AIエージェントが切り拓くビジネスの新時代

AIエージェントの登場は、企業の業務効率化だけでなく、ビジネスそのものを大きく変革する可能性を秘めています。近年は、AIエージェントが自律的にタスクを考え実行までを担う、さらにはAIエージェント同士が円滑に連携するための技術が急速に進展しており、個々のタスクを自動化するだけでなく、システム間の連携を通じて業務全体を自動化できる環境が整いつつあります。こうした進化に伴い、これまでは人を中心に進めてきたビジネスプロセスが、AIを主体とする形へと変貌する未来が現実味を帯びてきました。

本稿では、AIエージェントの概要から主要な技術トレンド、ビジネスへの影響、ユースケース、そしてデロイト トーマツの取り組み事例に至るまでを幅広く取り上げながら、その潜在的な可能性と今後の展望について考察していきます。

AIエージェントとは

AIエージェントは、特定の目標を達成するために環境を観察し、自律的にタスクを決定・実行でき、必要に応じてデータ参照やツール操作を行います。

• 従来のAIによる業務改革：ユーザがAIに実行させるタスクを考え、それぞれのタスクにおいてユーザが適切なAIを選択し、指示（プロンプト）を投げる
• AIエージェントによる業務改革：高レベルな目標（例：「市場分析とレポート作成を行いたい」）を指定すると、AIエージェント自身が実行すべきタスクを計画。それぞれのタスクでのAIへの指示（プロンプト）もAIエージェント自身が生成し実行する

これにより、ユーザが細かい指示を都度入力する必要がなくなり、大幅な業務効率化や業務自体の再定義が可能となります。

AIエージェントの技術トレンド

AIエージェントの進化を支える技術は多岐にわたります。ここでは近年注目されている主要な技術トレンドを挙げます。

• モーダル拡張
  テキストだけでなく、リアルタイムにPC画面を読み取ったり、カメラ動画を解析したり、音声で対話したりできるモデルが続々と登場。
  視覚や聴覚に相当する能力を持つAIエージェントは、例えば製造現場のリアルタイム映像を活用し異常検知・レポート生成をしたり、行政ITシステムのユーザ操作画面を認識し音声対話で操作支援したりと、これまで人手が必要だった業務の自動化を可能にします。
• 長期メモリ
  長期的な記憶をAIエージェントに与えるための技術が発達し、ユーザとAIエージェント間、AIエージェント同士のやりとりを長期メモリとしてAIエージェントが保持。
  過去のやりとりを理解したAIエージェントは、個々の状況・文脈に応じて一貫性のある形で業務の自動実行ができるようになります。
• フィジカルAI
  ロボットや機械装置をAIエージェントが制御できる技術の発展により、PC画面内のタスクだけでなく実空間でのタスクも自動化が加速。
  例えば物流現場の物品ピッキングや配送を対話型ロボットが自動実行したり、農業の現場動画を観察し状況に応じてAIが自動で環境制御したりと、実空間における業務の自動化も可能になります。
• AIエージェント同士の連携
  複数のAIエージェントが相互に情報交換し、協調してタスクを遂行するためのプロトコル（標準ルール）が策定され連携が簡易化。
  社内外のAIエージェント同士がスムーズかつ安全に連携することで、従来難しかったような複雑かつ大規模な業務を、一気通貫で自動化することが可能となっています。

AIエージェントによるビジネスの変革

ここでは、上記技術の進化を背景にAIエージェントがどのようにビジネスを変えていくのか、そのインパクトを概観します。

• パーソナライズによる体験の変革
  ユーザとAIエージェント、あるいはAIエージェント同士のやりとりを長期的に記憶させることで、一人ひとりの状況や過去の経緯に即したタスク遂行が可能になります。
  例えば過去の顧客対応履歴に基づいて、AIがより適切な商品提案やサポートをオペレータに提供するなど、より高精度で最適化された顧客体験のサポートを実現できるようになります。
• 業務プロセス全体の変革
  “Vertical AI Agent（特定の業界や業務に特化して設計されたAIエージェント）”が、関連システムやツールをまたいで業務プロセスを再定義。例えば受注から在庫管理、発送手配、請求書発行、アフターサポートといった業務オペレーション全体を自動化し、エンドツーエンドの業務効率化を図れるようになります。
• UXの変革
  AIエージェントはユーザや各種ソフトウェア、機械、さらには他のAIエージェントを柔軟に繋ぐハブとして機能します。
  ユーザにとっては「どのソフトウェアにログインするか」などを意識せずに、一つのAIエージェントとのリアルタイムな会話・状況共有を介して必要な業務をすべて完結できるようになります。
  これにより、従来のUI/UXに捉われない新たな価値体験の創出が可能になります。

AIエージェントが創るビジネスエコシステムの未来

AIエージェント及びそれらを連携する技術の発展は、単なる業務自動化にとどまらず、複数の企業や組織が連携して新たな価値を創出する「AIエージェントエコシステム」を形成する可能性があります。このエコシステムでは、有力なAIエージェントとの連携や、自社エージェントを探してもらうためのSEO対策が競争優位性やビジネス成果を左右する重要な要素となり、従来のビジネスモデルを超えた革新的なサービスや仕組みが生まれることが期待されます。

