「日経クロステックNEXT 関西 2025」出展 代表西尾が講演「AIエージェント」

はじめに:AIエージェントが拓く新たなビジネスの地平
2025年6月5日、日経クロステックNEXT 関西において、株式会社ラクダの代表である西尾氏が「AIエージェント」に関する講演を行い、その実際のデモンストレーションを通じて今後の展望を語りました。この講演は、AIエージェントが単なる理論上の概念に留まらず、具体的なビジネス課題を解決する実用的なツールとして、企業から大きな注目を集めている現状を示しています。特に、EC業界における革新的な取り組みから、大企業が抱えるセキュリティへの懸念、さらにはニッチな業界におけるルーティン業務の自動化ニーズに至るまで、AIエージェントがビジネスのあらゆる側面に与える影響が浮き彫りになりました。本稿では、この講演で示されたAIエージェントの可能性を深掘りし、その定義からRPAとの違い、EC業界での最前線、そして今後の多岐にわたる応用について詳細に分析します。
1. そもそもAIエージェントとは?その定義と進化
AIエージェントは、人工知能を活用して自律的に判断し、複雑なタスクを処理できるソフトウェアを指します 。その核となる機能は、「環境認識」「意思決定」「行動」「学習」という一連のサイクルを備えている点にあります 。これにより、AIエージェントは単なる自動化に留まらず、状況を判断し、適切な対応を自律的に実行することが可能です 。生成AIが主にコンテンツの生成に特化しているのに対し、AIエージェントの主目的は「意思決定」と「行動」にあります 。これは、特定のタスクを遂行するために、自ら情報を収集し、判断を下し、必要なツールを連携させて実行する能力を持つことを意味します 。
実は、AIエージェントはすでに私たちの身近な生活や業務に浸透しています。例えば、スマートスピーカー(Amazon Alexaなど)は、ユーザーの音声命令を認識し、適切な情報を取得して判断し、実行します。さらに、ユーザーの生活パターンを学習し、自動で対応する機能も備えています 。地図アプリ(Googleマップなど)もAIエージェントの一例です。現在地と目的地から最適なルートを提案し、リアルタイムの交通情報に基づいてルートを自動で変更します。事故や渋滞を検知すれば、より速い道を自動で提示するなど、周囲の状況を常に読み取り、最適な道順を判断し、必要に応じて行動を変更する能力を持っています 。また、ロボット掃除機(ルンバなど)は、部屋の形状や家具の配置をセンサーで把握し、障害物を避けながら掃除ルートを自律的に決定します。使うたびに最適な移動パターンを学習し、効率の良い清掃を可能にします 。
これらの事例が示すように、AIエージェントの「自律性」と「適応学習」は、単なる自動化を超えた「知的労働の代行」を意味します。AIエージェントは、事前に定義された固定のルールに従うだけでなく、動的な環境の変化を認識し、それに基づいて最適な判断を下し、行動を調整する能力を持っています。この能力は、人間がこれまで行っていた「状況判断を伴うタスク」や「学習による継続的な改善」をAIが自律的に行うことを可能にします。例えば、データ入力や書類整理の自動化、メールの自動仕分け、レポート作成の補助、よくある問い合わせの一次対応など、多岐にわたる業務で活用が進んでいます 。これは、定型業務の自動化に特化したRPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)の次の段階として、より複雑で知的要素の強い業務領域へのAIの浸透を示唆しており、人間の労働がより高付加価値な活動にシフトする可能性を秘めていると言えるでしょう。
2. RPAとの違い:AIエージェントがもたらす「自律的」な業務変革
AIエージェントの真価を理解するためには、既存の業務自動化技術であるRPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)との違いを明確にすることが不可欠です。RPAは、ルールベースの定型業務を自動化する技術であり、決められた手順に従ってデータ入力や帳票作成を行うシステムがこれに該当します 。比較的導入しやすい技術である一方、複雑な判断や非定型な状況への対応は苦手という限界があります 。
