25 AIエージェントとチャットボットのGenAI使用例

1.カスタマーサポート

その中で最も一般的なカスタマーサポートのチャットボットは、大量の問い合わせに対応し、FAQに即座に回答を提供したり、問題のトラブルシューティングを行ったり、役立つリソースにユーザーを誘導したりすることに優れている。 

ナレッジ・ベースや発券システムと統合することで、サポート・プロセスを合理化し、待ち時間を短縮し、人間のエージェントに負担をかけることなく、顧客の声を聞くことができる。

2.営業支援

AIエージェントは、AIセールスファネルのどの段階にも導入できる。AIエージェントは、商品の推奨、機能の比較、リアルタイムの価格や在庫状況を提供することで、セールス・ジャーニーを強化します。 

チャットボットは、顧客が十分な情報に基づいた意思決定を行い、満足度を高め、コンバージョン率を向上させるのに役立ちます。製品カタログを通じて顧客を誘導するにしても、嗜好に基づいてアップセルを行うにしても、セールスチャットボットはデジタル体験において一般的になりつつあります。

3.リードジェネレーション

セールスエージェントの一種であるリードジェン・ボットは、通常、売り手として売り込まれることはありません。多くの場合、貴重な情報を提供するAIエージェントを使えば、リードの獲得と選別が簡単になる。AIエージェントは会話を始め、的を絞った質問をし、メールアドレスや好みなどの貴重な情報を収集します。 

CRMシステムとシームレスに同期し、営業チームが質の高いリードに集中できるよう、人的フォローアップの準備が整うまで見込み客を育成します。

4.電子商取引

注文の追跡から在庫問い合わせの管理まで、eコマース向けの会話型AIはあらゆるところに存在している。 

これらのエージェントは、閲覧履歴や嗜好に基づき、オーダーメイドの商品を提案し、購入の可能性を高める。また、購入後のサポートを合理化し、返品を処理し、補完的な商品をアップセルする。

5.マーケティングとアウトリーチ

マーケティング用AIエージェントは、会話型マーケティングを受け入れるGTMチームでの採用がますます増えている。 

異なる顧客セグメントに合わせたメッセージを作成することで、パーソナライズされたアウトリーチキャンペーンを行うことができます。また、これらのエージェントは、販促キャンペーン、フォローアップ、放棄されたカートの回収など、顧客を惹きつけたり、再び惹きつけたりする機会を特定します。 

6.従業員サポート

HRチャットボットは、ポリシー、PTO、入社プロセスに関する質問に答えるための最適なソリューションです。 

従業員が正確な情報に即座にアクセスできるため、人事部のサポートを待つ必要がなくなり、社内業務がスムーズになります。

7.ナレッジ・マネジメント

AIエージェントは、ドキュメントを検索し、複雑な情報を要約し、迅速な回答を提供することで、企業知識へのアクセスを改善するために使用される。 

コンプライアンス要件の理解やプロジェクトリソースの検索などの作業を支援し、チーム全体で情報に簡単にアクセスできるようにします。

8.トレーニングとスキルアップ

AIエージェントは、個人の役割や目標に基づいて、オーダーメイドのコースやリソースを推奨することで、従業員の能力開発を強化します。 

学習教材、インタラクティブなクイズ、シミュレーションに即座にアクセスでき、トレーニングを効率的かつ魅力的なものにする柔軟なオンデマンド・サポートを提供します。

9.プロセスオートメーション

あまりに多くの企業が、従業員を雑用に追わせ続けている。 

しかし、会議のスケジューリング、ドキュメントの管理、請求書の処理といった日常的なタスクは、AIエージェントを使えば難なくこなせる。 

繰り返しの多い業務ワークフローを自動化することで、従業員の時間を戦略的でインパクトの大きい仕事に振り向けることができ、組織全体の生産性が向上する。

10.研究アシスタント

AIエージェントは、レポートの要約、トレンドの特定、複雑なクエリへの回答などのタスクを効率化する。 

大量のデータを迅速に処理し、重要な洞察を抽出し、調査結果をわかりやすい形式で提示することで、学術、企業、科学の各分野における意思決定をサポートします。

11.製品開発 

AIエージェントは、顧客のフィードバックを分析して貴重なインサイトを発見することで、製品開発を強化することができる。 

リアルタイムで市場動向を監視し、データに基づいた提案を行い、ルーチンワークを自動化する。

12.データ分析

同様に、AIエージェントは、データクリーニングやレポート作成のような反復作業を自動化できるため、データ分析の合理化にも利用されている。 

複数のソースからの情報を統合し、トレンドの特定やKPIの追跡など、部門を超えたチームに実用的な洞察を提供します。

13.カスタムワークフロー自動化

バイオテクノロジー、エネルギー、建設などのニッチな業界では、AIエージェントが特定の業務ニーズに対応したオーダーメイドのワークフローを構築することができる。 

実験室のデータ入力の自動化からエネルギー配分の最適化まで、高度に専門化された環境において、効率を改善しコストを削減するカスタマイズされたソリューションの導入を可能にする。

14.コンテンツモデレーション

AIエージェントは、ユーザーが作成したコンテンツが企業ポリシーや法的ガイドラインに準拠しているかどうかをフィルタリングすることで、コンテンツのモデレーションを強化する。 

