AIエージェントで業務効率化する方法｜自動化できる仕事と活用ポイント | みのりのAI副業ノート

※本記事はプロモーションを含みます

AIエージェントは、情報収集や要約だけでなく、複数の業務をつないで実行することで、仕事の負担を減らせる仕組みです。

向いているのは、繰り返しが多くルール化しやすい業務です。重要な送信・承認・契約などは人の確認を残すことが、安全な業務効率化の基本になります。

2026年9月2日時点では、富士通、Salesforce、Adecco Group、竹中工務店などで具体的な活用成果が公表されており、AI活用は「質問に答えてもらう段階」から「仕事の一部を任せる段階」へ進みつつあります。

AIエージェントによる業務効率化は、なぜ2026年に注目されている？
AIエージェントで自動化しやすい仕事7例とは？
企業のAIエージェント導入ではどこまで効率化が進んでいる？
AIエージェント導入で失敗しない5つのポイントは？
AIエージェントの注意点は？完全自動化より人との分担が重要
AIエージェントで業務効率化するなら「削減時間」より何を見るべき？
1. 人がしている仕事をそのままAIへコピーしない
2. 今後は複数のAIエージェントを組み合わせる形も広がる
まとめ
よくある質問

AIエージェントによる業務効率化は、なぜ2026年に注目されている？

AIエージェントとは、設定された目的に沿って必要な作業を考え、情報収集、判断、外部ツールとの連携、処理までを進める仕組みです。

従来の生成AIが文章作成や質問への回答を中心としていたのに対し、AIエージェントでは「答える」だけでなく「次の作業を進める」ことまで扱える点が大きな違いです。

2026年6月26日に公開され、7月17日に更新されたブレインパッドの「DOORS DX」は、AIエージェントの企業活用事例を12件整理しています。同記事では、分析、問い合わせ、営業、採用、法務、開発など幅広い業務への導入が紹介されました。ブレインパッド

また、日立ソリューションズは2026年3月19日の解説で、AIエージェントを従来型のAIアシスタントとは異なり、目的に応じて計画・判断・実行まで担う仕組みとして整理しています。日立ソリューションズ+1

つまり2026年の大きな変化は、企業のAI活用が「社員がAIに質問する」だけではなく、業務プロセスの一部へAIを組み込む段階へ移っていることです。

たとえば市場調査なら、人が検索結果を一つずつ開いてまとめる代わりに、AIエージェントへ「この業界の競合を調べて比較資料の下書きを作って」と依頼する使い方が考えられます。

AI側が情報を探し、整理し、比較の形に整え、人は出典や内容の正しさを確認するという分担です。

私は、この変化の重要なところは「AIが人間の代わりになる」ことではないと考えています。

むしろ、検索する、転記する、整理する、形式をそろえるといった細かな作業を減らし、人が判断に使える時間を増やせることに、AIエージェントの価値があります。

なお、「AIエージェント」という名称が使われていても、自律性や外部サービスを操作できる範囲は製品ごとに異なります。名称だけで機能を判断せず、導入時には各サービスの公式仕様を確認する必要があります。

AIエージェントで自動化しやすい仕事7例とは？

AIエージェントによる業務効率化と相性がよいのは、処理の流れがある程度決まっていて、人が結果を確認できる仕事です。

代表的な業務を整理すると、次のようになります。

業務 AIエージェントに任せやすい部分人が残したい役割
問い合わせ対応内容分類、回答候補、情報検索複雑案件・苦情の判断
社内ヘルプデスク規程検索、回答案作成例外処理
営業要約、記録、メール下書き商談、条件交渉
市場調査情報収集、比較、要約出典確認、意思決定
採用情報整理、質問案、候補抽出面談、採否判断
法務契約要約、レビュー支援法的判断、最終承認
開発コード作成、テスト、修正案設計、レビュー

