AIエージェントのビジネス活用例10選｜営業・マーケ・調査をどう自動化する？

「AIエージェントをビジネスで使えるらしいが、自社では何に使えばよいのか分からない」「生成AIは導入したものの、結局、人が毎回指示を出している」「PoCを始めたいが、対象業務を決められない」。AIエージェントへの関心が高まる一方、現場ではこのような迷いも生まれています。

AIエージェントのビジネス活用で重要なのは、何でも自動化することではありません。情報収集、整理、判断、成果物作成、次のアクションという複数工程のうち、ルール化できる部分をAIへ任せ、人が判断すべき部分を残すことです。

たとえばBtoB営業では、企業情報を調べるだけでなく、過去接点を確認し、関心テーマを整理し、課題仮説や商談質問を作るところまでを一つのワークフローとして支援できます。マーケティング、リサーチ、顧客対応、バックオフィスでも同様に、複数工程をまたぐ業務が活用候補になります。

本記事では、AIエージェントのビジネス活用例を10個に整理し、「何を任せられるのか」「人は何を担うべきか」まで具体的に解説します。

AIエージェントのビジネス活用とは？

AIエージェントのビジネス活用とは、AIに目標と利用可能な情報・ツール・ルールを与え、複数の業務工程を継続して支援・実行させることです。

一般的な生成AIは、「文章を書いて」「この資料を要約して」といった一つの指示に対して回答する使い方が中心です。

AIエージェントでは、たとえば「明日の商談に必要な情報を準備する」という目的に対して、

1. 対象企業の公開情報を調べる
2. 過去の商談や問い合わせを確認する
3. 最近の関心テーマを整理する
4. 課題仮説を作る
5. 確認すべき質問を作る
6. 営業担当者向けの資料へまとめる

という複数の処理を一つの仕事として進めます。

AIエージェントと生成AIの違いを詳しく知りたい方は、AIエージェントと生成AIの違いとは？自律性・業務範囲・導入方法を比較も参考にしてください。

AIエージェントのビジネス活用例10選

AIエージェントは、「複数の情報を確認する」「一定の基準で判断する」「次の処理を選ぶ」という工程がある業務で活用しやすくなります。

活用例	部門	AIエージェントが担う主な処理	人が担う主な役割
企業リサーチ	営業	企業情報・過去接点・ニュースを収集・整理	顧客理解・最終確認
営業候補の優先順位付け	営業・マーケ	候補抽出・関心テーマ・推奨理由を整理	接触判断
商談仮説・質問作成	営業	課題仮説・確認質問を生成	仮説の妥当性確認
マーケティング分析	マーケ	データ集計・変化抽出・仮説整理	戦略・予算判断
パーソナライズ支援	マーケ	顧客情報に応じて訴求候補を作成	ブランド・配信判断
市場・競合調査	企画・マーケ	複数ソースの調査・比較	調査テーマ・示唆判断
社内ナレッジ調査	全社	資料検索・関連情報整理	情報の正確性確認
問い合わせ対応支援	CS	分類・回答候補・担当振り分け	例外・感情対応
顧客の声の整理	CS・マーケ	問い合わせ・要望を分類し論点抽出	改善優先順位
申請・定例業務支援	バックオフィス	文書確認・入力候補・通知・レポート	承認・法的判断

