AIエージェントとは？中小企業の業務自動化でできること・できないこと

AIエージェントとは？指示した仕事を最後まで進めるAI

AIエージェントとは、ひとことで言うと「指示した仕事を、手順を踏んで最後まで進めるAI」です。質問に答えて終わりではありません。届いたメールや書類を読み、台帳と照らし合わせ、システムに登録するところまで進めます。

総務省と経済産業省の「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」にも定義があります。「特定の目標を達成するために、環境を感知し自律的に行動するAIシステム」です。会社の仕事に置き換えると、「届いた情報を読み取り、決めた目的に向けて次の作業を進めるAI」です。

受注メール1通で見る、AIエージェントの動き

たとえば、取引先から注文のメールが届いたとします。AIエージェントに任せると、次のような流れで仕事が進みます。

1. メール本文や添付のPDF・Excelから、品名・数量・納期・納品先を読み取る
2. 得意先の台帳と商品マスタで、得意先コードと商品コードを照合する
3. ケースやボールで書かれた数量を、販売管理システムの登録単位に換算する
4. 販売管理システムに受注を登録し、登録した内容を記録に残す
5. 商品が見つからない注文や、納期が書かれていない注文は担当者に回す

大事なのは5番目です。AIエージェントは、迷うものを無理に処理しません。決めたルールに合わないものを人に回すところまでが、AIエージェントの仕事です。

「自律的」でも、何でも勝手にやるわけではない

「自律的に行動する」と聞くと、AIが勝手に判断して動き回る姿を想像するかもしれません。同じガイドラインは、自律について「ある程度の自律性を持つものも含む」と注記しています。

中小企業の業務で使うAIエージェントは、会社が決めた範囲の中だけで動かすのが基本です。どのシステムに触れてよいか、どこで止めて人に確認を求めるかを、最初に決めておきます。

なぜ今、中小企業でAIエージェントなのか

総務省の「令和8年版 情報通信白書」に、企業のAI活用の調査結果があります。生成AIを「積極的に活用する」または「領域を限定して利用する」方針の企業は、日本全体で68.9%でした。前年度の調査の49.7%から大きく上がっています。企業規模別では、大企業が74.0%、中小企業が58.1%です。

同じ調査で、何らかの業務で生成AIを使っていると答えた企業は86.4%でした。活用方針の設問で「わからない」と答えた企業を除いた数字です。使い道として最も多かったのは「議事録・メール作成補助」で、約7割でした。

チャットで使うだけでは、転記と照合の仕事は残る

白書は、日本企業は調査したほかの3か国に比べて、AIを効率化の道具としてとらえる傾向があると指摘しています。メールの文案や議事録づくりは速くなりました。それでも、受注メールを読んで販売管理システムに打ち込む仕事は、社員の手に残りがちです。

チャット型の生成AIは、人が質問して、人が答えを使う道具です。答えをコピーしてシステムに貼る作業は、人がやるしかありません。仕事の流れそのものをAIに任せるには、AIエージェントのような仕組みが必要になります。

白書も、段階を踏む進め方を示しています。まず汎用的な生成AIで社員一人ひとりの作業を効率化し、次に業務の流れ全体をAI前提で組み直す順番です。AIエージェントは、この2段目で使う道具です。

中小企業では、社長が旗を振るかどうかで差がつく

白書では、生成AIで業務を変える取り組みについて「組織的な取組はない」と答えた割合が27.0%でした。この割合は、中小企業で特に高い傾向が見られました。

一方、取り組んでいる中小企業では、経営幹部が各部署に実施事項や達成目標を示しているという回答が最も多くなりました。白書は、中小企業のAI活用ではトップダウンの関与が鍵になっていると分析しています。

そのままにしておくと起きること

• 受注や問い合わせが増えるほど、転記と照合の作業も同じだけ増える
• その業務がわかる社員が休むと、受注登録や請求書の確認が止まる
• 社員がそれぞれ自分の判断でAIを使い、入力してよい情報の線引きがあいまいになる

3つ目について、白書は「シャドーAI」のリスクを指摘しています。社員が個人の判断でAIを業務に使うと、入力した機密情報が流出するおそれがあります。会社として使い方を決めずにいること自体が、リスクになります。

AIエージェントとチャット型の生成AI・RPAとの違い

AIエージェントと混同されやすいのが、チャット型の生成AIとRPAです。3つの違いを表にまとめます。

チャット型の生成AIとの違いは「最後まで進めるかどうか」

チャット型の生成AIは、頼りになる相談相手です。ただ、答えを受け取ったあとにシステムへ入力するのは人です。AIエージェントは、読み取りから登録、記録までを一続きの仕事として進めます。