ここで大切なのは、「AIでできるか」だけで判断しないことです。

間違えたときの影響が小さく、結果を人が確認しやすい仕事ほど、最初の導入対象に向いています。

1．問い合わせ対応

問い合わせ対応では、質問内容の分類、関連情報の検索、回答案の作成などをAIへ任せることができます。

Klarnaは2024年に、OpenAIを活用したAIアシスタントについて、導入初期の1か月で230万件の会話を処理し、カスタマーサービスチャットのおよそ3分の2を扱ったと公表しました。

同社は平均解決時間が従来の11分から2分未満になり、再問い合わせも25％減少したと説明しています。2024年の利益改善効果は4,000万ドル相当と見込まれていました。LinkedIn+1

ただし、この数字をそのまま「どの会社でも同じだけ短縮できる」と受け取るのは適切ではありません。

商品、問い合わせ内容、データ整備、利用者数など条件が異なるからです。

この事例から私が注目したいのは削減率そのものより、単純な問い合わせをAIへ寄せ、複雑な案件へ人の時間を残す設計です。

完全無人化を目指すより、仕事を振り分ける仕組みとして使う方が、多くの職場では現実的でしょう。

2．社内ヘルプデスク

社内規程やシステム操作について、同じ質問が繰り返し寄せられる職場もAIエージェントと相性があります。

富士通は2025年1月からSalesforceの「Agentforce」をサポートデスクへ導入しました。

2025年3月に行われた検証では、Agentforceを使った平均応対時間が従来のチャットボットより71.5％短く、人による対応との比較でも67％短かったと富士通が公表しています。Fujitsu

富士通によると、従来のチャットボットでは利用者が8〜10回ほど入力するケースがあった一方、Agentforceでは具体的な質問を入力することで、1回のやり取りで解決できた例もありました。Fujitsu

ここから分かるのは、AIによる効率化が単純な「回答速度」だけではないことです。

人とシステムの間に発生していた何度もの往復を減らせることも、大きな改善につながります。

3．営業

営業では、商談内容の要約、顧客情報の更新、メール下書き、活動記録などに多くの時間を取られます。

Salesforceは2025年5月8日、自社営業部門でAgentforceを活用し、通話や会話の要約などによって営業担当者の作業時間を5万時間以上削減したと公表しました。

さらに80万件以上のリード・連絡先を営業活動へ追加し、月44万件以上の営業活動を人の操作なしで記録したとしています。Salesforce

ここで重要なのは、AIが営業そのものを代行したという話ではありません。

記録や整理に使う時間を減らし、顧客と話す、提案を考える、関係をつくるといった人の仕事へ時間を戻した事例として見る方が本質に近いでしょう。

AIエージェントを仕事に取り入れたいものの、「どこから試せばよいか整理する時間がない」という方もいると思います。リンク先では、AI活用や新しい働き方に関する案内を確認でき、スマートフォンからも見られます。まとまった時間を取らなくても、空いた時間に少しずつ情報を確認できます。

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企業のAIエージェント導入ではどこまで効率化が進んでいる？

AIエージェントは、問い合わせや営業だけでなく、採用や法務など専門性の高い領域にも広がっています。

ここでは、一次情報で具体的な成果を確認できる事例を中心に見てみましょう。

Adecco Groupでは採用工程を28％高速化

Salesforceが2026年4月30日に公開したAdecco Groupの事例では、Agentforceなどを組み込んだ採用プロセスによって、採用工程全体が28％高速化したとされています。Salesforce

同事例では、求人キャンペーンの準備時間も93％以上短縮され、従来3〜4時間かかっていた作業を10〜15分へ短縮したと説明されています。

毎月約83万回のLLM呼び出しが行われ、求人情報の整理、面接質問の作成、候補者情報の処理などに利用されています。Salesforce+1

ただし、Adecco Groupの取り組みでも人間が不要になったわけではありません。

AIが初期作業を受け持つことで、採用担当者が候補者との対話やソフトスキルの確認といった、人が判断したい部分に時間を使えるようにしています。

私はこの事例から、AIエージェント導入では「何人分の仕事を置き換えたか」よりも、担当者が何に集中できるようになったかを見る方が健全だと感じます。

竹中工務店では法務の効率化と若手育成を両立

竹中工務店は2025年4月、法務業務の品質向上と効率化を目的として「LegalOn」を導入しました。

LegalOn Technologiesが公開している導入事例によると、本社だけでも年間約2,000件の契約審査があり、担当者によって判断基準やノウハウが異なる属人化が課題になっていました。LegalOn

