必見のAIエージェント実例10選

月曜日の朝。ノートパソコンを開くと、なんと受信箱が大混乱。お客様からの質問、プロジェクトの進捗報告、さまざまな依頼があなたの対応を待っています。

でも、いきなり飛び込む必要はありません。AIエージェントがすでに下準備を済ませています。緊急案件はマークされ、返信の半分は下書き済み、いくつかの問題はすでに解決済み。ありがとう、エージェンティックAI！

未来的に聞こえるかもしれませんが、これはすでに現実であり、2025年の主要なAIトレンドのひとつです。実際、従業員の79％がAIエージェントによって業務パフォーマンスが向上したと報告しています。

そもそもAIエージェントとは何でしょうか？AIエージェントは、自ら判断し、行動してタスクを完了できるシステムです。

機械学習や自然言語処理（NLP）などにより、AIエージェントは状況を理解し、学習し、適応できます。状況が変わっても、柔軟に対応できるのです。

こうしたAIツールが実際に使われるようになり、役立つAIエージェントの事例も簡単に見つかるようになりました。もし事例を探しているなら、あなたは良い仲間です。

1. Waiver Groupのリード獲得ボット

新規顧客の獲得は、もっとシンプルであるべきです。そこでパートナー企業のWaiver Consulting Groupは、独自のデジタルアシスタント「Waiverlyn」というAIリード獲得ボットを導入しました。

Waiverlynはリードの獲得、選別、さらにはコンサル予約まで自動でこなします。

Waiverlynはすべてのウェブサイト訪問者に挨拶し、質問に答え、連絡先を集め、コンサル予約も自動で行います。カレンダー招待の作成、パーソナライズされたリマインダー送信、Google Sheetsでのリード管理更新、営業チームへの即時通知もこなします。

その結果、Waiverlynはチームに次のような効果をもたらしました：

• コンサル予約数が25％増加
• 訪問者のエンゲージメントが9倍に向上
• ウェブフォームの利用も安定（ボットは置き換えではなく共存）
• リードの質が向上し、営業担当が無駄な追跡に費やす時間が減少

わずか3週間で、ボットは予約されたコンサルテーションによって導入コストを回収しました。クライアントにも大好評です。

2. Ruby Labsのカスタマーサービスボット

毎月400万件以上のサポートチャットを抱えるRuby Labsは、スケールしつつスピードを落とさない解決策を必要としていました。Botpressとの協力で、AIエージェントがその役割を果たしています。

今では、ユーザーがサポートを必要とするとき、順番待ちや担当者のたらい回しはありません。ヘルプウィジェットを開き、必要な項目（アカウント解約、請求、技術トラブル、質問など）を選ぶだけで、チャットボットが対応します。

その結果、98％のチャットが人手を介さずに解決されています。

さらに、ボットはFAQ対応だけでなく、リスクのある行動を検知し、解約前のユーザーにターゲット割引を提案することで、月3万ドルの追加コスト削減にもつながっています。

3. Botpressの競合情報収集ボット

Botpressでは、競合調査に多くの時間を費やしていましたが、今ではAIエージェントが担当しています。

競合情報収集ボットは、自律的なチームメイトのように、競合他社のウェブサイトを常に監視し、変化を検知し、見落としがちなインサイトを提供します。単なるスクレイパーやキーワードアラートとは異なり、このAIエージェントはHTMLページ全体を読み込み、構造や内容を解釈し、継続的に進化します。

他にも便利な機能があります：

• 価格、機能、SEO、パートナーシップ、連携の変化を検知
• バックエンドスクリプトやインフラツールなど、隠れた更新もキャッチ
• コンテンツ戦略やメッセージングの変化を要約
• マーケティング部門に主要な更新を週次レポートで送信
• トレンド追跡用の長期的な検索可能な情報データベースを構築

チームが迅速な案件対応や長期的な戦略分析を必要とする際も、このボットがAIエージェントならではの競争力を提供します。

4. Pinterestのコンテンツ発見エージェント

コンテンツ発見といえば、写真やレシピ、DIYプロジェクトの海をスクロールするイメージかもしれません。しかし、タイミングよく表示される写真の裏には、次に見たいものを予測するAIがいます。

