【違いがわかる】おすすめAIエージェント10選｜自社に最適なツールを選ぶ5つのポイント

AIエージェントの導入を検討しているものの、「どのツールが自社に合うのか」「汎用型と業務特化型は何が違うのか」「導入しても現場で使われるのか」と迷う企業担当者の方は多いのではないでしょうか。

AIエージェントは、問い合わせ対応、調査、資料作成、営業、採用など幅広い業務で活用が進んでいます。重要なのは、「高機能なツールを選ぶこと」ではなく、「自社の課題に合うタイプを選ぶこと」です。候補を比較する前に、まずは種類の違いから押さえましょう。

AIエージェントの2つの種類

AIエージェントは、機能の多さだけで選ぶと失敗しやすいツールです。まずは「幅広い業務に使いたいのか」「既存システムや特定部門の課題を解決したいのか」で、大きく2つに分けて考えると選びやすくなります。

全体像を先に把握したい方は、次の比較表から確認してください。

	汎用型・自社構築型	システム搭載型・業務特化型
主な考え方	全社横断で使う、または自社専用に作る	既存システム上で動かす、または特定部門に特化する
向いている企業	AI活用を広く試したい企業	課題部門や対象業務が明確な企業
強み	柔軟性が高い	成果に直結しやすい
注意点	活用範囲が広い分、目的が曖昧だと定着しにくい	対象業務が狭いと他部門展開しにくい

①汎用型・自社構築型

汎用型は、文書作成、情報収集、要約、社内問い合わせ対応など、特定の部門に限らず幅広く使えるタイプです。まずは全社的にAI活用を広げたい企業や、複数部門で小さく試したい企業に向いています。

一方、自社構築型は、ノーコードやローコードを使って、自社独自の業務フローや社内ナレッジを組み込めるタイプです。自社専用のAIアプリや、社内FAQ、業務フローに沿ったエージェントを作りたい場合に適しています。

選定の目安は次のとおりです。

• まずは広く使って効果を見たい企業：汎用型
• 自社独自のルールや手順を反映したい企業：自社構築型
• 情報検索や文章作成だけでなく、社内業務に深く組み込みたい企業：自社構築型

②システム搭載型・業務特化型

システム搭載型は、CRM、SFA、ERPなどの既存システムに組み込まれているAIエージェントです。すでに業務システムが整っており、その中でAIを動かしたい企業に向いています。

業務特化型は、営業、採用、カスタマーサポート、開発など、特定の部門や業務領域に最適化されたタイプです。「この部門の工数を削減したい」「この業務の精度を上げたい」といった課題がはっきりしている場合に選びやすいのが特徴です。

選定の目安は次のとおりです。

• すでに使っているSaaSや業務システムの中でAIを活かしたい企業：システム搭載型
• まず1部門の成果を出したい企業：業務特化型
• 営業や採用、問い合わせ対応など、対象業務が明確な企業：業務特化型

【種類別】AIエージェントおすすめ13選

ここからは、構成に含まれている13サービスを種類別に紹介します。

機能だけでなく、「どの企業に向くか」「公開されている料金情報はあるか」まであわせて見ると、比較しやすくなります。

汎用型・自社構築型の比較表がこちらです。

ツール名	主な機能	特徴	料金目安
クウゼンAIエージェント	業務実行、問い合わせ対応、伴走支援	国産、専属サポートあり	要問い合わせ
Genspark Autopilot Agent	調査、クロスチェック、資料作成	並列リサーチに強い	要問い合わせ
exaBase 生成AI	社内データ活用、AIエージェント、ログ管理	法人向け統制機能が強い	基本料金900円/1ID＋従量
Dify	AIアプリ開発、RAG、ワークフロー	ノーコード、自社構築向き	Professional 59ドル/WS/月
Manus	ブラウザ操作、外部連携、調査	実行型、自動化向き	Pro月20ドル〜、Team月20ドル/席〜
Microsoft Copilot Studio	Microsoft 365連携、エージェント作成	M365環境と相性がよい	単体は25,000 、Creditsで200ドル/月
GMO 即レスAI	問い合わせ対応、導入支援	伴走支援込みで導入しやすい	初期33万円〜、月額3.3万円〜