対照的に、AIエージェントは動的な環境の中で意思決定を行い、タスクを適応的に遂行できる点が大きく異なります 。人工知能、特に自然言語処理や機械学習の技術を駆使し、人間のような判断力と適応力を持って業務を遂行します 。これにより、これまで自動化が困難だった複雑な業務プロセスも効率化することが可能になります 。例えば、医療分野では、AIエージェントが複雑な状況を処理し、状況に応じた意思決定を行い、データ駆動型の学習を通じて時間とともに改善されることで、患者エンゲージメントや高リスクな医療プロセスの管理といった高度な機能を実現しています 。

この比較表から明らかなように、AIエージェントはRPAの「限界」を乗り越え、人間がより戦略的・創造的な業務に集中できる「質的な業務変革」を推進します。RPAは、事前に定義されたルールに従う反復作業の高速化と効率化に優れていますが、判断を伴う非定型業務には対応できません。しかし、AIエージェントは、その自律性と適応学習能力によって、これまで人間が担っていた判断や複雑な対応を自動化することが可能です 。
この能力の進化は、業務の「量的な効率化」から「質的な変革」へのパラダイムシフトを意味します。例えば、AIエージェントがデータ入力やメール仕分け、レポート作成といった定型作業を自動化することで、担当者は戦略立案や新規顧客開拓といった、より創造的で難易度の高いタスクに集中できるようになります 。人事担当者が戦略的な仕事に集中できる環境が整ったり 、企業がより高度でパーソナライズされた顧客対応を実現したりする ことも、この質的変革の例です。結果として、業務負担の軽減と生産性の向上が期待されるだけでなく 、企業の競争力向上に直結する新たな価値創造が可能になるのです。
3. EC業界におけるAIエージェントの最前線:株式会社ラクダの革新
EC業界は、多様なチャネルを統合的に管理し、最適化するためのリソースとノウハウが常に求められる一方で、人手不足や配送コストの増加といった課題に直面しています 。このような背景において、AIエージェントは単なる業務効率化に留まらず、より高度でパーソナライズされた顧客対応を可能にし、EC運営の未来を大きく変革する可能性を秘めています 。
パーソナライズされた顧客体験の提供
AIエージェントは、顧客一人ひとりのニーズに対応したパーソナライズされた商品提案を実現し、ショッピング体験をより快適で魅力的なものにします 。例えば、Amazonのパーソナライズレコメンドは、顧客の閲覧履歴や購買データに基づいて、次に興味を持つであろう商品を提示します 。AIが顧客の購買意欲を賢く察知し、クーポンなどでお得な提案をすることで、購入への「あと一押し」ができる機能も登場しています 。これにより、顧客は多様な商品に触れる機会を得られ、ECサイト全体の売上向上に寄与します 。
業務効率化とコスト削減
AIエージェントは、EC運営におけるルーティン業務を大幅に効率化し、コスト削減に貢献します。AIチャットボットの導入により、顧客からの問い合わせに24時間365日対応できるようになり、人手不足の課題を補います 。最新のAIチャットボットは、自然言語処理と機械学習の進歩により、人間のオペレーターと見紛うほどの柔軟かつ知的な対応が可能です 。また、AIを活用した需要予測や在庫管理は、天候、イベント、SNSトレンドなどの外部要因を考慮した高度なモデルを構築し、適正在庫を維持することで、過剰在庫や在庫不足を防ぎ、安定した供給を可能にします 。これにより、在庫コストを削減し、販売機会の損失を最小限に抑えられます 。
株式会社ラクダの独自ソリューション
株式会社ラクダは、EC業界に特化したAIエージェントサービスを提供し、その独自性で注目を集めています。
「ラクリプ」:問い合わせ・レビュー返信の自動化と顧客満足度向上