不適切、有害、またはコンプライアンス違反の素材を迅速に検出し、より安全なオンライン環境を確保し、ブランドの評判を保護します。 

15.ヘルスケア

エージェント型AIの導入が最も早い業界のひとつがヘルスケアで、新技術の導入に大きな影響を与える分野だ。 

AIエージェントは、症状のチェック、予約のスケジューリング、医療処置の説明をユーザーフレンドリーな方法で支援するために使用されている。 

ヘルスケアチャットボットは、患者とのやり取りを合理化し、管理負担を軽減し、アクセスしやすく正確な医療ガイダンスを提供することができます。

16.財務

口座管理からパーソナライズされた投資アドバイスの提供まで、金融のためのAIエージェントは金融サービスを変革しつつある。 

リアルタイムの不正検知アラートを提供し、ユーザーの安全確保と情報提供を支援します。スピードと正確性を兼ね備え、顧客の信頼と業務効率を高めます。

17.教育

バーチャル家庭教師として、学生向けのAIエージェントは学習サポートを提供し、学術的な質問に答え、カスタマイズされた学習プランを提供することができる。 

教育用AIチャットボットは、教育をよりインタラクティブで身近なものにし、教室でもオンラインでも、生徒と教育者が成功に必要なツールを手に入れられるようにする。

18.不動産

チャットボットの導入率が最も高い業界は不動産で、不動産チャットボットの 人気は今も高まっている。 

AIエージェントは、物件を推薦し、顧客とのやり取りを管理し、文書ワークフローを自動化することで、不動産プロセスを簡素化します。AIエージェントは、顧客に合った物件を提案することで顧客体験を向上させ、人間のエージェントが行う管理業務を効率化します。

19.旅行とホスピタリティ

AIエージェントは、旅行の予約、旅程の計画、部屋のタイプやアクティビティなどの好みの整理などのタスクを管理する。 

ホテルのチャットボットは、予約、アメニティのリクエスト、現地のお勧めにますます使用され、オーダーメイドのリアルタイムサポートで旅行体験を合理化しています。

ホテルのチャットボットに関するケーススタディをお読みください。 

20.法的支援

AIエージェントは、長い契約を要約し、重要な条項を強調表示し、潜在的なリスクやコンプライアンス上の問題にフラグを立てることで、法務ワークフローを簡素化します。大量の文書を迅速に正確に分析することで、法務チームの時間を節約し、コストのかかるミスの可能性を減らしながら、企業のコンプライアンスを確保します。

21.イベント管理

イベント企画には、業者の管理から参加者への情報提供まで、複雑なロジスティクスの網が張り巡らされている。しかし、AIエージェントはこれらのプロセスを簡素化します。

これらのツールは、スケジュールの調整からリマインダーの送信まで、すべてを処理します。登録を管理し、参加者の好みを追跡し、さらにはイベント後のフィードバックを促進することで、何も漏れがないようにします。

22.科学研究

研究プロジェクトでは、細部への細心の注意と膨大なデータセットを処理する能力が求められる。AIエージェントは研究機関において急速に普及している。

これらの自動化エージェントは、複雑なデータを分析し、仮説を生成し、時間のかかる文献調査を自動化することができる。 

パターンを特定し、発見を要約することによって、これらのツールは、研究者が重要な洞察と革新に焦点を当てることを可能にする。

23.危機管理

緊急事態には迅速な判断と正確な情報が必要だが、AIエージェントはその両方を提供することに優れている。

リアルタイムのデータを監視することで、AIツールは進展を追跡し、リスクを分析し、実用的な洞察を提供することができる。AIツールは、チームがリソースを調整し、効果的な対応を計画し、プレッシャーのかかる状況でも統制を維持するのに役立つ。

24.サプライチェーンマネジメント

AIエージェントは需要動向を予測し、在庫を最適化し、物流ワークフローを自動化することができる。現代のサプライチェーンは複雑で、効率的な運用には正確な予測とシームレスなロジスティクスが必要です。

リアルタイムのデータを分析することで、AIエージェントは遅延を防止し、コストを削減し、円滑なサプライチェーンオペレーションを維持するのに役立つ。

25.サイバーセキュリティ

サイバー攻撃の脅威が高まる中、常に警戒を怠らず、迅速かつインテリジェントな対応が求められている。

AIエージェントは、ネットワークを監視し、脆弱性を特定し、リアルタイムで異常を検出することで、サイバーセキュリティを強化する。AIエージェントは予測分析を用いて、潜在的な脅威が拡大する前に対応し、システムの安全性と運用性を確保します。

1.AIエージェント、チャットボット、バーチャルアシスタントの違いは？

The difference between AI agents, chatbots, and virtual assistants lies in their complexity and capabilities: chatbots typically follow predefined rules and scripts to answer questions, virtual assistants like Siri or Alexa handle broader tasks with voice and contextual understanding, and AI agents autonomously make decisions.

2.AIエージェントはRPAのような従来の自動化ツールとどう違うのか？

AI agents differ from traditional automation tools like RPA in that RPA automates static, rule-based tasks (like form filling or data entry) through UI mimicry, while AI agents adjust to changing scenarios and make contextual decisions during interactions.

3.AIエージェントが推奨されない業界はありますか？

AI agents are not recommended for high-risk industries like nuclear power, military systems, or aviation control, where automated decision-making must be fully auditable; however, they can still be useful for internal, low-risk use cases like IT helpdesks or HR support within those industries.

4.AIエージェントを構築し、展開するために必要な技術的スキルは？

To build and deploy an AI agent, no-code platforms like Botpress only require skills in conversation design and basic logic, but more advanced implementations benefit from experience with JavaScript, REST APIs, JSON handling, and a working knowledge of LLM behavior and architecture.

5.コンセプトから展開まで、通常どれくらいの時間がかかりますか？

The time it takes to go from concept to deployment of an AI agent typically ranges from a few days to two weeks for most business use cases, especially when using pre-built templates or no-code builders; complex, custom agents may take longer depending on integrations and testing needs.