AIエージェントは、目標に向けて情報を集め、メールの送信や業務システムへの登録といった作業まで進めるAIです。同じ「AIエージェント」という名前でも、ChatGPT などの汎用のAI、いま使っている業務のシステムに付いた機能、電話の応対や営業のアポなど1つの業務を任せる製品、自社でエージェントを組む基盤と、中身は大きく違います。
この記事は、法人でAIエージェントを選ぶ担当者に向けて、候補を2〜3に絞り、比較表で同じ条件のもとで確かめるところまでを順に書いています。全社員が使うAIの基盤を入れるか、電話の応対や営業のアポのような特定の業務を任せるかがまだ決まっていない場合は、2章の3つの基準から読んでください。任せたい業務が決まっている場合は、3章で最初に任せる工程を決め、4章の5つの問いで型を絞ってから、7章の業務ごとの表で候補を選べます。このページに載せた製品は、AIが業務の記録への登録や相手への送信を実行する、または道具を続けて使って成果物を仕上げる、と提供会社が公式に書いている製品だけです。条件の詳しい書き方は1章の「このページに載せた製品の条件」にあります。
1. AIエージェントとは?ChatGPT との違い
AIエージェントが「答えを返すAI」とどこで分かれるのかは、業務で任せられる範囲で見ると分かりやすくなります。生成AI、AIアシスタント、チャットボット、RPA、ワークフローとの違いも表で比べます。
AIエージェントは目標に向けて環境を見て行動する
総務省・経済産業省のAI事業者ガイドライン(第1.2版)は、AIエージェントを「特定の目標を達成するために、環境を感知し自律的に行動するAIシステム」と定義しています。脚注では、高度な自律状態に限らず、ある程度の自律性を持つものも含むとしています。たとえば、人が最終承認する設計でも、目標に沿って必要な情報を集め、次の処理を進めるなら対象になり得ます。
違いが表れやすいのは、回答の後です。同ガイドラインの別添は、従来のFAQ応答型や予約サポート型AIとは異なり、旅行先の提案だけでなく、空席確認、便の選択、予約確定までを社内外のシステムと連携して一連で実行する仕組みをAIエージェントの例に挙げています。営業・CS支援でも、質問への回答で終わらず、見込み顧客の管理、商談日程の調整、個別メールの配信まで一連で行う例が示されています。メールの送信やデータの更新のように、業務システムや相手先に実行の結果を残すかどうかが、答えを返すだけのAIとの大きな違いです。
このガイドラインは法令ではなく、非拘束的なソフトローとして作られています。そのため、この定義は「当てはまるから導入できる」と判断するための基準ではありません。製品の機能と運用範囲を確かめるときに、社内と提供会社が同じ意味で使える言葉として役立ちます。複数のAIエージェントが自律的に意思決定し行動する目標主導型のシステムについては、同じ資料が「エージェンティックAI」という、より包括的な概念で説明しています。
生成AI・AIアシスタント・チャットボット・RPA・ワークフローとの違い
会議後に議事録を作る、問い合わせに答える、毎朝の帳簿を転記する、見込み客にメールを送る。同じ「AI活用」に見えても、判断のしかたと実行先は異なります。AIセーフティ・インスティテュート(AISI)は、従来のLLMシステムが単一の出力を生成して処理を終えるのに対し、AIエージェントは知覚、判断、実行を反復し、結果を見て再試行や代替手段を選ぶと説明しています。
| 種類 | 何をするか | 決まった手順か、判断するか | 実行までするか | 向く業務 |
|---|---|---|---|---|
| 生成AI(チャット) | 入力に対して文章、画像、プログラムなどを生成します。 | 会話の入力に応じて内容を生成します。 | 従来のLLMシステムは、外部システムに直接影響を与えないコンテンツ生成で完結します。 | 要約、文書作成、検討材料の作成 |
| AIアシスタント | 人の指示を受けて、調べもの、要約、文書の下書きなどを手伝います。 | 人が1つずつ頼み、その範囲で応えます。 | 結果は人に返し、送信や登録は人が行う使い方が中心です。 | 個人の作業の補助、単純な検索 |
| チャットボット | 質問に答えたり、予約を案内したりします。 | FAQや予約サポートとして応答します。 | 回答で終わる場合があります。予約確定まで一連で実行する仕組みとは区別して考えます。 | よくある質問への応答、一次案内 |
| RPA | 定型的なパソコン操作をソフトウエアのロボットで自動化します。 | あらかじめルール化した手順に沿って動きます。 | 帳簿入力、伝票作成、経費チェック、SFAへの入力などを処理します。 | 高頻度で、手順と判断基準を固められる定型業務 |
| ワークフロー | LLMやツールを組み合わせ、定めた処理経路で動かします。 | 手順を事前に決める設計です。 | 組み込んだ連携先で処理できます。 | 手順が決まっている申請・連携・通知 |
| AIエージェント | 外部の情報を参照し、判断と実行を繰り返して目標達成を目指します。 | 状況に応じ、使うツールや途中の判断を見直します。 | メール送信、データベース更新などを行い、結果を観測して追加処理できます。 | 例外や判断が混じり、複数の情報・ツールをまたぐ業務 |
AISIの整理では、AIエージェントはAPIなどを通じてデータベースやファイルを参照し、外部システムを操作します。根拠となる比較はAIセーフティに関する評価観点ガイドで確認できます。
RPAを古い仕組みとして扱う必要はありません。総務省はRPAを、定型的なパソコン操作を自動化するものと説明しています。ガートナーのアナリストも、判断が必要な場面にはAIエージェント、定型のワークフローには自動化、単純な検索にはアシスタントから始められると述べています。同社のアナリストが個人として書いた寄稿には、大量かつ反復的な処理では、AIエージェントよりRPA・BPAのほうが料金を予測しやすいという見解もあります。ルールどおりの転記を毎日続ける仕事ならRPA、顧客ごとに確認項目が変わる連絡ならAIエージェント、という切り分けが実務に合います。出典は総務省のRPA解説、ガートナーの発表、同アナリストの寄稿です。
ワークフローとエージェントの境目は、手順を誰が決めるかです。Anthropicは、事前に定義したコードの経路でLLMとツールを動かすものをワークフロー、LLMが自身の処理とツール利用を動的に指揮するものをエージェントと説明しています。ただし、ガイドラインの別添には、業務プロセスに沿ったワークフローで自律的に動作するAIエージェントを作るサービスも例示されています。製品名だけでどちらかに分けず、その製品が実際にどこまで判断し、何を実行するのかで見分けます。Anthropicの解説も、必要がなければエージェント型にしない選択を勧めています。
ChatGPT は使い方によってチャットにもエージェントにもなる
答えを返すチャットとして使うChatGPTは、AISIがいう従来のLLMシステムに近い使い方です。一方で、ChatGPTというサービスには、計画を立て、複数のアプリ、ファイル、ツール、ブラウザを使って作業を進める機能もあります。したがって、「ChatGPTはAIエージェントか」という問いへの答えは、チャットだけを使うか、作業を実行する機能まで使うかで変わります。
OpenAIは、ChatGPT Enterpriseを「ChatGPT WorkやCodexなどのエージェントを基盤とした」サービスと案内しています。ChatGPT Workでは、業務情報を活用してドキュメント、スライド、スプレッドシート、サイト、レポートなどを作成でき、計画を立て、判断や承認が必要な場面では確認を求めると説明されています。たとえば、返信が必要なメールを探し、要約と返信文の下書きまで作って、未送信のまま確認用に残す使い方です。ChatGPT Enterprise、ChatGPT Workの公式説明で機能範囲を確認できます。
Business・Enterpriseなどで提供されるワークスペースエージェントについて、OpenAIは、CRMの更新を含む共有エージェントの例を挙げています。スプレッドシートの編集、メール送信、カレンダーへの追加といった重要な操作は、実行前に許可を求める設定も可能です。チャット画面に見えても、設定しだいで下書き作成に留めることも、承認後に外部システムを更新することもあります。権限と承認の扱いはワークスペースエージェントの発表に書かれています。
機能の名前が変わることもあります。OpenAIのヘルプセンターでは、旧「ChatGPT agent」は提供終了と案内され、長時間・複数ステップの作業にはChatGPT Workを使うよう示されています(ChatGPT agentの案内)。導入を検討する時点の公式ページで、いまの機能名を確かめてください。
任せられる範囲を5段階で読む
ここで示す5段階は、公的な認定区分ではありません。7章の製品の表を読み比べるために、AISIの「自律性レベル」3段階と「外部連携レベル」3段階を参考に、当編集部が対応させた整理です。AISIの分類では、外部システムを読むだけか、書き込みや状態変更まで行うかも別軸で見ます。
| このページの段階 | 任せる内容 | AISIとの対応の目安 | 公的資料・公式発表での例 |
|---|---|---|---|
| 読む・提案 | 情報を参照し、要約や提案を人に返します。 | L1 補助型 × A 限定的な情報連携 | 議事録生成、文書要約 |
| 下書き | 返信文や成果物を作りますが、人が内容を確認して送信・登録します。 | L1 補助型 × A。書き込みは行いません。 | 返信文を下書きし、未送信のまま残すChatGPT Workの例 |
| 承認してから実行 | 必要な操作を準備し、人の許可を受けてから送信・更新します。 | L2 半自律型 × B デジタル世界操作 | メール送信、表の編集、予定追加の前に許可を求める設定 |
| 自動で実行 | 事前に定めた目的・制約・監督のもとで、外部システムを操作します。 | L3 全自律型 × B デジタル世界操作 | 自律型カスタマーサポート |
| 作り方次第 | 利用者がワークフロー、権限、承認、連携先を組み合わせて範囲を決めます。 | 設定・組み方により変わります。 | AIエージェント作成サービス、Workspace Studio |
AISIのL2は、通常のタスクでは複数のアクションを実行しつつ、リスクが高い判断や重要な外部システムの操作には人の承認を前提とする段階です。L3も無制限に任せる意味ではなく、目的、制約、監督の仕組みを事前に定義した運用を前提としています。分類の詳細は、先に紹介したAISIの評価観点ガイドに載っています。
同じ製品でも、メールを下書きで止めるか、承認してから送るか、自動で送るところまで許すかで段階は変わります。AIエージェントの自律性は、能力や運用環境とは別に、意図的な設計判断として扱えるという研究もあります(Levels of Autonomy for AI Agents)。製品紹介の「できること」に加えて、権限と承認をどう設定できるかまで見てください。
このページに載せた製品の条件
このページでは、提供会社の公式情報に、次のいずれかが書かれている製品を掲載対象としています。
- AIが、CRM、台帳、カレンダーなど業務の記録先への登録・更新や、相手への送信を実行する。
- 検索、データ取得、別アプリの操作などの道具を2つ以上、AIが自分で続けて使い、成果物を仕上げる。決まった時刻に動くことや、結果をメールで届けること自体は、道具を続けて使うことには数えません。
答える、要約する、文章の下書きを作るところで終わる製品は掲載していません。ただし、2つ目の条件のとおり、情報を集めて資料や集計の結果まで仕上げる製品は、外部のシステムへの登録や送信をしなくても載せています。こうした製品は、7章の表で任せられる範囲を「下書き」と示しています。この線引きは当編集部の基準であり、公的資料が同じ掲載基準を定めているわけではありません。ただし、AISIが示すメール送信やデータベース更新といった「実行」、外部システムへの書き込み・状態変更という考え方を参考にしています。この章の初めに紹介した、旅行予約の確定やメール配信まで一連で行うAI事業者ガイドライン別添の例も、この基準と重なります。
7章の表では、比較の起点として「何を任せられるか」を1行で示します。その文が「要約を作る」で終わるのか、「CRMを更新する」「メールを送信する」「複数のツールを使って成果物を完成させる」まで書かれているのかを読むと、その製品が自社の対象業務のどこまでを担えるかが分かります。
営業担当に聞くべき5つの質問
「AIエージェント」という名称だけでは、実行機能の有無は分かりません。ガートナーは2025年6月、AIアシスタント、RPA、チャットボットなどの既存製品を、実質的なエージェント機能を加えずに呼び替える「agent washing」があると指摘しました。数千のエージェント型AIベンダーのうち実態があるのは約130社との推定を示し、2027年末までにエージェント型AIプロジェクトの40%超が、コスト上昇、不明確な事業価値、不十分なリスク管理を理由に中止されると予測しています。これは予測であり、中止を断定する数値ではありません。出典はガートナーの発表(英語)です。名称だけで製品を判断しないために、商談では次を具体的に尋ねてください。次の質問はガートナーが示したものではなく、AISIの資料やAI事業者ガイドラインの留意事項をもとに当編集部が組み立てたものです。
| 質問 | 確認したいこと |
|---|---|
| 答える・文章を作る以外に、どのシステムへ何を登録、更新、送信しますか。 | 外部システムへの書き込みや状態変更を実行するか。 |
| どこに書き込みますか。接続するアプリやツールは管理者が限定できますか。 | 連携先の範囲を制御できるか。 |
| どの操作の前に人の承認を挟めますか。業務ごとに設定を変えられますか。 | 下書き、承認してから実行、自動で実行のどれを選べるか。 |
| 判断できない場合や途中で失敗した場合、何をしますか。再試行や別手段の選択はしますか。 | 結果を観測して追加処理する仕組みか、処理停止時の扱いはどうか。 |
| 会話だけでなく、個々の操作、更新、送信の記録はどこまで残りますか。 | 操作履歴を確認し、問題発生時に追えるか。 |
総務省・経済産業省のAI事業者ガイドラインの令和7年度更新内容でも、AIエージェントでは連携ツール・システムの制限、人の判断を介在させる仕組み、適切な権限設定、定期的な操作履歴の確認や報告が重要とされています(6章で詳しく扱います)。製品のデモでは「何ができるか」を見るだけでなく、自社のCRMに書き込むとき、顧客にメールを送るとき、想定外の入力を受けたときに製品がどう動くかを、画面で見せてもらいます。そうすると、どこまで任せられるかを具体的に判断できます。
2. 全社の基盤を入れるか、特定の業務を任せるか
最初の入口は、全社員が使えるAIの基盤を整える方法と、電話応対や営業アポなど1つの業務を任せる製品から始める方法に分かれます。社内の利用実態、既存契約、任せたい業務の明確さという3つの基準で選びます。
2つの入口で、使う人と変わる仕事が異なる
全社の基盤は、文書の下書き、調べもの、要約、社内情報の検索などを、職種を問わず使えるようにする入口です。特定の業務を任せる製品は、電話の応対、営業のアポイント獲得、採用スカウトのように、担当者が行ってきた手順の一部または一連を担わせます。
帝国データバンクの2026年3月調査では、生成AIを業務で活用する企業の主な用途は「文章の作成・要約・校正」が45.1%で最多でした。これはAIエージェントの利用状況ではありませんが、生成AIが現時点では、業務上の判断を代わりに行うよりも、文章づくりや情報整理の補助として使われていることを示しています。エージェントを検討する際は、その補助を全員へ広げるのか、特定の業務を実行するところまで任せるのかを分けて考える必要があります。帝国データバンク「生成AIに関する企業の動向調査(2026年3月)」
| 入口 | 主に使う人 | 任せる内容 | 最初に確認したいこと |
|---|---|---|---|
| 全社の基盤 | 全社員、または複数部署 | 文書作成、調査、要約、社内情報の検索など | 会社が認めた利用環境とルールがあるか |
| 特定の業務を任せる製品 | 電話、営業、採用などの担当部門 | 1つの業務の手順や、その前後の作業 | 対象業務、責任者、成果の見方が決まっているか |
基準1:社内で管理外のAI利用が増えているか
経営から「AIを使おう」と言われても、現場ですでに何が使われているかで入口は変わります。AI白書2026の独自調査では、会社公式ではないAIツールを業務で使った経験がある割合は、課長以上の管理職で46.5%、係長以下の一般社員で38.1%でした。対象はAIツール全般であり、AIエージェントに限った数字ではありません。
同調査では、管理職の57.4%、一般社員の47.1%が「ルールやガイドラインが現場の実態に追いついていない」と回答しています。全社共通のガイドラインを整備済みの企業でも、公式外AIツールの業務利用経験は46.9%でした。ルールを書くだけでは、現場が使いたい場面と会社の利用環境の間にある隔たりを埋めきれないことがあります。
1章で紹介した総務省・経済産業省のAI事業者ガイドライン(第1.2版)の別添は、企業のルール等が未整備の場合、従業員が企業による管理の外で業務外利用者向けの生成AIを業務に用い、リスクの高い使い方をするおそれがあると示しています。機密情報を扱う際は、ビジネス利用を想定したサービスやアプリケーションの利用を推奨しています。
管理外の利用が見えている会社は、個別の業務製品を増やす前に、会社が管理できる全社の利用環境とルールを用意する入口が合います。誰が使っているかを把握し、機密情報をどこまで扱えるかを定めたうえで、全社の基盤から業務別のエージェントへ広げる流れです。
基準2:Microsoft 365・Google Workspaceに付くAIで足りるか
新しい基盤を契約する前に、現在のグループウェアに含まれる機能を確かめます。すでに社員が日々開いているメール、文書、チャットの環境で試せるなら、新しいAIツールを入れるときに時間がかかりやすい、セキュリティや社内規定に照らした利用可否の確認やインフラの準備を減らせる場合があります。大林組は既存のMicrosoft 365環境を使ってこうした事前準備を減らし、社内問い合わせのAIエージェントを約1.5カ月で作りました。TechTargetジャパン ただし、使える機能はプランや追加の契約によって変わります。
| 環境 | 既存契約に付く入口 | 社内データ・エージェントで確認する点 | 料金表示(2026年11月12日確認) |
|---|---|---|---|
| Microsoft 365 | 対象のMicrosoft 365サブスクリプションを持つMicrosoft Entraアカウント利用者は、Microsoft Copilot Chatを追加料金なしで利用可能 | Copilot Chat(Basic)は主にWebデータを使い、組織コンテンツの利用は限定的。組織のコンテンツへアクセスする従量課金制エージェントや、上位ライセンスの条件を確認する | Microsoft 365 Copilotは年払いで1ユーザーあたり月額相当¥4,497、税抜。条件を満たすMicrosoft 365プランが別途必要 |
| Google Workspace | プラン別にGeminiを利用可能。Workspace Studioは料金ページ上、全プランで対応 | Workspace Studioで日常業務の自動化を作れるが、作成・実行できる範囲や回数の条件は契約内容で確認する | 年間プラン表示はBusiness Starterが¥800、Standardが¥1,600、Plusが¥2,500。いずれもユーザーあたり月額。税の扱いは今回の料金表示では確認できない |
Microsoft Copilot Chatは、Webを典拠とする安全なAIチャットを追加料金なしで使えます。一方で、組織のメール、ファイル、会議、予定表などを横断して応答するMicrosoft 365 Copilot(Premium)や、ユーザーに代わってMicrosoft 365環境でタスクを実行する機能には、ライセンスや使用量に応じた課金の条件があります。Copilot Chatの利用者が、組織で作ったカスタムエージェントなどを従量課金制で使う場合は、Azureサブスクリプションが必要と案内されています。Microsoft Copilotのプランと価格 - Enterprise Microsoft Learn「Microsoft Copilotの概要」
Google Workspaceでは、Geminiアプリは多くのエディションでコアサービスとして利用できます。Google Workspace with Geminiのライセンスを持つ利用者について、Googleは送信データをモデルのトレーニングに使用せず、人間がレビューすることもないと案内しています。Google Workspace Studioは、自然言語の指示やテンプレートから、Gmail、ドライブ、Chatなどにつながる自動化を設計・共有する場として提供されています。Google Workspace「柔軟な価格プラン オプションの比較」 Google Workspace Help Google Workspaceブログ
たとえば、社員がWeb検索を踏まえた文書のたたき台を作ることが目的なら、追加料金なしまたは既存プランに含まれる機能で試せる可能性があります。反対に、社内の顧客情報や案件情報を読み、決めた権限の範囲で業務を進める仕組みを求めるなら、データ接続、権限、従量課金の条件まで確認します。
基準3:任せたい業務を言葉にできるか
「営業をAI化したい」のような段階では、製品を選ぶための条件がまだ足りません。営業担当が何を受け取り、どの情報を参照し、誰に何を渡したら完了なのかまで決まっていれば、特定の業務を任せる製品を同じ条件で比べられます。
この章の初めに触れた帝国データバンクの同じ調査では、生成AI活用に関する懸念・課題として「生成AIを活用すべき業務の範囲」が40.0%、「トラブル時の責任所在などのルール整備」が25.5%でした。これもAIエージェントではなく生成AIの調査結果ですが、どの仕事に使うか、誰が責任を持つかで迷う企業が少なくないことを示しています。
業務が明確なら、電話応対、営業アポ、採用スカウトのように、対象部門が日々抱える手順から始めます。1章で触れたガートナーの発表も、個人の作業補助を増やすだけでなく、会社の生産性につながる明確な価値や投資対効果がある用途に絞るべきだとしています。
任せたい業務をまだ特定できない場合は、全社員または小さな対象グループが使う基盤から始め、どこで利用が続くかを見ます。中小企業のAI導入を支援する深瀬雅己氏は、従業員約30人の製造業で全社員にチャットAIのアカウントと研修を提供したものの、3か月後に継続利用者が社長ともう1人になった例を紹介しています。その後、営業部の社員1人に週2時間の改善時間を正式に与え、日報作成を30分から5分に短縮したことを起点に、利用が部門、他部署へと広がったといいます。これはAIエージェントではなく生成AIチャットの事例で、支援者による匿名の現場発信です。深瀬雅己氏のnote
生成AIに組織で取り組む中小企業では、経営から各部署に目標を示す形が最も多い
総務省の令和8年版情報通信白書は、従業員10名以上で2025年までにデジタル化に取り組み始めた企業の管理職以上に、生成AIに組織としてどの単位で取り組んでいるかを尋ねています(日本の有効回答515件)。生成AIの利用を禁止している企業を除くと、全社横断の事業変革・イノベーションに取り組む企業は21.5%、部署での業務最適化・価値向上は32.4%で、組織的な取り組みはないとの回答も27.0%ありました。これは生成AI全般の数字であり、AIエージェントの入口を直接示すものではありません。総務省「令和8年版 情報通信白書」 図表Ⅰ-2-1-3 CSV
