AIエージェントの種類を解説！自社の業務効率化に役立つのはどれ？

AIエージェントは多様な業務シーンでの効率化を支援する重要な技術として、注目を集めています。社内の業務自動化や顧客対応の最適化、データ解析の迅速化など多岐にわたる用途で活用が検討されています。近年では業務の複雑化や人手不足の問題を背景に、AIエージェントへの期待が高まっているためです。

しかしAIエージェントには音声認識型やチャット型、画像解析型などさまざまな種類が存在し、それぞれの特性や得意分野が異なります。そのため、自社の課題や業務の特性に合わせて適切な種類を選ぶことが大切です。

本記事では代表的なAIエージェントの種類について解説し、それぞれがどのような業務で役立つかを詳しく紹介します。導入検討の一助としてご活用ください。

AIエージェントの種類

AIエージェントは使用される技術やインターフェースの違いにより、いくつかの種類に分類されます。主に音声で操作するタイプやテキストを通じて会話するタイプ、さらには画像認識やロボットによる物理的な動作まで対応するものもあります。こうした多様な種類の中から自社の目的や業務フローに合ったAIエージェントの選択が、導入効果を最大限に引き出すカギとなるでしょう。

ここでは、具体的なタイプごとの特徴を見ていきます。

1.音声型エージェント

音声型エージェントはユーザーの音声をリアルタイムに認識し、それを基に自然な対話を実現するシステムです。スマートスピーカーやコールセンターの応答システムに用いられることが多く、ハンズフリーで操作できる点が利点となっています。

一方で雑音が多い環境や方言、アクセントの違いに対応するためには高度な音声認識技術が求められ、認識精度の向上には継続的なチューニングが必要となることもあります。また会話の文脈を理解し、適切な応答を生成するために自然言語処理の性能が重要な要素となるため、導入時には対応範囲の確認が必要になるでしょう。

2.テキスト型エージェント

テキスト型エージェントはチャットボットとしてよく知られ、ユーザーとのテキストベースのコミュニケーションに特化したシステムです。顧客サポートや社内の問い合わせ対応において、定型的な質問への自動応答や情報提供に活用されることが多いです。

導入コストが比較的抑えられ、24時間稼働できる点から多くの企業が業務効率化の一環として取り入れています。またテキストベースのためユーザーの入力内容を記録しやすく、後で分析する際にも役立つ側面があります。

3.マルチモーダル型エージェント

マルチモーダル型エージェントは、音声・テキスト・画像など複数の入力手段を組み合わせて処理するタイプです。これにより、利用者はさまざまな状況や環境に応じて柔軟に操作が可能となります。

例えば現場作業において音声で指示を出しつつ画像で状況確認もできるため、複合的な情報を効率よく活用した支援が期待されます。また異なるデータ形式を統合した分析により、高度な判断や提案の提示も可能です。

4.ロボット型エージェント

ロボット型エージェントはAIを搭載した物理的なロボットが、人間の作業を補助するタイプです。倉庫内のピッキング作業や配送拠点での搬送など、身体的な負担の大きい業務において活用が進んでいます。

人手不足の解消や作業効率の向上が期待される反面、環境条件や動作の安全性を考慮した設計・管理が求められます。運用開始後も継続的に性能評価と改善を行い、実際の業務にフィットした形にしていくことが大切です。

5.画像認識エージェント

画像認識エージェントはカメラやセンサーを通じて映像情報を解析し、対象物の検出や分類を行うタイプのAIエージェントです。製造現場の品質管理や物流倉庫での商品識別など、視覚情報を活用した作業の効率化に役立ちます。

一方で環境の光量変化やカメラの設置角度によって認識精度が左右されやすいため、導入前に実環境でのテストを十分に行うことが望ましいです。また解析結果の活用方法を明確にし、作業フローに組み込むことが効果的な運用のポイントとなります。

6.API連携エージェント

API連携エージェントは既存のシステムや外部サービスと連携し、データのやり取りや処理を自動化するタイプです。社内の基幹システムやCRM、ERPなどとの統合によって複数の業務プロセスを横断的に支援できます。

これによって手作業でのデータ入力や情報収集の負荷を軽減し、業務の一貫性や正確性の向上が期待されます。ただしAPIの設計や権限管理、セキュリティ面に配慮しなければ不具合や情報漏えいのリスクが増すため、導入前のシステム調査や継続的な監視が不可欠です。

