AIエージェントの成功事例6選｜問い合わせ・確認作業・社内検索の壁をどう越えたか

「問い合わせのメールが多すぎて、返信が何日も遅れる」「申請の確認に人手がかかり、担当者が足りない」「社内の情報がばらばらで、探すだけで時間が過ぎる」。AIエージェントの導入を考える会社の多くが、こうした壁に当たっています。

この記事では、AIエージェントを使って同じような壁を越えた6つの組織の成功事例を集めました。製品の機能紹介ではなく、「どんな課題があり、担当者が何を考え、何から手を付け、どうなったか」をストーリーで追います。ネットサービスのカスタマーサポート、電力会社の営業、通信会社の社内業務、ゲーム会社の社内検索、共済団体の問い合わせ対応、製薬会社の文書業務まで、業種の違う事例を入れています。

先に結論を言うと、6件を並べて見えた共通点は次の3つです。

• 件数が多く、判断の基準がはっきりした業務から任せている：問い合わせメール、申請の事前確認、ガイドラインにもとづく回答など、繰り返しの多い業務から始めていました。
• 最後の判断は人に残している：エージェントが下調べや下書きをして、承認や最終判断は担当者が行う設計にしていました。
• 元のデータを整えてから動かしている：ナレッジ記事、過去の問い合わせ、用語集など、エージェントが参照するデータを先に整えていました。

本記事は、掲載企業から報酬を受け取らずにAbin編集部が独自に調査・編集しています。有償の掲載がある場合は「PR」と明記します。

この記事の読み方

• 成果の数字は、すべて製品の提供会社か導入企業の公式ページに載っている数字です（担当者の発言を含みます）。施策と成果の因果関係は、各社の説明のまま紹介し、編集部では断定していません。
• 「見込み」「推計」とされている数字は、そのように明記しています。
• 「仮説」の欄は、事例ページで担当者が「なぜそうしたか」を語っている内容だけを書いています。
• 事例ページは2026年11月13日に確認しました。

AIエージェントの成功事例マップ｜自分に近い事例を探す

事例1：問い合わせメールが月約13万件。メール返信のAIエージェントが55%を解決し、返信は最大72時間からほぼ即時に｜ネットサービスのカスタマーサポート

状況

LINEヤフーのCSセンターには、月に約13万件の問い合わせメールが届き、その大半を手作業で処理していました。

壁

スパムメールも月に約4万件あり、担当者の負担が大きくなっていました。攻撃的なメッセージへの対応も日常的に発生し、担当者の士気や心の健康に影響していました。

仮説（事例ページで語られていること）

CIOは、AIが人の手が回らない業務を担うことで、担当者がより高度な顧客体験の提供に集中できると話しています。

打ち手

1. Agentforce Serviceのメール返信用AIエージェントを入れ、問い合わせ内容を分類する。
2. 500件を超えるナレッジ記事と、リアルタイムの顧客データをもとに返信を作って送る。
3. 不適切な表現を検知し、担当者に届く前に止める。人の判断が必要なケースは、やり取りの履歴と分類を付けて担当者に回す。
4. Prompt Builderで、スパムを検出する仕組みを作る。

結果

Salesforceの事例ページによると、AIエージェントがメールの55%（月約48,000件）を解決し、スパムの検知・除去率は99.9%になりました。返信までの時間は最大72時間からほぼ即時に短くなり、担当者の作業負荷はほぼ半分になったとしています。

ここが効いた

• 件数が多く、ナレッジで答えられる問い合わせから任せた。
• 人の判断が必要なものは、履歴付きで担当者に回す設計にした。

支援：Agentforce（Agentforceの評判・口コミ）／出典：Salesforce LINEヤフーの事例（2026年6月5日掲載）

事例2：営業の記録が人によってばらばら。音声で聞き取るAIエージェントで、CRMの利用率が30%から100%に｜電力会社の営業

状況

中部電力ミライズは、電力やガスなどを販売する会社です。営業の活動記録はCRMに入力していました。

壁

記録の内容は担当者がどれだけ丁寧に入力するかで大きく違い、会社に戻ってから記憶を頼りに入力することも多くありました。対面の商談は録音できないことも多く、手入力とAIが作る記録の差が、AIの分析の信頼性を下げていました。

