生成AIと
AIエージェントの違い
～BeforeAIからWithAIまでの変遷〜
人がすべてを担当していた「Before AI」時代・生成AIを活用していた「Use AI」時代を終え、
AIエージェントの登場によって、AIが自律的にタスクを提案・実行する「With AI」時代へ移行しています。
AIエージェントが連携しあう
マルチAIエージェントとは
マルチAIエージェントは、バリューチェーンや各業務プロセスの中でデータやリソースを活用し、
タスクを実行するAIエージェントを統合的に管理しながら、相互に連携・連動させる仕組みです。
単一のエージェントと比べ、業務ごとに適切な単位でエージェントを細分化できるため、性能を維持しつつ、柔軟に拡張できます。
マーケティング調査
エージェント
新製品の企画やキャンペーン時に、
Webリサーチを行い、
競合情報や市場動向を調査。
今回の新製品リリースに関する
各種業務を進行してほしい
複数のエージェントを
取りまとめるエージェント
ユーザーからの指示や
業務の全体状況を把握し、
各タスク特化エージェントに
適切な作業を振り分ける。
営業支援
エージェント
CRM上の顧客データや
過去商談履歴を引き出し、
最適な見積書や提案書を自動生成。
在庫・生産管理
エージェント
製造や物流部門で、
ERP等から在庫状況や生産スケジュールを
取得し、需要予測に応じて
発注や配送指示を最適化。
カスタマーサポート
エージェント
FAQ/マニュアルから回答を検索し、
一次応対を自動化。
必要に応じて二次対応の担当者へ連携。
AIエージェントの活用例
各職種の個別スキルの引き上げ、個別業務の効率化をAIエージェントが担います。
セールス職
セールスエージェントが新人営業をサポートし営業効率をあげる
商談前にCRMや
製品マニュアルから
自動で情報とりまとめ
人間が商談の実施
裏でＡＩが議事録を作成
顧客への最適な
ヒアリング項目を提案
議事録をもとに
最適な提案方針を作成
カスタマーサポート職
資料検索の工数を削減しサポートの量も質も引きあげる
顧客からの
問い合わせ内容を解釈し
対応方法を自動分類
対応履歴や
対応マニュアルを
自動で検索
最適な対応方針と
返信文を提案
人間がAIのサポートを
受け返信対応
製造現場
過去のインシデント情報から最適な解決策を示唆
インシデント情報を検索
過去の大量の
インシデント情報から
近しい事象を検索
最適と思われる解決策を
検討し提示
インシデントレポートを
関係者に送付
人材採用
人材のスクリーニングや日程調整を自動化
AIが1次面接を代行
選考内容を人事に通知
結果を求職者に通知
採用管理ツールに
自動入力
AIが求職者と人事の
最終面接を日程調整
マーケティング職
媒体ごとのコンテンツを大量生成
市場動向や製品概要を
まとめてテキスト化
ペルソナ、販売時期
媒体レギュレーション等を
考慮した商品コピーを量産
人間が文書を
最終チェック
各種配信予約セット
マネージャー職
チームメンバー個別のケアやマネジメントをサポート
チームメンバーに対して
目標や現状、心理状況を
ヒアリング
チームメンバーが
ヒアリングに対して回答
内容を考慮して
マネージャーに共有
マネージャーはＡからの
共有をもとに1on1を実施
※1on1中もAIがファシリテート
AIエージェントが
もたらすもの
AIエージェントは生産性向上・コスト削減だけでなく、従業員や顧客に対する新たな価値を生み出します。
生産性向上
マルチAIエージェントが複数システムを横断した情報収集・処理を実現し、従来の人的なオペレーションが大幅に削減。
成果例 & 事例
- 【営業】過去書類と製品マニュアルから提案自動作成
- 【製造】インシデント対応と関係者通知の即時化
- 【汎用】会議終了後にAIが自動で議事要約を作成し展開
従業員体験価値向上
プロンプト作成のための現場研修や作成代行の外注はコストがかかる。
成果例 & 事例
- ヒューマンエラーの削減
- 上司⇔部下間の確認事項の工数削減＆精度向上
- 複雑な知識を要する業務への的確なサポートなどによる心理的コストの削減。これらの実現はAI時代の人材採用力にも繋がる。
顧客体験価値向上
顧客に対して素早く、かつパーソナライズされた対応が可能になり、顧客満足度を大幅に向上。
成果例 & 事例
- カスタマーサポートの24時間自動応答
- リアルタイム対応によるロイヤルティ向上
- 顧客ごとにパーソナライズされた情報提供＆対応
AIエージェント
構築支援サービス概要
当社のAIエージェント構築支援は、
「導入・構築」 と 「活用・成果創出」 の2つの側面から総合的にサポートします。
「 導入・構築 」支援
AIエージェントの環境を整備し、システム・データのスムーズな連携を支援
支援内容例
- 1.