【音声型エージェント】おすすめの活用法

音声型エージェントは声を介して操作やコミュニケーションを行うため、手を使えない状況や多忙な業務環境で活用されやすい特徴をもっています。音声認識技術の進化によって人間の自然な会話をある程度理解できるようになったことから、顧客対応や社内業務支援に活用される機会が増えているようです。特にスムーズなコミュニケーションが求められる場面で利便性が期待されており、今後も導入の範囲が広がるかもしれません。

ここでは、具体的な利用シーンとそのメリットを見ていきましょう。

コールセンター自動応答

コールセンターで音声型エージェントを活用すると、顧客からの問い合わせを最初に受け付ける役割を担い、適切な担当者への振り分けを支援する仕組みが考えられます。この仕組みがあると顧客の待ち時間を短縮しつつ、対応品質の均一化を促す効果が期待されます。

さらによくある質問には自動で回答が返せるため、オペレーターの負担軽減にもつながりやすくなり、人的リソースを複雑な案件に集中できる環境が整いやすくなるでしょう。

一方で言語の多様性や話し方の違いに対応するためには、継続的な言語モデルの調整やアップデートが求められるかもしれません。そのため、導入後の運用体制も重要な検討ポイントとなります。

会議支援・議事録作成

会議の現場で音声型エージェントが活用されると参加者の発言をリアルタイムで文字に起こし、議事録作成の負担を軽減する手段として役立つ場合があります。こうした技術によって議論に集中しつつ内容を正確に記録しやすくなり、後日の共有もスムーズになるでしょう。

加えて発言の要点や決定事項を抽出して要約を生成する機能が加わると、会議後のフォローアップが効率化されて次のステップへのつながりが円滑になりやすいです。

ただし複数人の同時発言や専門用語の認識は課題が残るため、人のチェックや補完的な作業が一定程度求められる場合もあります。こうした点を踏まえながら、効果的な会議運営の補助ツールとしての利用が検討されているようです。

業務報告・記録の音声入力

現場での業務報告や記録作成に音声型エージェントを活用すれば、負担を軽減しながらスムーズな情報入力が可能になると考えられます。例えばスマートフォンや専用デバイスに音声で報告内容を伝えるだけで自動的にテキスト化され、社内システムに連携される仕組みがあれば記録作業の効率化につながりやすいでしょう。

これによって報告の遅延や記憶違いを防ぎ、正確な情報共有の促進につながります。ただし環境ノイズや方言、話し手の発音の違いなどによって認識精度が左右されるため、適切な音声認識エンジンの選定や環境調整、定期的なチューニングは重要なポイントとして考慮されるべきでしょう。こうした工夫があってこそ、現場の利便性向上に寄与すると考えられます。

【テキスト型エージェント】おすすめの活用法

テキスト型エージェントはチャット形式での対話を中心としたコミュニケーションツールであり、業務上の問い合わせや指示伝達に適しているとされています。文字情報のやり取りを基本とし、多くの場面で迅速な対応が求められる現在のビジネス環境において、手軽に情報をやり取りできる利点が重視されているようです。チャットボットやAIチャットアシスタントとしての活用によって社内外のコミュニケーション効率を高め、業務推進のサポートにつながる可能性があります。

ここでは、具体的な利用シーンと期待される効果をまとめました。

スケジュール連携・ルーティン設定

テキスト型エージェントは、チャット画面を通じてスケジュールの調整や定期的なルーティン作業の管理に役立つ場合が多いです。利用者が簡単な指示を入力するだけで会議の予約やリマインド設定が自動的に処理されると、手動での操作が減り管理業務の負担軽減につながりやすいでしょう。

さらに急な予定変更やキャンセルにも素早く対応できるため、チーム全体の時間管理の柔軟性を高める効果も期待されます。このような機能は個人のタスク管理だけでなく、複数メンバーのスケジュール調整においても利便性が感じられやすいです。ただし、設定誤りや認識ミスを防ぐための二重チェックやフォロー体制の構築も検討されているようです。

ステータスの確認・問い合わせ

プロジェクトの進捗状況や社内のさまざまな情報をテキスト型エージェントに問い合わせると、素早く必要なデータを引き出せる利便性が見込まれます。チャットで質問を送信すると関連するデータベースや管理システムから自動的に情報が抽出され、回答が返ってくる仕組みは担当者への直接確認を省く効果があり、業務の効率化につながりやすいです。

また過去の問い合わせ履歴を参照しながら対応できるため同様の質問に対する回答がスムーズになり、繰り返しの作業が減る可能性も高いです。一方で質問が曖昧、もしくは複雑などの要因で誤った回答を返す恐れがあるため、明確な運用ルールの設定や利用者の教育が課題として挙げられています。

