業務が変わる！AIエージェントの種類と導入成功の秘訣とは？【セミナーレポート】
株式会社WEEL メディア部の三谷です。
みなさん、AIエージェントって色々な種類があって、どうすればいいか迷いませんか？
最近では流行りという事もあり、様々な企業が「AIエージェントを業務活用しよう」「AIエージェントで業務効率化しよう」という動きをしていますね。
今回は、弊社の生成AI事業部統括である田村が登壇した自社セミナー「業務が変わる！AIエージェントの種類と導入成功の秘訣とは？」について、自身の感想を交えながら簡単にまとめました。
他にも無料のオンラインセミナーを開催しているので、気になるものがあればお気軽に参加いただけると嬉しいです！
☑️ セミナーに参加する
1. このセッションの内容
AIエージェントの区分
AIエージェントの定義
自律型と業務特化型の違い
企業で活用されるAIエージェント
実際の導入事例
SNS運用会社におけるAIエージェント活用事例
受注業務におけるAIエージェント活用事例
AIエージェントの開発のポイント
今回はこの中から「自律型と業務特化型の違い」「受注業務におけるAIエージェント活用事例」にフォーカスしてお届けします！
2. 自律型と業務特化型の違い
AIエージェントには大きく「自律型」と「業務特化型」の2つが存在し、現時点では完全な自律型AIの実用化は難しく、企業が導入するには業務特化型のエージェントが適していると考えられています。
自律型AIエージェントとは？
自律型エージェントは、ユーザーの指示を受けるだけでなく、目標に向かって自らタスクを計画し、実行できるAIです。このタイプは、タスク分解能力や記憶機能を持ち、継続的に自己改善することが可能です。
しかし、現在の技術では実行結果にムラがあり、業務で安定的に活用するには課題が残っています。
業務特化型AIエージェントとは？
一方、業務特化型エージェントは、企業の既存業務に適応する形で設計されており、いくつか指定された業務フローに沿ってAIが判断をして作業を行います。
この方式では、AIの柔軟性は多少制限されるものの、精度と安定性が向上し、企業の実用に適しているということです。
3. 実際の導入事例
このセクションでは事例を2つ紹介していました！今回はそのうちの1つを抜粋して解説します。
【受注業務におけるAIエージェント活用事例】
この事例は、受注業務の自動化を目的としたAIエージェントの活用に関するもので、特に注文書処理の効率化に焦点を当てています。
通常、受注業務では、FAXやメールで届く注文書の内容を人間が確認し、手動でデータ入力する必要があります。このプロセスは時間がかかる上にミスが発生しやすいという課題がありました。
そこで、開発されたのが注文書を自動で解析し、受注処理をサポートするAIエージェントです。
このエージェントの流れは以下の通りです。
注文書をFAXまたはメールなどで受信すると、AIが自動的に内容を解析。
OCR技術を活用し、注文情報をデータ化（手書きや略称の判別も可能）。
過去の受注データを参照し、注文内容が曖昧でも最適な製品やサービスを特定。（例：「いつもの黒いやつお願い」といった曖昧な注文でも、過去データを参照して適切な商品を判断）
AIが正しいフォーマットに変換し、受注表を作成。
人間の担当者が最終チェックを行い、承認後に発注処理を完了。
このエージェントの導入によって、受注業務の工数を半減し、処理スピードの向上と人的ミスの削減を実現しました。
特に、長年の経験を持つ担当者の暗黙知をAIに落とし込むことで、誰でも適切に処理できるシステムが構築されています。
もう1つの事例は、SNS運用代行会社で行った、「動画をアップロードするだけで、自社ノウハウを活かしたSNS投稿を自動生成し、投稿結果を分析して最適化する」事例についてもお話ししていました。
ここでは詳細には触れませんが、AIエージェントの活用は多岐にわたり、さまざまな業界・業務で活用が進んでいるようですね・・・！
4. AIエージェント開発のポイント
大きく分けて 3つのポイントがありました。
詳細については ぜひセミナーで直接聞いていただきたいので、ここでは割愛しますが、企業がAIエージェントを導入する際に重要なのは、必ずしも膨大なデータが必要というわけではなく、むしろ「業務フローの整理」が大事ということでした。
多くの企業は「データがなければAIは使えない」と考えがちですが、実際には業務フローを明確にし、それをAIに落とし込むことで、効率的に運用することが可能です。
さらに、無料のオープンソースツールやプロンプトだけでは限界があることを理解することも大事です。
オープンソースのAIツールは手軽に導入できるものの、それだけで企業の業務に完全に適応した高精度なエージェントを作るのは難しいため、業務ごとの判断基準やノウハウを組み込む設計が必要になっていきます。
今後もAIエージェントは進化し続けるため、その進化を見極めながら業務効率化や新規事業開発をしていく必要があると思いました。
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