば営業担当者向けには、社内のCRM（顧客管理システム）や商談記録と連携するAIエージェントで適宜情報をAIが読み込み、次のアクション候補や提案文を生成してくれるアシスタントが考えられます。
マーケティングでは、WebやSNS上のトレンド情報をエージェントが自動収集・分析し、レポートをまとめたり、キャンペーン施策のアイデアを提案したりするケースもあります。これは、任意の範囲を指定してインターネット上の情報を検索するAIエージェントが活躍します。当然最終的には、マーケターによるチェックも必要ですが、これまで、アシスタントなどに依頼していた、情報収集、データ分析から資料作成まで一貫してこなす「デジタルスタッフ」のような存在として利用が始まっています。
日々繰り返し発生する定型的な業務もAIエージェントで自動化しやすい領域です。
例えば経理部門では、経費精算の申請内容をチェックして承認・仕訳をする作業をエージェントが代行するといったことが従来のRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）領域にAIが活用されてきています。
また、これはすでに多くのお客様でも実施されていますが、会議の議事録作成では、ZoomやTeamsなどの会議音声データを文字起こしして要点をまとめるところまでAIが実施し、担当者は仕上げの確認をするだけで済む、といった使い方がなされています。
さらに最近注目のMicrosoft 365 Copilotのように、メールのドラフトやExcelでの分析をAIが手伝ってくれる例も登場しており、あらゆる部門で「コパイロット（共同操縦者）」としてAIを活用する動きが広がっています。
これらはほんの一例ですが、事例から分かるように、ポイントはAIエージェントに必要な情報源や権限を与えることで、単なるQ&Aを超えて「行動できるAI」にすることです。顧客対応AIに顧客データベースへのアクセス権限を与えれば具体的な回答や処理が可能になりますし、社内アシスタントAIに社内ドキュメントを読ませれば専門知識を要する質問にも答えられます。
ただし、その際には情報の正確性チェックや誤った操作を防ぐ仕組み（人間のレビューや段階的な承認フロー）が欠かせません。最新のAIエージェント活用は、人間とAIが協調しつつ、自動化できる部分はAIに任せるというバランスを取りながら進んでいるのです。
chai+のお客様でも同様の取り組みを既に開始しております。
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