同白書では、生成AIに組織で取り組む中小企業では、経営幹部から各部署へ実施事項や達成目標が提示されている回答が最も高く、トップダウンの関与が鍵になると示されています。ただし、先に紹介した深瀬氏の例のように、経営の号令で全社員に一斉にアカウントを配っても、利用が続かないことがあります。全社の基盤を選ぶ場合も、部署単位で始める場合も、最初に試す仕事と、利用の判断をする担当者を決めておけば、経営の号令を日常の業務での使い方に結びつけられます。
全社に一斉に広げるか、特定の業務から始めるか
全社員に使える環境を整え、文化づくりを進める方法もあります。ソフトバンクは2025年6月、全社員が生成AIを使える環境を用意し、社員1人が100個のAIエージェントを作るプロジェクトを開始しました。約2か月半後には250万超のAIエージェントが作成され、2025年9月の社員アンケートでは、回答者9,207人の約9割が生成AIへの理解が深まったと回答しています。これは大企業が全社の号令、研修、事務局の支えを伴って進めた、自社発表の事例です。ソフトバンクニュース
パナソニック コネクトも、国内全社員約11,800人へのAI活用で、業務生産性向上、社員のAIスキル向上、シャドーAI利用リスクの軽減を目標に掲げました。自社向けAIアシスタント「ConnectAI」を全社に広げたうえで、図面・設計仕様の照合を行うAIエージェントの利用をすでに始めています。今後は社内文書に加えて経理や営業などの業務データとも連携させ、AIエージェントをそれらの業務へ広げる計画です。全社員がAIに質問できる環境を先に整え、その後に業務データと連携させて、AIに作業を頼む段階へ進もうとしている例です。同社は2025年度の生成AIの利用データを分析し、自社向けAIアシスタント「ConnectAI」の利用による削減時間を78.8万時間(年間総労働時間の3.4%)と発表しています。主な要因は、議事録作成や提案書作成の支援など、個人の業務での利用が広がったことだとしています。この数字はAIエージェントによる効果として示されたものではなく、同社の分析値なので、業界平均を示すものでもありません。パナソニック コネクトのプレスリリース
全社展開が向くのは、利用環境を統一し、社員がAIを使う文化そのものをつくりたい場合です。特定の業務から始めるのは、困っている手順と担当部門が明確で、成果を仕事の変化として確かめられる場合です。どちらの入口から始めるかは、この章の3つの基準、つまり社内でいま何が使われているか、既存契約で何を試せるか、最初に任せる業務を説明できるかを順に確かめて決めます。
全社の基盤から入ると決めた場合は、4章の問い3で海外の汎用AIの法人プランの条件を比べ、7章の「全社で使う国産の基盤」で国産の候補を見てください。特定の業務から入る場合は、次の3章で最初に任せる工程を決めてから、4章の問い1・問い2に進みます。
3. AIエージェントに任せられる業務と、最初の1業務の選び方
AIエージェントに任せる対象は、部署名では決まりません。業務を「情報を探す・判断する・動かす」という手順まで分け、誤った場合の影響と人が確認する場所を見て、最初の1業務を選びます。
業務ごとに見る、AIが実行する手順と人の役割
問い合わせ、経費精算、広告レポートなどでは、AIが単に文章を作るだけでなく、複数の情報を参照し、次の処理につなげています。表の7件のうち、人がどこで確かめるかを発表に書いているのは5件で、5件とも、AIの結果を人が確かめるか、AIの応答を人が監視するか、人へ引き継ぐ所を決めています。残る2件は、発表に確認の方法が書かれていません。
| 業務 | AIが実行している手順 | 人が確かめる所・任せ方 | 出典 |
|---|---|---|---|
| 営業 | サイバーエージェントのAmebaLIFE事業本部では、商談録画の保存、議事録化、活動履歴への反映、次の行動の提案、メール文面の作成までをSalesforce上でつなげています。 | 人の確認方法は発表に記載されていません。提供会社であるセールスフォース・ジャパンの発表では、事務工数をおよそ50%削減し、1人あたりの月間商談数は最大30件になったとされています。 | セールスフォース・ジャパン |
| 顧客対応 | KDDIは、問い合わせに追加質問や内容確認を重ね、内容を整理して解決方法を案内する自律型AIエージェントを開始しました。 | 不適切な単語の遮断、システムをだまそうとする入力の検知に加え、社内で応答をリアルタイムに監視し、異常時に介入する体制を置いています。 | KDDIニュースルーム/KDDI Tech note |
| LINEでの一次対応 | WAKUWAKUでは、AIが本人確認と希望条件の聞き取りを行い、内容をCRMの項目へ反映します。教習所・プランのデータを検索して提案し、返信がない場合の案内も行います。 | 予約意向が高いと判断した顧客はコーディネーターへ引き継ぎます。会話品質を人と同等に保つため、約4か月にわたり毎週調整を重ねたとされています。 | セールスフォース・ジャパン |
| 社内ヘルプデスク | GSユアサでは、定型外のIT問い合わせに対し、AIエージェントの提案を使って対応します。 | 窓口担当者が対応を完結させ、対応履歴の入力など一部は手作業で残しています。従来平均2時間だった対応を10分まで短縮し、年間約10,300時間の削減を見込むとする支援会社の発表です。 | スキルアップNeXt |
| 広告運用 | 読売広告社とYOMIKO Digital Shiftは、広告配信ログの収集、成果分析、レポート生成を自動化しています。 | 人の確認方法は発表に記載されていません。従来は数時間から数日を要した作業が数分で完了するとしています。 | 読売広告社 |
| 経費精算の承認 | 味の素フィナンシャル・ソリューションズの事例では、AIがログイン、申請内容と画像の照合、承認・差し戻し判断までを行います。 | 人は事後のサンプルチェックなど、内部統制の担保に注力する設計です。導入はグループ内1社の承認業務から始まり、工数76%減はその対象における値です。 | ファーストアカウンティング/ITmedia ビジネスオンライン |
| 設計・品質確認 | パナソニック コネクトでは、複数のPDF図面から文字を抽出し、図面・部品図・仕様書間の材質や仕上げを照合して一覧表示します。 | 担当者はAIの支援のもとで確認を完了します。目視で50〜340分かかっていた照合を約10分にしたと発表しています。 | パナソニック ホールディングス |
採用にも線引きの参考になる例があります。ローソンはAI面談の内容で合否を決めず、キリンホールディングスもAIが提示した一次面接の結果を、複数の人が動画などで確認して最終判断しています。候補者への影響が大きい判断は、人の責任を残す形です。Business Insider Japan
最初の1業務を選ぶ6つの基準
最初は「量があり、判断の余白があり、誤っても戻せ、成果を測れる工程」を選びます。業務を丸ごと対象にするより、「問い合わせの一次整理」「経費申請の証憑確認」のように工程へ分解すると、任せる範囲が定まります。
| 基準 | 向く業務の例 | 向かない業務の例 |
|---|---|---|
| 頻度 一定の件数があるか |
月ごとに繰り返す問い合わせの整理、申請内容の確認など。件数と1件あたりの時間を掛けると、効果の仮説を置けます。 | ほとんど発生せず、作り込みや運用の手間の方が大きい業務。 |
| 判断の余白 例外や文脈を扱うか |
社内規定はあるものの、目的や状況で勘定科目の候補が変わる経費精算。複数の文書や会話を読み、次の処理へ進める業務。 | 請求書の転記、在庫更新など、同じルールで決まる処理。RPAや既存システムが適します。 |
| 誤ったときの影響 誰に何が起きるか |
本人の権限内で完結する情報収集、一次調査、下書き作成。 | 顧客への一斉メール、決済・発注など社外に直接影響する操作や、自部署外のデータを扱う業務。最終的な人事評価のように、判断と責任を人が持つべき業務。 |
| 取り消せるか 元に戻す手順があるか |
参照、要約、下書き、確認対象のリストアップ。状態を書き換えない段階から始めます。 | 注文取消、大きな返金承認、支払い、顧客への直接通知など、取り消しにくい操作。 |
| データがそろっているか 根拠を参照できるか |
最新の規定、マニュアル、対応履歴、顧客データが所在・権限ともに明らかな業務。 | 古い情報が混在し、例外条件や判断過程が文書化されていない業務。 |
| 効果を測れるか 始める前に指標を置けるか |
処理時間、リードタイム、再作業率、手動介入率、解決件数などを開始前後で比べられる業務。 | 「便利そう」としか評価できず、品質・速度・再作業のどれも測らない取り組み。 |
ここでいう判断の余白は、ルールがまったくない仕事を指しません。大枠のルールはあるものの、例外が多い、基準を言葉にしにくい、参照する情報が毎回違う、といった部分です。NCDCは、完全にルール化できる定型業務はRPA・従来システム向きであり、利害関係の調整や新規事業立案のように余白が大きすぎる仕事はチャット型AIでの壁打ちに向くとしています。NCDC
データの状態も選定結果を左右します。大林組の事例では、既存のマニュアルや問い合わせ履歴をそのまま読み込ませても、必ずしも適切な回答は得られませんでした。マニュアルには「実行してはいけない操作」や例外条件が明確に書かれていない場合があり、過去の問い合わせ履歴は質問と回答の要約が中心で、回答に至る過程が残っていませんでした。AIに渡す前に、判断に必要な条件を整理する作業が発生します。TechTargetジャパン
評価はAIの正答率だけに寄せず、業務への寄与で置きます。NCDCはリードタイム、再作業率、手動介入を例に挙げています。実験終了時に「現場には好評だった」で止めないためにも、開始前に誰と何を比べるかを決めておく必要があります。NCDC/ITmedia エンタープライズ
人が持つべき判断と、最初に自動化しない操作
与信の最終承認、医療診断の確定、法的文書の署名のように誤りが許されない最終判断と、解雇通告や重大なクレーム対応のように責任の所在が問われる対人判断は、AIに委ねない業務として挙げられています。対人判断を任せない理由は、AIの能力ではなく、誰がその判断に責任を持つのかという点にあると説明されています。資料の読み取りや論点整理はAIに任せても、最終判断は人が持つという切り分けが示されています。ITmedia エグゼクティブ
高い影響のある判断や重要な外部システムへの操作で人の承認を前提にする考え方は、1章で紹介したAISIの評価観点ガイドにもあります。OpenAIの手引きが示すのは、道具ごとに、閲覧のみか書き込みを伴うか、元に戻せるか、必要な権限、金銭への影響を見て危険度を付け、危険度の高い操作の前で止める設計です。OpenAI
楽天店舗を運営する人の発信には、実務での具体的な線引きがあります。受注まわりへの書き込みは顧客へ直接通知が飛び、取り消せないためAIにはさせない方針です。将来実施する場合も、件数の事前確認、人の承認、実行、実行後の全件照合を省かないとしています。これは1店舗の運用例ですが、「全部誤っていたら手で戻すのに何時間かかるか」を先に問う視点は、対象選定に使えます。AI 愛
AIエージェントを使わない4つの選択
ルール化できる高頻度処理は、RPA・既存システムへ
請求書転記や在庫更新のように、同じ入力に同じ結果を返す処理は、RPAや既存システムで足ります。NCDCは、月約1,000件の請求書仕訳・転記をAIエージェントに任せたところ、仕訳ミスや桁間違いの確認作業が増え、効率化につながらなかった1件の例を紹介しています。NCDC
1章で取り上げたガートナーのアナリストの寄稿には、高頻度の実行ではRPAの方が低コストになり得るという個人の見解も書かれています。そのうえで、1章で触れたガートナーの発表にあるとおり、定型の流れは自動化に、判断が必要な所はAIエージェントに任せる役割分担を検討します。CXOToday、ガートナーの発表
決まった問い合わせへの回答は、チャットボットへ
質問と回答の範囲が決まり、想定シナリオで十分に答えられるなら、既存のチャットボットが適しています。KDDIは定型AIを残しつつ、多様な言い回しや複合的な質問を扱うために自律型AIを加える併用を目指しました。KDDI Tech note
GSユアサでは、既存チャットボットが定型外の問い合わせに答えられなかったことが、AIエージェントを使う契機でした。発表によると、既存チャットボットは定型的な問い合わせ対応を想定したもので、AIエージェントで自動化したのは定型外の問い合わせ対応です。スキルアップNeXt
文章作成・要約だけなら、生成AIのチャットを使う
文章の下書き、要約、情報収集、アイデア出しで終わる仕事は、いま使っている生成AIのチャットで足りる場合があります。Anthropicは、最も簡単な方法から始め、必要になるまで複雑さを増やさない考え方を示し、多くの用途では検索や例示を組み合わせた1回のLLM呼び出しで足りるとしています。Anthropic
2章で触れた帝国データバンクの調査でも、生成AIを業務で使う企業の用途で最も多かったのは「文章の作成・要約・校正」でした。総務省の白書では、議事録・メール作成補助は活用が約7割、効果実感も約7割とされています。これらはAIエージェントの実績ではなく、チャット型の生成AIで対応できる仕事が多いことを考える材料です。総務省
自動化の前に、業務そのものを減らす
非効率な流れをそのまま速くしても、不要な確認や転記は残ります。ジョインクラスの代表は、既存の非効率な業務フローをAIで自動化した結果を「非効率が高速化されただけ」と振り返り、不要な工程を削ってから残りを自動化する対策を示しています。これは1社の失敗談です。Zenn
味の素フィナンシャル・ソリューションズでは、「やめる、減らす、変える」の考え方で、業務内容とフローの可視化を進めてきたとされています。大阪市と日立も、一連のフローを分析し、適用候補を評価してから4つのユースケースに絞りました。最初の1業務を決める場面では、「これは本当に残す業務か」も同時に問い直します。ITmedia ビジネスオンライン/日立製作所
ルール化できる高頻度の処理はRPAツール、決まった問い合わせへの回答はAIチャットボット、機械学習のモデルを自社で作って予測や分類に使うならAIツールの比較も参考にしてください。
次の比較表では、AIエージェントのカテゴリに載せた製品を同じ項目で並べています。「登録・送信などの実行」の列は1章の掲載の条件の1つ目に当たり、「電話応対」「採用支援対応」などの列で、任せたい業務の製品を探せます。実行前の承認、操作ログ、入力データの学習利用、データの保存場所は比較表の列に無いので、6章の確認項目で確かめてください。
4. AIエージェントの型を決める5つの問い
AIエージェントは、導入経路によってできること、費用の数え方、データの扱いが変わります。このページでは、いま使っている業務のシステムに付いたAIエージェント、特定の業務を任せる製品、全社の基盤(海外の汎用AIの法人プランと国産の製品)、自社でエージェントを組む基盤、作ってもらう・業務ごと任せる、の5つに分けています。次の5つの問いに順に答えると、自社に合う型を1つか2つまで絞り込めます。最初の4つの型の製品は、7章に同じ順で並べています(海外の汎用AIの法人プランは、この章の問い3の表で比べています)。データを社外に出せない、国内保存が必須という条件がある場合は、先にこの章の最後の節を読んでから問い1に進んでください。
問い1:いま使っている業務のシステムにAIエージェントの機能が付いていないか
新しい製品を探す前に、CRM、会計、問い合わせ管理など、すでに契約しているSaaSの管理画面や料金条件を確認します。業務の記録があるSaaSの中で動くAIエージェントは、そのSaaSのデータを直接参照・更新できます。ただし、料金の付き方やどこまで書き込むかは製品ごとに違います。
たとえばSalesforceのAgentforceは、レコード更新、ケースの要約、問い合わせへの回答、フロー実行などを例に挙げています。料金は、Flexクレジットや会話数に応じた従量課金と、ユーザー単位のライセンスから選ぶ仕組みです。なお、全従業員向けのAgentforceユーザーライセンスには、Flexクレジットが必要とされています。Salesforce「Agentforceの価格」
HubSpotでは、AIエージェントや自動化機能にHubSpotクレジットを使います。Starterは500、Professionalは3,000、Enterpriseは5,000クレジットが付与され、追加分は1クレジット1.20円です。顧客対応エージェントがテキストベースの会話を1件解決する場合は50クレジット、案件創出エージェントが1リードへのアプローチを推奨する場合は100クレジットとされています。HubSpot「製品・サービスカタログ」
問い合わせ管理では、ZendeskはSuiteおよびSupportプランにAIエージェントを含め、AIエージェントがもたらした「解決」に応じて課金すると案内しています。外部システムと連携し、データの読み取り、書き込み、解析、アクション実行ができるともしています。Zendesk「Zendeskの料金プラン」
会計SaaSのfreee AIアシスタントは、freee会計やfreee人事労務などに保存されたデータを参照し、変更、追加、削除することがあると利用特約に定めています。利用者には結果の確認とバックアップが求められます。freeeは会計・経理のAI活用を紹介するページで「人間は最終チェックするだけ」と案内しています。AIがどこまで自動で書き込むのかは、使い始める前に把握しておく必要があります。フリー株式会社「freee AIアシスタント」利用特約/freee「会計・経理×AIの活用事例」
料金の付き方は一様ではありません。既存プランに含まれるもの、クレジットや件数の上限があるもの、別売り・別契約のもの、料金を公開していないものがあります。たとえばinvox受取請求書は、取り込みAIエージェントを追加料金なしとしています。invox「invox受取請求書」 TOKIUMの経理AIエージェント(7章の「いま使っている業務のシステムに付いたAIエージェント」の表に載せています)のように、AIエージェントと人による代行を組み合わせて案内している製品もあります。代行の形は問い5で取り上げます。
まず確認するのは「今の契約で使えるか」「別料金か」「使った分を何で数えるか」の3点です。
問い2:任せたい業務の完成品があるか
電話応対、営業のアポ、採用スカウトのように、目的と手順が比較的定まった業務には、特定の業務を任せる製品という型があります。業務の流れを設定して使う製品であり、汎用AIに毎回指示を与えるより、窓口や記録先を含めて任せられる場合があります。
7章では、営業のリード獲得とアポ、商談の記録とSFAへの入力、電話の自動応対、通話の後処理、問い合わせ対応、マーケティング、採用のスカウトと選考、ECの運営、工程表・調達・データ分析に分けて、特定の業務を任せる製品を並べています。任せたい業務がこの中にあれば、完成品から選べます。当てはまる業務が無い場合は、問い3の全社の基盤か、問い4の自社でエージェントを組む基盤で考えます。
社外の顧客と接する業務では、AI機能だけで完結しないことがあります。問い1で挙げたZendeskの料金プランによると、音声AIエージェントにはZendesk音声通話が必要です。HubSpotも製品・サービスカタログで、エージェント機能のクレジットとは別に、必要な通話時間やSMSメッセージの料金が発生する場合があるとしています。電話やSMSを入口にするなら、その窓口を扱える製品・契約まで含めて考えます。
社内向けか、社外向けかも分かれ目になります。Microsoftは、Microsoft 365 Copilot Businessの料金ページで、Microsoft 365内で使う内部エージェントと、Webサイトやアプリなど外部チャネルへ公開するエージェントのライセンスの考え方を分けています。Salesforceも、問い1で挙げたAgentforceの料金ページで、顧客対応、従業員対応、全従業員向け導入の料金体系を分けて示しています。
問い3:全社の基盤で足りるか
社内の文書作成、調査、会議準備、複数の業務ツールをまたぐ作業では、全社員向けの汎用AIの法人プランが候補になります。汎用型でも答えるだけとは限らず、ChatGPT、Claude、Gemini Enterprise、Microsoft 365 Copilotはいずれも、接続したツールやワークフローでの作業・実行に関する機能を公式に案内しています。OpenAI「ChatGPT 法人向け」 Anthropic「Claude Cowork」 Google Cloud「Gemini Enterprise Businessエディション」
一方、電話や顧客向け窓口、特定のCRM・会計・チケットへの高頻度な書き込みを含む業務は、いま使っている業務のシステムに付いたAIエージェントや、特定の業務を任せる製品を優先して検討する余地があります。相手が誰か、入口となる窓口が必要か、記録をどこへ書き込むか、処理の件数と頻度はどの程度かを、業務ごとに確かめます。
海外の汎用AIの法人プランの条件
料金・機能・データ条件は2026年11月12日時点で公式ページを確認した内容です。料金は契約条件や為替、キャンペーンで変わり得ます。日本語サポートは4社とも公式ページで確認できなかったため、導入前の確認項目に残します。
| 項目 | ChatGPT Business/Enterprise | Claude Team/Enterprise | Gemini Enterprise | Microsoft 365 Copilot |
|---|---|---|---|---|
| 料金 | Business Standardは年払いで月額$20、月払いで$25。Premiumは年払いで月額$100、月払いで$125。Enterpriseは個別料金。 | Team Standardは年払いで月額$20、月払いで$25。Premiumは年払いで月額$100、月払いで$125。Enterpriseはシート料金(年払いでシートあたり月額US$20、最低20シート)にAPIレートでの使用量が加算。使用コストはモデルとタスクに応じて変動。 | Businessはシートあたり月額$21から。Standard・Plusは公式で金額を確認できず、営業への問い合わせ。 | Copilot Businessは年払いでユーザーあたり月額相当¥3,148、月払い¥3,778。Microsoft 365 Copilotは年払いでユーザーあたり月額相当¥4,497。一部の高度なAI機能は使用量に応じて課金。 |
| 入力データの学習利用 | Business・Enterpriseとも、コンテンツをモデルの学習に使わないと案内。 | Team・Enterpriseとも、デフォルトでは学習利用なし。 | プロンプト、出力、トレーニングなどのデータをGoogleまたは他顧客のモデルのトレーニングに使用しないと案内。 | Microsoft Graph経由でアクセスするプロンプト、応答、データは、基礎LLMのトレーニングに使用しないと案内。 |
| データの保存場所 | 日本を含むデータレジデンシーはEnterpriseが対象。Businessは対象外。 | Bedrock、Vertex、Microsoft Foundry経由の地域別データレジデンシーを案内。Team/Enterpriseのアプリで日本保存を選べるかは公式で未確認。 | Standard・Plusは日本のasia-northeast1が許可リスト付きで一般提供。Businessは公式で未確認。 | 製品条件のデータ所在地コミットメントの対象。ただし、EU域外では問い合わせが米国、EU、その他の地域で処理される場合がある。 |
| SSO | Business・EnterpriseともSAML SSOあり。 | Team・EnterpriseともSSOあり。 | Standard・Plusは複数のIDプロバイダをサポート。Businessは公式で未確認。 | Microsoft Entraアカウントで利用。 |
| 管理・監査 | Businessは管理コンソール、管理者ロール、分析ダッシュボードを提供。SCIM、RBAC、Compliance API Logs、IP許可リストはEnterpriseで提供。 | Teamは使用状況分析あり。監査ログ、SCIM、RBACはEnterpriseで提供。 | Standard・PlusはGoogle Cloud監査ログ、顧客管理の暗号鍵、VPCセキュリティ管理、データ所在地を案内。Businessは基本的な管理・ガバナンス制御。 | 管理者はコンテンツ検索またはMicrosoft Purviewで保存データを表示・管理できると案内。 |