例えば、以下のような新たなサービスや仕組みが想定されます。

• AIエージェントならではのサービス形態
  様々な企業からAIエージェントならではのUI/UXを通じたサービスが提供される
• 自動で稼ぐAIエージェント
  AIエージェント間の自律的な連携・交渉により取引が成立する
• コンシェルジュAIエージェント
  各種AIエージェントと連携してトータルでユーザの課題を解決するAIエージェントが現れる
• AIエージェント検索エンジン
  AIエージェント間連携プロトコルに対応したAIエージェントのデータを集約した検索エンジンが構築される
• AIエージェント信頼性評価
  AIエージェントの信頼性を客観的に示せることが検索性の向上や採用につながる

AIエージェントのユースケース例

• パーソナライズによる体験の変革 – コンタクトセンター
  顧客とAIエージェントの過去のやりとりや個別状況から、顧客の属性や購入履歴などをAIエージェントが自動把握し、最適な回答や追加提案を行うことで顧客満足度を向上させます。
  （参考）TrueServe™ Reimagine the service experience（Deloitte Digital, 英語）
• 業務プロセス全体の変革 – 情報収集・整理
  複数の大規模言語モデル（LLM）を自律的に連携させ、情報収集や分析・レポート作成を自動化。大量の外部文書や社内データを横断的に扱い、短時間で信頼性の高いレポートが得られます。
  （参考）デロイト トーマツ、LLMを自律的に連携させ業務を自動化する「マルチエージェントアプリ」を開発
• UXの変革 - カスタマーサポート
  CRM、調達、ロジスティクスなど複数のソースから顧客データを取得し、統一ビューと推奨事項を提供するAIエージェントを導入。担当者が意識しなくとも、最適な情報をAIエージェントが自動的に集約・表示し、スピーディで質の高いサポートを実現します。
  （参考）Deloitte、Google Cloud と ServiceNow との AI 提携を拡大 – Press Release
• AIエージェントの外販
  企業内で開発した業務特化型AIエージェントをクラウドマーケットプレイスなどで外販し、新たな収益源を創出。
  自社の実務知見や技術をパッケージ化して提供することで、従来のビジネスモデルを超えた拡張が期待できます。

デロイト トーマツの取り組み

【当社内の取り組み】

• 社内版マルチエージェントアプリの導入
  異なる目的に特化したAIエージェントや汎用的に利用できるAIエージェントを社内で運用し、従業員の生産性向上を実践しています。
  （参考）デロイト トーマツ、生成AI活用で月間約4万時間の稼働時間削減に成功、2025年にはAIエージェントの全社展開を計画
• 社内版Deep Researchの導入
  情報検索をAIエージェントに任せることで、複雑なリサーチ作業の負荷を軽減。大量ドキュメントの中から必要情報をピンポイントで抽出します。
• リアルタイム対話AIアプリの導入
  AIインタビューエージェントによるリアルな音声対話、自然言語から構造化データへの自動変換、音声による情報検索などの機能を持つ独自アプリを開発しています。
  （参考）デロイト トーマツ、企業内の暗黙知をデータ化する「AIインタビューエージェント」を開発
• エージェント実装技術のR&D
  スクラッチ／ローコード開発、長期メモリ、データ基盤連携、完全自律型エージェント、標準プロトコル活用など、多様な角度からAIエージェントの最先端技術を研究・開発しています。

【提供サービス】

• AIエージェント全社導入プログラムマネジメント
  全社的なDX戦略に基づき、AIエージェントの導入を計画・推進。PoCから本番稼働まで伴走型で支援します。
• AIエージェント実装
  エージェント設計、個別機能開発、外部システムとの連携構築までトータルでサポートします。
• AIエージェント技術アドバイザリ
  セキュリティ、ガバナンス、アーキテクチャ設計など、技術面のリスクを踏まえてエージェント導入の意思決定を支援します。
• AIエージェント活用支援
  運用後の改善や機能拡張、ユーザ教育・チェンジマネジメントなど、導入後の継続的な成功活用を支援します。

まとめと展望

生成AIは登場からわずか数年で急速に進化し、現在では多くの企業で業務変革を実現しています。この進化スピードは今後も加速すると予想されるため、各技術のインパクトを正しく評価し、ビジネスへの影響や適用方法を迅速に見極めて活用することが極めて重要です。

AIエージェントを中心とした新技術は、単なる業務効率化にとどまらず、業務プロセス全体やビジネスモデルを根本から変革する力を持っています。この変革を実現するためには、柔軟な組織体制の構築、業務と技術に精通した人材の育成、そして技術基盤の準備が欠かせません。

デロイト トーマツでは、AIエージェント開発に関わる最先端の研究や社内実践を通じて培った知見を活かし、技術導入計画の策定から業務プロセスの再設計、組織体制の構築、人材育成、開発支援に至るまで、包括的なサポートを提供しています。

AIエージェントによる未来の可能性にご興味をお持ちの方は、ぜひデロイト トーマツにお問い合わせください。

執筆者

齊藤 剛
デロイト トーマツ コンサルティング　シニアコンサルタント

松川 達也
デロイト トーマツ コンサルティング　シニアスペシャリストリード

※このページの内容は2025年7月時点のものです。