仮説（事例ページで語られていること）

商談の直後に、担当者が話したことをAIが聞き取り、足りない項目を質問して埋めれば、記録の質をそろえられると考えました。

打ち手

1. Agentforceで、AIエージェント「Aibou（相棒）」を作る。
2. 担当者は商談のあと、思い出した順にスマホに話す。
3. Aibouが、時期、予算、顧客の期待、商談の進み具合などを質問し、優先すべき3点に絞る。
4. 約400語の社内用語集を読み込ませ、社内特有の言葉や略語を正しく理解させる。

結果

Salesforceの事例ページによると、CRMの利用率は30%から100%になり、主要な営業KPIは20%上がりました。Agentforceによる社内の作業削減は、年約3,500時間と推計しています。

ここが効いた

• 「入力させる」のではなく「話せば記録になる」形に変えた。
• 社内の用語集を用意して、AIの聞き取りの精度を上げた。

支援：Agentforce（Agentforceの評判・口コミ）／出典：Salesforce 中部電力ミライズの事例（2026年11月6日掲載）

事例3：申請の確認に人手がかかる。エージェントが事前に確認して振り分け、確認時間が月平均約70時間減｜通信会社の社内業務

状況

ソフトバンクでは、営業部門から届く申請を、受付担当が複数の資料やルールと照らし合わせて確認していました。

壁

確認の項目が多く、受付担当の負担が大きくなっていました。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、AIエージェントに申請項目を事前に確認させ、状態と理由を付けて振り分ければ、人は判断が必要な部分に集中できると考えました。最終判断は人が行う前提です。

打ち手

1. Copilot Studioで、申請の項目を事前に確認するエージェントを作る。
2. エージェントが申請ごとに状態のラベルを付け、理由と注意点を添える。
3. 受付担当が、エージェントの結果を見て最終判断する。

結果

ソフトバンクのビジネスブログによると、単純な案件の確認作業は約40%減り、対象業務全体で確認時間が月平均約70時間減りました。

ここが効いた

• エージェントに「判断」ではなく「事前確認と振り分け」を任せた。
• 最終判断を人に残し、安心して使える形にした。

支援：Microsoft Copilot Studio（Copilot Studioの評判・口コミ）／出典：ソフトバンク ビジネスブログ（2026年10月8日掲載）

事例4：10年分の情報が社内に散らばり、検索ツールの保守に人が張り付いていた。約50サービスをつなぎ、1人月5.5時間の削減｜ゲーム会社の社内検索

状況

MIXIは、「モンスターストライク」を10年以上運営しており、大量のデータが社内に散らばっていました。

壁

自社で作ったRAGの検索ツールは、データの出どころが増えると広げにくく、一時はエンジニア1人が保守に張り付くほど運用の負担が大きくなっていました。

仮説（事例ページで語られていること）

部署ごとに個別のアプリを作るのではなく、社内の検索を1つにまとめ、既存の権限をそのまま引き継げば、運用の負担を減らしながら全社で使えると考えました。

打ち手

1. 社内の検索をすべてGemini Enterpriseに移す。
2. プロジェクト管理やコラボレーションのツールなど、約50のサービスをコネクタで接続する。
3. Google Workspaceの権限を引き継ぎ、見てよい情報だけが出るようにする。
4. 画像を検索できる文字に変えるなど、データを整える。

結果

Google Cloudの事例ページによると、PoCで社員1人あたり月5.5時間の削減を確認し、本番でも同じくらいの効果が出ていると考えているとしています。今後は検索の精度を上げ、削減時間を2〜3倍にすることを目指しています。

ここが効いた

• 部署ごとの個別アプリをやめ、1つの検索にまとめた。
• データを整える作業を、成果を左右するものとして先に行った。

支援：Gemini Enterprise（Gemini Enterpriseの評判・口コミ）／出典：Google Cloud MIXI・freeeの事例（2026年2月27日掲載）