システム搭載型・業務特化型の比較表がこちらです。

ツール名	主な機能	特徴	料金目安
Claude Code	コード生成、修正、テスト実行	開発特化	Claude Pro月17ドル相当〜
Agentforce	CRM連携、自律実行、営業/サービス支援	Salesforce基盤で活用しやすい	従量60,000円/100k Credits
Zendesk AIエージェント	問い合わせ自動解決、ナレッジ活用	CS特化	プラン利用＋自動解決件数ベース
VOC.AI AIエージェント	FAQ、返金・交換対応、知識ベース学習	複雑なCS処理に対応	月額5万円〜
リクルタAI	スカウト、書類選考、日程調整	採用特化	要問い合わせ
LITRON Sales	議事録要約、BANTC抽出、SFA更新支援	営業特化	要問い合わせ

なお、本記事は2026年4月時点での各サービス公式ページの情報を参考に作成しております。詳細は必ず公式ページをご覧ください。

クウゼンAIエージェント【汎用型・自社構築型】

特徴

クウゼンAIエージェントは、目標達成に向けて能動的・自律的に業務を実行することを掲げる国産サービスです。単なる会話ツールではなく、業務で使うことを前提にした設計が特徴です。

強み

公開情報では、お客様専属のサポートチームと、AI・ITエンジニアリソースによる伴走支援が強みとして案内されています。自社だけで要件整理や運用設計を進めにくい企業でも導入を進めやすい点が魅力です。

料金体系

料金の詳細は公式の公開情報で明示が薄く、第三者比較サイトでは要問い合わせとして整理されています。導入時は、機能比較だけでなく見積もり条件まで確認したほうがよいでしょう。

対応可能な業務例

社内問い合わせ対応、顧客対応、申請導線の自動化、ナレッジを使った案内業務などに向いています。特に、運用設計まで含めて伴走してほしい企業と相性がよいタイプです。

Genspark Autopilot Agent【汎用型・自社構築型】

特徴

Genspark Autopilot Agentは、複雑な調査、クロスチェック、データ収集、要約を非同期で進めるAIエージェントとして案内されています。Business向けページでは、ChatGPT、Claude、Geminiを含む70以上のAIモデルを扱える点も打ち出されています。

強み

並列リサーチ、クロスチェック、要約をまとめて進められるため、競合調査や市場調査、情報の裏取りを伴う業務に向いています。Business向けにはSOC 2 Type IIとISO 27001も案内されており、セキュリティを重視する企業でも比較対象にしやすいサービスです。

料金体系

公開ページではBusiness向けにTeam PlanとEnterprise Planが案内されています。公開情報だけで細かい金額を比較しにくいため、導入規模に応じて個別確認する前提で検討するのが現実的です。

対応可能な業務例

市場調査、競合分析、根拠付きの資料作成、ファクトチェック、経営会議向けの下調べなどに向いています。情報源をまたいで精度を高めたい場面で強みを発揮しやすいサービスです。

exaBase 生成AI【汎用型・自社構築型】

特徴

exaBase 生成AIは、AIエージェント、社内データ活用、アクセス制御、利用ログ管理、音声認識・文字起こし、画像活用、活用状況ダッシュボードなどを備える法人向けサービスです。社内データを活用した高精度な回答や、管理機能を重視した設計が特徴です。

強み

独自データを使った回答生成や、IPアドレス制限・ログ管理などの統制機能があり、社内利用を前提としたセキュリティ管理に向いています。導入から定着までプロが支援する体制も案内されています。

料金体系

2025年7月適用の新料金体系では、基本料金は900円／1IDで、これに従量料金が組み合わされる形です。料金が完全固定ではないため、利用量の見積もりまで含めて検討したほうがよいサービスです。

対応可能な業務例

社内FAQ、規程検索、議事録作成、レポート作成、画像を使った資料作成支援などに向いています。RAG（社内文書を検索して回答精度を高める仕組み）を前提に、自社専用環境で運用したい企業と相性がよいです。

Dify【汎用型・自社構築型】

特徴

Difyは、エージェント、RAGパイプライン、ワークフローを開発・運用できるAgentic AI開発プラットフォームです。GMO即レスAIの解説ページでも、ノーコードで生成AIアプリを社員が作成しやすい点や、日本語UI、複数LLM接続が紹介されています。