RPAとの違いは「読んで判断できるかどうか」

総務省の「自治体におけるRPA導入ガイドブック」の説明を見てみます。RPAは「普段人が行う定型的なパソコン操作をソフトウェアのロボットが代替して自動化するもの」です。向いている業務としては「定型的で複雑な判断を要しない業務」などを挙げています。

RPAは、決まった画面に決まった順番で入力する作業が得意です。その反面、取引先ごとに書式が違う注文書や、文章で書かれた依頼メールは苦手です。AIエージェントは、こうした形のそろわない情報を読み取り、項目に整理できます。

中小企業でAIエージェントに任せられること・任せられないこと

AIエージェントに向いている業務には、共通点があります。次の4つに当てはまるかを確かめてみてください。

• 毎日、毎週のようにくり返し発生する
• 情報がメール・PDF・Excelなどの電子データで届く（紙はスキャンして使う）
• 正しいかどうかを、元の書類や台帳で確かめられる
• やり方のルールを、言葉で説明できる

向いている業務の例

受注メールの読み取りと受注登録

卸や通販、メーカーで多いのが、メール・FAX・Excelで届く注文の打ち直しです。AIエージェントは注文を読み取り、得意先と商品を照合して、今お使いの販売管理システムへ登録します。具体的な流れは受注入力の自動化支援で紹介しています。

書類どうしの照合

発注書と納品書と請求書を見比べる作業は、件数が増えるほど見落としが起きやすくなります。AIエージェントは品名・数量・金額を突き合わせ、差がある明細だけを一覧にします。社員は、その一覧を確かめれば済みます。

貿易書類のように書類の種類が多い業務や、健診結果のように原票との照合が欠かせない業務でも、考え方は同じです。輸出帳票の入力・登録支援や健診結果の入力・照合支援もあわせてご覧ください。

問い合わせの一次回答と、日報の要約

お客様からのメールやLINEでの質問には、AIエージェントが回答の下書きを作ります。送る前に担当者が目を通す流れにすれば、返信の速さと正確さを両立しやすくなります。

日報も同じです。全員の日報を読み、案件ごとの進み具合やトラブルの報告だけを抜き出して社長に届けます。社長が日報をすべて読み込む時間を、判断のための時間に回せます。

向いていない業務

• 年に数回しか発生しない業務（仕組みを作る手間に見合わない）
• 毎回やり方が変わり、ルールを言葉にできない業務
• 正しいかどうかを確かめる元の資料がない業務
• 必要な情報が、ベテラン社員の頭の中にしかない業務

最後の業務は、AIの前に手順を書き出すところから始めます。誰が読んでもわかる形にしてから、AIエージェントに任せる範囲を決めます。

人が残すべき判断

AIエージェントに任せるのは「作業」です。会社として責任を持つ「判断」は、人が残します。たとえば次のようなものです。

• 値引きや支払条件など、取引の条件を決める
• 新しい取引先と取引するかどうかを決める
• 採用や人事評価を決める
• お客様へのお詫びや、納期の約束をする
• 通関や医療、法律など、専門職が判断すべき内容
• 支払いや送金を最終的に承認する

白書は、AI活用が進んだ企業の考え方も紹介しています。「どのタスクはAIを人間の思考や判断の補助として用い、どのタスクはAIに自律的に実行させるべきか」という線引きです。業務ごとに、この線引きを先に決めておきます。

AIエージェント導入の進め方5ステップ

AIエージェントは、いきなり全社に入れるものではありません。1つの業務で試し、うまく回ったら広げます。次の5つの順番で進めます。

1. 任せる業務を1つ決める
2. 試作をサンプルデータで確かめる
3. 例外は人が確認する流れを決める
4. 本番で動かす
5. 結果を見て改善する

ステップ1：任せる業務を1つ決める

候補は、件数が多く毎日くり返す業務です。月に何件あるか、1件に何分かかるか、情報はどこから届き、どのシステムに登録するかを書き出します。どの業務から始めるかは、社長が決めてください。

ステップ2：試作をサンプルデータで確かめる

過去の受注メールや請求書をサンプルにして、小さな試作を動かします。読み取りの正確さ、照合ルールの抜け、登録先の項目との対応を、実物で確かめます。サンプルは、個人名や連絡先を伏せたものを使うと安心です。