| 日本語サポート | 公式で未確認 | 公式で未確認 | 公式で未確認 | 公式で未確認 |
ChatGPT Businessの日本からの表示には月額¥3,050もありますが、年払い・月払いの別はページ上で確認できません。そのため表では、原文の米ドル建ての条件を比較の基準にしています。
Microsoft 365 Copilot Businessの¥2,698は、割引キャンペーンの価格です。このキャンペーンを利用できるのは2026年7月1日から12月31日までで、割引価格が適用されるのは年間契約の初年度だけです。表に載せた通常価格(年払いの月額相当)と混同しないようにします。Microsoft「Microsoft 365 Copilot Businessの価格」
各社の料金、契約条件、管理機能、試用条件の原文は、ChatGPT、Claude、Gemini Enterprise、Microsoft 365 Copilotの公式ページで確認できます。
海外の汎用AIには、ほかにManusとGensparkもあります。Manusは、質問に答えるだけでなく自ら計画を立て、タスクを最後まで実行して、スライドやWebサイトなどの成果物を届けると案内しています。Gensparkのスーパーエージェントは、完成形を伝えると手順を計画してクラウド上で実行し、レポートやプレゼン資料、スプレッドシートなどのファイルを返すと案内しています。どちらも法人向けにTeamとEnterpriseのプランがあります。Teamの料金は、Manusが1席あたり月額20米ドル、または年額200米ドルから、Gensparkが1シートあたり月額40米ドルです。Enterpriseの料金は、どちらも営業窓口への問い合わせです。Manusはチーム向けのページで、利用者のデータをモデルの学習に使わないと書いています。Gensparkは、TeamとEnterpriseのどちらも自動的にモデル学習の対象外になると案内しています。Manusのトップページ Manusのチーム向けのページ Gensparkのヘルプ(スーパーエージェント) Gensparkのヘルプ(TeamとEnterprise)
国産の全社の基盤を検討する場面
日本語での利用、国内での保存・処理、導入支援を条件にする企業では、国産の全社の基盤も候補になります。ただし、国産であることだけから国内保存とは判断できません。公式ページで国内の保存・処理を明記している製品がある一方、国や地域の記載を確認できない製品もあります。
汎用AIの法人プランで社内業務を広く扱い、窓口、専門的な手順、業務データへの直接書き込みが中心の業務には、いま使っている業務のシステムに付いたAIエージェントか、特定の業務を任せる製品を使う、という組み合わせも考えられます。なお、全社の基盤と、自社でエージェントを組む開発者向けの基盤が別契約になる製品もあります。たとえばGoogleは、ビジネスユーザーがノーコードでエージェントを実行・設計するGemini Enterprise appと、技術チーム向けで従量課金のGemini Enterprise Agent Platformは個別に購入する必要があると説明しています。Google Cloud「Gemini Enterprise よくある質問」
国産の全社の基盤の候補は、7章の「全社で使う国産の基盤」に並べています。
問い4:自社でエージェントを組み、評価できる人がいるか
自社でエージェントを組む基盤は、既存の製品では足りない手順や連携を組み立てたい場合の型です。Dify、Copilot Studio、n8nなどでは、モデル、参照データ、ツール、承認手順を組み合わせます。その代わり、作成後も出力と実行内容を評価し、変更や障害に対応する運用が続きます。
人材の有無は形式的な確認で済ませにくい条件です。パーソルキャリアの大手企業の部長職以上を対象にした調査では、AIエージェントの導入・活用に取り組む層の課題・障壁として「AIエージェントを設計・評価できる人材の不足」が45.9%で最多でした。運用や判断を担う役割・体制が十分に整っているとの回答は19.8%にとどまります。パーソルキャリア「大手企業の『AIエージェント活用』に関する実態調査」
Difyはワークスペース単位の料金を示し、Professionalは年額$590、Teamは年額$1,590です。SSOはEnterpriseに含まれる項目です。Community Editionはオープンソース愛好家、個人開発者、非商用プロジェクト向けと記載されているため、業務利用の可否はライセンス条件を確認して判断します。Dify「Pricing」
Copilot Studioは、25,000 Copilotクレジットを含むテナント全体用ライセンスを1パック月額¥29,985で提供し、エージェントの利用にはAzureサブスクリプションが必要と案内しています。n8nは月間ワークフロー実行回数で課金し、Starterは年払い月額20ユーロで2,500回、Proは50ユーロで10,000回です。人によるツール呼び出しの承認手順を組める一方、セルフホスト運用には保守を担う人が必要になります。Microsoft「Copilot Studioの価格」 n8n「Pricing」
組める人が社内にいない場合でも、選択肢は自社開発だけに限られません。製品側が作成支援を提供する場合や、構築代行・コンサルティングを選べる場合があります。たとえばJAPAN AI AGENTは、業務の棚卸しからエージェント作成、全社展開までのオンボーディング支援を案内しています。JAPAN AI AGENT
問い5:作ってもらうか、業務ごと任せるか
自社に設計・評価・運用を担う体制がない場合は、受託開発やAI導入支援会社に作ってもらう方法があります。業務そのものを任せるなら、AI活用型の運用代行、BPaaSという型が候補になります。
AIと人の役割を組み合わせる提供形態もあります。TOKIUMは、経理AIエージェントについて、AIとプロスタッフが反復的な経理業務を丸ごと代行すると案内しています。出張では申請要否の判定、情報入力、事前申請提出、交通・宿泊手配までを例に挙げ、請求照合では差異を原本リンク付きの一覧で納品するとしています。TOKIUM「経理AIエージェント」
内製、外部パートナーとの共創、完全外注のどれを選ぶかは、業務の重要度、社内に残したい知識、運用を担う人員によって変わります。AI導入実績のある大企業の管理職を対象にした調査では、AIツールの導入方法は外部パートナーとの共創が33%、完全内製が21%、完全外注が19%でした。この設問はAIエージェントに限ったものではありませんが、実装方法を考える参考になります。IT Leaders「AIエージェント導入率は1割にとどまるも、導入企業の9割は効果を実感─PKSHA・松尾研調査」
データを社外に出せない、国内保存が必須という条件
この条件がある場合、候補は自社環境に置く構成、閉域環境に対応する全社の基盤、保存・処理場所を契約条件として明記できるプランへ絞られます。1章で紹介したAI事業者ガイドラインの別添も、AIエージェントが外部システムやクラウドサービスと自律的に連携する過程で、内部データが意図せず外部に送信される可能性に触れています。
ここで分けるべきなのは、保存場所と処理場所です。Microsoftは、LLMへの呼び出しが近いリージョンのデータセンターへルーティングされる一方、利用率が高い時期には他リージョンで処理される場合があると説明しています。Googleも、保存データの所在地とAI・ML処理の所在地を分け、サポートされないモデルではグローバルエンドポイントへルーティングされ、リージョンのデータ所在地をサポートしない場合があると案内しています。Microsoft Learn「Microsoft 365 Copilotのデータ、プライバシー、セキュリティ」 Google Cloud「Gemini Enterpriseのデータ所在地」
ChatGPTでは、問い3の表のとおり、日本を含むデータレジデンシーはEnterpriseが対象で、Businessは対象外です。Claudeについては、Bedrock、Vertex、Microsoft Foundry経由で日本を含む地域のデータ保存とモデル処理を選べると案内されていますが、Team/Enterpriseのアプリで日本保存を選べるかは公式で確認できません。Anthropic「地域別コンプライアンス」
自社環境に置く選択肢として、n8nはセルフホストによりデータを社内に保持できると案内しています。Difyも、問い4で挙げた料金ページでDockerによる自己デプロイを案内しています。閉域環境を求める場合は、運用・保守まで担えるかを問い4に戻って判断します。n8n「AI agents」
国内保存を条件にする場合は、「国産かどうか」では判断せず、対象プラン、オプション、保存場所、処理場所、接続先、ログの扱いを契約前に確認します。たとえばJAPAN AIは一部オプション機能の契約を条件に日本国内のデータセンターで保存・処理すると案内し、エクサベースAIは国内サーバーでのデータ処理を案内しています。JAPAN AI「セキュリティ」 エクサベースAI
アプリどうしをつないで決まった処理を流すならiPaaS、AIエージェントの開発を外部に頼むならAI導入支援会社、業務ごと任せるならBPaaSやオンライン秘書の比較も参考にしてください。
5. AIエージェントの費用の見え方と、無料で試せる範囲
AIエージェントの費用は、月額を利用人数で掛けるだけでは読めません。何を1回と数えるか、上限を超えた際に止まるのか請求が続くのかまで、導入前の見積もりに含める必要があります。
課金の形は、何を1回と数えるかで分かれる
担当者が「月額料金」と認識していても、実際には席数、利用量、クレジット、実行回数のどれで数えるかによって費用の動き方が変わります。たとえば、毎日5分ごとにワークフローを動かす場合、n8nの公式FAQでは月8,600〜8,900回程度の実行になるとされています。人が操作する回数が少なくても、自動で動いた分の実行回数が積み上がるケースです。
| 課金の形 | 製品の例 | 数え方 | 確認日 |
|---|---|---|---|
| 席(ユーザー数) | ChatGPT Business | Standard seatは年払いで月額$20、月払いで月額$25 | 2026年11月12日 |
| 席+一部従量 | Microsoft 365 Copilot Business | ¥3,148 ユーザー/月相当、年払い。一部の高度なAI機能は使用量に応じて課金 | 2026年11月12日 |
| クレジット | Copilot Studio | テナント全体で使う25,000 Copilotクレジット入りのパック。¥29,985/パック/月 | 2026年11月12日 |
| 会話・解決件数 | Agentforce/Zendesk | Agentforceは会話1件240円。ZendeskはAIエージェントのみで解決した問い合わせに対して料金が発生 | 2026年11月12日 |
| 実行回数 | n8n | ワークフロー全体が1回動くごとに1実行。処理の手順数やデータ量とは別に数える | 2026年11月12日 |
同じクレジット制でも、何で減るかは共通ではありません。Copilot Studioでは回答の種類やアクション、推論モデルのトークン量によって消費量が変わり、長い指示や情報取得、長時間の会話では数回のメッセージで多くのクレジットを消費することがあると案内されています。Microsoft Learnで、対象機能のレートと見積もり方法を確認する必要があります。
上限を超えた後の動きまで契約条件で確認する
上限を迎えたときの挙動は、製品名だけで決まりません。Copilot Studioでは、前払い容量だけで使う環境はテナントが前払い容量の125%に達するとエージェントがブロックされます。一方、従量課金プランにつないだ環境では、前払い分でカバーできない利用量がそのプランへ請求され、エージェントはブロックされません。同じMicrosoft Learnの資料では、月間上限を設定して停止させたエージェントはブロックされることも示されています。
HubSpotも、含まれるクレジットだけを使う契約では使い切るとリセット日または追加購入まで利用が一時停止します。追加クレジットの契約形態によっては、月間上限を超えるとアカウントが自動的にアップグレードされます(HubSpotの製品・サービスカタログ)。停止の条件と追加課金の条件は、どちらの製品でも分けて読みます。
「止まる設定」か「止めずに超過請求する設定」かで、現場の業務継続と月額の振れ幅は変わります。Asanaは65%、85%、100%の到達時にアラートを送り、管理者がオンデマンド請求の支出上限を設定できるとしています。料金ページで、アラートと支出上限は別の機能として扱われています。
費用が想定より膨らんだ例もあります。合同会社ジョインクラスの代表が公開した体験談では、サブエージェントを多用した結果、API利用量が想定の3倍となり、月末にプラン上限へ達して業務が止まったとされています。これは小規模な会社が自ら組んだAIエージェントを使った1件の例であり、法人向け製品全般の傾向を示すものではありません。本人の体験記事では、月額予算の上限設定と週次確認が対策として挙げられています。
公開価格から読む小さな利用の月額目安
次の金額は、2026年11月12日に確認した公開価格から当編集部が計算した目安であり、個社の見積もり額ではありません。席料金のみの例では、従量機能、初期設定、既存サービスの契約費用は含みません。
| 利用イメージ | 公開価格と計算した目安 | 確認日 |
|---|---|---|
| ChatGPT BusinessのStandard seatを50人で年払い | $20/席/月 × 50人=月額$1,000 | 2026年11月12日 |
| Claude Teamのスタンダードシートを50人で年払い | $20/席/月 × 50人=月額$1,000(税抜) | 2026年11月12日 |
| Microsoft 365 Copilot Businessを50人で年払い | ¥3,148/ユーザー/月相当 × 50人=月額¥157,400(税抜)。対象のMicrosoft 365プラン料金は別 | 2026年11月12日 |
| HARVASKのベーシックを50人で利用 | 月額20,000円(税込)。ユーザー数の上限が無いプランのため、50人でも月額20,000円。AIメンバー1枠と毎月5,000クレジットを含み、AIメンバーの追加は1枠 月額10,000円(税込) | 2026年11月12日 |
| Agentforceの顧客対応エージェントで会話を月1,000件利用 | 240円/会話 × 1,000件=月額240,000円。料金ページに税込・税抜の記載なし | 2026年11月12日 |
問い合わせ対応を例にすると、Copilot Studioの公式資料では、1日900人に対し「クラシックな回答4回、生成回答2回」を行う場合、1日7,200 Copilotクレジットという計算例が掲載されています。30日で216,000クレジットとして、25,000クレジット・¥29,985/月のパックで換算すると9パック、月額¥269,865(税抜)です。これは課金レートの公式例と、上の課金の形の表に載せた公開パック価格から計算した値です。
同じ資料では、推論モデルを使う1メッセージの例が141 Copilotクレジット、キャッシュが効かない新しい会話の例が461 Copilotクレジットとされています。これらは例示値ですが、1件あたりの単価を固定して予算化しにくい理由になります。ドル建てやユーロ建ての価格は、円換算時の為替でも変わります。
無料で試すなら公開情報か架空データにとどめる
無料枠やトライアルでは、操作感、回答の傾向、実行回数の数え方を確認できます。Gemini Enterprise Businessは月契約で最大5席を30日間無料で試せますが、期間終了後は有料サブスクリプションへ自動的に切り替わります。5席を超える、または年払いへ変更する場合も無料トライアルは直ちに終了します。Googleの案内を確認したうえで、終了日と解約条件を社内で共有しておく必要があります。
| 製品 | 無料で試せる範囲 | 終了後・主な制限 | 確認日 |
|---|---|---|---|
| Microsoft 365 Copilot Business | 1か月の無料試用 | 終了後は有料サブスクリプションへ自動的に切り替え。申込みにクレジットカードが必要 | 2026年11月12日 |
| Dify | Sandboxで200 message credits、1 Team Member、5 Apps | 無料枠のクレジット・人数・アプリ数に上限 | 2026年11月12日 |
| n8n | Cloud trialで1,000 executions、同時実行5件、実行時間180秒、1 team project | Cloud trialはクレジットカード不要。Businessの試用は14日でクレジットカードが必要 | 2026年11月12日 |
| ナレフルチャット | アカウント開設から1か月、500クレジット。正式利用時と同じ機能を試用可能 | 期間・クレジット数に上限 | 2026年11月12日 |
| ChatSense | スタータープラン0円 | チーム合計30回/月まで | 2026年11月12日 |
試用に業務データを入れる場合は、無料・個人向けプランではなく、法人プランのトライアルから始める判断が必要です。ChatGPTの個人向けプランは、利用者がモデル学習への利用を拒否できる方式です(個人向け料金表)。これに対してBusiness・Enterpriseでは、4章の表のとおり、コンテンツをモデル学習に使用しないと示しています。
Claudeも、Free・Pro・Max・Ultraではモデルのトレーニングがオプトアウトで、SSOと監査ログは提供されません。Team・Enterpriseではモデルのトレーニングはデフォルトではなしとされています。Claudeの料金プランで、データ利用の条件と管理機能を併せて確認できます。Geminiアプリの個人向け案内にも、機密情報やサービス改善に使われたくない情報を入力しないよう記載されています。Geminiアプリのプライバシー案内を踏まえ、無料・個人向けプランで試す場合は、公開情報または架空データを使う運用が適しています。
見積もり時に確認する項目
営業担当や社内の購買担当へは、月額の金額だけでなく、次の項目を質問します。特に「1件」の定義と、超過時の扱いは、利用開始後に初めて差が出やすい条件です。
| 確認する項目 | 質問の例 |
|---|---|
| 課金の単位 | 席、会話、アクション、解決、実行回数、トークン、クレジットのどれで数えるか |
| 1件の消費量 | 標準的な処理で何単位を消費するか。処理内容やモデルでどこまで変動するか |
| 上限と超過時の扱い | 停止するのか、従量請求へ移るのか。上限を誰が設定できるか |
| 利用量の上限・アラート | 月間上限、部門別上限、到達率アラート、メール通知の有無 |
| 初期設定の費用 | エージェント作成、データ連携、権限設定、導入支援を誰が担い、別料金になるか |
| 最低契約期間 | 最低人数、年契約、途中解約時の請求、未使用クレジットの繰り越し・失効条件 |
| 前提となる契約 | 既存のSaaS契約、Azureなどのクラウド契約、必要な追加ライセンスがあるか |
| 税込・税抜と通貨 | 表示額に税が含まれるか。外貨建ての場合、社内予算をどの通貨で管理するか |
料金表の最安プランで、6章で確認するデータの保存場所、操作の記録、SSO、権限管理といった要件を満たせるとは限りません。4章の表で見たとおり、ChatGPTでは日本のデータ所在地や監査ログ関連の機能はEnterpriseに示され、Claudeでも監査ログやSCIMはEnterpriseの機能です。見積もりの段階で、費用と6章の管理・セキュリティ要件を一緒に照らし合わせます。
6. AIエージェントに安全に任せ、いま使うシステムとつなぐための確認事項
AIエージェントは、文章を返すだけでなく、メール送信やデータベース更新など外部システムを操作し得ます。導入前には「どこまで任せるか」を決め、権限、承認、記録、データの扱いを具体的に確認します。
公的な資料が示す、人の判断と監督の置き方
1章で定義を紹介した総務省・経済産業省のAI事業者ガイドライン(第1.2版)は、拘束力のある規則ではなく、自主的な取組を促すための非拘束的なガイドラインです。それでも、AIエージェントを導入する企業が何に気をつけるべきかは、具体的に書かれています。
令和7年度の更新内容では、AIエージェントに関して、AIを組み込んだ製品やサービスを提供する事業者向けの留意事項(別添4「AI提供者向け」)に、外部連携先のツールやシステムを適切に制限すること、適切な権限設定を行うこと、人間の判断を介在させる仕組みを設けることが追記されました。AIを業務で使う企業向けの留意事項(別添5「AI利用者向け」)には、操作履歴を定期的に確認し報告することや、重大な影響・被害が生じ得る出力に人の判断を介在させることが追記されています。留意事項の説明は本編ではなく、令和7年度更新内容のp.11〜12と、別添にあります。
別添で示される具体的な手法は「あくまで一例」とされており、リスクの程度や自社の体制に応じた判断が前提です。たとえば、顧客に送るメール、削除、登録、決済のように外部へ影響する操作は、人が確認する対象として先に洗い出します。
1章の5段階の表で参考にしたAIセーフティ・インスティテュート(AISI)の評価観点ガイドも、通常のタスクを自ら判断して複数の操作を行う「半自律型」では、リスクが高い判断や重要な外部システムへの操作を人の承認の下で行う形を示しています。外部システムを参照するだけなのか、書き込みや状態変更まで行うのかによって、任せ方を変えます。
本人の権限を超える操作をさせない
AIエージェントに渡す権限は、利用する本人が業務上必要とする範囲にとどめます。
ガイドラインの別添には、ユーザーやシステムに与える権限を業務遂行に必要な最小限に設定する考え方があります。AISIの評価項目例でも、必要な範囲だけにアクセス権限を絞れているか、許可されていないファイル操作を行えないかを確認対象に挙げています。
PharmaXのCTOは自社のnoteで、AIエージェントを全社で導入する組織が増えると「誰のエージェントが、どのデータを見て、どんな操作をしていいのか」という権限管理の課題が必ず出てくる、と書いています。そのうえで、管理者が発行した強力な共有APIキーやシステムアカウントを全員で使い回す構成を避け、本人のログインと認可、読み取り専用の権限範囲、公式の接続口を確認するよう呼びかけています。閲覧だけで足りる業務に、更新・削除まで許可する必要はありません。同記事が指摘するように、Google ドライブなどで「リンクを知っている全員が閲覧可」のまま放置されたファイルも、エージェントは検索で機械的に見つけ得ます。
接続先は、最初は読むだけに限定する方法があります。書き込みが必要になった業務でも、接続先、利用者、対象データ、実行できる操作を分けて設定し、管理者が停止できるかまで確かめます。
承認と操作記録を、実行の流れに組み込む
承認は「あるか、ないか」だけでは判断できません。送信、登録、更新、削除、決済のうち、どの操作の直前で止まるのかを確認します。同時に、承認を省略できる設定があるか、その変更を誰が行えるかも聞くべき項目です。
たとえば、Microsoft 365 Copilot Coworkは、メール送信や会議設定などの行動の前に承認を求めると案内する一方、同様の行動への今後の確認を省略する選択肢も示しています。公式説明のように、製品によって設定の粒度は異なります。承認画面に件数だけが出るのか、対象、変更前後の値まで出るのかで、人が判断できる内容も変わります。