Pinterestでは、AI搭載のコンテンツ発見エージェントがユーザーの好みを学び、より良いおすすめを提供しています。

このエージェントができること：

• ピンやボードの画像・テキストデータを分析
• ユーザーの操作にリアルタイムで適応
• パーソナライズされたホームフィード、検索結果、通知を提供
• クリエイターのコンテンツを適切なオーディエンスにマッチング

その効果は明らかで、2024年にはPinterestの月間アクティブユーザー数が5億5300万人に達し、前年比11％増となりました。

良いおすすめがリピーターを生むことが証明されています。

5. Zaraのトレンド予測エージェント

ファストファッションのスピードは速いですが、ZaraのAIエージェントにはかないません。

はそれ以上です。絶えず変化する顧客の好みに対応するため、ZaraはAI搭載のトレンド予測エージェントを活用し、流行が一般化する前に新しいスタイルを見つけ出しています。

従来のシーズンレポートや手作業の調査だけに頼るのではなく、このAIエージェントはソーシャルメディアやオンラインショッピングのデータをリアルタイムで分析し、トレンドの兆しを捉えます。

その結果は明白で、2023年から2024年にかけてZaraの売上が7％増加しました。

しました。この情報をデザインや商品企画チームに直接提供することで、AIはZaraが顧客のニーズを先取りするのに役立っています。

6. American Expressの旅行提案エージェント

American Expressでは、19市場で5,000人のトラベルカウンセラーが顧客をサポートしており、パーソナライズされた旅行プランの作成は大きな課題です。そこで、Travel Counselor Assist AIエージェントに投資しました。

このAI搭載アシスタントは、人間の旅行カウンセラーと連携し、きめ細やかな旅行提案を実現しています。

リアルタイムのウェブデータを集約し、顧客ごとの好みに合わせるだけでなく、次のことも行います：

• 現地の最新旅行情報を即座に収集
• 過去の予約や利用履歴をもとに、カード会員の興味に合わせて提案
• 調査業務を数秒でこなすことでカウンセラーの生産性を向上

実際、Amexのトラベルカウンセラーの85％以上が、AIによって時間が節約でき、提案の質も向上したと答えています。

7. Botpressの人事サポートボット

Botpressでは、人事にも頼れるアシスタントがいます。その名もHarry Botter。人事AIエージェントとして、人事や規程に関するあらゆる質問に対応します。

Slackに組み込まれたHarry Botterは、従業員の日常的な人事・セキュリティの質問に素早く答えます。IBMも指摘するように、人事AIエージェントは従業員体験を大きく向上させます。

Harryがサポートできること：

• 有給残日数や休暇規程の確認
• 社員ハンドブック、行動規範、セキュリティガイドラインの検索
• 扶養家族、保険、経費など福利厚生情報の案内
• 新入社員のオンボーディングサポート
• 問題の匿名報告

社内ドキュメントと連携しているため、Harry Botterは常に最新の回答を即時に提供し、人事部への問い合わせを減らします。

その魅力は、信頼性といつでも利用できる点。だからこそ、Harry BotterはBotpressで最も人気のあるボットのひとつになっています。

8. JPMorganの営業支援AIエージェント

顧客からの難しい質問に対応するため、JPMorganのアドバイザーたちはCoach AIを導入しました。

Coach AIは、舞台裏で活躍するアシスタントのような存在です。数秒で関連するリサーチを引き出し、クライアントが尋ねそうな質問を予測し、市場の動向に基づいてパーソナライズされた提案を行います。

そして、本当に必要なときにその力を発揮しました。2025年4月の市場変動時、Coach AIはアドバイザーが適切な情報を持ってすぐに電話対応できるようサポートしました。

Coach AIのおかげで、アドバイザーは常に一歩先を行き、クライアントに本当に価値のあるパーソナライズされたサービスを提供できています。

9. UPSのルート最適化エージェント

UPSでは、効率的な配達のために賢く動くことが重要です。そのため、ORION（On-Road Integrated Optimization and Navigationの略）というAIエージェントを使い、リアルタイムで配達ルートを計画しています。