株式会社ラクダが提供する「ラクリプ」は、EC業界で唯一、問い合わせとレビュー返信を月額で利用できるサービスです。最新AIを活用し、問い合わせに対して5秒で返信を生成し、その返信は人の返信に99%類似するとされ、顧客満足度96.7%を達成しています 。これにより、最大1/3のコスト削減を実現し、雇用や外注に代わる「AI社員」として機能します 。
「ラクリプ」は直感的で使いやすく、最短7分で導入が可能です 。特に「といあわせ返信生成」機能では、ワンクリックで文章を次々と作成し、20件の問い合わせをわずか2分で完了させることができます 。ヒューマンインザループ設計なので、基本的には人間が最終チェックするので安心の設計になっています。また、「レビュー返信生成」機能では、ボタン一つで完全自動で処理され、1件あたり4秒で文章作成から送信までを完了させます 。さらに、「ワンタイム返信生成」機能により、G Mailや未対応のモールにも対応し、どこでもAIによる返信生成が可能です 。多段階個人情報削除システム「SHIELD」による完全保護と、高精度な返信カスタマイズを可能にするパーソナライズ機能も備わっています 。これらの機能は、ショップオブザイヤー店での数万件の実証を通じて、その圧倒的な効果が確認されています 。導入店舗の継続率は80%以上で一度使うと手放せないというお声を頂戴しています。
「ラクレポ」:レビュー分析による改善点・強みの可視化と販促への活用
「ラクリプ」シリーズの第2弾としてリリースされたレビュー解析AI「ラクレポ」は、EC運営をトータルでサポートする画期的なサービスです 。楽天市場の「レビューチェックツール」でダウンロードできるCSVファイルをアップロードするだけで、最大3,000件のレビューをわずか60秒で一括解析します 。このツールは、低評価の原因、高評価ポイント、頻出キーワード、再購入動機を自動で可視化し、レビュー分析を高速かつ定量化することで、低評価対策やリピート施策の立案に役立ちます 。出力されるレビュー分析レポートは、ExcelやPDFでそのまま共有できるテーブル形式で商品別に出力され、AIが抽出したインサイトが一目で把握できるように提示されます 。
今後の展望:クーポンツール、自動コンテンツページ作成、詳細な商品分析ツール
今後の計画として、クーポンツール、自動でコンテンツページを作成するツール、詳細な商品分析ツールなどの開発が語られました。これらの機能は、EC業界におけるAIエージェントの適用範囲をさらに広げるものです。
- クーポンツール: 顧客の購買意欲を察知し、最適なタイミングでパーソナライズされたクーポンを提案する機能となります。既存のクーポン配布システムにAI店員による自然会話での商品レコメンド機能を統合することで、顧客の購買を強力に後押しすることが期待されます 。
- 自動コンテンツページ作成ツール: ECサイトで、SEO最適化、検索キーワードを考慮した質の高いコンテンツページの作成が可能になります 。例えば、高度なSEOのノウハウを組み込み、Google検索上位に表示されやすいキーワードを適切に配置した説明文を自動で生成します。商品ページから画像リンクを取り込んで適切に配置したりすることが可能です。これにより、広告の代替となるアクセス流入を得ることができる資産ページを形成することが可能となります。運営者の負担を大幅に軽減して、手が回らなくて後回しにしていた魅力的なページ作成ツールを提供します。
- 詳細な商品分析ツール: AIによる需要予測、在庫最適化、リアルタイム価格設定、顧客行動に基づくレコメンドロジックの最適化などが可能になります 。これは、「ラクレポ」が提供する低評価要因と高評価要因の自動分類、改善点と訴求すべき強みの抽出といった機能がさらに発展した形となります。実際のトップEC経営者が使っているノウハウを導入したツールを自動で使えるので、EC事業者は市場の変動に迅速に対応し、より効果的な販売戦略を立案できるようになるでしょう。毎週や毎月でメールでのレポートとしてのご提供も予定しています。