そこで同社では、自社の審査基準をまとめた「プレイブック」とAIによる契約レビュー、要約、比較、リサーチ支援などを組み合わせています。

さらに担当者へのインタビューでは、以前なら3年ほどかけて成長していた若手が、現在では1年ほどで同程度まで成長できるようになった印象があると説明されています。LegalOn

これは「AIで法務担当者を減らす」という話とは少し違います。

ベテランの判断基準を言語化し、AIと共有できる形にしたことで、業務効率化と人材育成を同時に進めた事例と見ることができます。

この点は、AIエージェント導入を考える企業にとって非常に参考になります。

優秀なAIを買うだけでなく、「自社ではどう判断するのか」を整理すること自体が、業務改善になるからです。

AIエージェントと通常のAIを混同しないことも重要

ここで一つ注意したい点があります。

AIによる業務効率化の事例として、需要予測や自動発注、従来型の機械学習システムまで「AIエージェント事例」としてまとめられる場合があります。

たとえばイオンリテールの「AIオーダー」は、需要予測を使って発注を支援する仕組みとして成果が報告されていますが、一般的な需要予測・発注AIと、自ら複数工程を計画・実行するAIエージェントは概念が同じとは限りません。

そのため本記事では、AIを使っている＝すべてAIエージェント、と一括りにはしないようにしています。

AIサービスを比較するときは、「AI」という名前よりも、実際に何を自律的に判断し、どのシステムへアクセスし、どこまで実行できるのかを見ることが大切です。

AIエージェント導入で失敗しない5つのポイントは？

AIエージェントは便利ですが、導入しただけで仕事が楽になるわけではありません。

むしろ業務設計をしないまま使い始めると、「AIが作った内容を確認する仕事」が増え、以前より忙しくなる可能性もあります。

1．最初は1業務だけを選ぶ

最初から部署全体を自動化しようとせず、「問い合わせを分類する」「会議内容をまとめる」「営業メールを下書きする」など、小さな単位から始める方が安全です。

DOORS DXでも、判断ルールが明確で処理件数の多い業務から始め、1部署・1業務程度のPoCで検証する方法が紹介されています。ブレインパッド

PoCとは、本格導入前に「本当に使えるのか」を小規模に試すことです。

家全体を一気にリフォームするのではなく、まず一部屋だけ直して使い勝手を見るようなものだと考えると分かりやすいでしょう。

2．重要操作には人の承認を残す

AIエージェントで特に重要なのが、「Human-in-the-Loop」という考え方です。

難しい言葉ですが、意味はシンプルで、AIだけで処理を終わらせず、重要なところでは人が確認するという仕組みです。

たとえば営業メールなら下書きまではAIへ任せても、送信ボタンは人が押す。

経費申請なら不備の検知はAIへ任せても、支払い承認は人が行う。

こうすると、自動化による時間削減を得ながら、間違えたときの影響を抑えられます。

富士通、Adecco Group、竹中工務店の事例を見ても、AIがすべてを独断で進めるというより、人の仕事を支える形で導入されている点が共通しています。Fujitsu+2Salesforce+2

3．必要以上の権限を与えない

AIエージェントは、メール、顧客管理システム、社内データ、カレンダーなどと連携すると便利になります。

ただしアクセスできる範囲が広がるほど、誤操作したときの影響も大きくなります。

閲覧だけでよいなら編集権限を与えない。

メールの文章を作るだけなら、最初から自動送信まで許可しない。

このように、必要最小限の権限から始めることが大切です。

仕事場の鍵を渡すとき、建物すべての鍵ではなく、その人が使う部屋の鍵だけを渡すのと同じ考え方です。

4．AIへ渡すデータを先に整える

AIエージェントの性能が高くても、参照する社内資料が古ければ正しい回答は期待できません。

古いマニュアル、重複した顧客情報、表記がばらばらな商品データなどをAIに渡せば、その混乱まで引き継いでしまいます。

日立ソリューションズも、AIエージェント活用では業務プロセスやデータを整え、複数の専門エージェントを安全に運用できる基盤へ進む流れを紹介しています。日立ソリューションズ+1