操作ログでは、誰の代わりに、いつ、何を、どこへ実行したかが残るかを見ます。ガイドラインは、ログが事故原因の究明、再発防止、損害賠償責任要件の立証にも関わるとして、記録方法、頻度、保存期間を検討するよう示しています。また、導入企業には操作履歴、入力・出力の記録を管理する体制と、ログを定期的にレビューする体制が例示されています。
画面を直接操作するタイプでは、ログ上で人の通常操作とエージェント操作を区別しにくい場合があります。管理者が閲覧できるか、書き出せるか、保存期間はどの程度か、どの料金プランから監査ログが利用できるかまで、導入前に提供会社へ聞いておきます。
入力データの学習利用と保存場所を分けて聞く
「法人向けだから安全」とまとめず、入力・出力・接続先から読み取るデータがモデル学習に使われるかどうかを、提供会社に聞きます。個人情報保護委員会は2023年6月、生成AIサービスの利用について注意喚起を出しました。その中で、あらかじめ本人の同意を得ずに個人データを含むプロンプトを入力する場合は、提供事業者がその個人データを機械学習に利用しないことなどを十分に確認するよう求めています。注意喚起はAIエージェントに限った文書ではありませんが、接続先データを含めた入力管理にも通じます。
経済産業省の契約チェックリストは、入力が汎用的なAI学習に使われる場合、サービス提供に必要な範囲で使われる場合、学習に使われない場合を分けています。汎用的な学習に取り込まれた情報は、事後的な除去が一般に難しいため、不必要な情報を可能な限り入れないことが基本とされています。同チェックリストを踏まえ、既定の設定、利用プラン、保存期間、削除条件、解約時の扱いを契約と設定の両方で確かめます。
保存場所も別の確認事項です。プロンプト、応答、添付ファイル、ログをどの国・地域に保存するのか、日本を選べる場合はどのプラン・申込条件で利用できるのかを聞きます。ただし、個人データの越境移転に当たるかどうかを判断するときに、サーバーの所在地は基準になりません。経済産業省のチェックリストは、提供先が「外国にある第三者」に当たるかは、提供事業者の所在などを考慮すると説明しています。
つなぐ先の操作範囲と規約を確認する
MCPは、AIアプリケーションをファイル、データベース、検索、ワークフローなど外部システムへ接続するためのオープンソースの標準です。MCP公式ドキュメントは、MCPでつながったAIアプリケーションが情報の取得と作業の実行の両方をできるようになると説明しています。そのため、MCPに対応していることだけでは、その接続が読み取り専用なのか、書き込みや状態変更までできるのかは分かりません。接続先ごとに、どの操作まで許されているかを確かめます。
外部連携では、利用目的に不要な情報へアクセスできないか、必要なツールだけに利用権限が付与されているか、外部コンポーネントの呼び出し履歴を確認できるかが問われます。AISIは、外部ツールの誤用や意図しない動作が観測されたとき、人が介入・停止できるかを評価項目例に挙げています。
接続先サービスの利用規約も確認対象です。Amazonは、2026年10月28日発効のエージェントポリシー追加について、エージェントを自動化システムとして明確に識別できるようにすること、要請時にはアクセスを停止することなどを案内しています。Amazonの告知のように、サービスによって自動操作に条件が付くことがあります。モール、SaaS、社内システムごとに、AIや自動操作を認める範囲を確認してから接続します。
責任の所在を、導入後ではなく業務設計で決める
誤った回答や操作が起きたとき、誰が止め、誰が訂正し、誰へ報告するかを決めないまま任せると、現場はすべてを目視確認することになり、利用が定着しにくくなります。AISIも、問題発生時のエスカレーション体制、責任の所在、リスク許容水準を整理することが有益だとしています。
AI事業者ガイドラインは、アカウンタビリティを果たす責任者を設定し、関係者間の責任の所在を契約などで明確にする考え方を示します。自社で構築したエージェントを顧客向けサービスとして提供する場合は、自社が利用者であると同時に提供者の役割も担う場合があります。
経済産業省の民事責任に関する手引きは、AIエージェントの責任を個別具体的に整理することは現時点で困難としつつ、顧客対応を任せる事例では、人の関与を含む業務プロセスを適切に構築していたか、誤回答のフィードバックや改善、有人対応への引き継ぎを備えていたかを論点として示しています。同手引きを踏まえ、責任を一律に断定するより、操作別の承認者、停止条件、連絡先、訂正手順を決めておく方が実務的です。
会社が認めていないAIの業務利用も無視できません。会社公式でないAIツールの業務利用が管理職にも一般社員にも広がっていることは、2章の基準1で触れた『AI白書2026』の調査のとおりです。対象はAIエージェントに限らない調査ですが、調査元は、ルールを作るだけでは現場の利用実態を捉えきれていない可能性があると指摘しています。そのため、公認ツール、相談窓口、利用を認めない操作を、業務の現場へ具体的に示します。
導入前に確認する項目
以下は、公式の公開情報だけでは製品ごとの判定が難しい項目です。特定の業務を任せる製品では、承認、ログ、学習利用、保存場所などを公開ページから確認できないことも多いため、導入相談や契約前の確認で具体的に質問します。
| 項目 | 何を聞くか | なぜ要るか | 公開比較で判定しにくい理由 |
|---|---|---|---|
| 実行前の承認 | 送信・登録・更新・削除・決済のうち、どの操作で承認を求めるか。承認省略の設定と変更権限、画面に対象・変更前後の値が出るか。 | 重要な外部システム操作には人の承認を前提とする考え方があり、操作の重要度に応じて人の判断を置く必要があるためです。 | 承認の有無だけでは、対象操作や省略設定まで分かりません。 |
| 操作ログ | 誰の代わりに、いつ、何を、どこへ実行したか。管理者の閲覧、保存期間、書き出し、人とAIの操作の区別、利用可能なプラン。 | 操作履歴は定期確認、事故原因の究明、再発防止、責任関係の確認に関わります。 | 監査ログの有無や範囲がプランごとに異なる場合があります。 |
| 入力データの学習利用 | 入力・出力・接続先データを学習に使うか。既定設定、対象プラン、保存・削除、解約時の扱い。 | 個人データを入力するなら、機械学習に使われないことなどを確認する必要があります。契約上の条件と実際の設定が一致しているかも確認します。 | 学習利用の条件が、プラン、設定、接続機能によって分かれる製品があります。 |
| データの保存場所 | プロンプト、応答、ファイル、ログをどの国に保存するか。日本を選べるプランと申込条件、提供会社の所在。 | 日本での保存可否は製品・プランで異なります。個人データの越境移転に当たるかを判断する際、サーバーの所在地は判断基準にならない点にも注意が必要です。 | データ種別ごとの保存先や利用条件まで公開されていない場合があります。 |
| 権限管理 | 本人の権限内で動くか。共有キーや管理者アカウントで動かないか。グループ別のツール・データ・操作の制限、読み取り専用、停止手段。 | 必要最小限の権限に絞り、不要なデータやツールへアクセスさせないためです。 | 接続方法や管理者設定で挙動が変わり、公開ページだけでは運用条件を判断しにくいためです。 |
| SSO | どのプランでSSOに対応するか。退職・異動時にアカウント停止を連携できるSCIMなどの仕組みがあるか。 | 認証設定とアクセス制御は、利用者と権限を管理する前提になります。 | SSOやSCIMの対応状況はプランによって異なり、詳細が公開されないサービスもあります。 |
| 導入支援 | 初期設定、業務の棚卸し、エージェント設計、社内展開を、誰がどこまで、どの期間支援するか。有償か無償か。 | AIエージェントを設計・評価できる人材不足を課題とする調査があり、利用ルールや責任分担も定着に影響するためです。 | 支援の期間・範囲・有償か無償かは製品によって異なり、公開ページでは「要相談」「お問い合わせください」となっている製品もあるためです。 |
あわせて、誤作動時の責任分担と契約条件、途中停止やロールバックの可否、本番環境と検証環境の分離、操作先サービスの規約も確認します。AIに任せる範囲が広いほど、承認、権限、記録、停止の設計を具体化してから始める必要があります。
7. 型別のAIエージェント
ここでは、いま使っている業務のシステムに付いたAIエージェント、特定の業務を任せる製品、全社で使う国産の基盤、自社でエージェントを組む基盤の順に並べています。それぞれの表では、任せられる範囲を1章の5段階で、料金の公開状況を「公開/一部公開/問い合わせ」で読み、候補を2〜3に絞ってください。料金の公開は、提供会社の公式サイトに料金の金額(プランのほか、通話料や電話番号の月額などの利用料金も数えます。「〜から」の最も安い金額を含み、初期費用は数えません)が出ているかで分けています。すべての料金の項目に金額があれば公開、一部の項目だけなら一部公開、金額が公式に出ていなければ問い合わせです。いま使っている業務のシステムに付いたAIエージェントの表だけは、料金の公開状況の代わりに、追加の費用がかかるかどうかを載せています。
いま使っている業務のシステムに付いたAIエージェント
4章の問い1に当てはまるなら、新しい製品を探す前に、利用中のSaaSにAIエージェント機能がないかを確かめます。追加の費用は、標準の機能として含まれるもの、プランに含まれて使った量に応じて追加がかかるもの、別売りのオプションに分かれます。ほかに、公式に費用の記載がないものや、本体とは別の会社の製品もあります。機能の名前だけでは費用の扱いが分からないため、いまの契約のまま使えるか、別料金か、使った分をどう数えるかを提供元に確かめてください。
この表は、いま使っている業務のシステムに付いたAIの機能を引くための一覧です。採用管理システムの中でAIが議事録や評価の下書きを作り、確定は担当者が行う機能もあるため、任せられる範囲が「下書き」の機能も含まれます。
| 業務のシステム | 分野 | AIエージェントの機能 | 任せられること | 任せられる範囲 | 追加の費用 |
|---|---|---|---|---|---|
| Creatio | CRM・営業 | Creatio.ai(AI Agents・AI Studio・AI Twin) | CRM の中でノーコードで組んだエージェントがアクションを自動化し次の手を提案 | 作り方次第 | プランに含まれ、使った量で追加の費用あり |
| Mazrica Sales(旧 Senses) | CRM・営業 | AIによる案件情報更新のサジェスト機能 | 商談・メール・電話の記録から案件情報の更新内容を作り、承認で反映 | 承認してから実行 | 公式に記載なし |
| Igness BRAIN | CRM・営業(Salesforce 上で動く他社製) | Igness BRAIN(AIエージェント) | Salesforce 上でレコードの自動作成・Web横断検索・帳票(Word/Excel/PPT/PDF)作成 | 作り方次第 | 別の製品 |
| Agentforce(Sales・Service・IT Service を含む) | CRM・営業/CS・問い合わせ | Agentforce(Agentforce for Service/プロスペクティングAIエージェント〔ページ名 Agentforce Sales〕/Agentforce Voice) | 問い合わせの自律解決、予約・注文管理のワークフロー実施、見込み客の調査と案件準備 | 自動で実行 | 別売り(オプション) |
| HubSpot(Breeze のエージェント) | CRM・営業/CS・問い合わせ | Breeze エージェント(顧客対応エージェント=Customer Agent、案件創出エージェント=Prospecting Agent ほか) | 購買シグナルを捉えて見込み客へメールを送信、よくある質問に24時間365日対応 | 承認してから実行/自動で実行(設定で選ぶ) | プランに含まれ、使った量で追加の費用あり |
| Freshdesk(Freddy AI Agent) | CS・問い合わせ | Freddy AI Agent | 記録の更新・返金処理・予約・サブスク変更などを会話の中で実行 | 自動で実行 | プランに含まれ、使った量で追加の費用あり |
| Re:lation(AI社員) | CS・問い合わせ | AI社員 | EC基幹システムと連携し、問い合わせの調査から変更・キャンセル手続きまで | 自動で実行 | 公式に記載なし |
| Zendesk(AIエージェント) | CS・問い合わせ | AIエージェント(Zendesk AI エージェント) | 問い合わせの自動解決、外部システムと連携したデータの読み書きとアクションの実行 | 自動で実行 | プランに含まれ、使った量で追加の費用あり |
| チャネルトーク(ALF) | CS・問い合わせ | ALF(AIエージェント) | 問い合わせ対応に加え、注文キャンセル・予約変更などの実務処理 | 自動で実行 | 公式に記載なし |
| NEXT ENGINE AI | EC(受注管理) | NEXT ENGINE AI | 日常の言葉での指示で受注伝票の検索、最大100件の更新・タグ付けを代行 | 自動で実行 | 別売り(オプション) |
| ClinicHub | クリニック向けCRM | CLINIC BOY(自律実行型AIエージェント)/AIチャット・AI電話・AIインサイト | 予約の調整・案内、再来院を促すアフターフォローの連絡(スタッフ承認後に実行) | 承認してから実行 | 使った量に応じた従量課金(金額は公式に記載なし) |
| Asana(AI Studio など) | プロジェクト・文書の管理 | AI スタジオ(AI Studio)/AI チームメイト/Asana AI | タスクの担当者・承認ステージへの自動割り振りなど、組んだワークフローの自動実行 | 作り方次第 | プランに含まれ、使った量で追加の費用あり |
| Backlog(AIアシスタント) | プロジェクト・文書の管理 | Backlog AIアシスタント(Backlog AIクレジット) | 課題の作成案・要約、ナレッジ検索、状況整理・リスク抽出、週次報告の作成。チャットからのドキュメントの作成(「承認」を押すと作成)・削除 | 承認してから実行 | プランに含まれ、使った量で追加の費用あり |
| Box(Box AI Agents) | プロジェクト・文書の管理 | Box Agent(Box AI Agents)/Box Automate | ファイル検索・情報抽出・レポート作成の複数ステップと、人とエージェント間のワークフロー振り分け | 作り方次第 | プランに含まれ、使った量で追加の費用あり |
| Notion(Notion AI・エージェント) | プロジェクト・文書の管理 | Notionエージェント/カスタムエージェント | Notion上のタスク処理・ページやデータベースの更新を、ユーザーの代わりに実行 | 自動で実行 | プランに含まれ、使った量で追加の費用あり |
| monday.com(AIエージェント) | プロジェクト・文書の管理 | monday agents(monday AI) | チームのワークフローを自律的に実行し、複数ステップの作業を担う | 自動で実行(作り方次第の面あり) | プランに含まれ、使った量で追加の費用あり |
| CONTENT ANALYTICS | マーケ(Web解析) | 分析AIエージェント/AI自動レポート | 設定した分析の指示(プロンプト)に沿って、AIがWebサイトのデータを集計・分析してレポートを作り、指定した頻度でメールなどで届ける | 自動で実行 | 標準の機能(追加の費用は公式に記載なし) |
| HERP AI Recruiter(HERP Hire の有償オプション) | 採用 | HERP AI Recruiter(ハープAIリクルーター) | 面接にbotが自動参加して議事録化、書類の一次レビュー、評価・申し送りの下書き | 下書き | 別売り(オプション) |
| PERSONA(AI機能) | 採用 | 面接評価AI自動入力(AIによる自動評価入力機能)/AI自動書類スクリーニング/AI分析提案 | 面接の文字起こしを取得し、評価項目に沿って評価を下書き入力。書類は合致率を提示 | 下書き | 標準の機能(追加の費用なし) |
| LegalOn | 法務・契約 | LegalOnアシスタント(LOA)/エージェントビルダー(タスク自動化機能・β版)/LegalOn Agents | 契約書の修正案の検討から条文への反映まで、設定条件に応じた法務業務の自動実行 | 作り方次第 | 公式に記載なし |
| Jira Service Management(AIエージェント) | 社内ヘルプデスク・IT | 仮想サービスエージェント(virtual service agent)/ヘルプセンター用 Rovo エージェント(Rovo service agent) | よくある質問への回答、リクエストの解決・振り分け、情報収集、Webリクエストでの自動アクション | 自動で実行 | プランに含まれ、使った量で追加の費用あり |
| ServiceNow(AIエージェント) | 社内ヘルプデスク・IT | Now Assist AI エージェント(AI Agent Orchestrator/オーケストレーター) | IT・HR などのワークフローで、複数のAIエージェントがタスクを連鎖して実行 | 自動で実行(作り方次第の面もあり) | 公式に記載なし |
| TOKIUM 経理AIエージェント | 経理・経費 | TOKIUM 経理AIエージェント(AI出張手配・AI経費承認・AI請求照合・AI明細入力・AIヘルプデスク・AI規程管理)/AI agentic BPO(経理AX) | 経費申請の一次承認・差し戻し、請求と発注の突合。出張の申請〜予約は、AIとプロスタッフ(人)が連携して代行 | 自動で実行(出張の予約は人が関わる) | 別売り(オプション) |
| freee AIアシスタント(一般企業向け) | 経理・経費 | freee AIアシスタント | PDF請求書からの仕訳登録、入力ミスのチェック、指示や設定条件に基づくデータ処理 | 自動で実行(人は最終チェック) | 別売り(オプション) |
| invox受取請求書(AI機能) | 経理・経費 | 取り込みAIエージェント/読み取りAIエージェント | メールやURL・請求書発行サービスから請求書を自動で取得し invox に取り込む | 自動で実行 | 標準の機能(追加の費用なし) |
| バクラク AIエージェント(Bakuraku AI Agent) | 経理・経費 | バクラクAIエージェント(証憑取得エージェント・申請エージェント・仕訳エージェント・分析エージェント・経費申請エージェント) | 証憑の自動取得・データ化、支払依頼の下書き〜承認チェック、仕訳作成、経費承認の代行 | 自動で実行(人は最終確認) | 公式に記載なし |
表は2026年11月12日に各社の公式情報で確かめた内容です。表の製品のうちデジ窓に載っているものは、CRM(顧客管理システム)、SFA、問い合わせ管理システム、ヘルプデスクツール、プロジェクト管理ツール、経費精算システム、採用管理システムなどの比較表で、AI以外の機能と合わせて比べられます。採用管理の「採用一括かんりくん」にも、AIとロボット(RPA)の機能で、スカウトの作成・送信や日程調整、候補者への連絡を担当者に代わって進める機能があり、採用管理システムのカテゴリで紹介しています(同じ会社の「AIスカウトかんりくん」は、この章の「採用:スカウト」の表に載せています)。契約書管理の「Contract One」のAIの機能は、契約書の横断検索・要約・レビューが中心で、契約書管理システムのカテゴリで紹介しています。
特定の業務を任せる製品
ここでは業務ごとに表を分けています。表の中は、任せられる範囲の段階の順(読む・提案から自動で実行まで)に並べています。「書き込む先」の列は、AIが登録や更新、送信をする先です。人の確認を残したい所と照らし合わせて読んでください。
営業:リード獲得・アポ・追客
最初に見るのは、相手との接触手段です。メール返信と日程調整、フォーム営業・郵送DM・広告、電話でのアポ設定、Web訪問者との会話と商談予約では、必要な顧客情報も担当者の確認場所も変わります。送信や接触の前に人が確かめたいなら、承認してから実行する範囲かも確認してください。
| 製品 | 任せられること | 書き込む先 | 任せられる範囲 | 料金の公開 |
|---|---|---|---|---|
| Teal | 顧客ごとに問い合わせ返信・日程調整・ミーティング後のフォロー・案内まで進める | 顧客への返信(LINE・Gmailなど) | 承認してから実行(送信・契約・更新などの確定) | 公開 |
| tovira リードジェネレーター | 訪問企業のスコアリングから、フォーム営業・郵送DM・広告での接触まで | 相手企業へのフォーム・DM・メールなど | 自動で実行 | 公開 |
| ALICE | 自社サイトURLから営業トークを用意し、リストへの架電からアポ設定まで | カレンダーの商談予定・kintone | 自動で実行 | 公開 |
| Meeton ai | 訪問者との会話・商談予約・担当割り当て・CRM登録・追客メールまで | CRM(Salesforce・HubSpot)・カレンダー・追客メール | 自動で実行 | 問い合わせ |
-
株式会社ClownPitのTealは、取引先や見込み客など、やり取りする相手ごとに担当のAIを付けるAIエージェントです。自社のLINE公式アカウントやGmail、Slackなどに届いた連絡に、これまでの経緯を踏まえた返信案を作り、日程の調整やミーティング後のフォローまで進めます。メールの送信や契約などの確定は、担当者が承認カードで確かめてから実行されます。最初の返信だけは、お客様ごとに自動で送る設定にもできます。
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株式会社アーチャレスのtovira リードジェネレーターは、自社サイトに来た企業に点数を付け、見込みの高い企業から順に営業の接触を進めるAIエージェントです。営業AIエージェントが、フォーム営業や紙DM、ABM広告、メールなどの中から会社ごとに手段・順番・間隔を決め、平日の朝に実行します。反応した会社は、点数とtoviraのCRMで分かります。テレアポの電話と、反応した会社との商談は担当者が行います。
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株式会社LeadsiaのALICEは、営業の電話をAIが自動でかけるAIエージェントです。自社サイトのURLを入れると、AIが内容を読み取って営業トークを作り、アップロードしたリストへの架電からアポイントの設定までを行います。アポを取るとカレンダーに商談の予定を登録します。トークは管理画面でいつでも書き換えられ、AIが勝手に内容を変えることはありません。商談に前向きな相手は、通話中のまま営業担当につなぎます。
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DynaMeet株式会社のMeeton aiは、BtoB企業のWebサイトで、訪問者への声かけから商談の予約、予約しなかった人への追客メールまでを行うAIエージェントです。AIが自社サイトや登録した資料をもとに訪問者の質問に答え、関心が高まるとその場で空き枠を出して予約を確定します。担当者の割り当てとカレンダーへの登録、SalesforceやHubSpotへの記録まで自動で進めます。採用やサポートの窓口に置くAI担当もあります。
営業:商談の記録とSFAへの入力
商談の後の議事録や次にやることの記録を、SFA・CRMに入力する手間を減らしたい業務ですが、まず使っているSFAやCRMに書き込めるかを確認します。既存のSFA・CRMの商談情報を更新する製品と、製品内の取引情報を更新する製品があり、後者では既存システムへの書き戻しが今後の予定とされるものもあります。更新の案を人が承認してから反映するのか、自動で更新するのかも、製品によって分かれます。