株式会社ラクダの「EC業界唯一のサービス」という強みは、単なる技術導入に留まらず、「EC事業者の実務経験」に裏打ちされた深い課題解決能力と、それによる顧客体験の質的向上にあると言えます。同社は「現役のトップセラーが痒い部分に手が届くように開発に参加」し、「EC事業を営む当事者だからこそ実務に効くAI機能を開発」しています 。この開発姿勢が、「人の返信に99%類似」「お客様満足度96.7%」「最大1/3のコスト削減」「対応時間は最大1/3に」「先送りしてたレビュー返信が実現」といった具体的な効果に繋がっています 。これらの効果は、EC事業者が直面する人手不足、対応品質のばらつき、時間的制約といった現場の課題に直接的に応えるものです。したがって、ラクダの独自性は、AI技術とEC業界の深いドメイン知識が融合することで、単なる業務効率化を超え、顧客対応の質向上、ひいては顧客満足度と売上向上という、より本質的な価値提供を実現している点にあると評価できます。これは、技術と実務が連携することで競争優位性が生まれる典型的な事例です。
4. 大企業が求めるセキュリティとカスタマイズ性:ローカルLLMとRAGの重要性
大企業においては、AI導入の際、機能性や効率性だけでなく、セキュリティとデータプライバシーが最優先事項となります。講演でも指摘されたように、大企業ではセキュリティの観点から、ローカルで駆動するLLM(大規模言語モデル)やRAG(Retrieval-Augmented Generation)への要望が強く見られます。これは、機密データや個人情報を取り扱う企業にとって、データ漏洩や不正アクセスが最大の懸念事項であり、クラウドサービス利用時のデータ主権やコンプライアンス対応も重要な課題となるためです 。
ローカルLLMとRAGが解決する課題
ローカルLLMは、組織内ネットワーク上で稼働するため、データが外部に流れることがありません 。この特性により、企業は機密データを安心して管理でき、データ漏洩や不正アクセスを効果的に防止し、業務に不可欠な情報を守ることが可能になります 。ローカルPCや社内サーバーでのRAG運用も同様に、機密性の高い企業データに対応できます 。さらに、ユーザーIDや権限テーブルによるアクセス制御、入力・出力に対するログ記録・追跡、モデルやデータベースの暗号化、認証・多要素認証の導入など、多層的なセキュリティ対策を講じることが可能となり、常に最新の脅威に対応する準備が整います 。
RAGによる情報正確性・最新性の向上と企業競争力強化
RAGは、LLMが外部データベースや文献、PDFファイルなどからの情報を組み合わせることで、より正確で根拠ある回答を実現する手法です 。これにより、LLM単体運用で課題となりやすい、学習データにない情報のハルシネーション(誤情報生成)のリスクを低減し、情報の正確性・最新性へのアクセスを大幅に高めることができます 。
近年では、法務、医療、教育、金融など多様な分野で、カスタムRAGシステムによるセキュアな情報利活用が進展しています 。例えば、法律事務所では、判例や法令の要約・論点整理にRAGを活用し、大量の情報を正確かつ迅速に処理しています 。医療機関では、診断補助や研究・創薬支援にRAGが用いられ、膨大な論文やデータから新たな治療法や候補物質を抽出するなど、医療の質と効率の両立に貢献しています 。RAGによる回答の信頼性と社内データの統合は、企業の競争力向上に直結すると考えられています 。
大企業のローカルLLM/RAGへの強い要望は、AI導入が単なる「効率化」のフェーズから、「信頼性」と「ガバナンス」を重視する「戦略的基盤」のフェーズへ移行していることを示唆しています。大企業は、AIを導入する際、最新技術の追求だけでなく、自社のコアデータや顧客情報を保護し、厳格なコンプライアンス要件を満たすことを最重要視しています。ローカル環境でのLLM/RAGの構築は、情報漏洩のリスクを低減し、企業がデータに対する完全な制御権を持つことを可能にします 。これは、AIが単なる業務ツールではなく、企業の根幹を支える「インフラ」として認識され始めていることを意味し、その導入には高度な信頼性、カスタマイズ性、そしてガバナンスが求められるという、AI市場の成熟と進化の方向性を示しています。