私は、新しいAIサービスを探す前に「今使っている資料は最新か」を確認することの方が、場合によっては効果が大きいと考えています。

AI導入というと派手なツールへ目が向きますが、実務では地味なデータ整理が土台です。

5．導入前後の数字を比べる

AIエージェントを入れた後、「なんとなく便利になった」で終わらせないことも重要です。

導入前に、次のような数字を記録しておくと比較しやすくなります。

1件の処理に何分かかっているか
月に何件処理しているか
修正が何件発生しているか
人による確認に何分かかっているか
AIや外部サービスに月いくらかかるか

導入後には、削減された時間だけでなく、AIの出力を修正する時間や利用料金も合わせて確認します。

「30時間削減したけれど、確認作業が25時間増えた」なら、本当に効率化できたとは言いにくいからです。

AIエージェントの注意点は？完全自動化より人との分担が重要

AIエージェントには、ハルシネーション、情報管理、意図しない実行、権限設定、利用料金などの注意点があります。

ハルシネーションとは、AIが事実と異なる内容をもっともらしく出力する現象です。

文章の下書きだけなら人が修正できますが、その誤情報を使ってAIエージェントがメールを送信したり、顧客情報を書き換えたりすると影響は大きくなります。

特に法務、財務、契約、個人情報、対外発信などでは、一次情報の確認と人による承認を残した方が安全です。

実際、LegalOn Technologiesが2026年3月に法務業務へ関わる会社員・役員500人を対象に行った調査では、AIエージェントの利用経験は40.2％でした。

利用者が感じた効果では「対応スピードが上がった」が50.2％、「業務全体の工数が削減された」が44.3％だった一方、未導入層では正確性やセキュリティが大きな懸念として挙げられています。LegalOn Technologies

この結果は、AIエージェントの普及が「便利だから使う」という段階から、正確性や安全性をどう設計するかという段階へ移っていることを示していると私は考えます。

また、AIエージェントは外部サービスと連携する際にAPIを利用することがあります。

APIとは、異なるサービス同士が情報や機能をやり取りするための窓口のようなものです。

サービスによっては利用回数に応じて料金が発生するため、人の作業時間を削減できてもAI利用料が増える場合があります。

費用を比べるときは、「AIが月いくらか」だけでなく、導入設定、保守、確認作業、外部サービス料金まで含めて考えることが大切です。

導入事例を調べ始めると、製品名や専門用語が次々に出てきて、それだけで疲れてしまうことがあります。リンク先では、AIやITツール、新しい働き方に関する情報を確認でき、スマートフォンでも見られます。一度に全部覚えず、必要な内容から少しずつ確認したい方にも使いやすい入口です。

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AIエージェントで業務効率化するなら「削減時間」より何を見るべき？

