AIエージェントで自動化できる業務20選｜部門別の活用例一覧と選び方

2026年7月22日

この記事でわかること

「AIエージェントで、結局どの業務まで自動化できるのか」。そう感じているなら、あなたの会社では“ツール選び”より先に“任せる業務の見極め”が必要な段階かもしれません。

この記事では、AIエージェントの活用事例を部門別に20業務へ整理します。実在企業の導入成果や成功談ではなく、中小企業で検討しやすい一般化した用途として、どこまでAIに任せ、どこで人が確認するかを見ていきます。

この記事で整理することは、次の4つです。

AIエージェントで自動化しやすい業務の全体像
RPA・チャットボットとの違い
営業・マーケ、バックオフィス、サポート別の20業務一覧
最初の1業務を選ぶ判断基準

AI活用の前提整理から進めたい場合は、先に中小企業がAI活用で最初にやるべきことを押さえておくと、自社での優先順位を決めやすくなります。

AIエージェントで業務の自動化はどこまでできるのか

AIエージェントで自動化できるのは、「人の仕事を全部置き換えること」ではありません。自社の業務の中で、調べる、整理する、下書きを作成する、入力候補を作る、レポートにまとめるといったタスクをまとめて支援することです。

たとえば、見込み客リストを集め、会社概要を要約し、営業メール案を作り、担当者に確認依頼を出す。このように複数の作業をつないで進めるところに、AIエージェントの実用性があります。

ここでいうAIエージェントとは、目的や条件を渡すと、必要な情報収集・生成・分析・整理を段取りしながら進めるAIの使い方です。あなたの会社では、まず「判断」よりも「判断前の準備」を任せるほうが、導入初期の失敗を抑えやすくなります。

AIエージェントの自動化はRPA・チャットボットと何が違うか

RPAやチャットボットも業務効率化に役立ちますが、得意な範囲が違います。自社の課題が「決まった手順の反復」なのか、「質問への回答」なのか、「状況に応じた段取り」なのかで、選ぶべき仕組みは変わります。

項目	RPA	チャットボット	AIエージェント
得意なこと	決められた画面操作や入力の反復	想定問答への回答	目的に沿った情報収集・作成・整理
指示の出し方	手順を細かく設定する	質問と回答を用意する	ゴール・条件・制約を渡す
変化への対応	画面変更に弱い	想定外の質問に弱い	状況を見て次のタスクを組み立てる
代表例	データ転記、定型帳票処理	社内FAQ、問い合わせ一次対応	提案書下書き、調査、レポート作成
人の役割	エラー時の確認	回答内容の更新	判断・承認・例外対応

AIエージェントは便利な一方で、社内データや顧客情報に触れる場面が増えます。安全な使い方の土台は、AIを社内で安全に使うためのルールとセットで考えるのが現実的です。

AIエージェントで自動化できる業務20選【部門別一覧表】

ここからは、AIエージェントで自動化できる業務を20個に整理します。あなたの会社で見るときは、「AIがやること」だけでなく「人が確認すること」までセットで読むのがポイントです。

#	業務	部門	AIエージェントがやること	人が確認すること
1	見込み客リスト作成	営業・マーケ	条件に合う企業情報を収集し、一覧化する	対象条件、優先順位、接触可否
2	営業メール案の作成	営業・マーケ	顧客属性に合わせた文面を下書きする	表現、事実関係、送信判断
3	提案書の下書き	営業・マーケ	課題、提案内容、効果の骨子を作成する	提案の妥当性、価格、約束内容
4	議事録作成と要点整理	営業・マーケ	会議内容を要約し、決定事項と宿題を整理する	抜け漏れ、発言意図、次アクション
5	競合と市場の情報収集	営業・マーケ	公開情報を集め、比較表や要約を作る	情報源、解釈、意思決定への使い方
6	SNS投稿案の作成	営業・マーケ	投稿テーマ、本文、ハッシュタグ案を作る	ブランド表現、炎上リスク、公開判断
7	商談後フォロータスク整理	営業・マーケ	商談メモからお礼文、宿題、期限を整理する	優先度、顧客への伝え方
8	請求書の照合と入力	経理・総務・人事	請求書情報を読み取り、台帳入力候補を作る	金額、取引先、勘定科目
9	経費精算のチェック	経理・総務・人事	規程違反や添付漏れを検出する	例外承認、規程解釈
10	入金消込の確認	経理・総務・人事	入金データと請求データを照合する	不一致理由、督促判断
11	採用応募者の書類整理	経理・総務・人事	応募書類を項目別に整理し、比較表を作る	評価、面接可否、候補者対応
12	面接日程調整	経理・総務・人事	候補日時を抽出し、調整メール案を作る	送信内容、例外対応
13	契約書のチェック補助	経理・総務・人事	注意条項や抜け漏れ候補を洗い出す	法的判断、締結可否
14	社内マニュアルの下書き	経理・総務・人事	手順書、FAQ、チェックリストを作成する	現場実態、例外処理
15	問い合わせメールの一次対応下書き	サポート・情報収集	過去回答を参照し、返信案を作る	事実関係、温度感、送信判断
16	社内FAQ応対	サポート・情報収集	規程やマニュアルから回答候補を出す	最新ルール、例外対応
17	週次レポート作成	サポート・情報収集	売上、問い合わせ、作業状況を要約する	数字の意味、改善アクション
18	在庫や売上データの集計	サポート・情報収集	データを集計し、傾向を可視化する	異常値、原因分析、意思決定
19	翻訳と要約	サポート・情報収集	海外資料や長文資料を翻訳・要約する	専門用語、ニュアンス、利用可否
20	ニュースモニタリング	サポート・情報収集	業界ニュースを収集し、重要度別に整理する	自社への影響、対応方針