| 製品 | 任せられること | 書き込む先 | 任せられる範囲 | 料金の公開 |
|---|---|---|---|---|
| Upflow | 商談に Bot が参加し録画・書き起こし、案件ごとに整理し、CRM の更新項目を提案して Slack で「更新」を押すと CRM に反映 | CRM(Salesforce・HubSpot) | 承認してから実行 | 公開 |
| LITRON Sales | 議事録から予算・決裁権などの重要な情報を取り出し、SFAの商談情報を自動で更新する | いま使っているSFAの商談情報 | 自動で実行 | 問い合わせ |
| GoCoo! Agent | 名刺写真から取引先・担当者を登録、やりとりを活動履歴化、メール・提案書の下書き | GoCoo! の取引先・活動履歴 | 自動で実行 | 問い合わせ |
| ferret Sales Agent | 商談前の企業調査から議事録作成・SFA入力・フォローメール作成までを代行 | いま使っているSFA | 自動で実行 | 公開 |
| Aitane | 名刺の読み取り→Aitane に会社・担当者を登録しお礼メールを送信、会議の内容から Aitane の取引のステージ・金額を更新・新規作成(既存の SFA/CRM への書き戻しは今後の予定) | Aitane の取引・顧客情報・お礼メール | 自動で実行 | 一部公開 |
-
株式会社UpflowのUpflowは、商談の録画や録音から、議事録の作成と案件の整理、CRMの更新までをAIが進める営業向けのサービスです。オンライン会議にはBotが参加し、対面の商談はスマホのアプリで録音して、書き起こしと分析まで自動で進めます。商談の内容からCRMの更新項目をAIが提案し、担当者がSlackで「更新」を押すとCRMに反映されます。SalesforceとHubSpotに対応しています。
-
株式会社NTTデータのLITRON Salesは、営業の事務作業をAIエージェントが代わりに進めるサービスです。商談の議事録(テキスト・音声)から予算や決裁権、導入時期などの重要な情報を生成AIで取り出し、営業支援システム(SFA)に登録された商談情報を自動で更新します。足りない情報は、次の商談で聞くべき項目として示します。クラウドでもオンプレミスでも構築でき、NTTデータが検討から運用までを支援します。
-
SALES GO株式会社のGoCoo! Agentは、既存のSFAの営業データを複製した基盤の上で動く、営業向けのAIエージェントです。名刺の写真から取引先と担当者を登録し、メールやSlackのやり取りを活動履歴として残します。パイプラインの集計や売上の着地予測、商談ごとの次の一手、提案メールの下書きも作ります。使うAIはClaudeやGPTなどから選べます。既存のSFAの本番環境には直接書き込まず、最短2週間で動かし始められます。
-
株式会社ベーシックのferret Sales Agentは、商談の記録と営業支援システム(SFA)への入力をAIが代わりに行う、営業向けのAIエージェントです。商談の内容をAIが記録して議事録を作り、顧客の課題や次に行うことを整理して、今使っているSFAへ自動で入力します。商談前の企業調査やフォローメールの下書きもAIが担当し、営業担当者は商談と内容の確認に集中できます。SFAを入れていない会社でも単体で使えます。
-
株式会社AitaneのAitaneは、営業担当者の事務作業をAIが引き受ける、顧客管理(CRM)の機能を持つ営業向けのAIエージェントです。名刺を撮影すると会社と担当者をAitaneに登録し、お礼メールも送れます。Web会議にはBotが参加して録画と議事録を作り、会議の内容からAitaneの中の取引のステージや金額を更新します。フォローメールはAIが下書きを作り、担当者が内容を確かめてから送ります。
電話の自動応対
この業務の10製品は、どれも自動で実行します。まず表の「電話の向き」の列で、電話を受けるだけか、かけるのも任せたいかで分け、そのうえで「任せられること」の列で、予約の確定・本人確認・申込の手続きまで進むかを比べます。判断できない電話を担当者に転送・取次するか、通話のあとにSMSを送るか、「書き込む先」の列のどのシステムに記録するかでも、導入後に人が受け持つ仕事が変わります。
| 製品 | 電話の向き | 任せられること | 書き込む先 | 任せられる範囲 | 料金の公開 |
|---|---|---|---|---|---|
| Daisybell AIエージェント | 受ける・かける | 受電・架電の応対、予約受付、顧客情報の照会・更新、通話の記録・要約、CRM等への連携 | CRM・基幹システム(個別開発で連携) | 自動で実行 | 問い合わせ |
| AIコール | 受ける・かける | 受電・架電の会話、用件・連絡先の記録、担当窓口への転送、内容に応じた通知 | AIコールの管理画面(用件の記録) | 自動で実行 | 一部公開 |
| SOPHIA | 受ける | 電話受付、空き枠を確認して予約確定、確認SMS、担当者への取次、要約の通知 | Googleカレンダー(予約)・確認SMS | 自動で実行 | 公開 |
| QANT スピーク | 受ける | 電話の問い合わせの用件の特定とFAQなどによる案内、SMS送信・有人転送、申込の受付(手続き完了までの支援) | お客様へのSMS | 自動で実行 | 問い合わせ |
| CAT.AI マルチAIエージェント | 受ける | 対話から本人確認を伴う受付・手続き、APIで基幹システムへの登録まで一貫して | 基幹システム・CRM(API連携) | 自動で実行 | 問い合わせ |
| Mico Voice AI | 受ける・かける | 電話の受電・架電を AI が行い、複雑な案件は担当者へ転送、通話中・架電後に SMS を送り、架電結果を外部システムへ連携する | CRMなど外部システム・SMS | 自動で実行 | 一部公開 |
| テレAI | 受ける | 電話注文を24時間自動音声で受け、AIが音声を受注データに変換 | 受注データ・お客様へのSMS | 自動で実行 | 問い合わせ |
| PKSHA VoiceAgent | 受ける・かける | 電話での本人認証、予約受付・変更・キャンセル、申込手続き、SMS送信、オペレーター転送 | 予約システム・お客様へのSMS/メール | 自動で実行 | 問い合わせ |
| LINE WORKS AiCall | 受ける | 電話の一次対応、オペレーターがかけ直す予約(コールバック)の受付、SMS・LINEでの送信、オペレーターへの転送 | お客様へのSMS・LINE | 自動で実行 | 問い合わせ |
| Flyle AIオペレーター | 受ける | 電話・チャット・メールの問い合わせに応対し、CRM・基幹システムと連携して注文の確認・契約内容や住所の変更・返品受付まで済ませ、判断できないものは理由を記録して人へ引き継ぐ | CRM・基幹システム(導入時に連携を構築) | 自動で実行 | 問い合わせ |
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Daisybell Japan株式会社のDaisybell AIエージェントは、電話の受付と発信を音声で行うAIエージェントです。問い合わせへの回答や予約の受付、支払いの確認や営業の電話に対応し、24時間365日、契約した回線数に応じて複数の電話に同時に応対します。CRMや予約管理のシステムと個別の開発で連携すれば、通話中に顧客情報を照会・更新し、通話後の要約や記録も自動で残せます。AIで完結しない用件は、文脈ごと担当者へ引き継ぎます。
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株式会社ブロックチェーン総合研究所のAIコールは、電話の受付と発信をAIが行うAI電話サービスです。代表電話や営業時間外にかかってきた電話にAIが応答し、設定した質問に沿って会社名や用件、折り返し先を聞き取ります。聞き取った内容は管理画面に記録され、担当者が確かめて折り返します。相談が必要な電話は、指定した条件で担当窓口へ転送します。資料請求をした相手など、指定した番号へAIから電話をかけることもできます。
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株式会社LeadsiaのSOPHIAは、かかってきた電話にAIが応対する電話受付のAIエージェントです。予約の受付と変更、よくある質問への回答、急ぎの用件の取り次ぎを24時間365日行います。Googleカレンダーと連携すると、通話中に空きを確かめて予約を確定し、カレンダーへの登録と確認のSMSの送信まで行います。担当者が必要な電話は用件を伝えてからつなぎ、通話の要約はSlackやメールなどに届きます。
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株式会社RightTouchのQANT スピークは、コンタクトセンターにかかってくる電話にAIが応対するAIオペレーターです。お客様が自由に話した内容から用件を特定し、企業のFAQなどのナレッジをもとに音声で案内します。誤った案内を防ぐ仕組みが働いたときは、通話の終了やSMSの送信、オペレーターへの転送に切り替えます。応対の記録から課題を見つけ、改善案の提示とテスト、ナレッジへの反映までをAIが進めます。
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株式会社CAT.AIのCAT.AIは、コンタクトセンターや企業のAI対応を円滑化するAIコミュニケーションプラットフォームを提供しています。定型業務の自動化からAIエージェントによる高度な業務対応まで、業務内容に応じた最適なAI構成を提案。AIエージェントやマルチAIエージェントをはじめ、チャットボット・ボイスボットなど、業務課題や用途に応じたサービスが提供されています。
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株式会社MicoのMico Voice AIは、電話の受電と架電をAIが行うAIコールのサービスです。夜間や休日、早朝にかかってきた電話にもAIが応答し、FAQのナレッジをもとに音声で答え、用件に応じて対応する部門に振り分けます。AIで解決できない複雑な案件は担当者へ転送し、通話中や架電の後には予約のリンクなどをSMSで送ります。架電の結果や会話の内容は、CRMなどの外部システムへ自動で連携できます。
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テレ株式会社のテレAIは、通販の電話注文を自動音声で受け付けるボイスコマースのサービスです。お客様は発行された電話番号にかけ、自動音声に従って名前と住所、注文の個数を話すだけで注文でき、会員登録は要りません。AIが通話の音声をテキストにして注文データに変え、通販事業者は管理画面でその内容に誤りがないかを確かめてから発送します。注文の後にはお客様へSMSが自動で送られ、配送日時の指定や注文内容の確認ができます。
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株式会社PKSHA TechnologyのPKSHA VoiceAgentは、コンタクトセンターにかかってくる電話にAIが応対する音声対話のAIエージェントです。用件を聞き取って適切な窓口へ振り分けるほか、予約の受付や変更を予約システムなどと連携して自動で進め、資料請求や各種の申込の受付も自動化できます。AIで完結しない電話は、対話の内容を引き継いでオペレーターへ転送します。対話の流れは、利用する会社がノーコードの管理画面で作ります。
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LINE WORKS株式会社のLINE WORKS AiCallは、コンタクトセンターや店舗にかかってくる電話に、AIが会話で応対するサービスです。お客様が用件を自分の言葉で話すと、AIが内容を理解し、登録したFAQから回答したり、適切な窓口へ振り分けたりします。AIで完結しない用件は、会話の内容を引き継いでオペレーターに転送します。SMSやLINEでの案内の送信や、コールバックの予約にも対応しています。
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株式会社フライルのFlyle AIオペレーターは、コンタクトセンターに届く電話・チャット・メールの問い合わせに応対するAIエージェントです。注文状況の確認や契約内容・住所の変更、返品の受付といった手続きを、CRMや基幹システムと連携してAIが完了まで進めます。AIが判断できない問い合わせは、理由を記録したうえで人に引き継ぎます。既存のFAQやマニュアル、通話録音からナレッジを作り、24時間365日応対します。
通話の後処理
通話を終えた担当者が、記録の整理やCRM入力に追われているなら、文字起こしから転記までのつながりを見ます。PKSHA Speech Insightは、CRM連携のオプションでCRMへの自動転記ができ、要約案の生成もオプションです。AI Central Voiceも、通話の文字起こしからCRMへの登録までを自動化すると案内しています。
| 製品 | 任せられること | 書き込む先 | 任せられる範囲 | 料金の公開 |
|---|---|---|---|---|
| PKSHA Speech Insight | 通話の文字起こし、要約案の生成(オプション)、CRMへの自動転記(CRM連携オプション)、SVへの自動アラート | CRM(CRM連携オプション) | 自動で実行 | 問い合わせ |
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株式会社PKSHA TechnologyのPKSHA Speech Insightは、コールセンターのオペレーターの応対を支えるAIです。電話に出るのはオペレーターで、AIは通話をリアルタイムで文字にします。要約のオプションでは、通話が終わると業務システムの入力項目に合わせた記録の案をAIが作り、オペレーターは確かめて直すだけで記録を終えられます。CRM連携のオプションを使うと、要約や応対の記録をCRMへ自動で転記できます。
問い合わせ対応(チャット・メール・社内)
社外の顧客対応と、社内IT問い合わせでは、任せる処理の重さが異なります。訪日客対応、来店予約、交換申請などを進める製品がある一方、社内のアカウント発行やデバイス登録まで実行するには、対応する管理製品の契約が必要なものもあります。交換申請のように、確定前に人が確認する運用を残せるかも比べてください。
| 製品 | 任せられること | 書き込む先 | 任せられる範囲 | 料金の公開 |
|---|---|---|---|---|
| Admina AIヘルプデスク | 社内IT問い合わせへの回答とチケット化。Adminaも契約すると、アカウントの発行・デバイスの登録などを実行(初期設定は担当者の承認後) | Admina のデバイス・従業員(別契約) | 承認してから実行(初期設定) | 問い合わせ |
| KARAKURI バックオフィスAgent | 顧客メールを起点に受注管理・在庫確認・交換申請(確定前に人が確認)・返信・社内通知まで | 受注管理(交換申請)・顧客への返信 | 承認してから実行 | 問い合わせ |
| AIインバウンド担当 | WhatsApp等で訪日客の問い合わせ回答、予約、決済、リマインド、レビュー依頼 | 予約管理・WhatsAppなどでの返信 | 自動で実行 | 問い合わせ |
| LinKa | Web・店舗での手続き・接客・問い合わせ、来店予約、自動車査定、申込/契約の完結 | 基幹システムなど(外部システム連携時) | 自動で実行 | 問い合わせ |
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マネーフォワードi株式会社のAdmina AIヘルプデスクは、社員から情報システム部門に届くITの問い合わせに対応するAIエージェントです。SlackやMicrosoft Teams、LINE WORKSで受けた質問に、登録した手順書などをもとに回答し、問い合わせは自動でチケットになります。マネーフォワード Adminaも契約すると、アカウントの発行やデバイスの登録もAIが行います。解決できない問い合わせは担当者に引き継ぎます。
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カラクリ株式会社のKARAKURI バックオフィスAgentは、顧客対応の後に残る在庫確認や変更処理などの業務を進めるAIエージェントです。AIがブラウザを操作して複数のシステムをまたいで作業し、注文の交換であれば、受注管理での注文の特定から在庫確認、交換申請の入力、お客様への返信、社内への通知まで行います。申請を確定する前には、人が内容を確かめます。既存のシステムとの連携は、カラクリのエンジニアが現場に入って組み込みます。
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株式会社ikuraのAIインバウンド担当は、体験・宿泊・飲食などの観光事業者に届く訪日客の問い合わせに対応するAIエージェントです。WhatsAppやWebチャット、Instagramに届いた質問に24時間・50言語で返信し、会話の中で予約と決済まで済ませます。前日のリマインドや体験後の口コミの依頼も自動で送ります。AIが答えられない質問はスタッフに回り、スタッフは自動翻訳を使って日本語のまま返信できます。
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株式会社ナノコネのLinKaは、Webサイトや店舗の画面で、顧客の手続き・接客・問い合わせに対応するAIエージェントです。画面に表示されたキャラクターが会話で要望を聞き取り、質問に答えながら商品の提案や申し込み、来店予約の受け付けまで進めます。外部システムと連携すれば、申し込みが終わった内容を基幹システムなどへ自動で渡せます。会話の流れは、AIの知識がない管理者でもドラッグ&ドロップで組み立てられます。
マーケティング
この業務の4製品は、どれも承認してから実行する使い方ができます(Givery AI for Web は、公開に承認を必須にするかを設定で決めます。KUROKO AI の口コミへの返信は、AIが自動で行います)。反映先が店舗のMEO・SNS・口コミ返信、広告媒体の予算や入札、自社サイトの公開、配信準備に分かれるため、普段だれが最終確認するかを先に決めて選びます。広告の改善案と、公開済みページの更新を同じ承認手順で扱えるとは限りません。
| 製品 | 任せられること | 書き込む先 | 任せられる範囲 | 料金の公開 |
|---|---|---|---|---|
| KUROKO AI | 店舗の MEO・AEO・LINE・Instagram 運用、競合調査と施策実行(口コミへの返信はAIが自動で行う) | Googleマップ・公式LINE・Instagram | 承認してから実行 | 問い合わせ |
| Cascade | 広告の分析・予算配分・入札・クリエイティブの改善を、承認後に媒体へ反映 | 広告媒体(Google広告など) | 承認してから実行 | 一部公開 |
| Givery AI for Web | 既存サイトのデザイン規則を読み取り、ページの作成・更新から公開まで | 自社サイトのページ(本番公開) | 承認してから実行(設定次第) | 問い合わせ |
| Jasper | マーケティングの複数手順のワークフローを実行(素材の取り込み〜生成〜配信の準備) | 公式に記載なし | 承認してから実行 | 一部公開 |
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株式会社ExpreTechのKUROKO AIは、飲食店や美容院、クリニックなどの来店型の店舗の集客を支えるAIエージェントです。Googleマップの対策や口コミへの返信、公式LINEの配信を、店舗に代わって日々行います。AIが競合店舗の動きを毎日分析して施策を提案し、店舗の担当者が承認すると、投稿などを実行します。投稿された口コミへの返信はAIが自動で行い、来店後の口コミの依頼や公式LINEでのキャンペーンの配信も自動で送ります。
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Cascade株式会社のCascadeは、Google広告やFacebook広告などのネット広告の運用を任せられる広告運用のAIエージェントです。AIが媒体を横断して広告のデータを毎日分析し、予算の配分や入札、クリエイティブの改善案を出します。担当者が内容を確かめて承認すると、変更が広告媒体に反映されます。チャットで質問すると、配信の実績や売上のデータをもとにAIが答え、報告用のレポートも自動で作ります。
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株式会社ギブリーのGivery AI for Webは、Webページの作成と更新、公開までを対話の指示で進めるAIエージェント型のWeb制作運用サービスです。AIが既存サイトの配色や文字、共通パーツを読み取ってデザインガイドラインにまとめ、それに沿って新しいLP(ランディングページ)を作ったり、既存ページの文章やボタンを変えたりします。公開前にPCとスマホの表示を確かめ、承認を経て本番に反映できます。
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Jasper AI, INC.のJasperは、マーケティング担当者向けに作られた生成AIで、ブランドの文体や製品の情報、想定する読者を登録しておくと、記事や広告文、SNSの投稿文をその内容に沿って作ります。100種類以上のマーケティング向けのエージェントがあり、調査から文章の作成、SEOやAI検索に向けた見直しまでの複数の手順を進めます。エージェントの出力は、担当者が確認して承認してから使う設計です。
採用:スカウト
この業務の3製品は、どれも自動で実行します。新卒スカウト媒体、LinkedIn、就転職サイトのどれに送るかが異なるため、自社が使う媒体に対応しているかを最初に確認します。候補者検索から文面作成、送信まで進む範囲も踏まえ、送信条件を社内で設定できる状態にしておく必要があります。
| 製品 | 任せられること | 書き込む先 | 任せられる範囲 | 料金の公開 |
|---|---|---|---|---|
| AIスカウトかんりくん | 新卒スカウト媒体で条件に合う学生を検索し、個別の文面を作って目標数まで送信 | 就活サイトのスカウト・採用一括かんりくん | 自動で実行 | 公開 |
| Kachilu | 求人をもとにLinkedInで候補者を探し、相手に合わせた文面でスカウトを送る | LinkedIn のつながり申請・メッセージ | 自動で実行 | 一部公開 |
| スカウタブル | 就転職サイトで候補者を自動検索し、AIが作った文面でスカウトを自動送信 | 就転職サイトのスカウト | 自動で実行 | 公開 |
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HRクラウド株式会社のAIスカウトかんりくんは、新卒採用のスカウトの作成から送信までをAIが進めるサービスです。保存した条件に合う学生を就活サイトでAIが探し、一人ひとりのプロフィールに合わせた文面を作って、設定した目標数までスカウトを送り続けます。採用担当者は、会社の魅力や求める人物像、検索の条件を登録します。スカウトを承諾した学生は同じ会社の採用管理システム「採用一括かんりくん」に自動で登録され、その後の連絡や選考の管理に移れます。
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Kachilu株式会社のKachiluは、ビジネス向けSNSのLinkedInで採用の候補者や営業の見込み客を探し、相手に合わせたメッセージを送るまでをAIが進めるツールです。採用で使う場合は、求人ページをもとにAIが候補者を探し、経歴に合わせたスカウトを作って送ります。設定したアプローチは自動で進み、担当者は管理画面で進み具合や送った文面を確かめて、必要なときに止められます。返信への対応と面談は担当者が行います。
