AIエージェントの実践活用：現実のユースケース、メリット、そして導入戦略

昨今、AIの誇大な宣伝から逃れることはできません。それはまるで、私たちが呼吸する空気のように、あらゆるところに浸透しています。

AIはすでに、チャットボット、レコメンデーションエンジン、音声アシスタントなど、あらゆる場所に組み込まれています。しかしカスタマーサービスに目を向けると、サポート担当者は今なお、怒りの矛先を向けながらチケットを次々と送りつけてくる顧客に手作業で対応しています。チームは、押し寄せる大量のチケットに追いつくことができずにいます。

問題は、顧客がより迅速なサポートを求めているというだけではありません。彼らはより賢いサポートを期待しているのです。今すぐ解決策を求め、しかもそれがパーソナライズされていることを望んでいます。ここで登場するのがAIエージェントです。

残念ながら、ほとんどの企業は依然として後手に回っており、時代に到底ついていけないレガシーなサポートモデルに依存しています。これは顧客離れ（チャーン）を招く典型的なパターンです。

本ガイドでは、AIエージェントとは何か、どのように機能するのか、そしてなぜカスタマーサービスにおけるAIの未来において不可欠な要素になりつつあるのかを解説していきます。それでは早速見ていきましょう。

AIエージェントとは何か？

AIエージェントとは、ビジネスの文脈を理解し、目標に沿った意思決定を行い、成果やフィードバックに基づいて継続的に改善するように設計された、インテリジェントなソフトウェアプログラムです。

スクリプト化されたルールや決定木に従うだけの単純なAIチャットボットとは異なり、AIエージェントは文脈を理解し、膨大なデータを処理して、あらかじめ定められた目標を達成するための意思決定を行うことができます。

Gartnerによると、2028年までにエンタープライズソフトウェアアプリケーションの33%がエージェント型AIの機能を組み込むようになり、これは2024年の1%未満から大幅に増加する見込みです。

この変化により、日常業務における意思決定の15%が自律的に行われるようになると予想されています。つまり、単に人を支援するだけでなく、チームやワークフロー全体でアクション、成果、そして継続的な改善を自律的に推進するAIシステムが実現するのです。

AIエージェントを定義づける中核的な原則：

ほとんどのソフトウェアが与えられた指示に厳密に従ってタスクを実行するのに対し、インテリジェントなエージェントAIを特徴づけるのは、知的かつ自律的に分析し、判断し、行動する能力です。

以下は、AIエージェントを際立たせる中核的な原則です：

• AIエージェントは単独で動作するわけではありません。大規模言語モデル（LLM）、製品データ、テレメトリー、顧客との会話、CRM、社内ドキュメントに接続し、行動する前に文脈の全体像を構築します。
• AIエージェントは必要に応じて自律的な意思決定者として機能し、複数の取り得るアクションを評価して、常時人間の監督を必要とせずに、独立して合理的な判断を下すことができます。
• ルールベースのボットとは異なり、エージェント型AIは目標志向です。ディフレクション（自己解決）やコパイロットといった、あらかじめ定められた目標に向けてその行動を最適化します。
• AIエージェントは、データガバナンスと安全性に関するポリシーを尊重します。ユーザーの権限やセキュリティフレームワークを尊重し、バックドアや抜け道を作ることはありません。文脈に即した回答を生成するためにデータを求める一方で、地域固有の規制やチーム単位の可視性の制約（例：GDPR、SOC 2）といったデータのパーティショニングルールを遵守します。
• AIエージェントはハイブリッド検索アプローチに基づいており、ベクトルベースのセマンティック検索と従来のキーワードインデックスを組み合わせることで、ハルシネーションを減らし、より優れたデータのグラウンディングを通じて回答の精度を向上させます。
• 包括的なモニタリングと可観測性という点で、AIエージェントは完全な監査証跡、パフォーマンスモニタリング、インシデント対応の機能を提供するフレームワーク内で動作します。これらは、信頼性が高くエンタープライズグレードの導入に不可欠です。