強み

プログラミングなしでもAIアプリを作りやすく、OpenAI、Anthropic、Azure OpenAIなど複数のLLMを柔軟に使い分けられます。PoCから内製化までつなげやすいのが大きな強みです。

料金体系

DifyのCloud Serviceには無料のSandboxがあり、Professionalは59ドル／ワークスペース／月で案内されています。比較表ではSelf-hostedの区分も明示されており、自社環境で運用したい企業にも選択肢があります。

対応可能な業務例

社内検索、問い合わせ対応、文書要約、社内ツール連携、部門向けの専用AIアプリ作成などに向いています。まずは低コストでPoCを回し、その後に本格運用へ広げたい企業に適しています。

Manus【汎用型・自社構築型】

特徴

Manusは、回答だけでなく実行まで担うことを前面に出したAIエージェントです。Browser Operatorでは、複数ステップの目標に対して、ブラウザ上で計画、操作、実行まで進められることが案内されています。

強み

Gmail、Notion、Slack、Google Calendar、GitHubなど多くの外部ツールと接続でき、単一のプロンプトで複数アプリをまたぐ処理を進めやすいのが強みです。既存ツールを横断した業務自動化をしたい企業に向いています。

料金体系

Help Centerでは、Proプランが月20ドルから、Teamプランが1席あたり月20ドルからと案内されています。TeamプランではSSOや学習オプトアウトも案内されており、法人利用を意識した設計です。

対応可能な業務例

調査、情報整理、ブラウザ操作を伴う事務処理、メール起点のタスク処理、Slack経由の業務委任などに向いています。人が普段使うSaaSをまたいで仕事を進めたい企業で活かしやすいタイプです。

Microsoft Copilot Studio【汎用型・自社構築型】

特徴

Microsoft Copilot Studioは、自然言語またはGUIでエージェントを作成し、テストし、公開できるプラットフォームです。Microsoft 365 Copilotに公開できるため、Teams、SharePoint、Copilot Chatなど日常業務の中で使いやすいのが特徴です。

強み

SharePoint、Dataverse、Microsoft Search経由のコネクタ接続データを知識ソースにでき、ユーザー権限に応じた情報参照も可能です。Microsoft環境をすでに使っている企業ほど、既存資産を活かしやすいサービスです。

料金体系

Microsoft 365 Copilotに含まれるCopilot Studioでは、ライセンス保有ユーザーがMicrosoft 365内の内部エージェントを追加費用なしで構築・利用できます。単体ライセンスは25,000 Copilot Creditsあたり200ドル／月で案内されています。

対応可能な業務例

社内ヘルプデスク、規程検索、部門向けFAQ、Teams上の業務支援、Microsoft 365データを使った社内エージェントなどに向いています。Microsoft 365を基盤にして全社展開したい企業で有力候補になります。

GMO 即レスAI【汎用型・自社構築型】

特徴

GMO即レスAIは、会話型AIの導入から運用までをワンストップで支援するサービスです。社内外の問い合わせ対応を中心に、高度な顧客対応、高いカスタマイズ性、専任担当者による活用支援が特徴として示されています。

強み

社内にAI推進の専任担当がいなくても、導入から運用まで伴走支援を受けやすい点が強みです。中小企業向けの導入支援として設計されており、問い合わせ業務の効率化から始めたい企業に向いています。

料金体系

公開情報では、初期費用33万円から、月額料金3万3千円からと案内されています。比較的スモールスタートしやすい価格帯で、支援込みで導入したい企業には検討しやすいサービスです。

対応可能な業務例

社内外の問い合わせ対応、FAQ整備、チャット窓口の自動化、社内ヘルプデスクなどに向いています。ノーコード運用やDify導入支援も案内されており、AI活用の入口として使いやすいタイプです。

Claude Code【システム搭載型・業務特化型】

特徴

Claude Codeは、コードベースを読み取り、ファイルを編集し、コマンドを実行し、開発ツールと連携できるエージェント型のコーディングツールです。ターミナル、IDE、デスクトップ、ブラウザで使える点も公式に案内されています。

強み

単なるコード補完ではなく、複数ファイルをまたいだ修正、バグ修正、テスト実行、開発タスクの自動化まで担えるのが強みです。開発現場に直接組み込めるため、エンジニアの作業時間短縮に直結しやすいサービスです。