20業務の中で、最初から全社導入を考える必要はありません。まずは「頻度が高い」「判断が軽い」「人が確認しやすい」業務を1つ選ぶほうが、社内で改善を続けやすくなります。

営業・マーケティング業務の活用例

営業・マーケティングでは、AIエージェントを「売る人の代わり」ではなく、「調べる・整える・下書きする支援役」として使うのが合います。あなたの会社でも、商談前後の準備時間が積み重なっているなら、効果を見積もりやすい領域です。

見込み客リスト作成では、業種、地域、規模、課題仮説などの条件を渡し、候補企業を一覧化します。人は、接触してよい相手か、優先順位が妥当か、顧客理解が浅くないかを確認します。

提案書の下書きでは、ヒアリングメモや過去提案をもとに、課題、提案内容、導入後の運用イメージを整理できます。ただし、価格、納期、成果の表現は経営判断に近いため、人が最後に確認します。

議事録作成と要点整理も相性のよい業務です。AIが決定事項、未決事項、担当者、期限をまとめ、人は「相手が本当に言いたかったこと」が抜けていないかを見ます。

自社メディアや営業資料を継続的に作る会社では、キーワード調査、記事の下書き、品質チェック、実績レポート作成までを一連の流れにできます。公開や送信の最終判断だけを人に残す設計にすると、AIエージェントの活用事例として社内にも説明しやすくなります。

自社メディアの運用では、AIとのチャットだけでなく、AIエージェントであるClaude Codeを実作業の担当として利用しています。

Claude Codeに任せているのは、単発の記事作成だけではありません。キーワード調査から記事の下書き、品質チェック、公開後の実績レポート作成まで、複数の工程を一つの流れとして処理させています。

例えば、新しい記事を制作する場合は、最初にキーワード候補を収集し、検索意図、関連語、既存記事との重複、記事化の優先順位を整理します。

自社では、キーワード調査用のAPIや管理データをClaude Codeから扱えるようにし、調査結果を所定の管理表へ記録する仕組みを整えています。キーワードごとに、想定読者、記事の目的、関連する既存記事、誘導する商品やサービスなどを整理し、記事制作へ引き継ぎます。

次に、Claude Codeが記事構成と原稿の下書きを作成します。

このとき、「記事を書いてください」と自由に依頼するのではなく、参照すべき資料、想定読者、検索意図、見出し構成、文体、含めるべき独自情報、変更してはいけない事項などを、あらかじめ定めた指示書や正本MDから読み取らせます。

下書きが完成すると、続けて品質チェックを行います。

確認するのは、例えば次のような項目です。

検索意図に答えているか
タイトルと本文の内容が一致しているか
既存記事と過度に重複していないか
根拠のない数字や事例が含まれていないか
読者に誤解を与える表現がないか
関連記事への内部リンク候補が適切か
商品やサービスへの導線が不自然でないか
表記揺れや誤字脱字がないか
人間による事実確認が必要な箇所が明示されているか

