CopilotとAIエージェント導入がもたらす業務効率化の可能性
1-1. 生成AIの進化とビジネスへのインパクト
生成AIとは、大量のデータから学習したモデルを活用して、文章や画像などのコンテンツを自動で生成するテクノロジーの総称です。これまでのAIは決められたルールやパターンを処理するかたちが中心でしたが、生成AIでは学習ジョブから抽象的なアイデアを導き出し、柔軟なアウトプットを行うことが可能になりました。
ビジネスにおいては、製造業の検品作業を自動化したり、コールセンターでの応対支援用チャットボットとして利用したりする事例が増えています。これによってオペレーションの効率が飛躍的に高まるだけでなく、顧客満足度や売上アップにもつながるため、さまざまな業界で導入が進んでいます。
生成AIとは：その技術と活用事例
生成AIの中でも特に有名なのが、自然言語生成（NLG）や自然言語理解（NLU）を組み合わせた高度な言語モデルです。これらの技術は、文章作成や文章校正、要約といったタスクに優れた性能を発揮します。
例えば、記事の要約を自動化して時短を実現したり、顧客対応メールのドラフトを瞬時に作成してコミュニケーションの質を高めたりするなど、業務プロセス全体に幅広く適用できます。
AIエージェントの役割：人とシステムの融合
AIエージェントは、単なるツールではなく「人とシステムの橋渡し」を担う存在です。利用者が入力したリクエストを解析し、最適な処理を行うとともに、必要に応じて追加のアクションを提案・実行します。
当社では、業務上の課題を正しく捉え、適切なプロンプトを作成できるようにコンサルタントが伴走しながら支援を行うことで、導入企業の状況を踏まえた最適なエージェント運用を実現しています。
1-2. Copilotによる業務改善の具体的なメリット
Copilotは、従来のAIチャットボットよりも高度な意思決定機能を備えているため、多くの業務での活用が期待されています。ここでは、実際の企業事例を取り上げながら、そのメリットを確認します。
地方自治体での成功事例：パーソルの支援内容
当社が実際に支援した地方自治体の事例では、総務部門が担う文書作成業務や申請処理にCopilotを導入しました。具体的には、以下のような取り組みを行いました。
- 職員が行う定型文書作成のプロンプトを最適化し、書類作成時間を大幅に削減
- ノンプログラミングでカスタマイズできるエージェントアプリを開発し、職員ごとのスキル差を補完
- 導入後の定着支援として、ワークショップやマニュアル作成を通じて運用をサポート
これにより、紙ベースや手動処理が多かった自治体の業務効率が高まり、住民への対応スピードアップにつながった事例が報告されています。
グローバル企業におけるAIエージェント活用事例
海外にもAIエージェントの導入で成果を上げる事例があります。例えば、国際的に展開するメーカーがCopilotを生産ラインの品質管理に応用したケースです。画像データやセンサー情報をもとに、異常値や欠陥が疑わしい箇所をシステムが自動で検知し、現場スタッフにアラートを通知します。このように、AIエージェントが高度なデータを処理することで、作業者は問題のある部分に集中できるようになり、品質維持とコスト削減の両立が可能となりました。
生成AI活用を成功に導くための課題と解決策
生成AIやCopilotなどのAIエージェントは多くの企業や組織に魅力的な解決策を提供してくれますが、同時に導入時の課題や乗り越えるべきハードルも存在します。本章では、よくある課題とそれに対する具体的な解決策について解説します。
2-1. 生成AI導入時に直面する課題
AIを導入する際、多くの組織が次のようなポイントでつまずきがちです。
プロンプト作成がもたらす成果の差
生成AIの性能を最大限に引き出すためには、“適切なプロンプト”を作成することが鍵を握ります。例えば、同じタスクを指示するとしても、書き方次第でアウトプットの質に大きな差が生まれます。
しかし、現場の担当者がAIの仕組みやプロンプトの書き方に不慣れである場合、思うように成果が出ず、「本当に使えるのか？」という懐疑的な声が上がることも少なくありません。
生成AI活用対象業務の選定の重要性
どの業務にAIを適用するかは、プロジェクトの成否に直結する重要なポイントです。AI導入効果が大きい業務を選定するために、現場の声やデータを十分に収集・分析する必要があります。
適当に業務を選んでしまうと期待した効果が得られず、投資対効果が低くなる恐れがあります。
2-2. 課題を克服するための具体的な支援内容
こうした課題をクリアするためには、事前の要件整理や綿密な伴走支援が欠かせません。パーソルビジネスプロセスデザインでは、以下のような具体的サポートを提供しています。
業務選定支援ワークショップの進め方
まずは「どの業務をAI化すると高い成果が得られるか」を可視化するためのワークショップを実施します。部署ごと、業務プロセスごとの優先度を整理し、判断基準となるフレームワークを使いながら、適用業務を絞り込みます。
こうした取り組みによって、限られたリソースを最も効果の高いプロセスに投下しやすくなります。
生成AI向けプロンプト作成ツールの活用
当社では、プロンプト作成用のツール（Excelベースなど）を用意し、現場担当者でも気軽に利用可能な仕組みを整えています。
- AIに渡す入力と望ましい出力の形式をあらかじめ定義
- 行いたい業務の要件をリスト化してわかりやすく整理