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株式会社MAPのスカウタブルは、就職・転職サイトでの候補者の検索から、スカウト文の作成と送信までを自動で進めるAIスカウトのツールです。AIが候補者の経歴を読み取って採用したい職種との合い具合を判定し、合う人にだけ、一人ひとりに合わせた文面のスカウトを送ります。新卒・中途・アルバイトの採用に使え、送る数や時間を決めておけば、休日や夜間も自動で送信できます。検索と送信の条件は管理画面で設定し、送信の状況もレポートで確かめられます。
採用:選考と面接
書類の判定や日程確定・登録まで進める製品と、AIが面接を行って評価をまとめる製品に分かれます。AIにどこまで進めさせ、どこから担当者が判断するかを、選考の流れのどこで分けるかが選ぶときの軸です。0秒採用は、通過・採用・見送りを担当者が決めると公式に記載しています。
| 製品 | 任せられること | 書き込む先 | 任せられる範囲 | 料金の公開 |
|---|---|---|---|---|
| Tasonal | 応募書類のスコアリング、面接日程の照合・登録、候補者への日時提示、スカウト文面生成 | カレンダー・候補者へのメール | 承認してから実行 | 一部公開 |
| HRDog | 書類選考の判定、応募への返信、面接日程の確定、面接官の予定登録まで | 応募者への連絡・面接官のカレンダー | 自動で実行 | 公開 |
| 0秒採用 | 応募書類の NG 要件の判定(候補者は受験を続けられる)、AIによる一次面接と深掘り質問、要件ごとの評価と根拠、逆質問への回答(判断が要る質問は担当者へ)。通過・採用・見送りは担当者が決める | 0秒採用の候補者一覧(判定・評価) | 自動で実行 | 公開 |
| SHaiN | AIが面接を実施し、資質を分析して面接評価レポートを作成 | 面接評価レポート・i-web(連携時) | 自動で実行 | 公開 |
| PeopleX AI面接 | AIが面接官として面接と深掘り質問を行い、評価レポートとマッチ度を自動生成 | 評価レポート(ATSへはCSVで出力) | 自動で実行 | 問い合わせ |
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株式会社SAIRAIのTasonalは、書類選考と面接の日程調整、スカウトをAIが進める採用向けのAIエージェントです。応募が届くと求人ごとの基準で書類を採点し、通過した候補者と面接官の空き時間を照合して日程を提案します。合否やメールの送信、日程の確定などの重要な判断は採用担当者が承認し、確定するとカレンダーへの登録と関係者への通知までを自動で行います。スカウトでは候補者ごとの文面をAIが作り、担当者の確認の後に送ります。
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株式会社ウェザーライトのHRDogは、AIの採用アシスタントを搭載した採用管理システム(ATS)です。応募の受付から書類選考、面接の日程調整、一次面接までをAIが進め、合否は担当者が決めます。AIは履歴書を読んで求人との合い具合を点数にし、通過・要確認・見送りに分けます。応募への返信や面接官の予定の登録も自動で行い、判断が必要な応募だけが担当者に届きます。AIにどこまで任せるかは求人ごとに段階的に選べます。
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株式会社GENESISの0秒採用は、応募から一次面接までの選考の作業をAIに任せる採用支援サービスです。候補者は受験用のURLから、AIが深掘りする質問に文章で答え、録画面接にも自分の都合のよい時間に答えます。AIは応募書類を求人ごとに決めたNG要件に照らしてその場で判定し、受験が終わると要件ごとの根拠をつけた評価を候補者一覧に並べます。合否はAIではなく、採用の担当者がAIの評価と根拠を読んで決めます。
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株式会社タレントアンドアセスメントのSHaiNは、AIが面接官として質問し、回答から資質を分析して面接評価レポートを作るAI面接サービスです。受検者はスマートフォンやタブレットを使い、24時間いつでもAIと対話しながら面接を受けます。企業は日程の調整や会場の準備をせずに、全国の候補者と面接できます。質問は同社の構造化面接の手法「戦略採用メソッド」に基づきます。採用するかどうかは、企業が面接評価レポートなどを参考に判断します。
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株式会社PeopleXのPeopleX AI面接は、AIが面接官として採用面接を行い、録画と文字起こし、評価レポートを自動で作るAI面接サービスです。候補者は日程を調整せずに、24時間いつでもパソコンやスマートフォンから面接を受け、AIは回答に応じて深掘りの質問を重ねます。面接の質問と評価項目は、募集職種ごとに設計できます。評価は根拠となる発言とあわせて示され、最終的な採用の判断は人が行うことを原則としています。
EC の運営
2製品とも承認してから実行します(RUFU AI が承認を求めるのは、判断が要る作業だけです)。商品登録や画像編集などのツール操作を任せるのか、販促プランを起案し、商品名・価格・ポイント・クーポンをモールへ反映するのかで、確認すべき変更箇所が変わります。商品の情報や価格を反映する前に、誰が何を確かめるかを決め、その確認の手順を組める製品を選びます。
モールやカートの管理画面に付いたAIも確認対象です。Shopify Sidekickは管理画面で手順を立てて作業を進め、変更は確認後に反映します。楽天、Yahoo!ショッピング、カラーミーショップのAIは、公式で確かめられた範囲では作成支援・分析・参照までであり、このページの掲載条件には当たりません(楽天・Yahoo!ショッピング・カラーミーショップの公式情報)。Amazonの米国向けアシスタントについても、日本での提供は公式情報で確かめられませんでした。
| 製品 | 任せられること | 書き込む先 | 任せられる範囲 | 料金の公開 |
|---|---|---|---|---|
| RUFU AI | チャットの依頼で商品登録・画像編集・データ整形・レポート作成までツールを操作し完了 | モール・カートの管理画面 | 承認してから実行(判断が要る作業のみ) | 問い合わせ |
| ECPRO BRAIN | AIが販促プラン・アクションを起案し、承認後に商品名・価格・ポイント・クーポンをモールへ反映 | モールの商品名・価格・クーポン | 承認してから実行 | 一部公開 |
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RUFU株式会社のRUFU AIは、EC運営の実務を担当者の代わりに進めるAIエージェントです。SlackやChatworkなどのチャットで依頼すると、楽天市場やAmazon、Shopifyなどの管理画面を操作し、商品登録や画像の加工、セール時の価格の変更、売上レポートの作成までを行います。判断が必要な作業は、担当者に確認してから進めます。導入時はRUFUの担当者が業務をヒアリングし、今の業務の進め方を変えずに使えるよう調整します。
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株式会社ProteinumのECPRO BRAINは、楽天市場やAmazon、Yahoo!ショッピングなどで店舗を運営するEC事業者向けのAIエージェントです。複数店舗の売上を1画面にまとめ、AIが実績の変動の要因を分析して販促プランや次のアクションを提案します。担当者が起票し、必要に応じて承認した施策は、商品名や価格、ポイント倍率、クーポンの変更としてBRAINからモールへ直接反映でき、実行日時の予約もできます。
そのほかの業務(工程表・調達・データ分析)
工程表、調達、データ分析では、対象業務そのものが製品ごとに異なります。工程表を変更するのか、見積比較・発注・納期管理を進めるのか、データ探索からSQL実行やレポート配信まで任せるのかを、まず自社で仕事が止まっている所に合わせて選びます。自動実行の範囲だけで比べず、変更や送信の承認地点も確認してください。
| 製品 | 任せられること | 書き込む先 | 任せられる範囲 | 料金の公開 |
|---|---|---|---|---|
| TWX-21 調達AIサービス | 見積比較・発注・納期管理などの購買業務を複数のAIエージェントが支援する。対応が必要な案件の抽出、見積書などの回答の読み取りと整理、リスクの高い案件の提示、取引先への確認・フォローの文面の作成まで行い、担当者が内容を確認して送信する | 取引先への確認の連絡 | 承認してから実行 | 問い合わせ |
| COMETA | 自然言語の問いから、データ探索・SQLの生成と実行・グラフやダッシュボードの作成まで。承認を経て反映するのは、AIが提案する用語・定義(用語集やメタデータ)の更新 | COMETA のダッシュボード・用語集 | 承認してから実行 | 問い合わせ |
| Kencopa工程AIエージェント | 設計図書を解析して工程表を作り、チャットで指示すると工程表をまとめて変更する | Kencopa の工程表 | 自動で実行 | 問い合わせ |
| Squadbase | データの取り込み・分析・レポート作成をスケジュールどおりに自動で実行し、送るかどうかと宛先を指示に沿ってAIが決めてメール・Slackに届ける | 社内のメール・Slack(レポート) | 自動で実行 | 一部公開 |
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株式会社日立製作所のTWX-21 調達AIサービスは、製造業の調達部門向けに、見積比較や発注、納期管理などの購買業務を複数のAIエージェントが進めるサービスです。取引先とのやり取りや案件の情報をAIが読み取り、対応が必要な案件やリスクの高い案件を示します。取引先への確認の文面もAIが作り、担当者が内容を確かめて送信します。最終的な判断は調達担当者が行います。日立グループの調達現場で使いながら磨いてきたAIです。
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株式会社primeNumberのCOMETAは、社内のデータを普段の言葉で分析できるAIデータプラットフォームです。「商品別の平均価格を見せて」のように問いかけると、AIが目的のデータを探し、SQLを作って実行し、グラフやダッシュボードまで作ります。AIの回答とダッシュボードは、データカタログで整えた同じ定義を参照するため、両者の数字がそろいます。用語や定義の追加はAIが案を出し、編集者の確認を経て反映されます。
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株式会社KENCOPAのKencopa工程AIエージェントは、建設会社の工程表づくりと運用を支援するAIエージェントです。図面・特記仕様書・数量表をアップロードしてAIの質問に答えると、自社の歩掛や過去の工事を参考にAIが工程表のたたき台を作ります。作成後もチャットで指示すると、各工程のつながりを保ったまま全体の日程をずらす、作業を分けるといった変更をAIが工程表に反映します。工程表は現場で実績の入力や出来高の管理にも使えます。
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Squadbase株式会社のSquadbaseは、社内のデータに普段の言葉で質問すると、AIがSQLを作って実行し、グラフやダッシュボードにして返すAIデータアナリストです。繰り返す集計や確認はオートメーションに任せられ、決めたスケジュールでデータの取り込みから分析・レポート作成までをAIが実行し、結果をメールやSlackに届けます。データベースやSalesforceなどにつないで使う製品で、2026年8月にβ版として公開されました。
全社で使う国産の基盤
国産の全社の基盤には、社内情報を探して答える、資料を作るといった使い方から、業務ごとのエージェントを組み、実行まで任せる使い方まであります。表は任せられる範囲の段階の順に並べています。上の3製品(段階が「下書き」)は、情報を集めて資料や集計の結果を仕上げる使い方が中心で、その下の製品は、承認してからの実行や自動での実行まで任せる使い方を案内しています。表の「利用者がエージェントを作れるか」の列で、用意されたエージェントを使う製品か、自社の業務に合わせて手順を作れる製品かを見分けます。海外の汎用AIの法人プランは、4章の問い3で、ChatGPT、Claude、Gemini Enterprise、Microsoft 365 Copilotを条件表で比べ、ManusとGensparkにも触れています。
| 製品 | 任せられること | 任せられる範囲 | 利用者がエージェントを作れるか | 料金の公開 |
|---|---|---|---|---|
| Felo Agent | 情報を集めて提案資料(PowerPoint)を作るまでを一続きで行う | 下書き | 作れる | 問い合わせ |
| エクサベース AI | 情報収集から資料作成・データ分析まで、最終アウトプットまで自動で仕上げる | 下書き | 用意されたものを使う | 問い合わせ |
| ELYZA Works | 手順を自ら設計しプログラムを生成・実行して、集計・分析結果をファイルで出す | 下書き | 作れる | 問い合わせ |
| HARVASK | タスクの担当をAIにすると、計画を立てて調査・資料作成・整理などを進める | 承認してから実行 | 作れる | 公開 |
| ナレフルチャット | 依頼内容を判断してワークフローを選び、メール通知などの処理まで自動実行 | 自動で実行 | 作れる | 一部公開 |
| neoAI Chat | 資料や作業過程をフォルダに蓄積しながら、複数工程の仕事を進める | 自動で実行 | 作れる | 問い合わせ |
| HEROZ ASK | 複雑なステップの業務を自律的に実行する | 自動で実行 | 作れる | 一部公開 |
| AI OMNI AGENT | 目的に応じて複数のタスクを組み合わせ、業務を最後まで進める | 自動で実行 | 作れる | 問い合わせ |
| ChatSense | Web検索・フォーム入力・データ収集・転記などのブラウザ作業を代わりに進める | 自動で実行 | 用意されたものを使う | 一部公開 |
| ENSOU AI | 社内情報の検索、Excel/Word/PowerPoint作成、Outlookのメール作成・送信(送信は利用者が宛先と本文を確かめてから依頼する)、保存したスキルを設定した日時に自動で実行 | 自動で実行 | 作れる | 一部公開 |
| JAPAN AI AGENT | ITツールと連携してワークフローを組み、タスクを完了まで実行する | 作り方次第 | 作れる | 問い合わせ |
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Felo株式会社のFelo Agentは、調べものから資料作りまでをAIに任せられるエージェントです。AIが調べる作業を手順に分けて情報を集め、企業調査や業界分析のレポート、スライドやマインドマップにまとめます。営業提案のスライド作成や請求書の項目の抽出など、Feloが用意した業務別のエージェントをすぐに使えるほか、自社専用のエージェントも作れます。法人向けのFelo Enterpriseでは、SSOや権限の管理を使えます。
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株式会社Exa Enterprise AIのエクサベース AIは、社員が業務で使う法人向けの生成AIで、GPTやGemini、Claudeなど複数のAIモデルを使えます。AIエージェントの機能では、ウェブ検索や社内データの参照、画像生成などを組み合わせ、調査から資料作成までの複数の手順を1回の会話の中で進めて、成果物まで仕上げます。SharePointやSlack、Teams、Outlookなどの外部ツールとも連携できます。
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株式会社ELYZAのELYZA Worksは、現場の担当者が業務内容を入力するだけで、生成AIを組み込んだ自社専用の業務AIアプリを作れる法人向けのツールです。AIエージェントの機能では、AIが処理の手順を自ら組み立て、プログラムの生成と実行やWeb検索を組み合わせてExcelファイルの集計や分析を行い、結果をExcelやPowerPointなどで出力します。エージェントが終えた手順は、業務AIアプリとして保存できます。
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株式会社WOWNのHARVASKは、タスク管理やWiki、チャットに「AIメンバー」が加わる、人とAIで仕事を進める組織のワークスペースです。タスクを作って担当者をAIにすると、AIが計画を立て、調査や資料の下書き、データの集計を進めます。freee会計やGoogle広告などからAIがデータを取ってレポートにまとめることもでき、最終的な反映は人が確認・承認してから行います。登録から約5分でAIメンバーが動き始めます。
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CLINKS株式会社のナレフルチャットは、全社員が使う法人向けの生成AIの基盤です。ChatGPTやGemini、Claudeなどのモデルを使い分けられ、社内の文書を参照して答える仕組みや議事録の作成も備えています。AIエージェントは、条件分岐を含む業務の流れを話し言葉で指示するだけで作れます。作ったエージェントは、問い合わせの内容に応じて参照する資料を切り替えたり、やり取りをまとめて関係者にメールで知らせたりします。
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株式会社neoAIのneoAI Chatは、金融や電力などの企業が使う法人向けのAIエージェント基盤です。ChatGPTやClaude、Geminiのモデルを、入力したデータを学習に使わない環境で使えます。同じライセンスに含まれるneoAI Workでは、資料や作業の過程をフォルダにためながら、調査から資料作成までの複数の工程をAIが進めます。SharePointやSlack、Salesforceの情報も参照できます。
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HEROZ株式会社のHEROZ ASKは、GPTやClaude、Geminiを1つの契約で使える法人向けの生成AIの基盤です。社内のデータを根拠付きで探す機能や議事録の作成に加え、AIエージェントビルダーで業務に合わせたエージェントを作れます。MCPに対応しており、エージェントはNotionやBox、Slackなどの外部サービスを自分で呼び出して作業を進めます。導入時の全社研修から定着までを、専任の担当者が支援します。
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株式会社FCEのAI OMNI AGENTは、ChatGPTやGeminiなどの複数のAIを企業向けの環境で使い、業務の一部をAIエージェントに任せられる基盤です。100種類以上のエージェントを搭載し、現場の担当者がノーコードで独自のエージェントを作れます。営業向けには、商談の準備から記録、提案資料の作成までを支える版があります。導入後の3か月は、FCEのサポート担当者が業務への定着を支援します。
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株式会社ナレッジセンスのChatSenseは、ChatGPTやClaude、Geminiなどの生成AIを社員が安全に使える法人向けの基盤です。拡張機能を加えると、BoxやSharePointの社内データを閲覧権限を保ったまま検索し、出典を示して回答します。拡張機能のCoworkでは、AIがChromeブラウザを操作し、フォーム入力やCRMへの転記などの画面作業を代わりに進めます。パスワード入力や決済の確定は自動では実行しません。
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株式会社DigeonのENSOU AIは、資料作成や社内情報の検索、議事録などを1つにまとめた法人向けのAIエージェントです。チャットで頼むと、AIがWordやExcel、PowerPointの資料を作り、連携したOutlookからメールの作成・送信まで行います。うまくいった作業の手順は「スキル」として保存し、組織で共有したり、決めた日時に自動で実行させたりできます。社内規程をもとに答えるチャットボットも作れます。
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JAPAN AI株式会社のJAPAN AI AGENTは、業務用のAIエージェントを全社で使う法人向けの基盤です。企業調査や議事録の作成など、約100種の標準エージェントをすぐに使え、上位のプランでは社員がAIと会話しながらエージェントを作れます。SalesforceやkintoneなどのITツールと連携し、調べる・作る・記録する・送るまでの作業を自動で実行します。導入前の業務の整理から定着までを、専任の担当者が支援します。
全社の検索から入りたい場合は、Gleanのような製品をエンタープライズサーチの比較表で比べられます。手元のパソコンで動くClaude Codeのような汎用エージェントを開発以外の業務に使う例もあり、楽天市場のギフトショップを経営する木澤充氏は、商品のExcelを渡して属性値を埋める作業について、最初の10件でプレビューを確かめてから残りを処理する手順を勧めると書いています。
自社でエージェントを組む基盤
4章の問い4で、自社でエージェントを組み、評価できる人がいると判断した場合の選択肢です。6製品はいずれも作り方次第であり、承認の置き方、利用者の権限、連携先のシステムを自社で決めます。業務を自動化できるかより先に、誤った実行をどこで止めるかを設計します。
| 製品 | 任せられること | 任せられる範囲 | 料金の公開 |
|---|---|---|---|
| SamuraiAX | ノードを組んでAIエージェントのワークフローを作り、スプレッドシートの読み書きやブラウザでのデータ入力などを自動で実行する | 作り方次第 | 一部公開 |
| Dify | ツールを使い判断し、人の入力も挟んでタスクを完了するAIアプリを自社で組む | 作り方次第 | 一部公開 |
| Microsoft Copilot Studio | アクションを実行し、ワークフローの自動化や反復的なタスクの代行を行うエージェントを自社で構築 | 作り方次第 | 一部公開 |
| n8n | 連携先や自社ワークフローをツールとして使うAIエージェントを組む(人の承認も設定可) | 作り方次第 | 一部公開 |
| STORM Platform | 複数システムのデータ突合からレポート作成、対話での見積書作成などのエージェントを構築 | 作り方次第 | 問い合わせ |
| Agent Orchestration | AIエージェントから HULFT Square ジョブや外部APIの業務処理を実行、集計からレポート生成まで | 作り方次第 | 公開 |