天気や交通情報の取得

日々の業務計画や移動に必要な天気や交通情報をテキスト型エージェントから取得できると、迅速な判断材料として役立つ可能性があります。

チャット上で必要な情報を問い合わせるだけで最新の気象情報や交通状況が提示されるため、スケジュール調整やリスク管理の一助になるでしょう。例えば急な悪天候や交通渋滞の情報をいち早く把握できれば、業務の遅延やトラブルを回避しやすくなります。

ただし情報の信頼性や更新頻度によって精度が変わる点もあるため、信頼できるデータソースと連携させることが重要視されているようです。こうした活用を通じ、日常業務の安定的な遂行が期待されるでしょう。

【マルチモーダル型エージェント】おすすめの活用法

マルチモーダル型エージェントの特徴は、画像・音声・テキストなど複数の情報を同時に処理し、総合的な判断や支援を行える点にあります。これによって単一の情報源だけでは捉えきれない複雑な状況に対しても柔軟に対応できるため、多様な業務での応用が期待されています。特に現場作業や医療現場など、視覚と聴覚の情報が重要な場面で効果的といえるでしょう。

ここでは具体的な活用事例を挙げながら、その利点について解説します。

スマート監視カメラの映像解析＋音声通知

スマート監視カメラにマルチモーダル型エージェントを組み込むと映像から異常を検知し、リアルタイムで音声通知を行う機能が考えられます。これによって防犯や設備監視の効率化が見込まれ、異常が発生した際には即座に担当者に知らせられるため対応スピードの向上につながりやすいです。

映像解析では人物の動きや物の状態を認識し、通常と異なる挙動を抽出する仕組みが基本となります。さらに音声通知は、現場で作業中の担当者に対しても注意喚起や指示を出す手段として機能するため、状況把握と対応の連携が強化されるでしょう。

ただし、誤検知の抑制やプライバシー保護などについて配慮する必要があります。

作業現場での画像＋音声による作業指示支援

現場作業においては、手がふさがっている状態や多忙な環境での作業指示が課題となるケースも珍しくありません。マルチモーダル型エージェントは作業者が撮影した画像と音声の両方を活用し、適切な指示をリアルタイムで提供する支援が期待されます。

例えば機械の状態をカメラで捉えつつ音声で質問や報告を行い、それに応じて作業手順や注意点を案内する仕組みが考えられるでしょう。この双方向のコミュニケーションにより、ミスの減少や作業効率の改善に寄与しやすくなります。

現場特有の騒音や照明条件に左右されない認識精度の向上も課題となりますが、こうした技術の活用によって安全性と生産性の向上が見込まれるでしょう。

医療画像診断＋医師との音声・テキスト対話

医療の分野においては、マルチモーダル型エージェントが画像診断の補助と医師との対話支援に活用されるケースが増えているようです。画像診断ではCTやMRIなどの医療画像から病変の特徴を解析し、異常の兆候を抽出します。

同時に医師は音声やテキストによる対話を通じて診断の補助意見や患者情報を確認することで、総合的な判断が支援されやすくなるでしょう。こうした統合的な支援によって診断精度の向上と医師の負担軽減が期待される一方、患者データの扱いやシステムの透明性確保も重要な課題として認識されています。医療現場の複雑なニーズに応えるための技術的・倫理的配慮が今後も求められるでしょう。

【ロボット型エージェント】おすすめの活用法

ロボット型エージェントは、物理的に動作しながら周囲の環境を認識し、自律的に作業を遂行するタイプのエージェントです。倉庫や工場、店舗などさまざまな現場で人の作業を補助し、負担軽減や効率化に貢献すると考えられています。ロボットの性能や適用範囲は日々進化しており、多様な業務での活用が期待されている点が特徴です。

ここでは特に注目される、ロボット型エージェントの利用シーンについて紹介します。

倉庫内での搬送・仕分け作業の自動化

倉庫業務ではロボット型エージェントによる、搬送や仕分けの自動化が注目されています。重量物や大量の荷物を効率よく移動させることが可能であり、作業者の負担が軽減されやすく事故防止にもつなげられるでしょう。

ロボットはバーコードやRFIDタグを読み取ることで荷物を正確に識別し、誤配送のリスクを低減する役割も担っています。自律走行機能や障害物検知によって安全に作業できる環境づくりが求められ、複数のロボットが連携して動作するケースも増えています。