活用例1｜営業前の企業リサーチを自動化する

営業担当者が毎回企業サイト、ニュース、過去商談、CRMを別々に確認している場合、AIエージェントで一つの調査フローへまとめられます。

入力：企業名、営業目的、過去接点

AIの処理：企業情報収集、過去接点整理、ニュース確認、論点抽出

成果物：商談前リサーチシート

人の役割：情報の妥当性確認、顧客への質問設計

営業リサーチの具体的な設計については、営業リサーチをAIエージェントで自動化する方法で詳しく整理しています。

活用例2｜営業候補企業の優先順位を整理する

展示会、ウェビナー、資料ダウンロードなどでリードが増えても、「どこから営業すべきか」が分からなければ、営業活動にはつながりません。

AIエージェントに企業属性、過去接点、Web行動、インテントデータなどを確認させることで、候補企業とその理由を整理できます。

重要なのは、単に「82点」のようなスコアだけを出すことではありません。

• なぜ優先候補なのか
• 何に関心がある可能性があるか
• 過去にどのような接点があったか
• 何を確認すべきか

までセットで出力すると、営業担当者が判断しやすくなります。

AIエージェント×インテントデータで購買兆候を営業へつなげる方法もあわせて確認できます。

活用例3｜商談の課題仮説と質問を作る

企業情報を集めるだけでは営業準備は完了しません。情報から「何を確認すべきか」を整理する工程にもAIエージェントを利用できます。

たとえば、

• 確認できた事実
• 考えられる課題仮説
• 反対仮説
• 商談で確認すべき質問

を分けて出力します。

ここで重要なのは、AIが作った仮説を顧客の事実として扱わないことです。「御社は○○に困っています」と決めつけるのではなく、「現在○○について見直していることはありますか」と確認するための材料として利用します。

活用例4｜マーケティングデータから次の施策候補を作る

アクセス解析、広告、メール、ウェビナーなど、マーケティング担当者が確認するデータは増えています。

AIエージェントを使えば、複数データを確認し、

• 前期間から大きく変化した指標
• 伸びた顧客層やチャネル
• 悪化している箇所
• 追加確認すべきデータ
• 次に検証する施策候補

まで整理できます。

ただし、AIが提案した施策をそのまま実行するのではなく、予算、顧客体験、ブランド、事業優先順位を踏まえた最終判断は人が行います。

活用例5｜顧客ごとの訴求やコンテンツ候補を整理する

顧客属性や行動、関心テーマなどをAIへ渡し、顧客ごとに案内するコンテンツやメッセージ候補を整理する使い方です。

インティメート・マージャーが関わった過去セミナーでも、AIエージェント活用は単なる業務効率化だけでなく、顧客ごとに体験を変えるハイパーパーソナライゼーションへ広がる可能性が議論されています。

ただし、AIが生成した訴求内容をそのまま外部配信するのではなく、ブランド表現や顧客との関係性を人が確認する運用が必要です。

活用例6｜市場・競合リサーチを一連の業務にする

市場調査では、情報を検索するだけでなく、複数ソースを比較し、重要な変化を特定し、自社への影響まで整理する必要があります。

AIエージェントを使えば、

1. 調査対象を決める
2. 複数ソースを確認する
3. 共通点・違いを整理する
4. 重要な変化を抽出する
5. 自社への示唆候補をまとめる

という一連の流れを支援できます。

人は調査目的、情報源の信頼性、最終的な経営・マーケティング判断を担当します。

活用例7｜社内資料やナレッジを横断して調べる

「以前似た提案をした案件はないか」「この顧客と過去に何を話したか」といった情報探索もAIエージェントの活用候補です。

許可された社内資料、議事録、営業記録などから必要な情報を検索し、関連資料や過去の経緯を整理します。

この用途では、検索精度だけでなく「誰がどの資料を閲覧できるか」というアクセス権限の設計が重要になります。

活用例8｜問い合わせを分類し、回答候補を作る

カスタマーサポートでは、問い合わせ内容を読み、種類を分類し、関連FAQや過去回答を探し、回答案を担当者へ提示する用途があります。

AIが得意なのは、

• 問い合わせ内容の分類
• 過去履歴の要約
• 関連情報の検索
• 回答候補の作成
• 担当部署候補の提示

などです。

一方、クレーム、契約条件、個別事情が複雑な相談などは、担当者へ引き継ぐ条件をあらかじめ設定しておきます。

活用例9｜顧客の声をまとめ、改善テーマを抽出する

問い合わせ、アンケート、営業メモなどに蓄積された顧客の声を、人がすべて読み続けるのは大きな負荷になります。

AIエージェントで、

• 要望
• 不満
• 質問
• 導入障壁
• 評価されている点

などに分類し、増えているテーマや確認すべき論点を整理できます。

AIが抽出したテーマをそのまま顧客インサイトと断定せず、必要に応じて元の顧客発言や定量データへ戻って確認することが重要です。

活用例10｜バックオフィスの申請・確認・定例作業を支援する

バックオフィスでは、書類を読み、必要情報を確認し、入力し、次の担当者へ回すといった複数工程が数多く存在します。

たとえば、

• 申請内容の不足確認
• 文書から必要項目を抽出する
• 社内ルールとの照合候補を提示する
• 定例レポートを作成する
• 対応タスクを抽出する
• 担当者へ通知する