では、AIエージェントは人間の担当者を置き換えるために存在するのでしょうか？

その答えは、イエスとノーの間のどこかにあります。

たとえば、AIエージェントは昼夜を問わずいつでも何千もの問い合わせに対応し、それぞれにパーソナライズされた応答を保証できます。人間の担当者では、このタスクを効率的にこなすためにスケールさせることは到底できません。

しかし、AIエージェントは、カスタマーサポートに本質的に備わる人間ならではの要素を置き換えられるようにはできていません。難しい顧客への対応のように、感情的知性や繊細な判断が求められる状況においては、人間の担当者が欠かせません。

AIエージェントを置き換えとして捉えるのではなく、フォースマルチプライヤー（戦力を何倍にも増幅する存在）、さらに言えば、人間が最も得意とすることを増幅するAIの相棒（AI teammate）として考えてみてください。両者が力を合わせれば、まさに圧倒的な成果を生み出します。効率はAIが、深みは人間が担うのです。

つまり、これは「AI対人間」ではなく、「AI＋人間」なのです。

おすすめの記事：DevRevのエージェント型AIがどのように人間とAIを強化しているか

インテリジェントなAIエージェントはどのように機能するのか？

AIエージェントは、自然言語処理（NLP）、機械学習（ML）、大規模言語モデル（LLM）、データ分析といった人工知能技術を組み合わせることで機能します。

AIエージェントは、あらかじめ定義され設定可能な一連のAIガードレール内で動作し、制御された形で振る舞うことができます。

AIエージェントがどのように動作するのか、詳しく分解して見ていきましょう：

1) 目標の初期化：目的を設定する

すべてのAIエージェントは、人間のプログラマーやリーダーが設定した目標から始まり、その目標がAIエージェントの意思決定プロセス全体を導きます。これらの目標は、顧客の質問に答えるといった単純なものから、サプライチェーンを最適化するといった複雑なものまでさまざまです。

例：AIエージェントは、カスタマーサポートの応答時間を50%短縮したり、請求に関する潜在的な問題が発生する前にフラグを立てたりするようプログラムされているかもしれません。

2) 知覚：環境から情報を収集する

AIエージェントは、顧客からの問い合わせ、Webサイトのアクティビティ、システムのパフォーマンス指標など、リアルタイムのデータを収集します。あらゆるクリック、あらゆる質問、報告されるあらゆる問題が、価値ある入力となります。

例：顧客が「なぜ支払いができないのですか？」と尋ねた場合、AIエージェントはこの質問を知覚し、より深い調査を要する潜在的なシステムの問題として理解します。

3) データ処理：入力を理解する

AIエージェントは環境を知覚すると、NLPを用いてその情報を処理し、入力の背後にある意図を理解します。これには、顧客の苦情を処理し、頻出する問題を特定し、さらには会話のトーンを理解することまで含まれる場合があります。

例：先ほどの例に戻ると、顧客が「支払いができない」といった問い合わせをした場合、AIエージェントはシステム連携の失敗という文脈と、それを解決し得るアクションを把握します。

4) 意思決定：最善のアクションを選択する

必要なデータがすべて揃うと、AIエージェントは意思決定機能を働かせます。あらかじめ定められたルール、学習した経験、LLMの活用、そしてアクセスしたデータセットの知識に基づいて、最善の行動方針を判断します。以前にうまくいった解決策があれば、それを再び優先する可能性が高い一方で、新しいデータがより良いアプローチを示唆すれば、方針を転換することもできます。

例：AIエージェントが、同期の問題がAPI制限の超過に起因すると認識した場合、ユーザーを問題解決へと導くと判断することもあれば、より深いトラブルシューティングが必要な状況であれば人間にエスカレーションすることもあります。

