AIエージェントの進化が加速しています。与えられた目標を達成するために自ら判断し行動するAIエージェントは、従来のAIでは対応が難しかった複雑なタスクの自動化を可能にしました。近年は、CRMやSFAといった業務システムのデータを読み込み、顧客の文脈を踏まえた高度な対応を自律的に行うタイプも登場しており、単なる「作業の自動化」から「成果に直結する業務の代行」へとその役割が広がっています。
AIエージェントには、特定業務に特化している独立したものから、既存システムに搭載されたものまで、さまざまなタイプがあります。本記事では、課題に合ったAIエージェントを選ぶためのポイントと、おすすめの製品をピックアップしてご紹介します。マーケティング・営業・カスタマーサポートなど、一連の業務をAIでまとめて自動化することを検討中の方は、ぜひ参考にしてください。
種類(汎用型・特化型・システム搭載型・ローコード開発型)、機能性、システムの連携範囲、セキュリティ、サポート体制の5つです。まず自社の課題を明確にし、どの種類が適しているかを絞ったうえで、各製品の詳細を比較するのが効率的です。
従来のチャットボットはあらかじめ設定されたシナリオに沿って応答し、生成AIは人間の指示に基づいてコンテンツを生成します。これに対し、AIエージェントは与えられた目標に向かって自ら判断・行動し、複数のステップにまたがるタスクを自律的に遂行できる点が根本的に異なります。
AIエージェントを選ぶ際は、次のポイントをチェックしましょう。
それぞれの比較ポイントを詳しく解説します。
AIエージェントは、主に次の4種類に分けられます。
種類ごとの特徴を押さえたうえで、目的に応じた製品を選ぶことが重要です。
例えば、汎用型はできることが多いため、複数の部門やプロジェクトで活用するのに向いています。その反面、費用が高額になる可能性もあるため、活用範囲が限定的な場合は特化型やシステム搭載型を検討するのがおすすめです。
同じ種類のAIエージェントでも、搭載されている機能は製品ごとに差があります。機能が不足すると当初の課題を解決できないリスクが高まるため、事前に必要な機能を備えているか検証することが大切です。一方、使わない機能が多い製品は、費用対効果が悪化する可能性があります。
AIエージェントを比較する前に、現状の課題を明らかにしたうえで必要な機能や条件を整理しましょう。課題が明らかになることで、問題解決のために必要な機能やシステムの仕様を割り出せます。
AIエージェントは、学習時にさまざまなデータソースからデータを収集します。例えば、CRM(顧客情報管理)ツールやSFA(営業支援システム)と連携すれば顧客情報や案件データを活用でき、回答の精度が向上します。どのシステムと連携できるかは製品ごとに異なるため、既存のツール環境との相性を事前に確認しておきましょう。
ここで注意したいのは、「連携できるシステムの数」だけでなく、「連携したデータをAIがどこまで深く活用できるか」という視点です。同じCRM連携でも、単に顧客リストを参照するだけなのか、商談履歴・メールのやり取り・過去の問い合わせ内容といった文脈まで読み込んで判断に活かせるのかでは、AIが生み出す成果は大きく異なります。
例えば、営業向けのAIエージェントがCRMの商談データを踏まえて「この企業に今アプローチすべき理由」をコンテキスト付きで提示できれば、営業担当者の判断精度が上がります。
AIエージェントの導入効果を「作業の効率化」で終わらせず、売上や顧客満足度といったビジネス成果につなげるのであれば、CRMとの連携の深さも重要な比較軸の一つといえるでしょう。
AIエージェントに機密情報を学習させる場合は、セキュリティ面に注意が必要です。万が一データが流出すると、企業イメージの低下や損害賠償といった大きな問題に発展する恐れもあります。
AIエージェントを選ぶときは、信頼のおけるベンダーを見極めることが大切です。AIエージェントにどのようなセキュリティ機能が搭載されているかどうか、提供するデータの扱い方、プライバシーポリシーをチェックしましょう。
AIエージェントをスムーズに導入するためには、ベンダーのサポートが重要です。運用中は、使い方の不明点やエラーが発生することも考えられます。こうしたトラブルに備えて、サポート体制が充実しているベンダーを選ぶことで、迅速に疑問点を解消できます。
電話やメールといった対応方法、窓口の対応時間、日本語サポートの有無などをチェックしましょう。なかには、単なる問い合わせ対応だけでなく、ロードマップの策定やコンサルティングなど、運用が軌道に乗るまでの手厚いサポートを受けられるケースもあります。
AIエージェントは、まずAIエージェントの種類を決めてから、種類ごとに各製品の機能やサポート体制などを比較することで自社に合ったものを選びやすくなります。ここでは汎用型、特化型、システム搭載型、ローコード・ノーコード開発型に分けておすすめのAIエージェントを紹介します。
複数の部門や業務でAIエージェントの導入を考えている場合は、幅広い用途に利用できる汎用型がおすすめです。代表的な製品を2つ紹介します。