5. ニッチな業界のルーティン業務を自動化するAIエージェント
AIエージェントの活用は、EC業界に限定されるものではありません。ECだけでなく、ニッチな業界においてもルーティン業務を自動化するAIエージェントへの要望が非常に多く寄せられています。データ入力や書類整理の自動化、メールの自動仕分け、レポート作成補助、よくある問い合わせの一次対応など、多くの定型作業でAIエージェントの活用が進んでいます 。スケジュール管理やデータ入力、メール対応といった、手間はかかるものの業務遂行に不可欠な作業をAIが代行することで、人間はより重要な業務やクリエイティブな活動に集中できる環境が整います 。
AIエージェントによる業務時間の短縮、ミスの減少、人材不足への対応
AIエージェントの導入は、定型業務の自動化により、最大で30〜40%の業務時間削減が期待できるとされています 。これにより、単純作業にかかる時間が大幅に削減され、その分、より重要な業務に集中することが可能になります 。また、人間のうっかりミスが減り、業務の品質が安定するというメリットもあります 。さらに、AIエージェントは24時間365日稼働できるため、人材不足への対応や、少ない人手でも安定した業務運用を可能にし、人件費削減やエラーによる再作業・修正コストの削減にも貢献します 。
具体的な活用事例
AIエージェントは、特定の業界知識を必要とする「専門的ルーティン業務」の自動化において、その真価を発揮しています。
法律事務所
法律分野では、AIエージェントが多岐にわたる業務フローを支援しています。契約書の初期ドラフト作成とチェック、グローバル案件における多言語文書対応、判例や法令の要約・論点整理、相談・問い合わせ対応のチャットボット化、証拠書類や資料の仕分け・要約などが挙げられます 。例えば、M&Aのデューデリジェンスにおいて若手弁護士が繰り返し行う条項レビューや要件確認といった作業をAIが自動化・効率化することで、弁護士はより高度な判断や戦略的な業務に注力できるようになります 。法律分野に特化したAI「Harvey」は、契約書・M&A関連書類・訴状などの初稿生成、文書の校正・レビュー、戦略的アドバイス、過去の判例や社内文書の大量データ解析をサポートしています 。
医療事務
医療分野においても、AIエージェントは患者エンゲージメントの改善、業務効率の向上、データに基づく意思決定の促進を通じて変革をもたらしています 。請求管理、予約スケジュール、データ入力といった繰り返し作業を自動化することで、医療スタッフの事務作業への負担を軽減し、臨床医が患者ケアに集中できる環境を整えます 。コンプライアンス監視エージェントは、監査証跡や報告を含むコンプライアンス業務を自動化し、データの整合性とセキュリティを確保します 。会話型AIエージェントは、患者とのやり取りを自動化し、予約スケジュール管理、問い合わせ対応、健康情報提供を行うことで、患者満足度を向上させています 。さらに、AIは投薬管理や投薬量の計算をサポートし、手違いや誤った量をチェックすることで、患者に正しい薬を適切なタイミングで届けることを可能にします 。
製造業
製造現場では、AIエージェントが機器監視と予知保全によるダウンタイム削減に貢献しています 。機械設備の稼働状況を常時監視し、故障の兆候を早期に検知することで、突発的なライン停止を未然に防ぎ、生産計画の安定化に貢献します 。また、定例報告書の作成やデータ集計といったルーティン業務を自動化することで、人間の担当者はより創造的な業務や難易度の高いタスクに集中できるようになります 。顧客からのフィードバック収集や分析、スケジュール管理やリマインダー設定などもAIが行うことで、担当者の負担を軽減し、マーケティング戦略や製品改善に役立てることが可能です 。