これらは物流の効率向上に寄与しやすく、倉庫管理の品質向上にもつながるでしょう。

工場ラインでの検査・組立作業支援

工場の生産ラインでは、ロボット型エージェントによる検査や組立作業の支援が進んでいます。高精度なカメラやセンサーを搭載し、製品の外観検査や寸法測定を自動化できるため不良品の発見率向上が期待されます。

また人間では難しい繰り返しの組立作業をロボットが担うことで、品質の均一化や作業の安定化に役立つケースも珍しくありません。こうした自動化は生産効率の改善だけでなく、作業者の肉体的負担の軽減や安全性の向上にもつながりやすいです。

一方でロボットの操作やメンテナンスには専門的な知識が必要なため、運用体制の整備も検討されているようです。

接客・案内ロボットによる店舗対応

店舗や施設では、接客・案内ロボットが顧客対応の補助役として注目されつつあります。これらのロボットは顧客からの質問対応や案内業務を担うことで、従業員の負担軽減やサービス品質の維持にも貢献する傾向があります。多言語対応や顔認識機能を備えたモデルもあり、訪日外国人への対応や顧客の好みに合わせた案内も可能です。

こうしたロボットは店舗の混雑緩和や受付業務の効率化にもつながる場合があり、店舗運営の新しいスタイルとして関心が集まっています。ただし、対人コミュニケーションの自然さやトラブル時の対応には工夫が必要とされる部分もあります。

【画像認識エージェント】おすすめの活用法

画像認識エージェントはカメラやセンサーで取得した映像データを解析し、物体や異常を自動的に識別するAI技術です。小売業や物流、農業、製造業などさまざまな業種で活用が進み、現場の負担軽減や作業精度の向上に寄与しています。高度な画像解析によってリアルタイムで状況を把握し、迅速な判断や対応の支援が可能です。

ここでは、2つの活用方法を紹介します。活用事例を通じて、導入のイメージを深めていきましょう。

小売店舗での在庫棚の自動監視

小売業界では棚の商品管理が大きな課題となることが多く、品切れや陳列ミスは売上減少に直結しやすいです。画像認識エージェントを導入すれば店舗の棚に設置したカメラ映像を解析し、商品が欠品している部分や配置の乱れの自動検知が期待されます。

これにより従業員が頻繁に店舗を巡回しなくても、リアルタイムで在庫状況の把握が進みやすくなります。また検知結果を基に補充指示や陳列修正の通知を出すことで、効率的な在庫管理が推進されやすいです。

ただし店舗の照明環境や商品のパッケージデザインの違いによる認識精度のばらつきも考慮する必要があるため、導入時の環境調整が重要なポイントとなりやすいです。

ドローンによる空撮映像の自動分析

農業や建設、インフラ点検の分野ではドローンを使った空撮映像の利用が拡大しています。こうした映像データの量は膨大で、人手による分析は非効率でミスも生じやすい状況です。

画像認識エージェントを活用すればドローン映像から作物の生育状態や異常箇所、工事の進捗状況を自動的に抽出し、迅速な意思決定を支援しやすくなります。時系列データを分析し、変化を検知して早期対応を促す点も強みとして挙げられるでしょう。

一方で天候変動や撮影角度による画質の違いが認識性能に影響を与える場合があるため、その点の対策も検討される傾向があります。こうした課題を乗り越えつつ、効率化と精度向上を目指す取り組みが進んでいます。

【API連携エージェント】おすすめの活用法

API連携エージェントは異なるシステムやサービス間でデータ連携を自動化し、作業効率の向上支援が可能です。現代のビジネス環境では複数のツールを組み合わせて使うことが多く、それぞれの情報をシームレスにつなげることが求められています。

API連携を通じてデータの正確なやり取りにより、手作業でのミスや遅延が抑制されやすくなります。業務全体のスムーズな運用に役立つため、導入検討が進められている分野です。

業務システム間のデータ連携・自動化

多くの企業では販売管理や在庫管理、顧客管理といった複数の業務システムを分散して運用しているケースが少なくありません。API連携エージェントを用いることでこれらのシステム間のデータを自動同期させ、情報の整合性を保ちつつ業務を効率化できるでしょう。

例えば受注データが販売管理から在庫管理システムにリアルタイムで反映されることで、欠品リスクを減らす仕組みが考えられます。自動連携は手入力の手間を減らし、入力ミスの軽減にもつながりやすいです。