出典:クウゼンAIエージェント
クウゼンAIエージェントは、マーケティング・営業・人事・法務などあらゆる業務の自動化を実現できる、対話型のAIエージェントです。SaaSプラットフォーム「クウゼン」のプロダクトの1つで、AIチャットボットの構築やワークフロービルダーなど、プラットフォームのさまざまな機能を組み合わせて多様な課題に対応できます。
また、ノーコードで構築・運用ができるため、スピーディに導入を進められるのも利点です。さらに、生成AIの専門家を含む専任チームによる伴走型の支援も受けられます。
JAPAN AI AGENTは、日本の企業向けに最適化されたAIエージェントです。返信文の作成や領収書のCSV変換、提案資料の作成など、よくある業務を自動化するAIエージェントを標準で搭載しています。
JAPAN AI AGENTでは、特定の業務に強みを持った「AI社員」を量産できるのが特徴です。例えば、社内ルールやコンプライアンス関連文書、業務マニュアルなどを集約したAI社員を作ると、そのAI社員にチャット形式で質問をするだけですぐに正確な回答が得られます。JAPAN AIのサポート担当者と相談しながら、独自のAI社員を作成することも可能です。
特定の業務に特化したAIエージェントは、AIを活用したい範囲が明確な場合や専門的な領域の業務効率化に役立ちます。ここではカスタマーサポート、採用、営業・マーケティングそれぞれに特化したAIエージェントを紹介します。
出典:VOC.AI
VOC.AIは、カスタマーサポートに特化したAIエージェントです。
VOC.AIには、複数のAIエージェントが協力しながら特定のタスクを実行する、マルチエージェント機能が搭載されています。これにより、配送状況の確認や会員情報の変更、交換・返金といった複雑な処理も対応が可能です。
さらに、自社サイトや過去の顧客対応履歴などを参照して、正確な回答を提供できる点も強みです。人間が回答するべき内容は、事前に設定しておくことで即座にオペレーターへと転送されます。
出典:リクルタAI
リクルタAIは、採用業務に特化したAIエージェントです。2025年5月現在、スカウト業務に特化した「リクルタAI ダイレクト採用」と、書類選考を支援する「リクルタAI 書類選考」、初回面談業務を担当する「リクルタAI プレ面談」がリリースされています。
求人の募集から応募者のスクリーニング、面接支援に至るまで、採用業務全体の効率化が可能です。AIが事前の準備全般を支援することで、採用担当者が面談やマッチングの判断に集中できます。
出典:Persana AI
Persana AIは、営業・マーケティング業務の自動化に特化したAIエージェントです。統計情報などから理想的なペルソナを生成してパーソナライズされたメッセージを作成し、最適なタイミングとプラットフォームでアプローチを行うまでを自動で遂行できます。
75以上のデータプロバイダーと連携できる点も特徴です。例えば、顧客情報を一元管理できるHubSpotと連携することで、より関心の高い見込み客の特定や、マーケティング予算の最適化に役立ちます。
AIエージェントを搭載したCRMやSFAなどは、既存のシステムを活用しながら業務プロセスを効率化したい企業に向いています。代表的な製品を2つ紹介します。
出典:Agentforce
Agentforceは、CRM・マーケティング・カスタマーサポートなどの機能を統合したSaaSプラットフォーム「Salesforce」に搭載されているAIエージェントです。Salesforceの既存ユーザーは、Agentforceを無料で利用できます。
Agentforceは、得意分野によってモデルが分かれています。CRMのデータをもとにセールストークの練習ができる「Sales Coach」や、事前のシナリオ設計を必要とせず、カスタマーサポートの幅広い課題に柔軟に対応可能な「Service Agent」などが代表的です。それぞれのモデルを組み合わせることで、組織内の多様な業務に対応できます。
出典:Zendesk
Zendeskは、顧客満足度の向上を支援するためのカスタマーサービスソリューションです。AIエージェントを搭載しており、顧客からの問い合わせに24時間自動で対応できます。すべてのプランでAIエージェントを利用できますが、より高度な機能を備えたAIエージェントを利用するには、アドオンまたはSuiteプランの契約が必要です。
ZendeskのAIエージェントを導入すると、ナレッジベースをもとに数分でチャットボットを構築し、よくある質問への対応を自動化できます。さらに会話のパーソナライズやバックエンドシステムとの統合機能を活用することで、より複雑な問い合わせにも対応が可能です。
マーケティング・営業・カスタマーサービスを統合するCRMプラットフォームであるHubSpotは、CRM内の顧客データを「文脈(コンテキスト)」として読み解くAIエージェント機能を搭載。CRMに蓄積された、商談履歴・メールのやり取り・Webサイトの行動データなどを文脈として読み込むことで、単なる定型作業の自動化ではなく、顧客の状況に最適化されたアクションを実行できる点が特徴です。