固定ルートに頼るのではなく、ORIONはリアルタイムのデータをもとに、各ドライバーが最速で配達できる方法を導き出します。それだけでなく、AIは日々学習し続け、より賢い判断を重ねています。

UPSがORIONで達成したことは次の通りです：

• 毎年1億マイル分の配達ルートを削減
• 年間コストを3億ドル削減
• 約10万トンの二酸化炭素排出量を削減

ORIONが裏で支えることで、UPSは配達ルートも大きく進化できることを証明しています。

10. Aidocの診断画像ボット

救急医療では、スピードが命です。

患者数が増え、時間が限られる中、Yale New Haven Hospitalは、バックグラウンドで動作し、品質を損なうことなく処理を加速できるものを必要としていました。

そこで登場したのが、Aidocです。AIを活用した画像診断アシスタントで、重大な問題を迅速に検出します。FDA認可のAIシステムは自律型エージェントとして機能し、肺血栓塞栓症の症例をリアルタイムで検出・優先順位付けします。

Aidocは積極的なチームメンバーとして、CTスキャンがシステムに入った瞬間から継続的に監視を行います。

実際に効果はあったのでしょうか？結果は次の通りです：

• 提携病院で1年間に14件の重大な肺血栓塞栓症を検出。これらは見逃されていた可能性が高い症例でした。
• 最も必要とする患者への迅速な判断とより良いケアを実現
• 高度治療の実施率が40%増加

Aidocが静かにバックグラウンドで稼働することで、Yaleのチームはこれまで以上に早く、効率的に命に関わる状態を特定できるようになりました。

今すぐAIエージェントを構築しよう

個人起業家でも企業チームでも、AIエージェントは生産性向上の切り札になりつつあります。つまり、AIエージェントを使うかどうかではなく、どれだけ早く導入するかが問われています。

Botpressは、誰でもAIエージェントを構築・展開できるプラットフォームです。ビジュアルでフローを設計し、データソースと接続し、実際のユーザー入力でテストし、すべて一つの場所で動作を微調整できます。

カスタマーサポートエージェントでも社内ツールでも、Botpressならアイデアから実現まで簡単にエージェントを作成できます。

今すぐ構築を始めましょう。無料です。

よくある質問

自社がAIエージェント導入に適しているかどうか、どう判断すればよいですか？

AIエージェント導入に適しているのは、特定の繰り返し作業に多くの時間を費やしている場合や、エージェントが接続できるデジタルシステム（CRMやERPなど）があり、コスト削減や人員を増やさずに業務拡大など明確な目標がある場合です。

AIエージェントを検討する前に、どれくらいのデータが必要ですか？

通常は、パターンの特定やモデルの学習に十分な過去データ（過去のやり取りや文書が数千件程度）が必要ですが、シンプルなルールベースや検索型のAIエージェントであれば、構造化されたナレッジベースと連携することで、より少ないデータでも価値を提供できます。

AIエージェント導入時、企業が直面する最大の課題は何ですか？

AIエージェント導入時の主な課題は、既存システムとの統合、データセキュリティやコンプライアンスの確保、ユーザーの信頼や利用促進、そして新しいビジネスルールや市場変化に合わせてエージェントを継続的に更新することです。

AIエージェントを導入した後、どのように成果を測定すればよいですか？

AIエージェントの成功は、作業ごとの時間短縮、正確性、ユーザー満足度、運用コスト削減、エージェントが人間よりどれだけ迅速にタスクを処理できるかなど、定量的なKPIで測定します。

AIエージェントを導入・運用するために、チームにはどのようなスキルが必要ですか？

AIエージェントに何をさせるかを定義するためのデータ分析や業務プロセス設計のスキルが必要ですが、最近のドラッグ＆ドロップ型プラットフォームのおかげで、必ずしもコーディングの知識は必要ありません。ただし、より高度な連携やカスタムロジックには、APIやプロンプトエンジニアリングの知識が役立ちます。