料金体系

Claudeの料金ページでは、Proプランは年払い換算で月17ドル、月払いで20ドルと案内されており、このProにClaude Codeが含まれます。開発チーム単位での導入前に、個人利用で試しやすい価格感です。

対応可能な業務例

コード生成、リファクタリング、バグ修正、テスト作成、既存コードベースの理解支援など、開発業務全般に向いています。非エンジニア向けというより、開発チームの生産性向上を狙う企業に適したツールです。

Agentforce (Salesforce)【システム搭載型・業務特化型】

特徴

Agentforceは、Salesforce上で人・AI・データ・アクションをつなぎ、顧客向け・従業員向けの自律型エージェントを動かすプラットフォームです。公式では、あらゆるデータソースに接続し、ワークフロー、オートメーション、APIを使って実行できると案内されています。

強み

SalesforceのCRMデータを中心に、営業、サービス、マーケティングなどのプロセスへAIを組み込みやすい点が強みです。すでにSalesforceを利用している企業ほど、データと業務フローを活かしやすいサービスです。

料金体系

Pricingページでは、Salesforce Foundationsは0円で開始でき、Agent Builderや200k Flex Creditsが含まれます。従量課金のFlex Creditsは日本円表示で100k Creditsあたり60,000円です。

対応可能な業務例

営業案件対応、顧客サポート、マーケティング施策、社内のCRM活用支援などに向いています。特に、顧客データがSalesforceに集約されている企業では導入効果を出しやすいタイプです。

Zendesk AIエージェント【システム搭載型・業務特化型】

特徴

Zendesk AI agentsは、サービスチャネル全体で顧客課題の自動解決を進める次世代AIとして案内されています。Pricingページでは、複雑な問い合わせの80％以上を解決できるAdvanced AI agentsも紹介されています。

強み

Zendeskのサポート基盤の中で、問い合わせ自動化、ナレッジ活用、有人対応との連携を進めやすいのが強みです。既存のZendesk運用を土台に、AIによる自動解決率を高めたい企業に向いています。

料金体系

Zendesk全体のプランは19ドル／月から案内されており、AI agents機能はSuiteやSupportプランで利用できます。AI agentsの課金は、従来のMAUではなく、自動解決件数ベースのautomated resolutionsへ移行しています。Advanced AI agents自体の詳細価格は営業問い合わせ型です。

対応可能な業務例

問い合わせ一次対応、FAQ自動応答、ナレッジを使った案内、有人対応への引き継ぎ最適化などに向いています。カスタマーサポート業務を中心にAI化したい企業の有力候補です。

VOC.AI AIエージェント【システム搭載型・業務特化型】

特徴

VOC.AIは、メールやチャットだけでなく、返金対応や交換対応のような複雑な顧客対応までAIで進められることを打ち出しているカスタマーサポート特化型サービスです。知識ベース学習やタスク・プロセス管理も料金ページに含まれています。

強み

通常のFAQボットにとどまらず、複雑な処理フローを伴う顧客対応まで広げやすい点が強みです。ECやカスタマーサポートで、問い合わせの自動化範囲を広げたい企業に向いています。

料金体系

料金ページでは、Freeプランが0円、エントリープランが月額5万円からと案内されています。エントリープランにはAI返信数1,000件、FAQ自動作成、知識ベース学習、タスク・プロセス管理などが含まれます。

対応可能な業務例

ECの問い合わせ対応、返品・交換・返金対応、FAQ自動化、メール・チャット窓口の効率化に向いています。特に、サポート部門の自動化率を高めたい企業と相性がよいです。

リクルタAI【システム搭載型・業務特化型】

特徴

リクルタAIは、スカウト、書類選考、日程調整を自動化し、採用活動をトータルに支援するAIエージェントです。採用候補者との接点づくりから選考運用までを一気通貫で効率化しやすい点が特徴です。

強み

採用業務の中でも、工数が大きくなりやすい候補者選定、スカウト送付、日程調整、書類評価の支援に強みがあります。採用担当者の負荷軽減と候補者対応のスピード向上を同時に狙いやすいサービスです。

料金体系

公式サイトでは資料請求・問い合わせ導線が中心で、詳細料金は公開されていません。一方で、PR情報では「リクルタAI Lite」により一部機能を無料で試せることが案内されています。