- トライアンドエラーでプロンプトを修正し、最適解を導くサイクルを構築
このような作業を通じ、スムーズにAIの活用効果を得られるよう支援しています。
AIエージェントアプリ開発によるノープロンプト運用の実現
Copilotや生成AIソリューションを導入する際、高度なプロンプトを作り出すスキルが十分でないと、成果が思うように出ないケースもあります。そこで注目されているのが、ノープロンプト運用を念頭に置いたAIエージェントアプリの開発です。
3-1. AIエージェントアプリの開発プロセス
AIエージェントアプリとは、利用者がプロンプトを組み立てなくても直感的にAIの力を活用できるよう設計されたシステムです。例えば、画面上のUI/UXを充実させ、利用者は指示をテキスト入力で行う必要がなく、具体的なボタンやメニュー選択で処理を進められるように作られます。
選定した業務におけるUI/UX設計のポイント
- AIに渡す入力と望ましい出力の形式をあらかじめ定義
- 行いたい業務の要件をリスト化してわかりやすく整理
- トライアンドエラーでプロンプトを修正し、最適解を導くサイクルを構築
これらの工夫により、難しいAI活用の概念を意識せずに業務を進められるようになります。
ノープロンプトでの生成AI活用事例
具体的な事例として、社内文書のテンプレート作成アプリや、顧客対応履歴を集約してカスタマーサポートの改善アイデアを提案するアプリなどが挙げられます。利用者は専門的なプロンプトを書かなくても、画面のボタンを押すだけで目的の資料や提案をAIに生成してもらうことが可能です。
3-2. AIエージェントアプリの導入による成果
AIエージェントアプリを活用すると、プロンプト作成に関する教育やナレッジの共有が最小限で済むというメリットがあります。ここでは、パーソルが提供するPoC（概念実証）伴走支援やオンボーディングの取り組みを紹介します。
PoC伴走支援とオンボーディングの重要性
PoCを実施することで、対象業務や利用想定シナリオでのAI応答の有用性を把握できます。特に、ノープロンプト運用を目指すアプリの場合、どのような画面設計が使いやすいのか、組織的なユーザー教育はどの程度必要かなど、実運用でのヒントを得やすいです。
こうした検証段階における伴走支援を受けることで、導入後の現場スタッフの理解が深まり、定着率も高まります。
導入後の運用定着に向けたマニュアル作成
組織全体へのAI普及を進めるためには、実装後のマニュアル作成や研修が不可欠です。具体的な操作手順や運用ポリシーをわかりやすくまとめたドキュメントを整備することで、利用者が困った際にすぐ学習できる環境を整備できます。
多様な成功事例から学ぶ生成AI活用のベストプラクティス
AIエージェントの導入は業種や業務内容によって多彩な成果をもたらします。この章では、国内外の事例を紹介しながら、あらゆる業界で通用するベストプラクティスを整理します。
4-1. 国内企業における生成AI活用成功事例
日本国内でも数多くの企業が生成AIを活用して、課題解決や新たなビジネスチャンスを生み出しています。ここでは製造業と小売業の事例をご紹介します。
製造業での業務効率化と成果向上
大手製造業の例では、部品の在庫管理と発注業務をAIエージェントが自動化し、属人的になりがちだった在庫調整を効率化しました。必要部品の在庫数をリアルタイムで把握できるようになり、欠品や過剰在庫を最小限に抑えることに成功しました。
小売業での顧客対応改善と売上向上
大型チェーンストアでは、AIチャットボットに加えCopilot機能を導入し、顧客からの問い合わせやクレーム対応の一次受付を自動化しています。深夜や早朝でも顧客からの問い合わせに即時対応できるため、問い合わせ件数増加でもスタッフの負担が増えず、顧客満足度が高まりました。
4-2. 海外企業における生成AI活用成功事例
海外では、これまで以上にAI技術の適用範囲が広がっています。テクノロジー企業や金融業界での事例を紹介します。
テクノロジー企業でのイノベーション推進
米国のテック企業では、研究開発部門でCopilotを導入し、新製品のコンセプトやプログラムコードのフレームワークを自動生成させることで、アイデア出しから試作までのプロセスを短縮しました。これにより、イノベーションのスピードが大幅に向上し、ライバル企業との差別化が実現しました。
金融業界でのリスク管理と業務効率化
大手金融機関は、AIエージェントによるリスク管理システムを開発しています。過去のトランザクションデータから不正リスクを自動で推定し、担当者にアラートを通知する仕組みを構築することで、不正検知のスピードと精度を高めました。
従来は担当者が目視でチェックしていた膨大なデータ量をAIが支援することで、短時間かつ高精度に管理が行えています。
まとめ
CopilotやAIエージェントを活用した業務効率化は多くの企業や自治体で成果を上げており、熟練者だけでなく初心者もスムーズにAIの恩恵を得られます。
現場の知識不足やツール操作への不安も、段階的な導入支援とノープロンプト運用によって解決しやすくなり、その結果、作業の属人化を防ぎつつ、組織全体で新しいアイデア創出に集中しやすくなります。
もし導入に向けた具体的な道筋やツール選定でお困りでしたら、ぜひ「資料請求」で詳細な事例とノウハウをチェックしてください。
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お客さまの課題を一緒に解決するお手伝いができれば幸いです。