ただしシステム間の仕様や更新タイミングの違いを考慮した調整や設定が不可欠なため、導入前の検証が重要視されやすいでしょう。

CRM・SFAツールへの顧客情報自動登録・更新

営業や顧客対応で使われるCRM（顧客管理）やSFA（営業支援）ツールは、常に最新の情報を保つことが求められます。API連携エージェントの活用によってメールや問い合わせフォーム、名刺管理などの他ツールから顧客情報を自動的に取り込み、データベースを更新する運用が広がっています。この自動登録は作業負担の軽減だけでなく情報の遅延や漏れを防ぎ、営業活動の質の向上にも寄与しやすいです。

また重複登録防止やデータの整合性チェック機能が組み込まれることも多く、データの信頼性確保に役立つ場合があります。一方で個人情報の取り扱いに関しては法令や社内規定の遵守が強く求められるため、慎重な運用が必要になるでしょう。

会計・経理システムへの取引データ連携

経理や会計業務では取引情報の正確な管理が不可欠ですが、手作業によるデータ入力はヒューマンエラーや作業遅延のリスクを伴いやすいです。API連携エージェントを活用すると販売管理システムや銀行取引データから会計ソフトへ取引情報を自動で連携し、これらのリスクを抑えつつ効率化を促せる傾向があります。

自動化によって決算作業の迅速化やミスの軽減につながりやすく、内部統制の強化にも役立つ場合があります。加えて異なるシステム間でのデータ形式の差異を吸収するためのマッピングや変換処理が必要となるため、連携設定時の調整が重要なポイントです。

AIエージェントの種類を選択するときの5つの注意点

AIエージェントは多様な種類があり、それぞれ得意分野や活用環境が異なります。導入時には、自社の業務に適合するかどうかを慎重に判断する必要があります。選択を誤ると期待した効果が得られにくく、運用負荷が増える恐れもあるでしょう。

ここでは利用目的や環境を含めた5つのポイントに注目しながら、AIエージェントの種類選びに役立つ視点を解説していきます。自社の課題や状況と照らし合わせながら参考にしてください。

①利用目的・業務要件を明確にする

AIエージェントを選ぶ際にはまずどの業務を効率化したいのか、その目的の明確化が必要です。音声対応が必要なのか、テキストベースでの自動応答が適しているのか、あるいは画像認識やロボットによる物理的作業支援が求められているのかを具体的に整理しましょう。

目的や業務要件が曖昧なまま選択すると機能が過剰または不足してしまい、導入効果が薄れるかもしれません。また目的が変わると選ぶべきエージェントの種類も変わるため、現場のニーズの正確な把握が求められます。目的に沿った選択は導入後の満足度にも影響するため、初期段階での整理に時間をかけることが望まれるでしょう。

②利用環境やユーザーの操作習熟度を確認しておく

AIエージェントの効果を最大化するには、実際に利用する環境やユーザーのスキルレベルを考慮する必要があります。例えば現場が操作に慣れていない場合は、シンプルなインターフェースや音声操作に対応したエージェントが適しているかもしれません。

一方でITリテラシーの高い担当者が使う場合は、高度なカスタマイズ可能なツールが選択肢に入ることもあります。さらに使用環境のネットワーク状況やセキュリティ要件も重要で、クラウド型とオンプレミス型のどちらが適しているかの検討が必要です。

③セキュリティ・プライバシー要件を検討する

AIエージェントを導入する際は、業務で扱う情報のセキュリティやプライバシー保護の観点が大切です。特に個人情報や機密データを扱う場合はエージェントのデータ保存方法や通信の暗号化状況、アクセス権限管理などが厳しく求められます。

さらに、国内外の法規制やガイドラインに適合しているかどうかもチェックポイントです。セキュリティ対策が不十分な場合は企業の信用低下や法的トラブルにつながる恐れがあるため、導入前に慎重な検討が求められます。安全性を確保しつつ利便性を両立する選択が重要となるでしょう。

④拡張性・メンテナンスのしやすさを考慮する

AIエージェントは一度導入すれば終わりではなく、業務の変化や新しいニーズに合わせて、拡張・更新をしていくことが求められます。そのため導入時には、将来的な拡張性やメンテナンスのしやすさを見据えた選択が必要になります。カスタマイズ性が低いエージェントは運用の幅が狭まり、使い勝手の悪化や追加コストにつながる可能性すらあるでしょう。

またメンテナンスの頻度や難易度、サポート体制も導入判断のポイントとなるため開発元の実績や評判を含めた情報収集が欠かせません。将来の変化を見据えた選択が、安定した運用につながるでしょう。