対応可能な業務例

ダイレクトリクルーティング、書類選考支援、面談日程調整、採用オペレーションの省力化などに向いています。採用人数が多い企業や、人事部門の工数削減を急ぎたい企業で検討しやすいサービスです。

LITRON Sales【システム搭載型・業務特化型】

特徴

LITRON Salesは、営業活動向けのAIエージェントです。NTTデータの公開情報では、議事録情報からBANTCなどの重要情報を抽出し、営業支援システムの商談情報を自動更新し、不足情報がある場合は次回取得すべき情報もレコメンドすると案内されています。

強み

営業現場で発生しやすい「議事録はあるがSFA入力が進まない」「提案準備に時間がかかる」といった課題に直接効きやすい点が強みです。営業データ整備と提案準備の両面で活用しやすい設計になっています。

料金体系

料金の詳細は公開情報では明示が薄く、比較サイトでは要問い合わせと整理されています。導入方式はクラウドとオンプレミスの双方に対応しており、構成に応じて見積もりが変わる前提で考えましょう。

対応可能な業務例

議事録からの重要情報抽出、SFA更新、次回アクション整理、提案準備、営業データ分析などに向いています。営業組織の入力負荷を減らしながら、提案品質も上げたい企業に適しています。

自社に最適なAIエージェントを選ぶ5つの比較ポイント

AIエージェント選定では、ツール単体の機能比較だけでは不十分です。実際には、「何を解決したいか」「どこまで既存業務に組み込めるか」「安全に運用できるか」の3点が成果を左右します。

①自社の課題との整合性

最初に確認すべきなのは、「そのAIエージェントで、どの課題を解決するのか」です。

例えば、全社的な情報検索や文書作成を効率化したいなら汎用型が向いています。一方で、営業入力を自動化したい、採用のスカウト業務を減らしたい、といった目的が明確なら、業務特化型のほうが成果につながりやすくなります。

「AIで何かやりたい」ではなく、

• どの部署で
• どの業務に
• どの指標改善を期待するのか

まで言語化してから比較することが重要です。

②外部システムとの連携範囲の広さ

AIエージェントは、単独で使うより、既存システムとつながってこそ価値が高まります。具体的には、次のような連携を確認してください。

• CRMやSFAと連携できるか
• SlackやTeamsなど日常業務ツールに入れられるか
• ファイル共有基盤や社内文書を読み込めるか
• API連携で他システムに書き戻せるか

AIが答えるだけで終わるのか、実際に登録・更新・通知まで動けるのかで、導入後の効果は大きく変わります。

③セキュリティとガバナンスの堅牢性

企業導入では、便利さ以上に「安全に使えるか」が重要です。最低限、次の観点は確認しておきたいところです。

• 入力データが学習に使われるかどうか
• アクセス権限を細かく分けられるか
• 操作ログを残せるか
• SSOに対応しているか
• ISMSやSOC 2などの第三者認証があるか

SSOは1回の認証で複数サービスを安全に使える仕組み、ISMSやSOC 2は情報管理体制を示す代表的な基準です。社内稟議ではこの観点が必ず問われやすいため、比較表の段階から整理しておくと進めやすくなります。

④導入コストと料金体系の妥当性

AIエージェントは、月額料金だけを見ても判断しにくいツールです。確認すべきコストは大きく3つあります。

• ライセンス費用や従量課金
• 初期設定や連携開発の費用
• 運用改善やチューニングにかかる費用

従量課金型は使った分だけ費用が増える一方、小さく始めやすいのが利点です。定額制は予算管理しやすい反面、利用量が少ないと割高になることもあります。

ROIについて、AIエージェントの場合は「何時間削減できるか」「何件自動化できるか」「何人分の作業を代替できるか」で考えると整理しやすくなります。

⑤ベンダーのサポート体制の充実度

AIエージェントは、導入しただけでは定着しません。現場で使われる形に調整し続ける必要があります。そのため、次のような支援があるかを確認してください。

• 初期設計の支援
• プロンプトや業務フロー設計の支援
• 日本語での問い合わせ対応
• 活用定着までの伴走支援
• 運用改善の提案

特に、社内にAI専任者がいない企業では、サポート体制の差がそのまま導入成果の差になりやすい傾向があります。価格だけでなく、「自社が運用しきれるか」という視点でも比較することが重要です。

