「あなたのビジネスは汎用的ではないので、AI エージェントも汎用的であってはなりません。」
AIエージェントのユースケースに関する話題が日々高まる中、多くの組織は可能性の広さ故に、どこから始めれば良いのか分からない、という課題に直面しています。どのAIエージェントのユースケースが真の価値をもたらすのでしょうか？一見魅力的に見えるものの、実際にはビジネス上の課題を解決しないエージェントへの投資を避けるにはどうすれば良いのでしょうか？
このガイドでは、さまざまな業界における5つのAIエージェントの実際のユースケースを取り上げ、ノイズを排除します。Dataikuは、お客様独自のデータソースを高度なAI機能と連携させることで、これらの強力なユースケースを実現します。Universal AI Platform™を利用することで、ビジネスチームと技術チームが連携し、信頼できるデータ、機械学習モデル、既存システムを活用するエージェントを、単一のガバナンスされたプラットフォーム上で構築できます。
これらは単なる理論的な概念ではなく、組織の業務を支援するための実際の例です。AIエージェントのユースケースを検討する際の参考にご覧ください。
エージェントを構築すべきか？」 クイックテスト
AI エージェントの使用例を詳しく説明する前に、エージェントが必要かどうかを判断するための簡単なテストを紹介します。
「A、B、Cを実行し、Cが50ならDを実行し、そうでない場合はEを実行する」といった指示であれば、おそらくAIエージェントは不要でしょう。Dataikuの通常の自動化機能で実現できます。
しかし、あなたの指示が「状況によって異なります。いくつかの方法とツールをご紹介します。最善の判断をしてください...」というようなものであれば、AI エージェントが最適なソリューションとなるかもしれません。
最適な AI エージェントの使用例には、判断力、変化する状況への適応力、複数のソースから情報を取得して組み合わせて問題を解決する能力が含まれます。
はじめに： 最初の AI エージェントのユースケースを賢く選択する
最初の実装に適した AI エージェントの使用事例を特定するには：
1.テクノロジーではなくビジネス上の課題から始める
- どのような面倒なプロセスが貴重な時間を消費しているのでしょうか?
- 日常的な業務に時間をかけすぎている社員は誰ですか?
- 不完全な情報によって意思決定に支障が生じるのはどのような場合でしょうか?
2.技術的な準備状況を評価する
- データへのアクセス性はどの程度ですか?
- 社内のプロセスは適切に文書化されていますか?
- どのようなガバナンス要件を満たす必要がありますか?
3.影響を優先する
- どのAI エージェントの使用例があなたのビジネスに最も高い ROI をもたらしますか?
- どれが最も簡単に実装できるでしょうか?
- どのユースケースがユーザーからの抵抗が最も少ないでしょうか?
ビジネスに真のインパクトをもたらす 5 つの AI エージェントのユースケース
AIエージェントの活用事例は無数にあり、どこから着手すべきか迷ってしまうのは当然です。カスタマーサービス、オペレーション、財務、それとも全く別の分野に重点を置くべきでしょうか？重要なのは、従来の自動化では対応できない複雑な意思決定をエージェントが処理できるAIエージェントのユースケースを見つけることです。
以下のAIエージェントのユースケースは、さまざまな部門にまたがっていますが、共通点があります。それは、知識集約型のプロセスへの対応、データドリブンなインサイトによる人間の専門知識の強化、そして既存のワークフローとの統合です。これらの実例を検討する際に、同様のパターンが貴社固有の課題にどのように当てはまるかを検討してみてください。
1. サポートチケットマネージャー
最適な用途： IT部門、カスタマーサービスセンター、社内ヘルプデスク
ストーリー： ITサポートチームは通常、毎日数十件ものチケットを処理します。その多くは似たようなパターンを辿りますが、それでも手動による介入が必要です。サポートチケット管理エージェントは、受信したリクエストを継続的に分析し、過去に解決済みの問題と比較し、回答案を作成することで、このワークフローを変革します。毎朝、ITスタッフが出勤すると、チケットは優先度と複雑度ですでに分類されており、よくある問題には推奨回答と関連ドキュメントへのリンクが事前に入力されています。複雑なチケットには、解決プロセスを加速させる豊富なコンテキスト情報が含まれています。