ニッチ産業におけるAIエージェントの普及は、特定の業界知識を必要とする「専門的ルーティン業務」の自動化が、今後のビジネス成長の新たなフロンティアとなることを示唆しています。これらの業界では、独自の規制、複雑なプロセス、専門用語が存在し、汎用的な自動化ツールでは対応が困難な場合が多くあります。しかし、AIエージェントは、それぞれの業界が持つ「専門性」と「ルーティン性」を兼ね備えた業務領域において、大きな価値を発揮しています。これは、AIエージェントが単なる汎用的なツールではなく、特定の業界の深いニーズに合わせてカスタマイズ・適用されることで、その業界特有のボトルネックを解消し、新たな成長機会を創出する可能性を示しています。特に中小企業や専門性の高い業界において、人材不足の解消や生産性向上に直結する重要なトレンドと言えるでしょう。
まとめ:AIエージェントが描くビジネスの未来
日経クロステックNEXT 関西 2025での株式会社ラクダの講演は、AIエージェントがビジネスの未来を形作る上で不可欠な存在であることを明確に示しました。AIエージェントは、単なる業務自動化の域を超え、自律的な意思決定と学習能力によって、これまで人間が行っていた複雑な判断や適応を伴う知的労働の領域に深く浸透しています。RPAが定型業務の効率化を担うのに対し、AIエージェントは非定型で判断を要する業務を自動化することで、業務の「質的な変革」を推進し、人間がより戦略的・創造的な活動に集中できる環境を創出します。
株式会社ラクダがEC業界で展開する「ラクリプ」や「ラクレポ」は、その革新的なアプローチを具体的に示すものです。EC事業者の実務経験に裏打ちされたこれらのサービスは、問い合わせ対応やレビュー分析といったEC運営のコア業務において、圧倒的な効率化と顧客体験の向上を実現しています。同社が今後予定しているクーポンツール、自動コンテンツページ作成、詳細な商品分析ツールといった新機能の開発は、EC業界におけるAIエージェントの適用範囲をさらに広げ、競争優位性を確立する上で重要な役割を果たすでしょう。
大企業がローカルLLMやRAGに強い要望を抱いている事実は、AI導入が単なる効率化の追求から、データセキュリティ、プライバシー保護、そしてガバナンスといった「信頼性」を重視する「戦略的基盤」へと移行していることを示しています。これは、AIが企業の根幹を支えるインフラとして認識され始めている証拠であり、その導入には高度な信頼性とカスタマイズ性が求められる市場の成熟を反映しています。
また、EC業界に留まらず、法律事務所、医療事務、製造業といったニッチな業界でAIエージェントへの高いニーズが見られることは、特定の業界知識を必要とする「専門的ルーティン業務」の自動化が、今後のビジネス成長の新たなフロンティアとなることを示唆しています。AIエージェントは、それぞれの業界が抱える固有の課題を解決し、人材不足の解消や生産性向上に貢献することで、新たなビジネス機会を創出する可能性を秘めています。
株式会社ラクダは現在ECでの深掘りを行っていますが、その次は別の業界で培ったノウハウを転用していくことも語っています。AIエージェントの汎用的な能力(自律性、判断力、学習能力)は、EC業界で確立された成功事例が他業界のルーティン業務自動化にも応用可能であることを示唆しています 。
AIエージェントの導入を成功させるためには、LLMの飛躍的進化とAIエージェントの需要増加という技術的背景に加え、深刻化する労働力不足と業務の自動化ニーズの高まりという社会的背景を理解することが重要です 。変化の激しい外部環境で迅速な意思決定と対応力を向上させる上で、AIエージェントはその鍵となります 。2025年に向けて、AIエージェントはさらなる進化を遂げ、より高度な業務自動化と意思決定支援が可能になると予測されています 。しかし、その効果的な活用には、適切な人材育成と組織体制の構築が不可欠であり 、セキュリティ対策の強化、プライバシー保護、そしてコンプライアンス対応も継続的に重要視されるべき要素です 。
結論として、AIエージェントは、業務効率化、コスト削減、意思決定の迅速化、顧客体験向上、人材不足解消など、多岐にわたるビジネス課題を解決する次世代のソリューションです。株式会社ラクダのEC業界での成功は、その可能性を実証しており、今後は他業界への展開を通じて、より広範なビジネス変革を牽引していくことが期待されます。