5) 選択したアクションの実行：必要なステップを踏む

判断が下されると、AIエージェントは行動します。行動とは、顧客に解決策を提示すること、タスクを自動化すること、あるいはシステム内のプロセスを調整することを意味する場合があります。重要なのは、エージェントはいかなるアクションを実行する前にも常にユーザーの明示的な確認を必要とし、人間による監督がプロセスに不可欠であり続けるようにしている点です。

例：カスタマーサービスにおいては、「API呼び出しの上限を超えたため、データ同期に失敗しました。APIの割り当てを増やしますか、それとも同期の頻度を調整しますか？」といった応答を生成することが考えられます。より技術的な環境では、クラウドインフラを管理するAIエージェントが、リアルタイムのモニタリングに基づいて、増加したトラフィックに対応するためサーバーリソースを自動的に調整することもあります。

6) フィードバックループ：成果から学習する

継続的な学習こそが、AIエージェントを輝かせる要素です。アクションを起こすたびに、その成果を評価します。問題は無事に解決されたか？顧客は満足したか？特定の解決策が他よりも優れていたか？このフィードバックは、AIエージェントが時間とともに意思決定を改善していくことを可能にするため、極めて重要です。

例：顧客が同じ問題に繰り返し直面する場合、AIエージェントはその顧客の過去のやり取りを記憶するだけでなく、今後より迅速かつ効率的に解決できるようアプローチを調整します。この学習はリアルタイムで行われ、利用するたびにAIエージェントはより賢くなっていきます。

7) 適応と改良：時間とともに効率化する

AIエージェントは適応的であり、時間とともに進化することができます。より多くのデータを収集しフィードバックを処理するにつれ、管理者はエージェントのパフォーマンスに基づいてその戦略を改良できます。これは、顧客のニーズや行動が時間とともに変化するカスタマーサポートのような、複雑で動的な業務において特に強力です。

例：カスタマーサクセス向けに導入されたAIエージェントが、特定の業界の顧客が常に特定の機能を求めていることを特定するかもしれません。管理者はこのパターンを確認し、エージェントの応答を調整して、今後の顧客に対して先回りしてその機能を案内することで、将来のチケットを削減します。

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AIエージェントの種類

AIエージェントには、その相互作用モデルや学習メカニズムに基づいてさまざまな種類があります：

• 単純反射エージェント（Simple reflex agents）
• モデルベース反射エージェント（Model-based reflex agents）
• 目標ベースエージェント（Goal-based agents）
• 効用ベースエージェント（Utility-based agents）
• 学習エージェント（Learning agents）

これらの種類を理解することで、特定のビジネスニーズに合わせてエージェントを最適化することができます。

それでは、これらのAIエージェントの種類を1つずつ詳しく見ていきましょう：

1) 単純反射エージェント：

単純反射エージェントは、AIモデルの中で最も基本的な形態です。単純明快な「条件-アクション」のルールセットに基づいて動作し、知覚した内容に応じて現在の状況に直接反応します。

メモリや学習能力を持たないため、過去の経験に基づいて意思決定を行ったり、複雑なタスクをこなしたり、将来の状態を予測したりすることはできません。

2) モデルベース反射エージェント：

単純反射エージェントとは異なり、これらのAIエージェントは、現在起きていることと過去に起きたことの両方に基づいて意思決定を行うことができます。環境の内部状態を保持することで、すぐには見えない情報を推論でき、これは全体像が容易には得られないより複雑なシナリオにおいて極めて重要です。

3) 目標ベースエージェント：

これらのAIエージェントは、単に反応するのではなく、能動的に目標を追求します。目標に到達するためのアクションの連鎖を探索し、それを実行に移す前に計画します。

たとえば、目標ベースのAIエージェントに顧客のオンボーディングプロセスの管理という目標が与えられたとします。新規顧客がプラットフォームと完全に統合するために必要なステップを完了していない場合、AIエージェントは先回りして働きかけ、パーソナライズされたチュートリアルやサポートを提供できます。

4) 効用ベースエージェント：

効用ベースエージェントは、目標を追求するだけでなく、それぞれの結果がどれだけ望ましいかを評価します。これは効用関数を通じて行われ、各意思決定がどれほど成功する、あるいは有益であるかをエージェントが測定するのに役立ちます。

