AIエージェントとは──日本・世界の事例を徹底紹介

AIエージェントは、単なる作業効率化だけでなく、提案や意思決定支援、高度な専門業務の補助など、多様な役割を担い始めています。
今後は、組織全体でのAI活用方針の整備や現場のニーズに合わせた運用体制の構築が、さらなる成果を生み出すための重要なポイントとなると考えられます。

AI総合研究所では、AIエージェントの開発、運用の伴走支援を行っています。
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AIエージェントとは何か？──“デジタル秘書”から“自律実行型”へ

近年、業務に生成AIを導入する企業が急速に増加しています。その中でも特に注目されているのが「AIエージェント」と呼ばれる存在です。AIエージェントは、従来のチャットボットやツール型の生成AIとは異なり、目的達成のために自律的に行動するAIです。
本章では、AIエージェントの基本的な定義から、その技術的背景、そして導入時に企業が重視する評価指標（KPI）までを丁寧に解説します。次章以降で紹介する事例を読み進める前に、AIエージェントとはどのような存在なのか、その本質を理解しておきましょう。

1-1 チャットボットとの違い：指示待ちから自律実行へ

AIエージェントは、単なる「会話をするAI」ではありません。確かに、自然な言語で人と対話できる点はチャットボットと共通していますが、両者には根本的な違いがあります。
従来のチャットボットは、あらかじめ定義された質問と回答のパターンに従って動作する、いわば“FAQの自動化”にとどまるものでした。一方でAIエージェントは、与えられた目的を理解し、必要な手順を自ら設計・実行していく能力を持ちます。

従来のチャットボットとAIエージェント（参考：Anthoropic）

例えば、ある商品に関する市場調査レポートを作成するという目的が与えられた場合、AIエージェントは以下のような一連の処理を自律的に進めることが可能です。
● インターネットで関連情報を検索
● PDFやスプレッドシートを読み取り、要点を抽出
● 複数の情報源をもとに構成を整理し、ドラフトを作成
● 最後にレポートとして整形し、共有フォルダに保存

これは単なる「回答生成」ではなく、「行動による価値創出」に近いものであり、従来のチャットボットとは明確に一線を画します。

1-2 技術的背景：LLM × ツール連携 × フロー制御

AIエージェントがこうした高度なタスクを実行できる背景には、いくつかの重要な技術的要素があります。

技術要素	概要	代表例
LLM（大規模言語モデル）	自然言語による指示を理解し、柔軟に文章やコードを生成する	GPT-4、Claude、Geminiなど
ツール呼び出し	外部の検索、データベース参照、API呼び出しなどをモデルが実行する機能	OpenAI Functions、Assistants API
メモリ（状態管理）	会話の文脈やタスクの途中経過を保持し続けることで、継続的な判断を可能にする	LangGraph、ReActなどのフレームワーク
フロー制御	条件分岐、ループ、エラー処理など、複数タスクの順序や組み合わせを制御する機能	CrewAI、AutoGen、LangChain など

これらの技術は相互に連携しており、単一の生成AIが文を出力するだけでは難しかった複雑な処理を、エージェントが統合的に担うことを可能にしています。

1-3 導入効果を測る主要KPI：時間削減と価値創出の可視化

AIエージェントの導入に際し、多くの企業が評価指標として注目しているのが「時間の削減」と「高付加価値業務へのシフト」です。特に2024年以降に導入が進んでいる企業では、次のようなKPIが公表されています。

指標項目	内容	事例
時間短縮	一人あたりの定型業務がどれだけ削減されたか	Microsoft 365 Copilot：26分／日 （英国政府による検証）
高付加価値業務の増加	AI導入によって創出された時間をどの業務に再配分できたか	McKinsey：月間5万時間を“思考・判断業務”に転換 （参考：5 Ways McKinsey Is Using AI）
活用頻度・定着度	エージェントが日常的に活用されているか	Klarna従業員：1日あたり2000件の活用実績 （参考：klarna）
業務成果への貢献	提案スピードの向上、調査時間の短縮など	CyberAgent：AIが開発工数の40％をカバー（2025年発表）

このように、AIエージェントは単なる業務の自動化ツールではなく、人間の判断や創造性をより発揮できる環境を整える支援者として位置づけられています。

国内事例から読み解く、AIエージェント導入の実際

日本国内においても、2024年以降、AIエージェントを本格的に導入する企業が急増しています。従来は一部先進企業やPoC（概念実証）段階の活用が中心でしたが、現在では全社展開・定常運用・業務組込みといった本格導入に踏み出すケースが目立つようになりました。
この章では、業種ごとに代表的な国内導入事例を取り上げ、どのような目的でエージェントを導入し、どのような効果を得ているのかを具体的に紹介します。