ステップ3：例外は人が確認する流れを決める

AIエージェントが止めた注文や、照合で合わなかった明細を、誰がいつ確認するかを決めます。確認する場所は、担当者が毎日見る一覧1か所にまとめます。確認した人と日時を記録に残すことも、この段階で決めておきます。

ステップ4：本番で動かす

本番に入ったら、最初の期間は人の作業と並べて結果を見比べます。AIが登録した内容と担当者の確認結果が合っているかを確かめ、問題がなければ人の作業を減らしていきます。

ステップ5：結果を見て改善する

例外として人に回った理由を集めると、改善の手がかりが見えます。よく出る書式の違いや表記のゆれは、ルールに足していきます。1つの業務が安定したら、近い業務に範囲を広げます。

AIエージェント導入の注意点とよくある失敗

入力する情報の扱いを決める

白書の調査で、日本企業が生成AIについて最も懸念していたのは「社内情報の漏洩などのセキュリティリスク」でした。AIエージェントは社内のメールや台帳に触れるため、この点には特に気を配ります。

個人情報保護委員会は、生成AIサービスの利用について注意を呼びかけています。個人情報を入力する場合は、利用目的の範囲内かを十分に確認すること。本人の同意なく入力した個人データが回答の作成以外の目的で扱われると、法律に違反するおそれがあること。この2点です。

使うAIサービスが、入力したデータを学習に使わない設定や契約になっているかを確かめてください。あわせて、AIに入力してよい情報と入力しない情報を、社内のルールとして決めておきます。

AIの間違いに備える

同じ調査で、2番目に多かった懸念は「出力結果の精度に問題がある」でした。AIエージェントも、読み間違いや照合の誤りをゼロにはできません。次のような備えを最初から組み込みます。

• 登録の前に、元の書類や台帳との照合を必ず入れる
• 合わないものや、読み取りに自信がないものは止めて人に回す
• お客様に送るメールや支払いは、人が確認してから実行する
• 何を読み取り、何を登録したかの記録を残す

責任の所在をはっきりさせる

AIエージェントに責任を持たせることはできません。誤った登録や送信が起きたとき、誰が確認し、誰が判断したのかを説明できる形にしておきます。

AI事業者ガイドラインも、AIを使う側が人間の判断を介在させることで、予期せぬ事故を防ぐこともできると示しています。業務ごとに「確認する人」と「最終判断する人」を決め、社内で共有してください。

よくある失敗と対策

どの失敗も、AIに何を任せ、人が何を確認するかを決めないまま始めたことが原因です。進め方のステップ3を飛ばさないことが、いちばんの対策になります。

シス学 AI開発の進め方：任せる範囲を決めてから作る

シス学は、株式会社むさしAI研修のAI導入支援ブランドです。「AIエージェントで売上を上げる」を掲げ、AIと仕組みで、会社の仕事が回る形をつくっています。

シス学 AI開発では、AIエージェントを業務ごとに設計します。メール・PDF・Excelを読み取り、照合・入力・下書きまで行う仕組みです。今お使いのシステムや資料を活かし、例外だけを人が確認する流れをつくります。

• 受注メールやPDFの読み取りと、受注入力の下書き：AIが行います
• 数量や単価が合わないもの、足りないものの確認と修正：担当者が行います
• 値引きや取引の条件、優先順位、例外の扱いの判断：社長が行います

進め方は、業務の確認、設計と試作、開発と導入、運用と改善の順です。試作はサンプルデータで動かし、実際の動きを見ていただいてから本番に進みます。業種ごとの例は業務別ソリューションにまとめています。

全国どこからでもオンラインで相談でき、初回の相談は無料です。料金は業務の内容を伺って、個別にお見積もりします。「この業務はAIエージェントに任せられるか」という段階から、無料相談でお聞かせください。

まとめ：まずは毎日くり返す1つの業務から

AIエージェントは、指示した仕事を手順を踏んで最後まで進めるAIです。形のそろわないメールや書類を読み、照合し、登録するところまで進める点が、チャット型の生成AIやRPAとの違いです。

• 向いているのは、毎日くり返し、元の書類で正しさを確かめられる業務
• 取引の条件や採用など、責任を伴う判断は人が残す
• 1業務を決め、試作で確かめ、例外を確認する流れを決めてから本番へ
• 入力する情報、AIの間違い、責任の所在は導入前に決めておく

最初の一歩は、社内で毎日くり返している転記や照合の業務を1つ書き出すことです。どこから始めるか迷ったら、その業務の流れを、読み取りから登録まで順に書き出すところから整理してみてください。

よくある質問