複数の取り得るアクションに直面したとき、効用ベースエージェントは、算出された選好尺度に基づいて成果を最大化するものを選択します。

5) 学習エージェント：

これらのAIエージェントは、あらかじめプログラムされた知識のみに依存するのではなく、自らの経験から学習することで適応します。フィードバックの仕組みを取り入れており、データを分析してパターンを特定し、環境に対する理解を洗練させることでパフォーマンスを向上させます。

AIエージェントを、チャットボットやロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）と区別する

AIエージェント、チャットボット、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）は、表面的には似ているように見えるかもしれませんが、深さ、自律性、知性の点で異なります。これらの違いを理解することは、ビジネスやワークフローに適したソリューションを選ぶ上で鍵となります。

以下は、それぞれの特徴に基づいた明確な比較の内訳です：

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この違いは、なぜ企業にとって重要なのか？

AIエージェントは、単なる会話的な応答にとどまらず、自律性、文脈認識、ガバナンスを通じて測定可能なビジネス成果をもたらします。

AIエージェントは、手作業の負荷を軽減し、解決を加速させ、大規模にコンプライアンスを維持するように設計されています。AIアシスタントは人間の業務を補強し、チャットボットは単純な問い合わせに対応し、RPAは固定的なプロセスを自動化しますが、知性、柔軟性、エンタープライズグレードの制御を兼ね備えているのはAIエージェントだけです。

自律性のレベル

AIエージェントの自律性はスペクトラム（連続的な段階）として存在し、企業は効率性とリスク管理のバランスを取ることができます：

• 読み取り専用エージェント：これらのエージェントは情報を取得して提示しますが、アクションを起こすことはできません。人間の判断が必須となる法務や財務のアドバイザリーの文脈など、高い慎重さが求められるシナリオに最適です。
• アクションの提案：エージェントは次のステップや解決策を提案しますが、進める前に人間の確認を待ちます。これは、エージェントが担当者の承認のために応答やワークフローを推奨するカスタマーサポートのシナリオで一般的です。
• 承認付きの実行：エージェントは、人間の明示的な検証を受けた後にのみアクションを実行できます。これは、返金、アカウント変更、システム設定など、影響の大きいタスクに有用です。
• 制限付きの実行：エージェントは、金額のしきい値、データアクセスの範囲、特定のワークフローステップといった、あらかじめ定められた境界内で自律的に動作します。これは最も一般的なエンタープライズの導入モードであり、スピードと制御のバランスを取ります。

エンタープライズの安全性を確保するためのガードレール：

エージェントが責任を持って動作するよう、企業は複数の層にわたる制御を実装します：

• ポリシー管理：役割、文脈、リスクレベルに基づいて、エージェントが実行できるアクションとできないアクションを定義する
• 承認キュー：リスクの高い、あるいは曖昧な判断を、実行前に人間のレビュー担当者へ振り分ける
• 監査ログ：コンプライアンスとデバッグのために、エージェントのあらゆる判断、データアクセス、アクションを記録する
• ロールバック機能：エラーや意図しない結果が発生した場合に、エージェントのアクションを迅速に取り消せるようにする
• ヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL）：重要な意思決定ポイントで人間が介入できるようにする
• ヒューマン・オン・ザ・ループ（HOTL）：人間がエージェントのパフォーマンスを監視し、リアルタイムで上書きや調整を行えるようにする

これらのガードレールにより、AIエージェントは安全性、説明責任、コンプライアンスを犠牲にすることなくスピードを提供します。

AIエージェントは、ビジネス機能全体のワークフローをどのように強化するのか（実例つき）

エージェントAIは、サポートからオペレーションに至るまで、あらゆる部門を変革しています。ここでは、すでに成果を生み出しているAIエージェントの強力なユースケースを3つ紹介します。