⑤コスト（開発・運用）とのバランスを取る

AIエージェントの種類選択には、初期開発費用や運用コストとのバランスを慎重に検討する必要があります。高機能で多機能なエージェントは魅力的ですがコスト面での負担が増すことも予想され、ROI（投資収益率）を十分に評価しながら判断すべきです。

逆に低コストのツールは導入しやすいものの必要な機能が不足し、結局追加投資や別ツールの併用が必要になるケースもあります。また運用中の保守やアップデートにかかる費用、ユーザー教育のコストも総合的に見積もることが求められます。

自社に合うAIエージェントを活用している企業事例

AIエージェントの種類を理解し、自社のニーズに合わせた選択は効果的な業務効率化につながります。DX推進に加えてさらなる最新技術の導入として国内外の大手企業もそれぞれの特性に合ったエージェントを活用し、多様な業務領域で成果を上げています。

ここで実際に活用されている企業事例を通してどのようにAIエージェントが役立っているのかを紹介し、活用のヒントを探りましょう。

事例①トヨタ自動車株式会社｜「GAIA」を使って発想創出のきっかけに

トヨタ自動車は社内のイノベーション推進の一環として、AIエージェント「GAIA」を活用しています。GAIAは大量の技術文献や特許情報を解析し、新たな発想の種を提供する役割を担っています。

人間の思考を補完して多様な角度からのアイデア創出を支援するため、研究開発が効率化されました。AIが膨大な情報の中から関連性を見つけ出すことで、従来の調査方法では見落としがちなポイントにも気づきやすくなり、発想の幅を広げる環境の整備が可能です。

GAIAは単なる情報提供に留まらず議論や検討の場で意見の触媒役も果たしているため、組織の創造力向上に寄与するモデルとして注目されています。

出典参照：トヨタグループ5社、AI・ソフトウェアの人財育成とイノベーションを加速｜トヨタ自動車株式会社

事例②楽天生命保険株式会社｜チャットボットで顧客対応を半自動化

楽天生命保険では顧客対応の効率化を目指し、チャットボット型AIエージェントを活用しています。このチャットボットは顧客からの問い合わせを24時間受け付け、基本的な質問に自動で対応するとともに複雑な案件は人間の担当者へ引き継ぐ仕組みを採用しています。

これにより対応スピードの向上と人的負荷の軽減が可能です。保険商品や手続きの説明、FAQ対応に適しており顧客満足度の向上にもつながっていると考えられます。チャットボットの導入によって窓口対応の混雑緩和や対応品質の均一化が図られ、顧客サービスの質的改善に寄与しています。さらに顧客の会話内容を分析し、商品開発やマーケティングに活かす試みも進行中です。

出典参照：ご契約者さまページに対話形式のAIチャットボット機能を提供開始｜楽天生命保険株式会社

事例③小林製薬株式会社｜「kAIbot」で社内問い合わせを自動化

小林製薬株式会社では、業務効率の向上と情報の属人化リスクを抑える目的で、社内向けAIチャットボット「kAIbot（カイボット）」を活用しています。このチャットボットは、人事・総務・情報システム部門などに寄せられる日常的な問い合わせに対応しており、従業員が手間をかけずに必要な情報へアクセスできる環境を構築しています。

活用が進んでいる背景には、従来の電話やメールでの問い合わせ対応における非効率性がありました。担当者の業務が断続的に中断される状況が続く中、チャットボットによる自動応答が業務の連続性確保に寄与しています。

kAIbotは、社内ナレッジの可視化と活用を後押しする役割も果たしており、ヘルプデスク業務のデジタル化推進において、1つの参考となる取り組みと言えるでしょう。

出典参照：小林製薬 国内全従業員がChatGPT活用へ｜小林製薬株式会社

まとめ｜AIエージェントの種類を理解して自社の効率化に活かそう

AIエージェントには多様な種類があり、それぞれ得意分野や活用環境が異なります。自社の業務内容や目的に合わせて適切なタイプを選ぶことで、効率化や品質向上が期待できます。音声やテキスト、画像認識、ロボット型などの特性を把握して利用環境や操作性、セキュリティ、コスト面も考慮しながら選定するとよいでしょう。

実際に各業界の大手企業が独自のAIエージェントを活用し、成果を上げている事例も参考にして戦略的な活用を目指すことが必要になります。こうした理解を深めることで自社の業務効率化に役立つAIエージェントを見極めやすくなり、将来的な運用の安定化にもつながるでしょう。