HubSpotのAIエージェントは、部門ごとの課題に対応する専門エージェントを提供しています。
【Prospecting Agent(営業向け)】
購買シグナル(求人情報、資金調達ニュース、テクノロジーの導入状況など)をAIが常時監視し、「今アプローチすべき企業」をコンテキスト付きで営業担当者に提示するエージェントです。ZoomInfoやApolloなどのBtoBデータベースと連携して購買委員会のキーパーソンを自動で特定し、CRMデータを踏まえたパーソナライズドメールの草案まで生成。営業担当者がレビュー・承認してから送信する仕組みのため、AIの効率性と人間の判断力を両立できます。
リサーチからアウトリーチまでのプロスペクティング全行程をHubSpot内で完結させ、営業担当者が「顧客との対話」に集中できる環境を実現します。
【AEOAgent(マーケティング向け)】
ChatGPTやGeminiなどのAI回答エンジン上で、自社ブランドがどの程度言及・推奨されているかを可視化する機能です。最大のポイントは、CRMデータとの連携にあります。一般的なAEOツールでは追跡すべきプロンプト(質問)を手動で設定する必要がありますが、HubSpotのAEO機能は顧客との会話データや商談記録を読み込み、自社にとって本当に重要なプロンプトを自動で提案します。
ブランド言及率の計測、競合比較、サイテーション分析に加え、改善すべきコンテンツの特定から実行までをHubSpotのプラットフォーム上で一気通貫に行えます。
【Customer Agent(カスタマーサポート向け)】
メールでの問い合わせ対応を自動化するAIエージェントです。CRM上の顧客情報(購入履歴、契約プラン、過去のチケット履歴など)を直接読み込むため、顧客一人ひとりの文脈に沿ったパーソナライズされた回答を生成できます。「全体の25%に絞って開始」「営業時間外のみ」「送信前に担当者がレビュー・承認」といった段階的なコントロールも可能。リスクを抑えながら安全に自動化を拡大できる設計です。
HubSpotのサポート部門では、人員数をフラットに保ちながらグローバルで41%のチケットをAIが解決した実績があります。
ローコード・ノーコード開発型は、プログラミングの専門知識をほとんど必要とせずにAIエージェントが開発できるのが利点です。技術リソースが限られている場合や、迅速に開発を進めたい場合に選択肢となるでしょう。
出典:AutoGen
Microsoftが提供するAutoGenは、AIアプリケーションを開発するためのフレームワークです。複数のAIエージェントが連携しながら課題の解決やタスクの遂行を支援する、マルチエージェントを構築できます。オープンソースプロジェクトとして公開されており、無料で利用が可能です。
また、AutoGenはPythonベースのフレームワークですが、ローコードインターフェースのAutoGen Studioが提供されています。OpenAI社のGPT-4oをはじめとするLLM(大規模言語モデル)を利用した対話やコード生成、自然言語での指示が可能です。
Microsoft Copilot Studioは、独自のAIエージェントをローコードで作成できるプラットフォームです。Microsoftアプリ上で動作するAIアシスタント「Microsoft 365 Copilot」と連携できるため、WordやExcel、PowerPoint、Microsoft Teamsなどのアプリケーション内でAIエージェントを使用できます。
自社が所有するデータベースや人事・経理システムなど、Microsoft以外のデータソースとの連携にも対応しています。例えば、経理システムと連携して予算の残高をリアルタイムで確認したり、過去の支出データを分析して将来の予算計画に対するアドバイスを得たりといった活用が可能です。ほかにも、顧客対応用のチャットボットや従業員用の書類提出リマインダーなど、多様な業務に対応するAIエージェントを作成できます。
AIの普及に伴い、AIエージェントも日々進化を遂げており、選択肢も多様化しています。汎用型、特化型、システム搭載型、ローコード・ノーコード開発型、それぞれの特徴を理解したうえで、まずは自社のどの業務にAIエージェントを活用したいのかを明確にすることが出発点です。
選定の際に意識したいのは、単に「作業を効率化できるかどうか」だけでなく、「ビジネスの成果に直結するかどうか」という視点です。AIエージェントが顧客データや業務の文脈を理解し、的確なアクションを自律的に実行できるかどうかで、導入後の効果は大きく変わります。
本記事で紹介した比較ポイントと製品情報を参考に、自社の課題とフィットするAIエージェントを見つけてください。まずは無料トライアルやスモールスタートで試し、効果を実感しながら活用範囲を広げていくのがおすすめです。
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