チェック結果は、問題の有無だけでなく、修正箇所と修正理由が分かる形式で出力させます。基準を満たさない場合は、原稿を修正して再度チェックします。

公開後は、記事の制作状況や実績もClaude Codeに整理させています。

管理表や分析データをもとに、公開した記事数、リライト数、検索順位、アクセス、作業時間、AI利用料、問い合わせへの貢献などをまとめ、一定期間ごとのレポートを作成します。

これにより、記事を作って終わりではなく、どの企画が成果につながり、どの工程に時間がかかっているかを振り返れるようになりました。

一方、記事の公開そのものはClaude Codeへ完全には任せていません。

Claude Codeが担当するのは、調査、下書き、整理、チェック、公開候補の準備までです。原稿の事実関係、自社の見解として発信してよい内容か、既存記事や事業への影響に問題がないかを人間が確認し、承認した記事だけを公開します。

自社メディアの運用で目指しているのは、AIに記事を大量生成させることではありません。

キーワード調査、記事制作、品質確認、成果測定という一連の工程をAIエージェントが継続的に回し、人間は企画、例外判断、承認に集中することです。

Claude Codeを文章作成ツールではなく、決められた手順と品質基準に沿って工程を進める実行担当として位置づけることで、自社メディアの運用を属人的な作業から、再現可能な仕組みへ移しています。

実際に仕組みを組む段階では、業務の切り出し方や指示の型が重要になります。具体的な構築ステップは、AIエージェントの作り方を5ステップで整理した実践手順に譲ります。

経理・総務・人事（バックオフィス）業務の活用例

バックオフィスは、ルールと証跡がある業務が多く、AIエージェントで自動化しやすい領域です。あなたの会社で「確認作業に時間を取られている」と感じるなら、請求書、経費、日程調整から見ると判断しやすくなります。

請求書の照合と入力では、請求書の金額、取引先、支払期日を読み取り、会計台帳への入力候補を作れます。人は、契約内容との整合、勘定科目、例外的な支払い条件を確認します。

経費精算のチェックでは、領収書の添付漏れ、金額の不一致、規程違反の疑いを洗い出せます。人が見るべきなのは、規程の例外を認めるかどうか、従業員への伝え方をどうするかです。

採用応募者の書類整理では、職務経歴、経験年数、希望条件を比較表にまとめられます。ただし、採用の合否は候補者の人生にも自社の組織にも影響するため、AIは整理役に留めます。

契約書チェック補助では、契約期間、解除条項、損害賠償、秘密保持などの注意点を拾い上げられます。人は、法的判断、取引関係、将来リスクを踏まえて締結可否を決めます。

費用対効果を見るときは、ツール費だけでなく、確認者の時間、社内教育、運用管理の手間も含めて考えます。費用感を把握したい場合は、AIエージェントの価格・料金相場の考え方が参考になります。

カスタマーサポート・情報収集業務の活用例

サポートや情報収集では、AIエージェントは「即座に答える係」ではなく、「回答案と判断材料をそろえる係」として使います。あなたが現場の負担を減らしたいなら、まずは問い合わせの一次対応下書きから検討しやすいです。

問い合わせメールの一次対応では、過去の回答、FAQ、契約条件をもとに返信案を作成します。人は、顧客の感情、事実確認、謝罪や補償に関わる表現を確認します。

社内FAQ応対では、就業規則、申請手順、システム利用方法などへの回答候補を出せます。現場の質問にすぐ答えられる一方で、規程変更が反映されているかは管理者が見ます。

週次レポート作成では、売上、問い合わせ件数、対応時間、未処理件数をまとめ、先週との違いを要約できます。人は、数字の背景にある顧客課題や改善策を読み取ります。

ニュースモニタリングでは、業界動向、法改正、競合の発信を集め、重要度別に整理できます。AIが集めた情報をそのまま意思決定に使うのではなく、自社への影響があるかを人が判断します。

自動化しないほうがよい業務｜人に残す仕事の基準

「ここまでできるなら、全部AIに任せたくなる」。そう感じる場面もありますが、自社で守るべき仕事まで渡すと、効率化よりもリスクが大きくなります。

人に残す基準は、大きく3つです。第一に、採用の合否、解雇、投資判断のように、最終判断が不可逆な業務です。

第二に、クレーム対応の対話、重要顧客への謝罪、長期取引先との交渉のように、関係性そのものが価値になる業務です。言葉の正しさだけでなく、「誰が言うか」「どの順番で伝えるか」が結果を左右します。