などを支援できます。

ただし、契約、法務、人事、支払いなど重要な判断は、AIの候補提示と人の承認を分ける必要があります。

一次情報から見る｜AIエージェントは営業をどう変えるのか

インティメート・マージャーが関わったセミナーでは、AIエージェントを営業へ活用する際、リスト作成や企業リサーチを短縮し、人が顧客との対話や意思決定支援へ集中する考え方が紹介されています。

2026年のセミナーでは、営業担当者が企業の抽出やリサーチ、仮説作成などの事前準備に時間を取られているという課題が扱われました。

その中では、自然言語で条件を指定し、データとAIを組み合わせてアタックリストの抽出と仮説作成を行うデモも紹介されています。特定のデモでは、リスト抽出から仮説作成まで約2分半で処理されました。

重要なのは、「2分半で営業ができる」という意味ではありません。

これまで営業担当者が行っていた、

1. 候補企業を探す
2. 企業について調べる
3. データを確認する
4. 提案できそうなテーマを考える
5. 商談前の仮説を作る

という前工程をAIへ移し、人は顧客との会話や提案、社内調整の支援などへ時間を使う、という役割分担がポイントです。

また、過去セミナーではAI活用が進むほど「分析方法が分からない」だけでなく、「そもそも必要なデータが足りない」という相談が増えていることも指摘されています。

AIエージェントの性能を上げるだけではなく、判断に必要なデータを取得・整理できる状態を作ることが、ビジネス活用の前提になります。

AIエージェントに向く業務・向かない業務

AIエージェントに向くかどうかは、業務名ではなく「判断基準を説明できるか」「失敗したときに人が修正できるか」で考えると整理しやすくなります。

判断項目	向きやすい業務	慎重に扱う業務
頻度	繰り返し発生する	一度しか発生しない
手順	ある程度説明できる	担当者の感覚だけで進める
情報源	参照すべきデータが明確	根拠となる情報が不明
成果物	良い結果の条件を説明できる	正解を定義できない
失敗時	人が確認・修正できる	取り消せない重大な影響がある
承認	実行前に人が確認できる	即時の最終判断が必要

最初から完全自動化しない方がよい業務

• 顧客への重要なメール・メッセージ送信
• 契約・価格条件の確定
• 支払い・送金
• 重要な権限変更
• 法務・人事上の最終判断
• 顧客の信用に関わる最終判断
• 複雑なクレーム対応

こうした業務では、AIが候補を作るところまでに限定し、人が承認してから実行する方法から始めます。

AIエージェント導入は5ステップで始める

AIエージェント導入では、ツールを選ぶ前に「どの業務をどう変えるか」を決めます。

ステップ1｜対象業務を一つ選ぶ

「営業全体を自動化する」ではなく、「商談前の企業調査を作る」など成果物が一つになる単位へ絞ります。

ステップ2｜現在の業務を分解する

人が現在行っている工程を書き出します。

検索 → 確認 → 比較 → 判断 → 作成 → 承認 → 実行

のように分けると、AIへ任せる箇所を判断しやすくなります。

ステップ3｜必要なデータを決める

企業情報、CRM、Web行動、社内資料など、AIが判断するために必要な情報を整理します。

最初からすべてのデータを接続する必要はありません。対象業務に必要なものから始めます。

ステップ4｜AIと人の境界を決める

役割	例
AIが実行	検索、要約、分類、候補作成
AIが提案・人が承認	優先企業、メール案、CRM更新候補
人が判断	顧客への接触、価格、契約、例外判断

ステップ5｜成果を評価し、任せる範囲を広げる

単に「AIが動いたか」ではなく、

• 作業時間
• 出力の正確性
• 人による修正率
• 承認率
• 情報の抜け漏れ
• 業務担当者が実際に使えたか

を確認します。

問題が少ない工程から段階的に対象を広げます。

2026年9月時点｜AIエージェント活用は「モデル」から「業務プロセス」へ

2026年9月時点では、AIエージェントの企業活用は、モデル単体の性能を比べる段階から、データ・ツール・権限・ワークフロー・評価を含めて業務へ組み込む段階へ進んでいます。