1. カスタマーサービス

ほとんどの企業において、カスタマーサービスはAIが広く導入されている顕著な領域の1つです。顧客が24時間365日、迅速で文脈に即した一貫性のあるサポートを受けられることを期待する中、カスタマーサポートチームは、繰り返しの問い合わせ、大量のチケット、そして分断されたデータによって、しばしばバーンアウトに直面しています。

エージェント型AIはこれをどう解決するか：

• AIエージェントは、マルチチャネルにわたる顧客とのやり取りをリアルタイムで要約でき、担当者が長いスレッドを読まずに素早く状況を把握できるよう支援します。
• インテリジェントなAIが、過去のパターン、顧客の感情、ビジネス上の優先度に基づいて、チケットを自動でトリアージし、人間の担当者に割り当てます。
• 馴染みのない問題に対応する際、自律型のエージェントAIはナレッジベースや過去のチケットから類似の解決済み事例を取得し、担当者がより迅速に応答できるよう支援します。
• AIは、CRM、製品テレメトリー、過去のチケット履歴から完全な文脈を引き出し、顧客の問い合わせに対する完全な応答を自動で下書きします。これにより、担当者はゼロから始める必要がなくなります。
• チケット、フィードバック、製品データからのリアルタイムのシグナルを通じて、新たに発生しつつある問題を早期に発見し、エスカレーションする前に先回りして解決を促します。
• 事前トレーニング済みのフローとナレッジ統合を通じて、大量かつ低複雑度のチケット（L1・L2）の問い合わせを解決します。

前提条件：

• CRM、サポートプラットフォーム、ナレッジベースにわたって統合された顧客データ
• 十分に文書化された解決プロセスと過去のチケットデータ

測定可能な成果：

• チケットのディフレクション率40%
• 平均解決時間の35%短縮
• 顧客満足度スコアの20%向上

真のエンタープライズエージェントと基本的なチャットボットを分けるものは何かを理解するために、カスタマーサポート向けの最適なAIエージェントに関する詳細なガイドをご覧ください。

AIエージェントを活用したサポートの実践例

24時間365日の解決など、顧客の期待が高まる中、物流テック企業であるTough Trucksは、増え続ける繰り返しのチケットと引き延ばされるサポートサイクルに苦しんでいました。

手作業の負荷を軽減し応答時間を改善できるスケーラブルなソリューションを求めていた同社は、DevRevのAIの相棒であるComputerを導入しました。

リアルタイムの意図検知、文脈に応じたディフレクション、スマートなトリアージにより、AIが繰り返しの問い合わせを自律的に処理し、人間の担当者を複雑な問題に専念させられるようになりました。この結果、チケット量は60%減少し、初回応答は迅速になり、繁忙期でも担当者のバーンアウトはゼロになりました。

続きを読む：ToughTrucksForKidsはいかにして効率と顧客満足度を高めたか

2. ITサポート

現代のITチームは、パスワードのリセット、アクセス要求、プロセスの進め方、連携、VPNの問題のトラブルシューティングといった、繰り返しの多い社内サポートチケットを大量にさばくプレッシャーにさらされています。これは、組織が拡大するにつれて特に困難になります。

エージェント型AIはこれをどう解決するか：

• エージェント型AIは、過去のデータに基づいてITの問題を自動分類し、チケットを適切なチームにルーティングします。
• AIエージェントは、解決済みのチケットややり取りから継続的に学習し、正確で文脈豊かな解決策でナレッジベースを更新・拡充します。
• AIエージェントは過去のチケットを分析して繰り返し発生する問題を特定し、時系列予測を用いて将来のインシデントを予測・防止します。
• AIはロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）を介して自動化スクリプトを起動し、一般的な問題（例：サーバーの再起動、キャッシュのクリア）を人間の介入なしに解決します。