ここからは、企業事例を踏まえた私自身の考察です。

AIエージェントの記事では、「71.5％短縮」「5万時間削減」「28％高速化」といった数字が目立ちます。

もちろん、こうした数字は導入判断の材料になります。

ただし私は、削減率だけを追いかけると、AI導入の目的を見失いやすいと考えています。

富士通の事例では、AIによって利用者とのやり取りそのものが少なくなりました。

Salesforceでは営業担当者が要約や記録へ使う時間が減りました。

Adecco Groupでは、求人キャンペーンの準備が短くなり、人が候補者との関係づくりへ時間を回しやすくなりました。

竹中工務店では、効率化だけでなく、若手がベテランの判断基準を学びやすくなる効果まで生まれています。LegalOn+3Fujitsu+3Salesforce+3

この4例に共通しているのは、単純に「仕事を減らした」ことではありません。

AIへ渡した仕事の先に、人がやるべき仕事が明確になっていることです。

ここは、個人事業や副業にも応用できます。

たとえばブログ運営なら、AIに情報の整理や構成案を手伝ってもらい、人は一次情報の確認、実体験、読者への説明に時間を使う。

物販なら、商品情報の整理や説明文の下書きをAIへ任せ、人は商品の状態確認、価格判断、購入者対応へ集中する。

会社員なら、会議録の整理や定型メールの下書きをAIへ任せ、相談、交渉、意思決定へ時間を使う。

こう考えると、AIエージェントは「人を丸ごと置き換える仕組み」というより、仕事の中にある小さな負担を切り離す道具として見た方が使いやすくなります。

人がしている仕事をそのままAIへコピーしない

もう一つ、私が特に大切だと考えていることがあります。

それは、今の業務をそのままAIへ移さないことです。

たとえば、同じ数字を3つの表へ転記し、上司2人へ確認を取り、その後さらに別システムへ入力する仕事があったとします。

この複雑な流れをそのままAIに自動化させれば、確かに人の入力時間は減るかもしれません。

しかし本来は、「3回転記する必要があるのか」「2回承認する必要があるのか」という仕事そのものの見直しが先です。

AIは、良い業務プロセスを速くできます。

一方で、不要な業務プロセスまで速くしてしまう可能性もあります。

だからこそ、

やめる仕事 → 人が判断する仕事 → AIへ任せる仕事

という順番で整理することが大切です。

これは、単なる時間削減とは違う視点です。

AIエージェント導入をきっかけに業務そのものを棚卸しできれば、AIを使わなくても減らせる仕事が見つかる可能性があります。

今後は複数のAIエージェントを組み合わせる形も広がる

日立ソリューションズは、2026年時点のグローバル動向として、単一のAIアシスタントから複数の専門エージェントを安全に連携させる段階へ進んでいると説明しています。日立ソリューションズ

たとえば、情報収集を担当するAI、分析を担当するAI、文章を作るAI、品質確認を担当するAIと役割を分ける方法です。

推測ですが、今後は一つの万能AIに全部を任せるより、小さな専門エージェントを組み合わせ、人が全体を監督する仕組みが企業では増えていく可能性があります。

ただし、AIを増やせば自動的に便利になるわけではありません。

エージェントが増えれば、料金、アクセス権、データ連携、誤処理の確認箇所も増えます。

「新しい技術だから使う」ではなく、「この作業の負担を減らしたいから使う」という順番を守りたいところです。

まとめ

AIエージェントは、問い合わせ対応、社内ヘルプデスク、営業、市場調査、採用、法務、開発など、複数工程を含む仕事の業務効率化に活用できます。

実際に、富士通ではAgentforceの平均応対時間が従来チャットボット比で71.5％短縮され、Salesforceでは営業部門の作業を5万時間以上削減、Adecco Groupでは採用工程全体を28％高速化したと一次情報で確認できます。Fujitsu+2Salesforce+2

一方、竹中工務店の事例からは、AI活用が時間削減だけでなく、ベテランのノウハウ共有や若手育成にもつながり得ることが分かります。LegalOn

ただし、AIエージェントを導入すれば自動的に業務が改善するわけではありません。

最初はルールが比較的明確な仕事を一つ選び、重要な送信、承認、契約、決済には人の確認を残す。

AIには必要最小限の権限だけを与え、導入前後の作業時間、修正量、費用を比較する。

そして何より、今ある仕事をそのままAIへ移す前に、「そもそもこの作業は必要なのか」を考える。

AIに何を任せるか以上に、人が何へ時間を戻したいのかを決めることが、無理のない業務効率化につながると私は考えています。

毎日の仕事を一気に変える必要はありません。

まずは「これを毎回やるのが少し大変」と感じている小さな作業を一つ見つけ、AIに下準備だけ任せてみるところから始めてみましょう。

AIエージェントは変化が速いため、すべてを一度に追いかける必要はありません。リンク先では、AI活用やITツール、無理のない働き方に関する案内をスマートフォンでも確認できます。忙しい日は後回しにしながら、自分に必要な情報だけ少しずつ確認していけます。

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