企業のAIエージェント導入時のよくある失敗例3選

AIエージェントは期待が大きい一方で、導入の進め方を誤ると現場に定着しません。

ここでは、企業導入で起こりやすい失敗を3つに絞って整理します。

目的と業務プロセスが不明確なままの導入

最も多い失敗は、AIを入れること自体が目的になることです。

例えば、「とりあえずAIエージェントを入れてみる」と進めても、現場の業務フローに組み込めなければ使われません。何を自動化し、どこを人が確認し、どの指標を改善したいのかが曖昧なままだと、PoCで止まりやすくなります。

特に注意したいのは、業務の棚卸し不足です。現場の手順が整理できていない状態では、AIに何を任せるべきかも定義できません。

ハルシネーション（嘘の回答）による業務ミス

AIエージェントには、もっともらしい誤情報を返すリスクがあります。これをハルシネーションといいます。

文章生成だけであれば読み手が気づける場合もありますが、AIエージェントはその先の行動まで担うことがあります。そのため、誤った情報をもとにメール送信、顧客案内、登録処理などを進めると、業務事故につながる可能性があります。

特に、外部送信や基幹システム更新のような重要処理は、完全自動化に慎重であるべきです。

機密情報の漏えいとセキュリティリスク

企業利用で見落とせないのが、情報漏えいリスクです。

例えば、顧客情報、未公開の経営情報、契約情報などをルールなく入力してしまうと、想定外の形で外部サービスに送信されるおそれがあります。また、権限設定が粗いと、本来見られない情報にアクセスできてしまうこともあります。

AIエージェントは便利ですが、入力・参照・実行の範囲が広い分、通常のチャットAI以上にガバナンス設計が重要です。

企業がAIエージェントのリスクを回避して活用する3つの対策

失敗を防ぐためには、導入前の設計と運用ルールが欠かせません。

ここでは、企業が実務で取り入れやすい対策を3つ紹介します。

小規模なPoC（概念実証）からのスモールスタート

いきなり全社導入を目指すより、まずは限定業務でPoCを行うほうが安全です。

PoCとは、本当に効果が出るかを小さく検証する取り組みです。例えば、社内FAQ、議事録要約、営業入力補助など、対象を絞れば精度や工数削減効果を測りやすくなります。

最初に見るべき指標は、

• 利用率
• 自動化率
• 削減時間
• エラー率

の4つです。

この段階で成果が出れば、他部門への展開もしやすくなります。

人間による確認フロー（Human-in-the-loop）の組み込み

重要な業務は、AI任せにしすぎないことが大切です。

Human-in-the-loopとは、AIの処理の途中または最終段階で人間が確認・承認する運用のことです。例えば、顧客への返信、契約に関わる案内、基幹システム更新などは、最終実行前に人が確認するフローを入れるべきです。この確認工程を設けるだけで、ハルシネーションや誤操作による事故リスクは大きく下げられます。

特に導入初期は、「完全自動化」より「半自動化」のほうが現実的です。

ガイドライン策定と社員へのセキュリティ教育

AIエージェントの安全な活用には、ルール整備が不可欠です。最低限、次の内容は明文化しておくと運用しやすくなります。

• 入力してよい情報／いけない情報
• AIの回答をそのまま使ってよい業務／人が必ず確認すべき業務
• 外部送信や登録処理の承認ルール
• ログ確認や権限管理の責任者
• トラブル時の報告フロー

あわせて、現場向けに短い研修やハンズオンを行うと、事故防止だけでなく利用定着にもつながります。

AIの導入支援は「フリーコンサルタント.jp」へご相談ください

AIエージェントを導入したいと考えていても、「どの部門から始めるべきか」「どのツールが自社に合うのか」「社内に推進できる人材がいない」と悩む企業は少なくありません。

特に、AIエージェントはツール選定だけでなく、次の論点整理が重要です。

• どの業務を対象にするか
• どこまで自動化し、どこを人が確認するか
• 既存システムとどう連携するか
• セキュリティや社内ルールをどう整えるか
• PoCから本導入へどう広げるか