ビジネス上の課題： チームは毎日何百ものチケットが溢れており、複雑さのレベルは大きく異なり、応答時間を短縮するというプレッシャーが常にかかっています。
エージェントソリューション： バックグラウンドで精力的に動作し、受信したチケットをスキャンして自動的に分類し、以前に解決された問題と照合して、パーソナライズされた応答を作成するサポートチケットマネージャーエージェント
データアクセス要件： チケット システム統合 (Freshdesk、ServiceNow など)、履歴チケット データベース、ナレッジベース/ドキュメント、ITポリシー リポジトリ、ユーザー認証および権限データ、IT資産インベントリデータベース
2. 請求書発行/請求処理業者
最適な用途： 財務部門、売掛金管理チーム、回収機関
ストーリー： 売掛金管理チームは、数千件もの未払い金を処理する中で、どの未払い請求書にすぐに対応すべきかを効果的に優先順位付けすることに苦労しています。請求書処理エージェントは、支払履歴、請求額、顧客関係を分析し、優先順位付けされたダッシュボードを作成することで、このプロセスを変革します。このシステムは、通常信頼できる顧客への穏やかなリマインダーから、慢性的に支払いを遅らせる顧客へのより積極的な言葉遣いまで、顧客に合わせたフォローアップコミュニケーションを自動的に生成し、CRMをリアルタイムで更新します。
ビジネス上の課題： 請求書管理者は、すぐに対応が必要な未払い請求書がどれなのかがあまり把握できないため、何千もの未払い請求書の優先順位付けに苦労しています。
エージェントソリューション： 未払いの請求書を分析し、金額、支払い履歴、顧客関係に基づいて優先順位を付け、カスタマイズされたフォローアップメールを準備し、CRM を自動的に更新するインテリジェントな請求書/請求処理エージェント
データアクセス要件： 請求書データベース (PDF/ドキュメントベースの請求書を含む)、銀行取引データ、顧客の支払い履歴、CRMシステムデータ (Salesforce など)、顧客関係情報、電子メール テンプレート、通信履歴
3. メンテナンススケジュールアシスタント
最適な用途： 製造施設、公益事業会社、不動産管理会社
ストーリー： 保守管理者は、機器の稼働時間、技術者の可用性、そして生産スケジュールのバランスを取るという、常に困難な課題に直面しています。予期せぬ問題が発生すると、従来のプロセスでは、慌ただしい電話対応、スプレッドシートの操作、そして避けられない妥協を強いられます。保守スケジューリングアシスタントは、機器の健全性データ、生産の優先順位、そしてリソースの可用性に基づいて最適なスケジュールを瞬時に再計算することで、この混乱を打破します。このアシスタントは、生産への影響、保守コスト、そして長期的な機器の信頼性の間で明確なトレードオフを示す複数のシナリオを提示します。
ビジネス上の課題： メンテナンス管理者は、機器の信頼性、技術者の可用性、生産スケジュール、予期しない故障など、競合する優先事項に対処しなければなりません。
エージェントソリューション： 予測メンテナンス システムと統合して最適なメンテナンス スケジュールを作成し、予期しないイベントにリアルタイムで調整し、すべての関係者と明確にコミュニケーションをとるメンテナンス スケジュール アシスタント
データアクセス要件： 機器のセンサーデータと健全性指標、保守履歴記録、生産スケジューリングシステム、技術者の可用性とスケジュールデータ、スペアパーツ在庫データベース、保守手順ドキュメント、機器の依存関係マッピング
4. パーソナライズされたセールスアシスタント
最適な用途： 小売チェーン、地域営業チーム、eコマース運営
ストーリー： 数十店舗を担当する地域マネージャーは、通常、月次レポートに基づいてパフォーマンスの問題を特定しますが、新たな問題への迅速な対応が困難です。パーソナライズされたセールスアシスタントは、販売データ、在庫レベル、顧客動向を会話形式で分析することで、この遅延をリアルタイムのインサイトに変換します。エージェントがパフォーマンスの問題を特定すると、在庫切れ、価格の不一致、顧客セグメントの変化などの根本原因を自動的に分析し、予測需要モデルと顧客セグメンテーションに基づいて、ターゲットを絞った介入策を提案します。