製造業：パナソニックコネクト「ConnectAI」──全社1.2万人利用で18.6万時間削減

パナソニックコネクトは、2023年6月に**社内AIエージェント「ConnectAI」 を導入し、全社員約1.2万人が日常的に活用する環境を整えました。

（参考：パナソニック コネクト）

このエージェントは、単なる情報検索にとどまらず、社内文書の要約、会議議事録の自動生成、品質管理データの抽出・活用支援など、多様な業務を支援しています。特筆すべきは、年間で約18.6万時間の工数削減効果をすでに公表している点です。

金融業：明治安田生命「MYパレット」──営業職3.6万人の“デジタル秘書”

明治安田生命は、営業職員向けのAIアシスタント「MYパレット」を2024年後半に導入し、約3.6万人に展開しました。営業職が保険提案を行う際、顧客情報や過去の提案履歴をもとに、最適な商品や提案トークをAIが提示します。
また、訪問準備や報告作業などの定型業務をエージェントが代行することで、作業時間を30％以上削減。現場からは「提案に集中できる」「事務作業の負荷が軽くなった」といった声が多く寄せられています。

（参考：アクセンチュア）

通信業：ソフトバンク「satto」──“さっと”作業を済ませる法人向けエージェント

ソフトバンクは2024年8月、法人向けにAIエージェント「satto（サット）」のβ版を発表しました。名称のとおり、「さっと業務を済ませられる」ことを目指したUI設計が特長です。
LLMやSaaSなどの外部ツールと連携して、請求書の確認、カレンダーの調整、メール文の作成などを、自然言語で依頼するだけで自動処理できます。企業内のiPaaS的な役割も担っており、業務プロセス自動化の入り口として注目されています。

（参考：ソフトバンク）

SI・製造業：富士通「Kozuchi AI Agent」──会議に参加するエージェント

富士通は2024年10月、自社が提供する生成AIプラットフォーム「Kozuchi」上で、**“会議に参加するAIエージェント”**を提供開始しました。
このエージェントは、会議の音声をリアルタイムで聞き取り、議論内容を理解し、関連資料の検索、要点の可視化、さらには次のアクションの提案まで行います。営業会議や戦略会議など、時間と集中力が必要な場面での負担軽減に寄与しています。

（参考：富士通）

通信・SI：NTTコミュニケーションズ──“20種類の業務特化型エージェント”を横展開

NTTコミュニケーションズは2025年6月、20種類の業務特化型AIエージェントの提供を発表しました。提案書作成、知財文書の自動生成、法務レビュー補助、マーケティング施策評価など、各業務ごとに最適化されたエージェントを提供しています。
この取り組みでは、業務テンプレートと自社データの活用を前提とした“半汎用・半カスタム”型のエージェント設計を採用しており、2026年までに200種に拡大する方針を掲げています。

（参考：NTTコミュニケーションズ）

Copilotの全社導入事例：“AI活用を社内インフラに”

GitHub CopilotやMicrosoft 365 Copilotといった既製のAIエージェントを、社内の「文房具」や「インフラ」として全社展開する動きも広がっています。
特に以下の企業が代表的です。

企業名	導入対象	導入規模・特徴
パナソニックHD	GitHub Copilot Enterprise	グループ全体22万人対象の統一契約を締結
リクルート	GitHub Copilot for Business	情シスがライセンス申請・配布フローを自動化
LINEヤフー	GitHub Copilot for Business	約7,000人のエンジニアに一斉導入。検証段階で10–30％の生産性向上を確認
CyberAgent	Copilot / Cursor 等	年間4億円分のライセンス費用を全額補助。AIによる開発補完率40％を記録

日本国内では、AIエージェントの導入がすでに全社規模・部門特化・テンプレート提供型など多様な形で進展しています。特に、単なる生成AIの試験導入ではなく、「業務に組み込む」「全社員が使う」段階に入っている点が重要です。

海外の代表的なAIエージェント活用事例

海外においてもAIエージェントの導入はすでに実務レベルで広がっており、日常業務に深く組み込まれる形で定着し始めています。従業員の意思決定支援、提案業務の高度化、作業の自動化といった目的でAIエージェントを活用し、具体的な成果を上げています。

この章では、代表的な導入事例を取り上げながら、彼らがAIエージェントをどのように運用し、どのような業務改革を実現しているのかを紹介します。

金融：Morgan Stanley — “AI @ Morgan Stanley Debrief”

Morgan Stanleyは何千時間もの労働を肩代わりすると予想されるGPT-4搭載のチャット型エージェント「Debrief」を2024年6月に導入しました。
金融アドバイザー約15,000名の会議メモ・メールドラフトを自動生成することができます。1会議あたり30分節約され、知識アクセスの迅速化と提案品質向上に貢献しています。

参考：Morgan Stanley

製造：Ford — AIエージェントで開発・設計支援

Fordは、開発の中核プロセスでAIエージェントを活用し、“設計から製造までをリアルタイムで支援”する構造化された運用モデルを確立しています。OpenAIやAnthropic、NVIDIAといった最先端テクノロジーを組み合わせ、開発速度・コスト効率・競争力向上を実現しています。