第三に、振込実行、契約締結、法的な意思決定のように、間違いのコストが大きい業務です。AIの出力には誤りが混ざるため、個別の法務・労務・投資判断そのものに代える使い方は避けます。

私自身も、自動化を検討したうえで人に残している仕事があります。相手との関係性や最終判断が価値になる仕事は、AIに渡さないほうが社内外の信頼を守りやすいからです。

自社では、AIで効率化できる業務を増やす一方、検討したうえで人に残している仕事もあります。

代表的なのが、顧客との個別相談と、記事の最終的な公開判断です。

顧客との相談では、事前資料の整理、質問項目の作成、議事録の要約、提案書の下書きなどにAIを利用できます。しかし、相談そのものをAIへ置き換えることはしていません。

中小企業の経営者から受ける相談は、最初から問題が明確になっているとは限りません。

「売上を伸ばしたい」「AIを導入したい」「業務を効率化したい」と話していても、対話を続けるうちに、本当の問題が別のところにあると分かることがあります。

表情や声の調子から迷いを感じ取ったり、言葉にされていない社内事情を慎重に確認したり、経営者自身も認めたくない課題に触れたりすることもあります。

また、相談者が求めているのは、正しい答えだけではありません。

自社の事情を理解してもらえたという安心感や、悩みを共有したうえで一緒に決めてもらえることにも価値があります。誰に相談したか、誰が責任を持って助言したかという関係性そのものが、サービスの一部です。

そのため、AIには情報整理や選択肢の提示を任せても、相手の話を聞き、問いを返し、提案内容を調整し、最終的な助言を行う仕事は人間が担当します。

記事の公開判断も同様です。

AIは、記事の文章を整え、誤字脱字を確認し、検索意図との一致を評価できます。しかし、その記事を今公開すべきか、自社の名前で発信してよいか、読者や取引先にどのような影響を与えるかまでは、機械的な基準だけでは決められません。

例えば、内容としては正しくても、公開する時期が適切でない場合があります。自社の経験として書かれている文章が、実際の経験以上に断定的になっていることもあります。

既存記事の削除、非公開、noindex、URL変更などは、間違えた場合に検索流入や収益へ大きな影響を与えます。一度公開した情報によって、読者や顧客との信頼を損なう可能性もあります。

そのため、記事の公開や重要な変更については、人間が次の点を確認して判断します。

内容に事実誤認がないか
自社の経験や見解として責任を持てるか
読者へ不要な誤解や不安を与えないか
顧客や取引先との関係に影響しないか
既存記事や検索流入への影響に問題がないか
公開後に問題が起きた場合、説明や修正ができるか

AIに任せるかどうかは、その仕事をAIが技術的に実行できるかだけでは決めていません。

間違えたときの影響が大きい仕事、相手の事情をくみ取る必要がある仕事、誰が判断したかに価値がある仕事は、人間に残します。

顧客との個別相談では、AIは診断士を支える参謀として使います。記事制作では、AIは公開前の準備を担う編集担当として使います。しかし、顧客への助言と公開の最終判断は、人間が責任を持って行います。

AI導入の目的は、人間を業務から外すことではありません。機械に任せられる作業を減らし、人間が関係性、判断、責任という、本来集中すべき仕事へ時間を使えるようにすることです。

最初の1業務の選び方｜効果×失敗時の影響で決める

最初の1業務は、「効果が大きいか」と「失敗時の影響が小さいか」で選びます。あなたの会社でいきなり基幹業務を変えるより、確認しやすい周辺業務から始めるほうが学びを得やすくなります。

効果は、難しい指標から始めなくても構いません。たとえば「1回15分の作業が月40回ある」なら、単純計算で月10時間分の確認対象になります。

	失敗時の影響が小さい	失敗時の影響が大きい
効果が大きい	最初の候補。議事録、レポート、問い合わせ下書きなど	補助に留める。契約、採用、入金関連など
効果が小さい	練習用に使える。社内メモ整理など	後回し。無理に自動化しない

おすすめは、議事録作成、週次レポート、問い合わせメールの下書き、社内FAQの4つです。いずれも時間削減を測りやすく、人の確認も入れやすい業務です。

ここでは導入ロードマップやツール構築手順までは扱いません。実際にエージェントを作る段階では、前述の AIエージェントの作り方を5ステップで整理した実践手順を参照してください。