フリーコンサルタント.jpでは、AI・DX推進に知見を持つプロ人材の活用を通じて、構想整理、PoC設計、要件定義、現場定着支援までを進めやすくなります。

フリーコンサルタント.jpによるAI関連の支援事例

フリーコンサルタント.jpでは、企業ごとの課題に応じたAI推進支援を進めています。

ここでは、AIプロダクト開発支援と、社内向け生成AI活用支援の事例を2つ紹介します。

事例①

大手車載機器メーカーでは、AIを活用した車載プロダクトとクラウドを連携させ、画像解析やリアルタイムでのデータ連携を実現する新製品の開発プロジェクトが立ち上がっていました。しかし、AIやコンピュータービジョンの知見に加え、プロダクト開発を横断的にマネジメントできる人材が不足しており、プロジェクトを前進させる体制づくりが課題となっていました。

当時の課題	・AIを活用した車載プロダクトとクラウドを連携させる新製品開発プロジェクトが発足していた ・画像解析やリアルタイムデータ連携を前提とした開発を進めるうえで、AIやコンピュータービジョンの知見を持つ人材が不足していた ・技術理解だけでなく、プロダクト開発全体をマネジメントできる人材も不足していた ・上層部への提案や開発パートナーのコントロール、各種ドキュメント作成、社内へのスキルトランスファーなど、多岐にわたる対応が求められていた
実施したこと	・AIや画像認識領域に強みを持ち、新規事業企画やAI導入プロジェクト管理の経験を持つプロ人材が参画 ・プロダクトマネージャーの立場で、H/W・S/Wの両面から開発支援を実施 ・上層部へのサービス提案や会議体でのプレゼン支援を行い、開発の方向性を具体化 ・開発パートナーのコントロールや各種ドキュメント整備を進め、プロジェクト推進体制を構築 ・社内メンバーへのスキルトランスファーも行い、継続的に推進できる体制づくりを支援

その結果、プロダクトローンチに向けた開発支援を推進できただけでなく、プロダクト単体にとどまらず、そのプロダクトを活用したサービス開発にもつなげることができました。また、多岐にわたる業務を可視化・明文化したことで、大規模プロジェクトをマネジメントできる社内人材の育成にも寄与しています。

事例②

大手金融業界の企業では、各事業部門と連携しながら社内での生成AI活用を進めていました。しかし、生成AIを業務で使える機能として企画し、要件定義から実装、テスト運用まで落とし込める人材が不足しており、構想を実務レベルに結びつけることが難しい状況でした。

当時の課題	・各事業部門と連携しながら、社内向けの生成AI活用を推進していた ・生成AIを有効な機能として企画し、実装まで進められる人材が不足していた ・情報収集や営業提案資料の準備に時間がかかっており、生成AIによる業務効率化が求められていた ・生成AI活用に向けた要件定義を行ったうえで、実務レベルの機能に落とし込める人材が不足していた ・社員に対して、生成AIを活用した業務改善の知見やノウハウを移転したいというニーズがあった
実施したこと	・AIプロジェクトのPM経験が豊富で、要件定義からPoC、本番開発まで対応できるプロ人材が参画 ・各事業部門と密にコミュニケーションを取りながら、現場で活用できる生成AI機能の企画を立案 ・ビジネス側の要望を整理し、生成AIシステムに反映するための要件定義を支援 ・社内でPoCを実施し、実業務でのテスト運用まで伴走 ・生成AI活用に関する知見や実践ノウハウを社内へ共有し、ナレッジ蓄積を支援

その結果、生成AI活用に関する企画やアイデアを、実務で使えるレベルまで具体化しやすくなりました。加えて、プロ人材の支援を通じて社内に生成AI活用の知見を蓄積できるようになり、各事業部門の要望に応じた機能提供によって、情報収集や文書作成など手間のかかる業務の効率化にもつながっています。

まとめ

AIエージェントを選ぶ際は、まず「汎用型・自社構築型」と「システム搭載型・業務特化型」の違いを整理することが重要です。そのうえで、自社の課題、既存システムとの連携、セキュリティ、コスト、サポート体制の5点から比較すると、候補を絞りやすくなります。

特に企業導入では、次の順序で考えると失敗しにくくなります。

• 解決したい業務課題を明確にする
• 課題に合うタイプを選ぶ
• 小規模PoCで効果を検証する
• 人間確認フローとガイドラインを整える
• 成果が出た業務から横展開する

AIエージェントは、導入そのものが目的になると定着しません。自社の業務に合う形で、小さく始めて育てていくことが、成果につながる近道です。