事例5：問い合わせへの判断が担当者によって違う。ガイドラインと3年分の記録を読むエージェントを約1.5か月で構築｜共済団体の問い合わせ対応

状況

JA共済連は、健康づくり、防災、交通安全などの地域貢献活動を行っています。活動の可否は、ガイドラインと過去の事例に照らして一件ずつ判断する必要がありました。

壁

明確な方針ではなく個別の判断が必要なため、判断に時間がかかり、担当者によって解釈が違うこともありました。文書での問い合わせだけで年に200〜300件、電話も1日に数件あり、2040年に向けた人手不足も見込まれていました。

仮説（事例ページで語られていること）

ガイドラインと過去の問い合わせの記録をAIに読ませ、担当者と同じように「まず論点を整理してから答える」形にすれば、判断のばらつきを減らせると考えました。小さく作って何度も直す進め方を重視しています。

打ち手

1. Gemini EnterpriseとADK（開発キット）を使い、富士通と一緒にエージェントを作る。
2. ガイドラインと、約3年分・約600件の問い合わせの記録を、1件ずつ別のファイルにして読み込ませる。
3. まず問い合わせの論点を特定してから回答を作るよう調整し、足りない情報はエージェントが聞き返すようにする。
4. 判断の根拠になったガイドラインの箇所と過去の事例を、回答に示す。

結果

Google Cloudの事例ページによると、要件を聞いてから1〜2週間でプロトタイプを作り、約1.5か月で必要な精度と内容に仕上げました。問い合わせ対応の工数は、20〜50%（最大50%）の削減を見込んでいます。事例の時点では、本格運用の前でした。

ここが効いた

• 過去の記録を1件ずつ分けて読み込ませ、文脈を保った。
• 回答の根拠を示し、担当者が確かめられる形にした。

支援：Gemini Enterprise（Gemini Enterpriseの評判・口コミ）／出典：Google Cloud JA共済連の事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例6：議事録と文書作りに時間を取られていた。業務カテゴリ別のエージェントで、2週間で266時間40分を削減｜製薬会社

状況

武州製薬は、医薬品や治験薬の製造を受託する会社で、従業員は約1,600人です。

壁

紙を使う習慣が根強く、ITツールの活用が進んでいませんでした。議事録や文書の作成に多くの時間を取られ、5つの工場にある3万件を超える手順書（SOP）も探しにくい状態でした。

仮説（事例ページで語られていること）

使いやすさ、クラウドのツールとの連携、サポートを重視してJAPAN AI AGENTを選び、社員が迷わず使える形にすれば、全社に広がると考えました。

打ち手

1. 議事録、文書の作成・レビュー、メール、PowerPointなど、業務カテゴリ別にエージェントを整理する。
2. 議事録は、文字起こしから要約、次のアクションの抽出まで自動にする。
3. 品質保証の業務で、規制のチェック、研修資料、文書のレビューに使う。
4. Teamsにグループを作り、プロンプトのコツや失敗例を社員同士で共有する。

結果

JAPAN AIの事例ページによると、2週間で合計266時間40分（約16,000分）の業務時間を減らしました。導入から1年で約90人が使い、月に約17時間を減らした社員もいるとしています。

ここが効いた

• 社員が迷わないよう、業務カテゴリ別にエージェントを並べた。
• コツや失敗例を共有する場を作り、使い方を広げた。

支援：JAPAN AI AGENT（JAPAN AIの評判・口コミ）／出典：JAPAN AI 武州製薬の事例（2025年8月8日掲載）

6つの成功事例を並べて見えた「勝ちパターン」

ここからは、6件の事例に書かれている事実だけをもとに、共通点を整理します。6件からの観察なので、「こうすれば必ず成果が出る」という法則ではありません。

勝ちパターン1：件数が多く、判断の基準がはっきりした業務から任せている

勝ちパターン2：最後の判断は人に残している

• ソフトバンクは、エージェントが状態と理由を付け、受付担当が最終判断しました。
• LINEヤフーは、人の判断が必要なケースを履歴付きで担当者に回しました。
• JA共済連は、回答の根拠を示し、担当者が確かめられるようにしました。

勝ちパターン3：元のデータを整えてから動かしている

• LINEヤフーは、500件を超えるナレッジ記事を参照させました。
• 中部電力ミライズは、約400語の社内用語集を用意しました。
• MIXIは、画像を検索できる文字に変えるなど、データを整えました。
• JA共済連は、約600件の記録を1件ずつ分けて読み込ませました。