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導入判断チェック｜自社の自動化準備度

AIエージェントを導入する前に、自社の準備度を確認しておきます。次の項目に3つ以上当てはまるなら、小さな業務で試す価値があります。

毎週または毎月、同じ情報収集や転記が発生している
作業時間はかかるが、最終判断は人がしている
マニュアル、過去資料、FAQなど参照できる情報がある
出力結果を確認する担当者を決められる
失敗しても顧客や取引先への影響が限定的な業務がある
社内でAI利用時の禁止事項や入力ルールを決められる
「何時間減ったか」「確認回数が減ったか」を測れる
まず1部門で試し、改善してから広げる合意が取れる

トシゾーの見立てとして、AIエージェントの本当の価値は「人件費を削ること」よりも、「判断前の材料を早く整え、改善サイクルを回しやすくすること」です。よくある誤解は、AIエージェントを入れれば業務が勝手に最適化されるという考え方で、実際には目的、入力データ、人の確認設計が成果を左右します。

今やるべきかどうかは、人手不足や情報量の増加が経営課題になっているかで見ます。準備度が低い場合は、まず社内ルールと対象業務の整理から始めるのが現実的です。

AIエージェントで自動化できる業務についてよくある質問

Q1. AIエージェントはどの部門から活用するのがよいですか？

最初は、営業事務、総務、カスタマーサポートのように、定型作業と人の確認が分かれやすい部門が向いています。経営判断に直結する業務より、議事録、レポート、問い合わせ下書きなどから試すほうが進めやすいです。

Q2. 個人でもAIエージェントの活用事例はありますか？

個人でも、メール下書き、予定調整、情報収集、記事構成案、学習計画の作成などで使えます。ただし、会社で使う場合は個人利用よりも情報管理と承認ルールが重要です。

Q3. 製造業ではどのような業務に使えますか？

製造業では、在庫や売上データの集計、作業手順書の下書き、問い合わせ対応、設備トラブル記録の要約などが候補になります。現場の安全や品質に関わる最終判断は、人が担う前提で設計します。

Q4. CopilotやAWS系のAIエージェント機能を使えば十分ですか？

特定の製品名よりも、自社の業務データ、既存システム、確認フローに合うかが重要です。CopilotやAWSのような環境を使う場合も、任せる業務と人の確認点を先に決めておく必要があります。

Q5. AIエージェントの企業での導入事例も見たほうがよいですか？

導入事例を見ること自体は役立ちますが、そのまま自社に当てはまるとは限りません。本記事では用途の網羅に絞り、実在企業で何が起きたかという話は別の検討材料として扱うのがよいです。

Q6. どれくらい業務時間を削減できるか、先に計算できますか？

概算はできます。「1回何分かかる作業か」「月に何回あるか」「AI後も確認に何分かかるか」を並べれば、削減余地が見えます。たとえば月10時間かかる作業でも、確認に4時間残るなら、実質の改善幅は6時間として見ます。

Q7. 社内にAIに詳しい人がいなくても始められますか？

専門人材がいなくても、議事録やレポート作成のような小さな業務から試すことはできます。ただし、顧客情報、個人情報、契約情報を扱う場合は、入力してよい情報と確認責任者を先に決めておきます。

まとめ｜20の業務はすべて「人の確認」とセットで動かす

AIエージェントで自動化できる業務は、営業・マーケティング、バックオフィス、サポート・情報収集に広がっています。あなたの会社でも、情報収集、下書き、照合、要約、レポート作成のような業務から候補を見つけられます。

ただし、20の業務はいずれも「AIが作る」「人が確認する」の組み合わせで考えるべきです。人に残す仕事を明確にするほど、社内の不安を減らし、改善を続けやすくなります。

最初の一歩は、大きな導入宣言ではなく、効果が見えやすく失敗時の影響が小さい1業務を選ぶことです。そこから入力情報、確認方法、改善点を整えれば、自社に合うAIエージェント活用が見えてきます。

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この記事を書いた人

西俊明（トシゾー）中小企業診断士／AI実践戦略士／IT講師・著者

中小企業診断士／AI実践戦略士（商標出願中）／IT講師・著者。富士通で17年間、IT製品の営業・マーケティングに従事した後、独立。中小企業を中心に270社超を支援し、研修・セミナーへの登壇は250回を超える。現在は、生成AI・ITを経営や業務に生かす実践的な方法と、ITパスポート、情報セキュリティマネジメント、基本情報技術者試験などの学習法・過去問解説を発信している。著書に『改訂7版 ITパスポート最速合格術』など。