前提条件：

• 統合されたモニタリングと可観測性のスタック
• 文書化されたランブックとエスカレーションポリシー

測定可能な成果：

• 誤検知アラートの50%削減
• 平均検知時間（MTTD）の40%短縮
• 平均解決時間（MTTR）の25%改善

ITサポートにおけるAIエージェントの実例：

ドイツに8万人の従業員を抱える通信大手のDeutsche Telekomは、人事ポリシー、福利厚生、従業員の就業規定に関する社内からの問い合わせに、迅速かつ効率的に対応するという課題に直面していました。従来の方法は時間がかかり、しばしば対応の遅延を招いていました。
これに対処するため、同通信会社は従業員向けに「askT」と呼ばれる、何でも尋ねられる（ask me anything）エージェント型AIを展開しました。結果はどうだったでしょうか。約1万人の従業員が週あたりAIエージェントを利用し、社内ポリシー、福利厚生、サービスに関する質問への即座の回答を得ています。

3. 製品開発

製品チームやエンジニアリングチームは、しばしばサポートからサイロ化した状態で働いており、その結果、重要な顧客課題の解決や、本当に意味のある製品の構築が遅れてしまいます。

AIエージェントシステムは、アイデアの受け付けからリリースに至るまで、製品ワークフローの管理方法を変革することで、このプロセスをシームレスにします。

エージェント型AIはこれをどう解決するか：

• AIエージェントはSlackやメールのスレッドを要約し、タスク、チケット、依存関係を自動更新します。手作業の入力は不要です。
• エージェントはフィードバックをクラスタリングし、顧客への影響を分析し、リアルタイムのシグナルに基づいて次に何を作るべきかを提案します。
• AIは、スプリント、Git、ワークロードのパターンを継続的に分析することで、遅延、リソースの不整合、ブロッカーにフラグを立てます。
• 製品が開発されると、エージェントはリリースノートを下書きし、関連するステークホルダーに通知します。これにより、余計な手間をかけずにサポートやユーザーへ情報を届け続けます。

前提条件：

• 統合された開発ツール（GitHub、JIRA、Slack、CI/CDパイプライン）
• クリーンなメタデータとタグ付けの規約

測定可能な成果：

• バグのトリアージと解決が25%迅速化
• ドキュメントのバックログが30%削減
• 製品課題に対するチーム横断的な可視性の向上

AIエージェントによるAI駆動の製品開発の例：

グローバルな物流SaaS企業であるShipsyは、事業を拡大する中で、チームがサイロ化して稼働していることに気づきました。これが課題解決を遅らせ、顧客からのフィードバックを製品開発に結びつけることを難しくしていました。

解決策を求めた同社は、DevRevを活用し、顧客からのフィードバックをロードマップに直接つなげることでサポートワークフローを効率化する、カスタム自動化の構築に取り組みました。

DevRevのAIエージェントにより、同社はチームを統合しただけでなく、チケットの滞留アラート、SLA違反のトリガー、プロダクトマネージャー向けの承認ファネルといったカスタム自動化も構築し、遅延を先回りして防ぎ、開発に集中できるようになりました。

これらの強化は、解決時間を短縮しただけでなく、サポートチームと製品チーム間のコラボレーションも向上させました。

続きを読む：Shipsyはいかにしてサポートをスケールさせ、開発の時間を取り戻したか

Dhruv Agrawal

COO & Co-founder, Shipsy

AIエージェントシステムを導入する上での課題と解決策

AIエージェントはスピード、効率、スケーラビリティを約束しますが、その導入には固有の課題が伴います。しかし、綿密な計画、段階的な展開、継続的な最適化によって、それらを回避することができます。

先回りして対処できるよう、AIエージェントの課題を見ていきましょう：

1. 既存のレガシーシステムとの統合の複雑さ

AIエージェントは、CRM、ERP、データベースといった既存のツールと連携する必要があります。しかし、これらのレガシーシステムの多くはAIとの互換性を前提に作られていません。APIや最新のインターフェースを欠いていることがあり、カスタムAPI、ミドルウェア、あるいはプロセスの変更を必要とします。これらは時間とコストがかかり、日々の業務に混乱をもたらすおそれがあります。