明日から試せるチェックリスト｜自社に当てはめる6つの問い

1. 月に何百件、何千件と繰り返している問い合わせや確認作業はありますか？（LINEヤフー、ソフトバンク）
2. その業務の判断の基準は、文書になっていますか？（JA共済連）
3. エージェントが読むべきナレッジや用語集は、そろっていますか？（LINEヤフー、中部電力ミライズ）
4. エージェントの結果を、最後に誰が確認しますか？（ソフトバンク）
5. 社員が見てよい情報だけが出るように、権限を引き継げますか？（MIXI）
6. 使い方のコツや失敗例を、社員同士で共有する場はありますか？（武州製薬）

AIエージェントの成功事例についてよくある質問

AIエージェントは、どの業務から始めるのがよいですか？

事例では、問い合わせメール、申請の事前確認、ガイドラインにもとづく回答など、件数が多く判断の基準がはっきりした業務から始めていました。

AIに任せて、間違いは起きませんか？

どの事例でも、最終判断や人の判断が必要なケースは担当者に残す設計にしていました。回答の根拠を示す、人に回す条件を決める、といった仕組みが大切です。

導入にはどのくらいの期間がかかりますか？

JA共済連は、要件を聞いてから1〜2週間でプロトタイプを作り、約1.5か月で必要な精度に仕上げました。小さく作って直しながら進めるのが、事例に共通する進め方です。

事例の数字は、そのまま自社の目安にしてよいですか？

おすすめしません。数字はすべて事例ページの表記で、PoCでの測定、見込み、推計など、測り方が事例ごとに違います。数字は「どのくらい動き得るか」の参考にとどめ、進め方や考え方を持ち帰るのがよいでしょう。

プロに頼むなら｜AIエージェントを比べる

自社に合うAIエージェントを選ぶときは、使っている業務システム（Salesforce、Microsoft 365、Google Workspace）と、任せたい業務、人の確認の入れ方を決め、同じ基準で比べるところから始めるのが近道です。Abinでは、AIエージェントを比べた記事を公開しています。

• AIエージェントおすすめ7選｜法人向けプラットフォームを料金・作り方・セキュリティで比較

今回の事例に登場した製品の評判・口コミは、次の記事にまとめています。

• Agentforceの評判・口コミ（事例1 LINEヤフー、事例2 中部電力ミライズ）
• Copilot Studioの評判・口コミ（事例3 ソフトバンク）
• Gemini Enterpriseの評判・口コミ（事例4 MIXI、事例5 JA共済連）
• JAPAN AIの評判・口コミ（事例6 武州製薬）

AIの導入を戦略から相談したい場合は、次の記事も参考になります。

• AI導入支援・AIコンサルおすすめ
• 法人向け生成AIツールの成功事例

ツギノテ編集部（運営：株式会社Abin）にマーケティング・DXについて相談したい場合や、事例・掲載についてのお問い合わせは、お問い合わせフォームから受け付けています。

調査方法と出典

確認日：2026年11月13日。

調べ方：「AIエージェントおすすめ7選」に掲載している製品について、提供会社と導入企業の公式ページに載っている事例を読みました。比較サイトや報道の事例紹介は使っていません。

選び方：組織名が公開されていて、成果の数字が載っている事例だけを候補にしました（匿名の事例、成果の数字がない事例は除外）。ほかの成功事例記事で紹介した事例は除き、1つの提供会社から2件までとしました。事例の並び順は悩みの型の順で、優劣を表すものではありません。

数字の扱い：成果の数字は、すべて事例ページの表記です（担当者の発言を含みます）。見込み・推計・PoCの数字は、そのように明記しています。施策と成果の因果関係は、各社の説明として紹介しています。

出典

• Salesforce：LINEヤフーの事例（2026年6月5日掲載）
• Salesforce：中部電力ミライズの事例（2026年11月6日掲載）
• ソフトバンク ビジネスブログ：AIエージェント実践事例（2026年10月8日掲載）
• Google Cloud：MIXI・freeeの事例（2026年2月27日掲載）
• Google Cloud：JA共済連の事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• JAPAN AI：武州製薬の事例（2025年8月8日掲載）