主要なAIプラットフォームでも、企業システムとの接続、アクセス権限、人の承認、実行ログ、エージェントの評価といった運用機能が重視されています。

これは、AIエージェントの価値が「回答を生成できること」だけではなく、実際の業務プロセスへ安全に組み込めるかどうかで判断されるようになっていることを示しています。

BtoB企業でも、AIツールを導入して担当者へ「自由に使ってください」と渡すだけでは定着しにくくなります。

業務フローを整理し、

• どこでAIを使うか
• どのデータへアクセスさせるか
• 何を成果物とするか
• どこで人が承認するか
• どの指標で評価するか

まで設計しておくことが重要です。

AIエージェントをビジネス活用する前のチェックリスト

まとめ｜AIエージェントのビジネス活用は「自動化できる業務」から考える

AIエージェントのビジネス活用を考える際に、最初から高度な自律型AIや大規模なシステムを作る必要はありません。

まずは、自社で繰り返し発生している業務の中から、

• 情報を探す
• 複数情報をまとめる
• 一定条件で分類する
• 候補を作る
• 決まった形式の成果物を作る

といった工程を探します。

営業なら企業リサーチや優先順位付け、マーケティングならデータ分析や施策候補、リサーチなら市場・競合分析、CSなら問い合わせ分類、バックオフィスなら文書確認や定例処理などが候補になります。

一方、最終的な顧客対応、契約、価格、重要な意思決定まで無条件に自動化する必要はありません。

AIが情報収集・整理・候補作成を担い、人が目的・優先順位・例外・顧客への配慮・最終判断を担う。この役割分担から始めることが、AIエージェントを実務へ組み込む第一歩です。

AIエージェントのビジネス活用に関するFAQ

AIエージェントはビジネスで何に使えますか？

営業リサーチ、顧客候補の整理、マーケティング分析、市場調査、問い合わせ対応、社内情報検索、定型レポートなどに活用できます。特に、複数の情報を確認して一定の成果物を作る業務と相性があります。

AIエージェントと生成AIの違いは何ですか？

生成AIは文章や回答を生成する用途が中心ですが、AIエージェントは目標に沿って情報収集、判断、ツール利用など複数工程を進めます。ただし、実際の機能は利用する製品や設計によって異なります。

AIエージェントは営業でどのように活用できますか？

企業情報収集、過去接点の確認、候補企業整理、課題仮説作成、商談質問作成など、商談前の準備業務で活用しやすいでしょう。顧客への接触や最終提案は人が確認する運用が重要です。

AIエージェントはマーケティングで何ができますか？

データ分析、施策候補整理、顧客セグメントごとの訴求候補作成、リサーチ、レポート作成などを支援できます。戦略、ブランド、予算配分などの最終判断は人が担います。

AIエージェントに向いていない業務はありますか？

判断基準が説明できない業務や、失敗した際の影響が大きく取り消せない業務は慎重に扱う必要があります。契約、価格、法務、人事、重要な顧客対応などは、人の確認を含めた設計が必要です。

AIエージェント導入にはどのようなデータが必要ですか？

対象業務によって異なります。営業であれば企業情報、CRM、過去商談、コンテンツ接触、関心データなどが候補です。すべてを接続するのではなく、目的達成に必要なデータから始めます。

AIエージェントはどの業務から導入すべきですか？

繰り返し発生し、手順・情報源・成果物を説明でき、人が結果を確認できる業務から始める方法が適しています。営業前リサーチや定例レポート、問い合わせ分類などは検証対象として整理しやすい業務です。