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株式会社KivaのSamuraiAXは、ClaudeやGemini、ChatGPTのモデルで業務の流れを自動化する、大手企業向けの基盤です。公式はMicrosoft 365をベースにすると説明しています。ノードをドラッグ&ドロップでつなぎ、AIがブラウザを操作したり、Googleスプレッドシートに書き込んだりするワークフローを作れます。AIの結果を人が承認する手順も組めます。顧問や専門家が導入を支援する体制もあります。
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LangGenius, Inc.のDifyは、AIエージェントやAIのワークフローを自社で組み立てる開発基盤です。画面上のキャンバスで処理の部品をつなぎ、AIの判断、社内文書の検索、外部のツールやAPIの呼び出し、人の確認を組み合わせた業務の流れを作れます。作ったものはWebアプリやAPIとして公開できます。クラウド版のほか、自社のサーバーやVPCに置くエンタープライズ版、オープンソース版があります。
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日本マイクロソフト株式会社のMicrosoft Copilot Studioは、マイクロソフト コーポレーションが開発した、業務用のAIエージェントやワークフローをノーコードで作り、管理する開発基盤です。自然な言葉か画面の操作でエージェントを作り、1,500以上のコネクタやMCPサーバーで社内外のシステムにつなげます。作ったエージェントはTeamsやSharePoint、社外のWebサイトに公開でき、電話の自動音声応答にも使えます。
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n8n GmbHのn8nは、業務を自動化するワークフローとAIエージェントを組み立てる基盤です。画面上で手順をつなぎ、決まった処理はワークフローで、判断が要る部分はAIエージェントで動かします。外部のサービスとの連携をツールとしてエージェントに渡し、SalesforceやSlackなどへの登録・更新・送信を組めます。人の承認を挟む操作も設定でき、n8nがホストするクラウド版と、自社のサーバーに置く版があります。
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サイオニックエーアイ株式会社のSTORM Platformは、社内の文書やデータを使う業務用のAIエージェントを、現場の担当者がノーコードで作って運用できる開発基盤です。PDFや表、画像を含む資料を自社開発のエンジンで読み取り、根拠となる箇所を示して回答します。REST APIで既存のシステムと連携でき、SFAへ活動記録を登録するような、外部のシステムに書き込むエージェントも組めます。SaaSのほか、オンプレミスでも導入できます。
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株式会社セゾンテクノロジーのAgent Orchestrationは、データ連携の基盤であるHULFT Squareに組み込んで使う、業務用のAIエージェントを作って管理する基盤です。部門や用途ごとにエージェントを画面から作り、HULFT Squareの処理や外部のAPIを「アクション」として登録すると、AIが社内データの参照や業務処理を実行します。使うAIモデルや利用状況、コストも一元管理できます。
アプリどうしをつなぐiPaaSの側にも、エージェントを組む機能を持つ製品があります。Zapier、Yoom、Workato、JOINT AI Flow byGMOが該当し、JOINT AI Flow byGMOのように、データの取得・加工・登録から承認や通知までを一連の流れにできる製品もあります。開発用のコーディングエージェントであるDevinとCursorは、このページでは扱いません。
この章の表で候補を2〜3に絞ったら、比較表で料金、サポート、連携先を同じ条件で確認してください。任せる範囲と書き込む先をそろえて比べ、導入したあとに誰が何を確かめるかまで決めておきます。
8. AIエージェントの導入の進め方と定着
導入は、機能を多くつなぐことから始めず、任せる業務、効果の測り方、人が判断する場面を先に決めてから進めます。小さな試行で運用の癖をつかみ、直せる体制を作ってから対象を広げます。
導入前に、任せる範囲と評価の方法を決める
最初に選ぶ業務は、3章の基準のとおり、一定の処理量があり、効果を測りやすく、誤っても取り返せるものです。NCDCは、小さく作る段階では、件数が多く、誤ったときの影響が小さく、業務ルールの大枠がはっきりしている工程から優先するとしています。3章の「判断の余白」は、この大枠のルールの中で例外や文脈の判断が要る部分を指しています。何をさせるのかが曖昧なまま始めると、試作が大きくなり、開発が長引いた末に止まりかねません。NCDCの導入ステップ
たとえば「問い合わせ対応を任せる」と決めても、回答の下書きまでなのか、社内データを検索するところまでなのか、外部へ返信するところまでなのかで、必要な確認は変わります。まずは参照や読み取りから始め、更新や実行へ進む場合は、安全性と実績を見ながら一段ずつ深める進め方が紹介されています。ITmedia エグゼクティブの記事
| 試行前に決めること | 決める理由 | 確認の例 |
|---|---|---|
| 任せる1業務と範囲 | 対象が広すぎると、試作の目的も失敗時の原因もぼやけます。 | 「資料を読む」「候補を出す」「更新する」のどこまで任せるかを書き分けます。 |
| 導入前の作業時間・件数 | 導入後の工数やリードタイムを、導入前との差分で比べるためです。 | 月の処理件数、1件当たりの時間、担当者と利用者それぞれの時間を記録します。 |
| 評価方法と担当者 | 基準がなければ、試行後に「好評だった」という感想だけが残ります。 | 利用数、一次解決率、手動介入、再作業、満足度を誰が確認するか決めます。 |
| 責任と承認 | 誤りが出たときの直し方が曖昧だと、全件を人が確認する二度手間になり得ます。 | 自動で実行する、承認してから実行する、人へ引き継ぐ、のそれぞれの条件を分けます。 |
時間は「減ったはず」と感じるだけでは判断しにくいものです。定着度を見る指標として、対応工数削減時間や処理リードタイムを、導入前後の差分で追う方法が示されています。パーソルビジネスプロセスデザインの寄稿 大林組は、導入前にコンシェルジュの対応時間と、利用者が自力で調べる時間の両方を把握しました。ただし、記事が伝える削減時間は、導入前の数値をもとにした見込み(試算)です。TechTarget ジャパンの記事
評価を担う人材も、試行前に確かめたい点です。パーソルキャリアの調査(4章の問い4)では、AIエージェントを設計・評価できる人材の不足が課題の最多で、運用や判断を担う役割・体制が十分に整っているという回答は限られていました。対象は売上高1,000億円以上の企業の部長職以上なので、そのまま他の企業規模の実態を示す値ではありません。
読み取りから試し、書き込みには承認を置く
試行は対象を1業務に絞り、少人数から始めます。OpenAIのガイドも、導入は全部かゼロかではないとして、小さく始めて実際の利用者で確かめ、できることを徐々に広げる進め方を示しています。導入初期の人の介入は、失敗や想定外のケースを見つけ、評価を繰り返す仕組みを作る役割を持ちます。OpenAI「A practical guide to building agents」
閲覧・要約・候補抽出のような読み取り中心の処理は、外部に書き込まないので、人が結果を見たうえで業務への寄与を評価できます。データ更新、メール送信、発注など、外部や業務記録に影響する操作は、下書き→承認→実行の順に置き、人が押すべき判断材料を画面に出します。 3章で触れた楽天店舗の運営者は、承認画面に対象、項目、変更前後の値を全件表示し、件数だけで承認させない形を採っていました。note「AI 愛」
試行中は「エラーが出なかった」だけで終わらせず、処理件数と所要時間を記録します。同じ店舗運営者は、前日より件数が急減したときや、実行記録がないときに通知する運用を紹介しています。自動化は止まっても気づかれにくいため、件数で成否を見張る考え方です。これも1店舗の運用例です。
評価では、回答の正しさだけを見続けると業務の変化を見失います。NCDCの資料(3章)が例に挙げる、リードタイム、再作業率、手動介入といった業務への寄与を確かめ、その結果で基準やタスク分解を更新する方法もあります。前の節で引いたTechTargetジャパンの記事によると、大林組の問い合わせエージェントでは、構築を支援したスキルアップNeXtが、質問と正解例を使うベンチマークQAを作り、AIの回答の正しさを続けて確かめられるようにしました。グループ会社でトライアル中の大林組は、AIが答えられなかった質問を、マニュアルや問い合わせ記録に足りない情報を見つける材料にして、資料の更新につなげるとしています。
責任の線引きを、現場が使える約束事にする
出力に誤りがあったとき、誰が直し、誰が最終判断をするのか。ここが曖昧だと、利用者は全出力を目視で確認せざるを得ず、「最初から自分でやったほうが早い」と考える人が出てきます。この章の初めに触れたパーソルビジネスプロセスデザインの寄稿は、AIは下書きや前さばきを担い、最終判断と責任は人が持つという立ち位置、使ってよい業務と使ってはいけない業務の線引き、AIが的外れな回答をしたときや止まったときのエスカレーション先の3点を「利用の約束事」として明文化し、組織として合意する進め方を示しています。
権限の設計も同時に進めます。6章で触れたPharmaX CTOの解説は、エージェントに利用する従業員本人の権限を超える権限を持たせないことに加えて、現場、情報システム・エンジニア、法務を早い段階から巻き込む進め方を紹介しています。顧客への一斉送信、決済・発注、自部署外のデータを扱う操作には、承認フローや人のレビューを必須にする扱いです。ブラウザ操作型なら、重要な更新・送信の前に承認を挟み、アクセス先を限定し、操作ログを残します。
6章で紹介したAI事業者ガイドラインの令和7年度更新内容も、自律性を持つAIエージェントについて、定期的な操作履歴の確認と報告、重大な影響や被害が生じ得る出力への人の判断の介在を挙げています。拘束力のある規制ではありませんが、こうした約束事を決めるときの判断材料になります。
お披露目で終わらせず、日常の仕事に組み込む
導入直後はデモに反応が集まっても、1週間後にはアクセスログが急減し、元の業務フローへ戻ることがあります。紹介された現場の声には、出力を直す手間が想定より重かった、例外処理が整わず使われなかった、といった事情がありました。忙しくて試す余裕がないこと、責任が怖いこと、一度期待を外したことも利用停止につながるとされています。パーソルビジネスプロセスデザインの寄稿
定着には、別画面を開かせない配置が影響します。同じ寄稿は、Teamsの部門チャネル、社内ポータルの問い合わせ画面、メール作成画面、申請フローの裏側など、普段の作業の中に置く方法を挙げています。寄稿は、このように「いつもの業務フローの中に、最初からAIが組み込まれている状態」を用意することを、定着への最短ルートとしています。ただし同じ寄稿には、マニュアルを配って説明会でデモをしてもほとんど誰も触らず、TeamsのチャネルにAIを常駐させても従来どおり担当者に質問が来ていた、というDX推進者の声も載っています。置き場所を変えるだけで使われるようになるとは限りません。
広げ方には、最初の利用者へ公式の時間を与える方法があります。2章の基準3で紹介した深瀬雅己氏の事例では、営業部の社員1人に改善の時間を設けた後、日報作成を起点に利用が広がり、半年後には全社員分のライセンスが使われるようになったとされています。これはAIエージェントではなく生成AIチャットの事例で、支援者が紹介した従業員約30人の製造業1社の経験です。深瀬雅己氏のnote
1人から始めても、設計や直し方をその人の頭の中だけに残してはいけません。作り手が異動・退職すると、規定が変わっても古い情報を返す「放置されたエージェント」になり得ます。パーソルビジネスプロセスデザインの寄稿 作った本人以外も直せるように、例えば作成の意図、参照している文書、承認の条件、修正の履歴といった設計の情報を、ほかの人も見られる場所に残しておきます。
利用の差にも目を配ります。帝国データバンクの生成AI調査(2章)では、悪影響・トラブルとして「AIを使いこなせる社員と使いこなせない社員の間で、能力や成果の格差が拡大した」とする回答が18.8%、大企業では23.6%でした。一方で、悪影響・トラブルは「ない」が67.7%で最多です。AIエージェントだけを対象にした調査ではありません。
実名企業でも、対象を絞って横展開する進め方が見られます。サイバーエージェントのAmebaLIFE事業本部は一部メンバーから展開を進めており、部署ごとの活用度を可視化する全社の取り組み「AI番付」も追い風になったとしています。パナソニック コネクトは規格照合と外装部品照合から始め、他の照合業務への水平展開を掲げています。セールスフォース・ジャパンのプレスリリース パナソニック ホールディングスのプレスリリース
実名事例で見る、業務・人の確認・効果の測り方
| 企業・組織 | 業務とAIが実行した手順 | 人が確かめた所 | 効果と測り方 |
|---|---|---|---|
| 味の素フィナンシャル・ソリューションズ | 経費精算で、ログイン、申請内容の確認、承認・差し戻しの判断までをAIが行います。 | 人は事後サンプルチェックなど、内部統制上の確認に注力します。 | 同一データでの正答率は93.3%。1件当たり4〜5分の判断時間と件数から、年間削減時間は期待値として示されています。 |
| WAKUWAKU | 顧客のLINEへの一次返信を行い、予約意向が高いと判断した場合は人へ引き継ぎます。 | コーディネーターが引き継いだ顧客への対応を担います。 | 2026年6月の稼働開始後、AIが返信するまでの時間は中央値で約10秒です。AIの返信の約4割は営業時間外に行われています。リリース初期のコーディネーターの業務削減時間は月10時間で、この削減時間は2026年6月27日〜8月31日の問い合わせ・エントリーを対象に集計したものです。 |
表の数値は、いずれも各社または提供会社が公表したものです。セールスフォース・ジャパンがWAKUWAKUの導入について出した発表は、削減時間(月10時間)について、どの期間の問い合わせを集計したかまで明示しています。試行の評価表に「何を、いつからいつまで集計したか」を残すときの参考になります。味の素フィナンシャル・ソリューションズの発表 セールスフォース・ジャパンの発表(WAKUWAKUの事例)
9. AIエージェントについてよくある質問
導入前に迷いやすい点を、使える範囲や費用、運用上の注意に分けて答えます。
ChatGPT は AIエージェントですか
ChatGPTそのものを一律にAIエージェントと呼べるわけではなく、目標に向けて外部システムを操作し、結果を見て追加処理するかで見方が変わります。ChatGPT Workには、目標を渡して計画を立て、判断や承認が必要な場面で確認を求めながら作業する機能があります。総務省・経済産業省のガイドライン、AISIの評価観点ガイド、ChatGPT Workの公式説明
AIエージェントは無料で使えますか
無料枠や試用版を用意している製品はありますが、業務データを扱うなら、無料かどうかより先に、データの扱いの条件を見て選びます。たとえばChatGPTの無料版はデスクトップでChatGPT Workへ制限付きでアクセスできますが、2章で触れたAI事業者ガイドラインの別添は、機密情報を扱う際にはビジネス利用を想定したサービスの利用を推奨しています。無料枠は検証の入口として使い、本番業務ではデータ利用条件、権限管理、従量課金の有無まで確認します。 OpenAIの料金ページ
中小企業でも使えますか
利用できます。ChatGPT Businessのように2人から契約できる法人プランの例もあります。いま契約しているMicrosoft 365やGoogle Workspaceに付くAIから試す方法(2章)や、電話の応対や採用のスカウトのように料金を公開している業務の製品を1つの業務で試す方法(7章)もあります。2章で紹介した30人規模の製造業のように、まず営業部の1人に改善の時間を与えてから利用が広がったという発信もあります(AIエージェントではなく、生成AIチャットのChatGPT Plusを全社員に配った事例です)。帝国データバンクの調査では、生成AIの業務活用率は中小企業で32.4%、小規模企業で28.0%でした。これはAIエージェントに限った数字ではありません。帝国データバンクの調査
RPA と何が違いますか
RPAは、帳簿入力やデータ転記のような定型的なパソコン操作を、決めた手順で自動化する仕組みです。AIエージェントは判断の余白がある業務で進め方やツール利用を選べますが、完全にルール化できる高頻度処理は、RPAや従来システムの方が適する場合があります(使い分けは1章と3章で扱っています)。総務省のRPA解説
導入にはどのくらいの期間と費用がかかりますか
業務の範囲、既存システムとの接続、承認設計によって変わるため、AIエージェント全体の標準的な期間や費用相場を示す一次統計は確認できません。提供会社の例では最短即日の利用開始や3か月のオンボーディングがあり、費用も席ごとの月額、クレジットや会話ごとの従量課金、ワークスペース年額などに分かれます。見積もりでは、初期設定、連携、利用量、保守・運用支援を分けて確認し、5章の確認項目と照らし合わせます。JAPAN AI AGENT公式サイト
AIエージェントは自社で作れますか
ローコードでエージェントやワークフローを組める基盤はあり、現場担当者が作成に参加できる選択肢もあります。ただし、自社システムとつなぐ場合は接続口や権限設計が必要になり、設計・評価できる人材の不足は大企業調査でも課題の上位でした。Microsoft Learn、パーソルキャリアの調査
AIエージェントの導入に使える補助金はありますか
2026年度には、旧IT導入補助金から名称変更されたデジタル化・AI導入補助金2026があります。AIエージェントという区分が対象になるわけではなく、導入したい製品が事務局に登録されたITツールかを確認し、原則としてIT導入支援事業者と組んで申請します。制度概要、通常枠
AIエージェントが誤った操作をしたら、誰の責任になりますか
法的な責任の所在は、契約、利用形態、権限設定、実際の運用によって変わるため、一律には判断できません。経済産業省の民事責任に関する手引きも、AIエージェントについては当事者の責任を個別具体的に整理することは現時点では困難としています。被害を本人の権限の範囲にとどめる対策として、AIエージェントを全社に導入した会社の技術責任者は、自社システムにつなぐために作る接続口そのものに管理者権限(データベースへのフルアクセス)を持たせないこと、権限の判定は既存システム側に任せること、顧客への一斉送信や決済・発注のように外部に直接影響する操作には人の承認やレビューを必須にすることを挙げています(確認事項は6章で扱っています)。経済産業省の手引き、PharmaX Blog
10. まとめ
AIエージェントを選ぶときは、次の順に決めていくと迷いが減ります。
- 答えるだけのAIと何が違い、どこまで任せられるのかを、任せられる範囲の5段階で見る(1章)
- 全社の基盤から入るか、特定の業務から入るかを3つの基準で決める(2章)
- 最初に任せる1業務を選び、RPA やチャットボット、いま使っている生成AIで足りないかを確かめる(3章)
- 5つの問いで型を絞る(4章)
- 課金の形と上限に達したときの扱いを確かめる(5章)
- 承認・権限・操作の記録・データの扱いを導入の前に確かめる(6章)
- 型別の製品から候補を2〜3に絞り、比較表で条件をそろえて確かめる(7章)
- 1業務で小さく試し、測ってから広げる(8章)
製品のおすすめポイント
- 応募書類をNG要件に照らしてAIが判定し、当てはまった要件を一覧に示す
- 求人と履歴書から作った設問に、AIが答えに応じた深掘りの質問を返す
- 要件ごとの判定と根拠を読み、通過・採用・見送りは担当者が同じ画面で決める
- 判断が要る逆質問は担当者に回し、見送りの連絡は決めた文面でまとめて送る
- 候補者の情報を外部の生成AIの学習に使わせず、人材プールは本人の同意が条件
製品のおすすめポイント
- オンライン会議にはBotが参加し、対面の商談はアプリで録音して記録する
- 商談の内容からCRMの更新項目を提案し、Slackで押すだけで反映できる
- 顧客の懸念や決裁の流れを案件ごとに整理し、次の商談の準備を助ける
- マネージャーは同行しなくても、メンバーの商談の状況をまとめて把握できる
- MCPサーバーを提供し、ChatGPTやClaudeから商談データを使える
製品のおすすめポイント
- 対応が必要な案件をAIが取引データから抜き出し、フォローの要否とあわせて示す
- 取引先への確認・フォローの文面をAIが作り、担当者は内容を確かめて送信する
- 案件ごとのリスクをAIが評価し、優先して対応すべき案件をアラートで知らせる
- 日立グループの調達現場の知見を組み込み、自社の方針やルールに合わせられる
- 今使っている基幹システムを置き換えず、閲覧範囲の制御や操作ログの管理もできる
製品のおすすめポイント
- 行動・属性・文脈の3つで点数を付け、アプローチする順番を決める
- 営業AIエージェントが、6つの手段から会社ごとに届け方を決めて実行する
- 接触の回数と期間に上限をかけ、既存の取引先などは配信から外せる
- 反応した会社がスコアとCRMで分かり、営業は商談に時間を使える
- 初期設定はtoviraが代行し、契約から最短2週間でAIの接触を始められる
製品のおすすめポイント
- 電話番号に商品を登録し、お客様は自動音声に従って話すだけで注文できる
- AIが通話の音声を注文データに変え、事業者は内容を確かめてから発送する
- 注文の後にお客様へSMSを自動で送り、配送日時の指定や注文内容の確認を受け付ける
- 24時間365日動き、同時にかかってくる電話もそのまま受け付ける
- 注文時の音声案内に、録音した声や生成AIの声、タレントの声を設定できる
製品のおすすめポイント
- 相手ごとに担当のAIが付き、これまでの経緯を覚えたうえで返信案を作る
- 返信の送信や契約の確定は、承認カードで人が確かめてから実行する
- いつもの進め方をチャットで伝えると、AIが手順に分けてワークフローにする
- LINEやGmail、Googleカレンダーとつなぎ、確認の電話もかけられる
- どの対応が成約につながったかを数字で示し、見込み客への声かけ案を出す
製品のおすすめポイント
- 求人ごとの評価の基準で、応募書類をAIが採点して根拠を示す
- 面接官の予定を照合し、空きが無いときも面接官に打診して枠を作る
- 候補者へのメールは担当者が承認してから送り、確定後の登録と通知は自動
- 候補者ごとにスカウト文を作り、担当者の確認の後に媒体から送る
- 面接の質問や評価の観点も用意し、ATSとの連携は個別の相談で決める
製品のおすすめポイント
- ドラッグ&ドロップで業務の流れを組み、現場の担当者がエージェントを作れる
- PDFや表、画像を含む社内資料を自社開発のエンジンで読み取り、根拠付きで答える
- APIで既存のシステムとつなぎ、SFAへの登録や更新まで行うエージェントも組める
- SaaSとプライベートクラウド、オンプレミスの3つから導入の形を選べる
- テンプレートから最短10分で試し始められ、日本語での導入支援を受けられる
製品のおすすめポイント
- 質問を入力するだけで、AIがSQLを作って実行し、グラフやダッシュボードにする
- 取り込み・分析・レポート作成・通知を、オートメーションで決めた時刻に実行する
- 結果はメールやSlackに届き、送るかどうかと宛先は指示に沿ってAIが決める
- まだ気づいていないデータの変化を、AIがシグナルとして見つけて知らせる
- 50以上のデータソースにつながり、データはAWSの東京リージョンに保管する
製品のおすすめポイント
- 通話中にGoogleカレンダーの空きを確かめ、その場で予約を確定して登録する