ビジネス上の課題： 地域の営業マネージャーは、それぞれ独自の顧客層と購入パターンを持つ数十の店舗にわたって価格設定、在庫、プロモーションを最適化することに苦労しています。
エージェントソリューション： 販売データ、在庫レベル、需要予測をリアルタイムで分析し、改善の機会を特定して、対象を絞ったアクションを推奨するパーソナライズされた販売アシスタント
データアクセス要件： 店舗レベルの販売取引データ、在庫管理システムの統合、顧客の購入履歴、製品カタログと仕様、価格履歴データベース、販促キャンペーン記録、競合他社の価格情報、物流およびサプライチェーンデータ
5. 臨床試験インテリジェンスアシスタント
最適な用途： 製薬会社、契約研究機関、バイオテクノロジー企業
ストーリー： 臨床試験の開始には、登録目標を達成できる適切な研究施設と治験責任医師を特定するために、数ヶ月に及ぶ手作業が必要です。Clinical Trial Intelligence Assistantは、社内試験データベースから公開研究記録まで、多様なデータソースを連携させることでこのプロセスを変革し、過去の実績、治験責任医師の資格、患者の人口統計に基づいて最適な施設を迅速に特定します。かつては数週間に及ぶ手作業による調査と分析が必要だった作業が、今では主要な治験責任医師の競合分析を含む包括的なレポートによって数分で完了します。
ビジネス上の課題： 臨床運用チームは、多くの場合情報が不完全で過去の実績がほとんど把握できないまま、治験の対象となる臨床施設と治験責任医師を手作業でスクリーニングして選択するのに数か月を費やしています。
エージェントソリューション： 試験データベース、社会経済的要因、研究助成金記録などのさまざまなデータ ソースを接続して、複雑なプロトコル要件を満たす最適なサイトと研究者を特定する臨床試験インテリジェンス アシスタント。
データアクセス要件： 臨床試験履歴データベース、www.clinicaltrials.gov 公開レジストリ、主任研究者のプロフィールと業績、研究助成金記録、健康の社会的決定要因データセット、国勢調査人口統計データ、患者登録統計、科学出版データベース。
AIエージェントのユースケースが真のビジネス価値をもたらす理由
多くのAIイニシアチブが普及に失敗する中、これらの AIエージェントの実装が成功する理由は何でしょうか?
- お客様の独自のデータをベースにする − お客様の組織独自のデータと資産を活用できます。
- 既存のシステムとの統合 − データベース、分析パイプライン、MLモデルに接続します。
- 完全な可視性と制御を提供 − あらゆるデータソースと意思決定パスを明確に把握できます。
- 技術チームとビジネスチームの両方が構築 − AIイノベーションに貢献できる人材が拡大します。
AIエージェントで組織を変革
今日の競争上の優位性は、汎用的なAIソリューションを導入する組織ではなく、独自のビジネスニーズとデータエコシステムに合わせて差別化されたAIエージェントを作成する組織にあります。
これらのAIエージェントは、従業員を置き換えるものではありません。反復的な作業を排除することで、人間の能力を高めます。ITチームはパスワードのリセットに追われることなく、複雑な問題の解決に専念できます。営業マネージャーは月次レポートを待つことなく、即座にインサイトを得ることができます。臨床研究者は、数週間かかっていたデータに基づく意思決定を数分で行うことができます。
自分自身に問いかけてみてください。社内で誰が、本来AIエージェントが処理できる反復的なタスクに貴重な時間を費やしているでしょうか？アクセスが困難な情報によって意思決定が遅れているのはどの領域でしょうか？インテリジェントエージェントを活用することで、貴社の独自データをどのように競争優位性に変えることができるでしょうか？
あなたのビジネスは汎用的ではありません。AIエージェントも同様です。
DataikuでAIエージェントを構築
ビジネス課題を解決し、独自のデータと統合し、完全に制御できる AI エージェントを構築する方法をご覧ください。
→DataikuのAIエージェント機能について、詳細はこちら
原文：5 AI Agent Use Cases to Kickstart Your Team's Transformation