(参考：Ford Looks to Innovate Faster With AI Agents and Nvidia GPUs - WSJ)

小売業：NEXT — Zendesk AIで効率向上とコスト節減

NEXTはグローバルCXオペレーションの強化を目指してZendeskの導入を決定しました。さらなるグローバル展開にむけたプラットフォーム最適化と柔軟性・効率の向上に成功するとともに、CXソリューション総所有コストの削減を達成しました。
複数のチャネルに対応できるプラットフォームを導入し、全チャネル平均で問い合わせにかかる処理時間を15％短縮できました。また、問い合わせの初回応答解決率は9割を超えています。

（参考：zendesk）

医療：Johnson & Johnson— AIを活用して創薬

Johnson & Johnsonは、創薬・製造・医療現場のそれぞれでAIエージェントを実地導入し、単なる試験ではなく、現場で意味ある成果を出す運用体制へと進化しています。
特に、ガバナンスの現場委任化、ドメインごとの管理、AI教育の組織的導入により、PoCから実運用へと移行し、創薬・製造プロセス・手術支援など多角的な価値を創出しています。製薬製造の異常検知プロセスが“1ヶ月→1日”へ短縮され、歩留まり最適化や不良削減、判断力の迅速化を実現しました。

参考：Johnson & Johnson

海外においても、AIエージェントの活用はすでに試験段階を超え、意思決定支援・専門業務支援・現場プロセス最適化といった、高度な業務への深い組込みが進んでいます。
特に、創薬・製造・カスタマーサポートなどの領域では、AIが単なる補助ではなく、“共同意思決定者”や“リアルタイム支援者”として機能し始めています。

国内・海外のAIエージェント活用事例の共通点・相違点

国内・海外でのAIエージェント活用事例を紹介してきました。
本章ではそれらの共通点、相違点に関して述べていきたいと思います。

共通点

観点	共通点の内容
技術	- GPT系をはじめとする大規模言語モデル（LLM）の活用が主流 - APIによる既存システムとの統合が重視される - マルチモーダル（テキスト・画像・音声）対応の流れが加速
運用	- PoCから段階導入する流れが一般的 - セキュリティやガバナンス体制の整備が必須 - 利用部門主導による「業務の自動化・支援」が主目的
成果	- 業務効率化（チャット対応、レポート生成、検索支援など） - ノウハウの可視化・属人性の排除 - 人手不足の補完（特にホワイトカラー職）への貢献

大規模言語モデル（LLM）を中心とした高度な技術を活用し、業務の効率化や人的リソースの補完といった目的で導入が進んでいます。また、PoCを経て段階的に導入される点や、情報ガバナンスへの配慮、部門主導での実装といった運用面も広く共通しています。

相違点

観点	海外（米国・欧州など）	国内（日本）
技術	- 自社開発のLLM・AI基盤を持つ企業が多い（例：Google、Meta） - オープンソースや社内データでのファインチューニングに積極的 - API・外部連携が柔軟で技術者主導	- 海外製AI基盤（OpenAI, Google Geminiなど）を利用するケースが主流 - 自社ファインチューニングの事例は少ない - 技術導入がSIer経由で遅れがち
運用	- 現場の裁量で導入される（ボトムアップ）ことが多い - 部署単位で高速にスケールしやすい - 柔軟な組織構造と予算決裁のスピード感	- 経営層の承認プロセスが複雑（トップダウン） - セキュリティ・個人情報に対する懸念が強く、利用が制限されがち - 慎重な文化により試験導入が長期化
成果	- 新規事業・創薬・法務支援など「高度な知的支援」にも活用が進む - 実験的プロジェクトからイノベーション創出が活発	- 業務効率化やミス削減に集中 - ルーチンワーク自動化が主で、「創造的支援」は限定的 - 成果の定量化が難しく、全社展開に至らないケースも多い

海外では自社開発やOSSの活用による柔軟で迅速な導入が進む一方、日本では外部サービス依存やセキュリティ面での慎重な姿勢もあり、導入や全社展開が遅れる傾向があります。成果面でも、海外が知的創造や新規事業への応用に積極的であるのに対し、日本ではルーチン業務の自動化にとどまる事例が多いです。

まとめ

AIエージェントは、国内外の多くの企業で既に試験段階を超え、本格的に業務に組み込まれています。単なる作業効率化だけでなく、提案や意思決定支援、高度な専門業務の補助など、多様な役割を担い始めているのが大きな特徴です。
今後は、組織全体でのAI活用方針の整備や現場のニーズに合わせた運用体制の構築が、さらなる成果を生み出すための重要なポイントとなると考えられます。
AIエージェントの導入によって企業の負担軽減だけでなく私たちの生活はより豊かに便利になっていくことでしょう。

AI総合研究所では企業のAIエージェント導入を支援しています。AIエージェントの開発や運用に関するご相談は、こちらからお問い合わせください。