2. データプライバシーの課題

AIエージェントは適切に機能するために高品質なデータに依存します。データが古かったり、不完全だったり、サイロ化していたりすると、AIは十分に性能を発揮できません。さらに、一貫性のないデータや偏ったデータは、質の低い意思決定や信頼性に欠ける自動化を招くおそれがあります。

3. スケーラビリティとパフォーマンス

AIエージェントにより多くの責任が与えられるにつれ、大量のリクエストを引き受けたり、複数のカスタムなレガシーシステムと連携したりすることで、インフラに負荷がかかりクラッシュする可能性があり、大規模な環境でスピード、精度、信頼性を維持することが難しくなります。

4. セキュリティ、プライバシー、コンプライアンス

ビジネスには多くの機密データが存在するため、AIエージェントは、データ侵害や法令遵守上の問題を起こすことなくそのデータを扱えるだけの、強固で安全なものでなければなりません。適切な保護策がなければ、データ漏洩、不正アクセス、あるいはGDPRのような規制への不遵守といったリスクがあります。

5. 倫理的配慮とバイアス

AIは、そのトレーニングデータに含まれる人間のバイアスを意図せず反映してしまうことがあります。これは、偏った採用や不公平なカスタマーサービス体験といった、不公正な意思決定につながるおそれがあります。

6. メンテナンスとアップデート

「設定したら放置」で済むAIモデルは存在しません。ビジネスが進化すれば、データのパターンも変化します。ビジネスニーズやユーザーの行動が変化しても効果を維持できるよう、AIモデルには継続的なモニタリング、再トレーニング、アップデートが必要です。

7. コストと投資

AIエージェントは長期的には時間とコストを節約できますが、初期の導入コストは高額になる場合があります。費用には、ライセンス、データ準備、統合、インフラのアップグレード、そしてシステムを管理する熟練した専門家の採用やトレーニングが含まれます。

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AIエージェント：自社で構築すべきか、それとも購入すべきか？

カスタマーエクスペリエンスのリーダーにとって、AIエージェントはもはや任意の選択肢ではありません。議論はすでに「なぜAIなのか？」から、測定可能なインパクトをもたらす形で「どう導入するか」へと移行しています。

ほとんどの経営層はすでにその機会を認識しています。CXリーダーの70%が、今後数年でAIが自社のロードマップの中心になると述べています。しかし、導入の実態は異なる様相を呈しています。MITの2025年NANDAレポートによると、生成AIのパイロットの95%がスケールに失敗しています。この野心と成果の間のギャップにこそ、真の課題が潜んでいます。

AIエージェントを構築するか購入するかの選択は、価値実現までの時間（タイムトゥバリュー）をどれだけ早く達成できるか、オーケストレーションの所有権をどれだけ担うか、そして自社のチームが差別化に集中するのか、それとも保守に追われるのかを左右します。成果を出すプレッシャーにさらされる経営層にとって、これは今やビジネスに直接影響する戦略的な意思決定です。

このフレームワークは、選択肢を評価するのに役立ちます：

構築すべきとき：

いかなるベンダーもサポートできない、極めて独自性の高いワークフローを持っている

社内に強力なAI/MLエンジニアリングチームがある

複数年にわたる投資にコミットでき、ROIが緩やかであっても許容できる

AIエージェントを社内で構築するには何が必要なのかを本当に理解したいという方は、以下のおすすめ記事をご覧ください。

おすすめの記事：エンタープライズグレードのAIエージェントを構築するには何が必要か

購入すべきとき：

差し迫ったビジネス上の問題を解決するために、エージェントを迅速に導入する必要がある

専門的なAIエンジニアリングのリソースが不足している

コミットする前に、構造化されたフレームワークを用いて、アーキテクチャ、エージェンシー（自律性）、ガバナンス、透明性の観点からAIエージェントを評価しましょう。

コンプライアンス認証（SOC2、HIPAA、GDPR）が不可欠である

予測可能なコストとベンダーのサポートを求めている

インフラの保守ではなく、導入とビジネス成果に集中したい

ハイブリッドアプローチ：パートナーとともに構築する

多くの企業は、コアインフラにはベンダーのプラットフォームを利用しつつ、その上にカスタムのエージェント、ワークフロー、連携を構築するという中間的な道を選びます。これは、スピード、制御、コストのバランスを取ります。