AIエージェント活用ポイントの策定と要件定義・設計・開発
- 2.
最適なアーキテクチャの設計、AIモデル選択
- 3.
システムやツールの連携及びノーコード/ローコード環境構築
- 4.
データ基盤の構築、RAG、ファインチューニングの精度向上
「 導入・構築 」支援概要
AIエージェント環境を構築するための支援内容
業務アプリ/ツール
- 最適なAIエージェントのUI／ツール
を
ユースケースごとに設計と開発
AIエンジン
- AIエージェントによる業務実行
- 代替を実現するための
アーキテクチャ設計 - 必要に応じて適切なLLMを
採用可能な
インテグレーション
- 社内外のシステムやツールを
安全かつ効率的に接続し、
ワークフローを自動化 - 市民開発的に容易に
機能拡張が可能な
ローコード
ノーコード環境整備
データ
- RAGに必要なマークダウン
アノテーションなどのデータ整形
タグ付け - 不要なデータや重複している
データをなくすデータクレンジング
「 活用・成果創出 」支援
現場がAIエージェントを実際に使いこなし、組織全体で成果を出すための伴走支援
支援内容例
- 1.
AIエージェント導入・活用の戦略策定
- 2.
AIに最適化した社内業務フローの構築
- 3.
WithAI時代の人材育成と、AIが浸透する組織文化づくり
- 4.
安全かつ適切にAIを運用するルール・ガバナンスの制定
「 活用・成果創出 」支援概要
AIエージェントと協働していく業務プロセス改革・組織設計・人材育成を実現するための支援内容
戦略・企画
- 今後のAIの技術進化に中期経営計画／DX戦略をアジャストし
With AI戦略のロードマップを策定 - 投資すべき技術の選定
- 施策の評価とレポート
業務プロセス
- 現行業務の棚卸しを
ハンズオンで実施 - AIネイティブな業務プロセスの設計
- 業務プロセスの実行において必要な
データ連携、フォーマットの策定
人材・組織
- 生成AIやAIエージェントの基本知識、プロンプト設計、ガバナンスなどの研修／ワークショップ
- 社内で自立自走するためのコミュニティ形成、アンバサダー育成、カルチャー醸成や評価・組織制度の策定
ルール・ガバナンス
- 生成AIやAIエージェント導入において必要な情報セキュリティポリシーの整備、リスク洗い出し、社内ガイドライン策定
「個別開発」と
「SaaS型」
用途に応じた
最適なAIエージェント構築
を実現
主要なクラウド基盤や、大手プラットフォーマーのAIサービスに対応。
また、SaaS型の生成活用プラットフォーム「MANA Studio」も提供可能。
スモールスタートから大規模展開まで支援します。
個別開発
自社基盤内で構築をしたい
独自機能を重視したい
クラウド基盤
AIサービス（一例）
生成AI環境開発・
利活用支援実績
600社以上の生成AI環境開発・利活用を支援。これまで培った豊富な生成AIの知見を基に、
AIエージェントの「導入・構築」と「活用・成果創出」を支援します。
生成AI活用プラットフォームの
開発実績
全従業員対象
全従業員対象
マーケティング特化
カスタマーサポート
コンタクトセンター特化
生成AI利活用支援実績
日清食品ホールディングス 様
生成AI活用で年間32,000時間削減見込み。
当社伴奏支援先の部門においては、利用率70%以上で業務活用。
サントリーホールディングス 様
サントリーグループ専用ChatGPTの活用を支援。
デイリー利用者数が2倍に増加。
日産自動車 様
実業務に即した30個以上のプロンプトテンプレートを展開。
“Nissan AI-Chat”の月次アクティブユーザー30％達成に貢献。
住友商事 様
全社で導入した9000名のCopilotライセンスの活用を支援。
専用プロンプトを開発し、30分かかる議事録業務を半減。
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AIエージェント構築支援サービスに関する
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