- 担当者制や席・部屋制、定員枠制など、業態ごとの予約の形に合わせて受け付ける
- 担当者へは用件を伝えてから電話をつなぎ、出られないときは折り返しを受け付ける
- 通話の録音と要約を、SlackやChatwork、メールなどの通知先に届ける
- 応対の台本はAIが作り、利用する会社が管理画面で直すと次の電話から反映される
製品のおすすめポイント
- AIが戦略採用メソッドに沿って質問し、受検者は24時間いつでも面接を受けられる
- 人物の評価を生成AIに任せず、独自の評価AIが資質を分析してレポートにする
- 採用の可否は企業が判断し、レポートは対面の面接での質問や動機付けにも使える
- 採用管理システムのi-webとAPIで連携し、AI面接の受検結果を自動で戻す
- 2要素認証やIPアドレスの制限、3種類の権限で受検者の情報を管理できる
製品のおすすめポイント
- 採用の条件に沿ってAIが候補者を探し、合う人にだけスカウトを送る
- 候補者の経歴を読み取り、手で書いたような自然なスカウト文を作る
- 登録や更新の直後の候補者に、決めた時間と数でスカウトを自動送信する
- OfferBoxやdodaダイレクトなど、新卒と中途の主な媒体で使える
- 採用支援の会社が開発し、導入時の設定とメールやチャットでの支援が付く
製品のおすすめポイント
- ノードをつなぐだけで、AIが動く業務の流れをプログラミングなしで組める
- AIがブラウザを操作し、ログインが要る社内の管理画面も自動化できる
- Googleスプレッドシートへの書き込みや、MCPを使った外部連携に対応
- 承認・レビューのノードで、AIの結果を人が確かめてから次に進められる
- 元大手企業の経営層などの顧問と専門家が、棚卸しから展開まで支援する体制がある
製品のおすすめポイント
- チャットで頼むと段取りを組んで作業し、完了と未処理をチャットで報告する
- 楽天市場やAmazonなどのモールと、Shopifyなどのカートに対応する
- 商品登録から在庫の監視、出荷の依頼、売上レポートの作成まで任せられる
- 判断が必要な作業は担当者に相談し、成果物は確認ページで承認や再依頼ができる
- RUFUの担当者が業務をヒアリングして設定し、最大2か月のトライアルで試せる
製品のおすすめポイント
- 自由に話した内容から用件を特定し、FAQなどのナレッジをもとに音声で案内する
- 誤った案内を防ぐ仕組みが働くと、SMSの送信やオペレーターへの転送に切り替える
- 応対の記録から課題を見つけ、改善案の提示とテスト、ナレッジへの反映まで進める
- 東北電力では、申込書の郵送の手続きを受付から完了まで対話で支援している
- データの保存先は国内リージョンに対応し、処理まで国内で完結させた例もある
製品のおすすめポイント
- AI-IVRプランは用件を聞き取って窓口へ振り分け、問い合わせの理由も分析する
- 自動応答プランは、予約の受付・変更や申込の手続きなど決まった業務を自動化する
- AIで完結しない電話は、対話の内容を引き継いでオペレーターへ転送する
- 既存の電話システムやCRMなどの社内システムとAPIで連携する
- 対話の流れはノーコードの画面で作り、専門チームが導入から改善まで支援する
製品のおすすめポイント
- 通話をリアルタイムで文字にし、通話の後はCRMの入力項目に合わせた要約の案を作る
- CRM連携のオプションを使うと、要約や応対の記録をCRMへ自動で転記する
- 通話中は、AIが質問を見つけてFAQを示し、怒りやNGワードをSVに知らせる
- AIが同じ基準で通話を採点し、オペレーターごとに改善のアドバイスを示す
- 今のPBXや電話機のまま、PCにアプリを入れる方式で使い始められる
製品のおすすめポイント
- 約150種類の質問から選び、評価項目とその重みづけを職種ごとに決められる
- 会話の間合いとアイスブレイクで、候補者が自分の言葉で話しやすい面接にする
- 評価の根拠となる発言と、求人とのマッチ度を0〜100%で示すレポート
- 最終的な採否は人が決め、適性と関係のない質問はAIの制御で行わない
- ISMS認証とSOC2 Type2報告書を取得し、最短5営業日程度で使える
製品のおすすめポイント
- 質問に答えるneoAI Chatと、工程を進めるneoAI Workを使える
- 過去の提案資料と業界の調査結果を踏まえ、PowerPointの提案書まで仕上げる
- 業務に合わせたアシスタントやエージェントを作り、社内で共有できる
- SharePointやSlackなど十数のアプリとつながり、情報を参照する
- シングルテナントやオンプレミスも選べ、導入後の定着支援が標準で付く
製品のおすすめポイント
- 決まった処理はワークフロー、判断が要る部分はAIエージェントで組み合わせる
- SalesforceやSlackとの連携をツールにして、登録や送信を行う
- エージェントが使えるツールを決め、操作の前に人の承認を挟める
- 実行の記録で各手順を確かめ、失敗した手順だけを実行し直せる
- クラウド版と自社サーバー版があり、SSOや監査ログで管理できる
製品のおすすめポイント
- 夜間・休日の電話にもAIが応答し、FAQのナレッジから答えて用件を振り分ける
- 複雑な案件だけを担当者へ転送し、転送の前に発信者と用件を音声で伝える
- 登録の直後や面談の前日に、AIが自動で電話をかけて案内や確認をする
- 通話中や架電の後にSMSを送り、つながらない相手はLINEに切り替える
- 通話をすべて録音し、架電の結果と会話の内容を外部システムへ自動で連携する
製品のおすすめポイント
- チャットのAIが訪問者に自分から話しかけ、質問に答えて検討度を読む
- 関心が高まった時点で空き枠を出し、担当者の割り当てとCRMへの記録まで行う
- 予約しなかったリードに、AIが1人ずつ文面を書いて追客メールを送る
- 営業のほか、採用サイトとサポートのページにも役割の違うAI担当を置ける
- サイト内のオファー枠と営業資料の閲覧で、問い合わせ前の訪問者をリードにする
製品のおすすめポイント
- 目的を伝えると、手順を計画して調査や資料の作成を最後まで実行する
- GmailやHubSpotなどとつなぎ、CRMの更新やメールの送信まで行う
- Slackのスレッドで@Manusに頼むと、会話を読んで資料を作る
- 決まった時刻や他のアプリの動きをきっかけに、タスクを自動で実行する
- データを学習に使わず、管理画面やSSO、監査ログで管理できる
製品のおすすめポイント
- WordやTeamsなどの中で、社内のデータをもとに文書や分析を作る
- 業務システムにつないだエージェントが、経費報告書の提出やCRMの更新を行う
- 営業・サービス・財務向けのエージェントがライセンスに含まれる
- 自然な言葉でエージェントを作り、Copilot Studioで管理・拡張できる
- プロンプトと応答は学習に使われず、閲覧できるデータだけを使う
製品のおすすめポイント
- 議事録から重要な情報を取り出し、SFAの商談情報を自動で更新する
- 利用者の指示を受けるAIが、営業の作業を専門のAIエージェントに振り分ける
- クラウドでもオンプレミスでも構築でき、利用企業の環境に合わせられる
- 検討・検証・展開の3段階、合計約9か月で業務への適用を進める
製品のおすすめポイント
- 会話で要望を聞き取り、質問への回答から申し込みや来店予約の受け付けまで進める
- 外部システムと連携すると、契約の成立と基幹システムへの受け渡しまで自動化できる
- パンフレットやWebサイトの内容から、Q&Aをひとつずつ登録しなくても回答を作る
- 会話の流れはドラッグ&ドロップで組み、分析ダッシュボードで直す箇所を見つける
- 2Dや3Dのキャラクターが応対し、PCやスマートフォン、店頭のサイネージで使える
製品のおすすめポイント
- 競合店舗を毎日分析して施策を提案し、店舗が承認すると投稿などを実行する
- GoogleマップとAI検索の両方で、店舗が見つかりやすいよう情報を整える
- 来店後にSMSや公式LINEで口コミを依頼し、投稿された口コミにAIが返信する
- 公式LINEの配信とInstagramの投稿で、再来店とSNSからの集客を続ける
- 店舗数に応じた3つのプランと、専任の担当者によるメールやチャットでの支援
製品のおすすめポイント
- 条件分岐を含む業務の流れを話し言葉で指示し、ノーコードでエージェントを作れる
- 社内ヘルプデスクや採用アシスタントなど、選ぶだけで使えるテンプレートを用意
- 社内の規定やマニュアルを参照して答え、SharePointのファイルも使える
- 複数のAIモデルを使い分け、指示文の自動作成で初めての社員も使いやすい
- 利用人数に上限のない企業単位の契約で、利用ログやIPの制限も設定できる
製品のおすすめポイント
- 図面・特記仕様書・数量表から、工程表のたたき台をAIが作る
- チャットで指示すると、工程のつながりを保ったまま日程をまとめて変える
- 実施工程の作成や実績の入力、出来高の算出まで、現場の工程管理に使える
- 使うほど自社の工程と歩掛のデータがたまり、次の工程づくりに生かせる
- 公式のMCPサーバーで、Copilotなど普段使うAIから工程表を操作できる
製品のおすすめポイント
- ブラウザを操作して複数のシステムをまたぎ、顧客対応の後続業務を進める
- 注文の交換なら、メールの受信から交換申請、返信、Slackへの通知まで進める
- 申請の確定前は人が内容を確かめ、AIが操作できる範囲は作業ごとに限られる
- 社内DBやCRM、受注管理との連携は、カラクリのエンジニアが現場で実装する
- KARAKURI CXMを構成するサービスの1つで、GeNなどと組み合わせられる
製品のおすすめポイント
- 求人ページのURLを登録すると、AIがLinkedInで候補者を探す
- つながった候補者に、経歴に合わせたスカウト文をAIが作って送る
- アプローチは自動で進み、管理画面で送った文面の確認や一時停止ができる
- 営業の見込み客探しにも使え、営業と採用で同じプランを使う
- パソコンのアプリからLinkedInを操作し、データをAIの学習に使わない
製品のおすすめポイント
- やりたいことをAIに伝えるだけで、業務用のエージェントをノーコードで作れる
- 営業や人事、経理、マーケティングなど、業務別の標準エージェントを約100種搭載
- 外部ツールとつなぎ、カレンダーの予定作成などの作業を自動で行う
- 社内文書を根拠付きで検索し、使うほど自社の業務手順を覚えて精度が上がる
- SSOや操作ログなどの管理機能を備え、入力データは外部のLLMの学習に使われない
製品のおすすめポイント
- WhatsAppなどに届く質問に24時間・50言語で返信し、予約と決済まで進める
- 公式WhatsAppアカウントの開設を、ikuraがMetaの審査まで代行する
- 前日のリマインドや当日の案内、体験後の口コミの依頼をAIが自動で送る
- AIが答えられない質問はスタッフに回り、会話と予約を1つの画面で共有する
- JTB BÓKUNと連携でき、導入後もikuraがAIの回答を確かめて改善する
製品のおすすめポイント
- 履歴書を読み取り、求人との合い具合を点数にして通過・要確認・見送りに分ける
- 応募への返信から面接日程の確定、面接官の予定の登録までを自動で行う
- 一次面接をAIの面接官が行い、録画と判定案を残す
- 自社サイトや求人媒体、人材紹介会社、LINEの応募をまとめて管理する
- 今のATSのまま、書類選考やAI面接官だけを単品で入れることもできる
製品のおすすめポイント
- AIエージェントビルダーで、業務に合わせたエージェントを作って運用できる
- MCPでNotionやBox、Slackとつなぎ、AIが外部サービスを呼び出す
- 管理者がMCPの接続先を管理し、部署からの連携の申請を承認できる
- 社内データを根拠付きで探す機能に加え、議事録の作成や文字の読み取りも使える
- 会話の記録を学習に使わず、部署・役職ごとの権限管理とISO27001を備える
製品のおすすめポイント
- タスクの担当者をAIにすると、AIが計画を立てて調査や資料作成を進める
- freee会計などとつなぎ、データの取得から定例レポートまで任せられる
- 最初にAIが会社と業務を聞き取り、使うほど社内のルールや用語を覚える
- タスク管理やガントチャート、Wikiを備え、人とAIの仕事を1か所で管理できる
- データはAIの学習に使われず、AIの作業は会社ごとに隔離した環境で行う
製品のおすすめポイント
- 既存のSFAをGoCoo!に複製し、本番環境に触れずにAIを動かす
- 名刺の写真やメール・Slackのやり取りから、取引先と活動履歴を登録する
- 頼むとグラフと報告書の下書きを作り、売上の着地も予測する
- 商談ごとの次の一手と、提案メールや提案書の下書きを作る
- MCPサーバーで営業データを公開し、使うAIはClaudeやGPTから選べる
製品のおすすめポイント
- 既存サイトのデザインの規則をAIが読み取り、自社のサイトに合うページを作る
- ふだんの言葉の指示で、新しいLPの作成も既存ページの部分的な修正もできる
- 変更は承認を経て本番に反映でき、公開の履歴から以前の版に戻せる
- 見出しや構造化データを整え、AI検索を見据えた情報の整備も標準で行える
- 新しいLP・対象ページ・サイト全体の3つの導入方式から選べるβ版のサービス
製品のおすすめポイント
- 完成形を伝えると、手順を計画してクラウド上で実行し、ファイルを返す
- SalesforceやGmailなどとつなぎ、記録の更新や送信まで行う
- 利用者の代わりに個人や企業へ電話をかけ、テキストメッセージも送る
- 独自の指示を持つカスタムエージェントや、定期実行のワークフローを作れる
- チームのデータは学習に使われず、SAML SSOや利用状況の管理を備える
製品のおすすめポイント
- 注文の確認や住所の変更、返品の受付まで、CRMと連携してAIが手続きを済ませる
- 電話・チャット・メールのどの窓口でも、同じナレッジを使う同じAIが応対する
- AIが全件の応対を評価し、足りないナレッジの改善案を出して承認後に反映する
- AIは調べものと保留の時間がかからず、1回の問い合わせで解決する割合を高める
製品のおすすめポイント
- 商談の記録から議事録の作成、SFAへの入力までをAIが代わりに進める
- 商談前の企業調査と、商談後のフォローメールの下書きもAIが用意する
- 商談を分析して成果の要因を示し、次の商談に向けた改善の助言を出す
- ノーコードの設定とワークフローで、複数のツールをまたぐ作業も自動化できる
- SFAが無い会社でも単体で使え、ferret SFA/CRMとも組み合わせられる
製品のおすすめポイント
- 調べる作業をAIが手順に分けて進め、調査レポートやスライドにまとめる
- 自社の製品名と顧客の会社名を入れるだけで、営業提案のスライドを作る
- 請求書の項目の抽出や企業情報の検索など、業務別のエージェントを用意
- 企業のデータをAIの学習に使わず、SSOや権限の管理で利用者を管理できる
- iOS・Androidのアプリでも使え、資料はGoogleドライブに保存できる
製品のおすすめポイント
- 調査から資料作成まで、業務に合わせて選んだAIエージェントが1回の会話で進める
- GPTやGemini、Claudeなど複数のAIモデルを、管理者が切り替えられる
- 社内の文書を参照して答え、SharePointやSlackなどとも連携する
- データは国内で管理し、IPアドレスの制限やSSO、監査ログで利用を管理できる
製品のおすすめポイント
- WordやExcel、PowerPointの資料を、構成から完成までAIが作る
- Outlookと連携し、メールの確認から返信の作成、送信までAIに頼める
- 作業の手順を「スキル」に保存し、共有や決めた日時の自動実行ができる
- Excelから業務アプリを作り、顧客データの登録や集計をチャットで頼める
- 社内規程やマニュアルをもとに、参照元を示して答えるチャットボットを作れる
製品のおすすめポイント
- 楽天市場やAmazonなどの売上を1画面で比べ、AIが変動の要因を分析する
- 商品名や価格、ポイント倍率、クーポンの変更をBRAINからモールに直接反映する
- AIは販促プランやアクションを起案し、最終判断と承認は人が行う
- セールの日程を自動で表示し、繰り返す運用作業はタスクとして自動で起票する
- 商品データのCSVを、ストレージからモールへ予約してアップロードできる
製品のおすすめポイント
- 画面上で部品をつなぎ、AIの判断やツールの呼び出しを含む業務の流れを作る
- SlackやOutlookなどの公式プラグインで、送信や更新を組める
- 機密に関わる操作の前で止め、担当者が承認や修正をしてから進める
- 作ったAIアプリを、Webアプリ・API・MCPのツールとして公開できる
- クラウド版、自社環境に置くエンタープライズ版、オープンソース版がある
製品のおすすめポイント
- 電話の受付と発信の両方に対応し、予約の受付から支払いの確認まで任せられる
- CRMや予約管理のシステムと連携し、通話中に顧客情報を照会・更新できる
- 回答の範囲を制御する仕組みと人への引き継ぎで、誤った案内を減らす
- 今の電話番号とPBXのまま導入でき、契約から最短5週間で運用を始められる
- 音声AIを日本法人が提供し、通話データは国内のデータセンターに保存する
製品のおすすめポイント
- 自然な言葉や画面の操作で、業務用のエージェントとワークフローを作る
- 1,500以上のコネクタやMCPで、業務システムにつないで処理を実行する
- 自ら計画して動く自律型のエージェントや、人への引き継ぎを設定できる
- Teamsや社外のWebサイト、電話の自動音声応答に公開できる
- 監査ログや環境ごとの権限、グループごとの予算で運用を管理できる
製品のおすすめポイント
- 問いかけるだけで、データ探しからSQLの実行、ダッシュボード作成までAIが進める
- AIチャットの記録から足りない用語や定義を見つけ、案を付けて整備を提案する
- データウェアハウスとつなぐと、テーブルやカラムの説明をAIが自動で作る
- AIの回答とダッシュボードが同じ定義を使うため、部門の間で数字がずれない
- 利用人数に制限がなく、上位のプランでは普段使うAIからMCPで分析できる
製品のおすすめポイント
- 目的を伝えると、指定したフォルダやツールの中で作業を進めて成果物を返す
- 権限の設定をオンにすると、重要な操作の前に計画を示して承認を待つ
- SlackやSalesforceなどとつなぎ、CRMの記録の更新まで行う
- 社内の手順をスキルとして登録し、チームで同じやり方を繰り返せる
- 入力データは初期設定で学習に使われず、SSOや使用状況の分析を備える
製品のおすすめポイント
- 拡張機能のCoworkで、フォーム入力や転記などのブラウザ作業をAIに任せられる
- パスワード入力や決済の確定は自動で実行せず、使える人と操作先を管理者が決める
- BoxやSharePointの社内データを、閲覧権限を保ったまま横断検索できる
- Outlookの予定作成や調査レポート、スライドの作成もAIに任せられる
- 複数のAIモデルを1つの環境で使え、入力データは学習に使われない
製品のおすすめポイント
- AIエージェントが次の一手を判断し、担当者の承認の後に広告媒体へ反映する
- 予算・キーワード・クリエイティブ・配信面を毎日分析し、改善案を出す
- バナーや最大15秒の動画、LPをAIで作り、Cascadeの上で出稿まで済ませる
- 広告媒体やEC、HubSpot・Salesforce、チャットツールとつながる
- 月間の広告費で料金が決まるセルフ型と、運用を任せる広告運用代行プラン
製品のおすすめポイント
- 自社サイトを読み込んで営業トークを作り、29業界のひな形も使える
- 通話の結果ごとに架け直す時期をAIが決め、前向きな相手は担当者へつなぐ
- アポを取るとカレンダーに予定を登録し、kintoneやSlackとも連携する
- 会社専用の03の番号から、プランに応じて最大10回線で同時に架電する
- 会話にはClaudeを使い、営業の会話のルールを製品に組み込んでいる
製品のおすすめポイント
- 名刺を撮影して読み取り結果を確かめると、会社と担当者を登録しお礼メールも送れる
- 会議にBotが参加して録画と議事録を残し、取引の情報を更新する
- フォローメールはAIが下書きを作り、担当者が確かめてから送る
- GmailやOutlookのメールと予定を取り込み、Slackで通知を受け取れる
- 顧客と取引を管理する機能を持ち、既存のSFA・CRMへの書き戻しは今後の予定
製品のおすすめポイント
- 保存した条件に合う学生をAIが探し、媒体にログインせずにスカウトを送れる
- 学生のプロフィールを読み取り、一人ひとりに合わせた文面をAIが作る
- 設定した目標の送信数に届くまで、AIが予約してスカウトを送り続ける
- 承諾した学生は採用一括かんりくんに登録され、選考の連絡まで続けられる
- 企業情報の登録と簡単な設定で、最短3日でスカウトを始められる
製品のおすすめポイント
- 受電では会社名や用件を聞き取り、架電では検討状況や希望日時を確かめる
- 担当者への相談が必要な電話は、指定した条件で担当窓口へ転送する
- 通話の結果は管理画面に残り、担当者はそこで用件を確かめて折り返す
- 質問の順番と分岐、AIの声と言葉づかいを窓口に合わせて設定できる
- 登録をせずに、受電のデモ番号へ電話してAIの声と応答の速さを試せる
製品のおすすめポイント
- 部門ごとに使える100種類以上のエージェントを搭載し、導入後すぐ使える
- 営業向けの版では、商談前の企業調査から議事録、提案資料の下書きまで作る
- 商談後の議事録やお礼メールの下書きから、次の予定のカレンダー登録まで支援する
- GoogleやMicrosoft、Salesforceのサービスと連携できる
- 有償のトライアル中に全員がエージェントを作り、導入後3か月は定着を支援
製品のおすすめポイント
- 部門や用途ごとのAIエージェントを、プログラミングなしで画面から作れる
- HULFT Squareの処理や外部APIを登録し、AIが業務処理を実行
- 使うAIモデルと利用状況、コストを一元管理し、全社の利用を統制できる
- HULFT Squareとつなぎ、権限を保ったまま社内データをAIで使える
- 社内データとの連携や業務への組み込みまで、導入後の定着を支援
製品のおすすめポイント
- 社員がふだんのチャットで送った問い合わせは、自動でチケットになる
- 別途Adminaを契約すると、アカウントの発行やデバイスの登録までAIが行う
- AIが解決できない問い合わせは、会話の履歴ごと担当者に引き継ぐ
- 日々の会話から手順書の改善案をAIが作り、管理者の確認後に反映する
- 導入から1か月での社内提供を目指し、自己解決率は学習を重ねて高めていく
製品のおすすめポイント
- 役割の異なる複数のAIが連携し問い合わせ対応を自動化
- ChatGPTやClaudeなど複数の生成AIと連携した精度の高い回答生成
- ノーコード設計とマルチモーダル対応で社内でも運用しやすい
製品のおすすめポイント
- 専門知識不要で現場が自社AIアプリを作成
- 国産LLM ELYZA LLM for JPの研究開発力
- JR西日本や東京海上日動など大手の導入実績
- AIエージェントがプログラムを作って実行し、Excelの集計や分析を仕上げる
製品のおすすめポイント
- マルチモーダル対話
- 目標を伝えると、ChatGPT Workが情報を集めて計画を立て、成果物まで作る
- デスクトップ・モバイル対応
- チームで共有するエージェントを作り、重要な操作の前に承認を求めるよう設定できる
製品のおすすめポイント
- 高度な文章作成アシスト
- SEOやAI検索に向けて、記事の見直しや構造化データの作成をエージェントが行う
- 計画から公開の準備まで、100種類以上のマーケティング向けのエージェントが進める
- カスタムアプリ&ワークフロー
- 柔軟な多拠点連携
製品のおすすめポイント
- 社内のメールや文書をつなぎ、権限の範囲でまとめて検索して答える
- ノーコードのWorkflow Builderで、繰り返す業務のエージェントを作る
- TeamsやZendeskにつなぎ、メッセージの送信やチケットの作成も行う