その仕組み：

プラットフォームがオーケストレーション、モニタリング、コンプライアンス、セキュリティを提供します。社内チームは、ビジネスロジック、カスタムスキル、差別化されたユーザー体験に集中します。ロールアウトは段階的に行われます。まずプラットフォームで迅速に導入し、その後、時間をかけてモジュールを拡張していきます。

DevRevのアプローチは、このモデルを体現しています。

Agent Studioは、マルチエージェントのオーケストレーション、Computer Memory（統合されたナレッジグラフ）、AirSyncによるリアルタイムのデータ同期などを含む、基盤となるプラットフォーム、ガバナンス、可観測性をすぐに使える形で提供します。しかも、あらかじめ用意されたワークフローに縛られることはありません。

エージェントをカスタマイズし、自社独自のプロセスに合わせたスキルを構築し、技術スタック内のあらゆるシステムと連携させることができます。つまり、本番環境に対応したインフラをすぐに手に入れられると同時に、ビジネスニーズの変化に応じてエージェントを進化させる柔軟性も得られるのです。

構築、購入、ハイブリッドのどれにするか、まだ決めかねていますか？

私たちは、それぞれのアプローチについて、実際のコスト、スケジュール、リスク、戦略的な検討事項を丁寧に解説した包括的なガイドを作成しました。ほとんどのチームが見落としがちな隠れた複雑さ、準備状況のチェックリスト、そして正しく取り組んだ企業のケーススタディも含まれています。

カスタマーサービスの未来は、エージェント型AIにある

著名なコンピュータ科学者であり機械学習の先駆者であるAndrew Ng氏は、ある講演の中でAIエージェントについてこう語りました。「エージェント型のワークフローによって、AIができるタスクの範囲は劇的に広がるだろう」。また、Capgemini Research Instituteの調査では、調査対象となった組織の82%が今後1〜3年以内にAIエージェントを導入するつもりであることが明らかになっています。

これは誇大な宣伝ではなく、真の変化を反映しています。あらゆるアクションに人間の入力を必要とするソフトウェアから、人間が戦略や例外対応に集中する一方で複雑なワークフローを自律的に処理するシステムへの変化です。

その重要な転換点はどこにあるのでしょうか。それは、導入が日常的で、信頼でき、測定可能なものになったときです。ここでこそ、エンタープライズ向けのAIエージェントプラットフォームが違いを生み出します。

この変化に求められるもの：

成功するAIエージェントの導入には、次のものが必要です：

• 統合されたビジネスの文脈（ツール間で断片化されていないデータ）
• エンタープライズのガバナンス（ポリシー、監査証跡、コンプライアンス）
• 可観測なオペレーション（エージェントが何を、なぜ行っているのかを把握できること）
• 測定可能な成果（ディフレクション、TTR、コスト削減、満足度）

これらの要素を使いこなす企業は、より速く動き、顧客課題をより早く解決し、そして自社のチームをより価値の高い業務に集中させられるようになります。

働き方の未来には、AIエージェントが日常的なタスクを確実に、そして大規模にこなす姿があります。ただし、これはエージェントが適切な基盤、すなわち統合されたビジネスの文脈、エンタープライズグレードのガバナンス、そして完全な可観測性を備えている場合にのみ実現します。

Computerは、人間とAIエージェントを1つの統合されたシステム上でつなぎます。エージェントは効果的に機能するために必要なデータとツールを備え、人間は明確な可視性と制御を手にします。

その結果として生まれるのが、生産性を高め、確かな成果をもたらすAIの相棒（AI teammate）です。