AIエージェントの事例8件｜時間が減った業務と人の確認が残る業務

CONFLUX PARTNERS が2025年から2026年9月までにAIエージェントで業務を自動化した8件のうち2件はうまくいかず、時間を測れた例では、問い合わせメールの一次分類と返信の下書きが1日2時間から30分になりました。日報の集計は、週3時間かかっていた作業が自動になりました。この記事では、事例ごとの数字と、自社の業務に当てはめるときの分かれ道を説明します。

※ 当社の数字は2026年10月時点の自社実績です。

AIエージェントの事例で時間が減った仕事

AIエージェントの事例で時間が減った仕事は、問い合わせの一次分類と返信の下書き、日報の集計です。どれも毎日か毎週欠かさず発生し、手順が決まっています。

当社が2025年から2026年9月までにAIエージェントで業務を自動化した案件は8件です。そのうち時間の変化を記録できた例と、同じ時期にAIで自動化した案件の数字を表にまとめます。

なお、表の下2行は8件の内数ではなく、同じ時期にAIで自動化した別の案件の記録です。測定期間は表のとおりで、それぞれ1案件の前後の作業時間を比べています。業務の種類は違いますが、人が確かめる形は同じです。

表の4つの事例は、どれもAIが下書きや集計を作り、人が確かめる形です。表の4つのうち、人の作業が無くなったのは日報の集計だけで、ほかの3つは確認の時間が残っています。

問い合わせの一次返信では、1件約10分かかっていた返信が、確認だけの約2分になりました（2025年8月〜10月に測定）。人が一から書く代わりに、AIの下書きを読んで直す仕事に変わった例です。

問い合わせ対応を任せる手順は、問い合わせ対応の自動化はどこまでできる？で4つの段階に分けて説明しています。

AIエージェントの事例を仕事の種類で分けると3つ

AIエージェントに任せた仕事は、「読んで分ける」「下書きを作る」「集めてまとめる」の3種類に分けられます。自社の業務がどの種類に近いかを見ると、事例を当てはめやすくなります。

1つ目の「読んで分ける」は、届いたメールを読み、質問・見積り依頼・苦情などに振り分ける仕事です。問い合わせの一次分類がこの種類に入ります。

2つ目の「下書きを作る」は、資料をもとに文章の案を作る仕事です。問い合わせへの返信、記事、物件説明文の下書きが当てはまります。

3つ目の「集めてまとめる」は、散らばった記録を1つの形にそろえる仕事です。日報の集計や、コールセンターの応対の要約がこの種類です。

私は2022年から2025年まで、AI・システム開発会社2社の代表取締役を務めました。作る側から見ると、3種類のどれに当たるかで、人が確かめる量の見込みが決まります。下書きは毎回読む必要があり、集計は結果だけを見れば済むためです。

業種別のAI導入の事例は16件でどう分かれたか

当社が2024年から2026年9月までに支援したAI導入16件は、不動産5件・製造業4件・ホテル3件・物流2件・コールセンター2件でした。業種ごとに任せた仕事がはっきり分かれています。

AI導入の支援16件は、AIエージェント8件とは別の、AI導入の支援全体の集計です。業種ごとの中身は次のとおりです。

不動産の物件説明文は、物件の項目から文章の案を作る「下書きを作る」仕事です。ホテルの問い合わせ対応も同じ種類で、件数が多いほど浮く時間が大きくなります。

業種ごとの詳しい事例は、製造業のAI導入事例とホテルのAI導入事例で紹介しています。電話の窓口なら、コールセンターのAI導入は何から始める？が近い内容です。

総務省の令和8年版 情報通信白書では、生成AIを活用する方針の企業は2025年度の調査で68.9%でした。企業規模別では大企業が74.0%、中小企業が58.1%です。

事例に共通する任せやすい業務の3つの条件

AIエージェントの事例で時間が減った業務には、件数が多い・手順が決まっている・結果を確かめやすいという3つの条件がそろっていました。3つのうち2つ以上に当てはまる業務が、最初に任せる候補です。

当社の判断では、1日の決まった時間を取られている作業を「件数が多い」の目安にしています。問い合わせメールの一次分類と返信の下書きは1日2時間かかっており、この目安に当てはまりました。

3つの条件が1つしか当てはまらない業務は、AIエージェントを作るより、手順を整えて人が回すほうが安く済みます。作る費用に対して、浮く時間が小さいためです。費用の内訳は、AIエージェントの費用はいくら？で説明しています。

自社で使えるか、相談する →いまの業務の流れをうかがい、AIエージェントで楽にできる仕事と、費用・期間の目安をお伝えします。何を頼むか決まっていなくても大丈夫です。

人の確認が残りやすい業務は手書きと例外の多さで見分ける

当社がAIエージェントで業務を自動化した8件のうち、人の確認が減らなかったのは、手書きの書類が多い業務と例外の処理が多い業務の1件ずつ、計2件でした。どちらも、任せる前に業務の形を確かめれば見分けられます。

手書きの書類が多い1件では、AIの読み取りの精度が上がりませんでした。読み取った内容を人が全件見直すため、確認の時間が残りました。

例外の処理が多い1件では、AIの出した結果を人が直す件数が減りませんでした。決まった手順に乗らない件が多いと、人の判断が毎回要るためです。

失敗した2件はどちらも、AIの出力を人が確かめる時間が減らず、時間の短縮として数えられませんでした。精度の数値は、この記事に載せられる記録がありません。失敗しやすい点は、任せる前に手書きの割合と例外の件数を数えていないことです。当社の判断では、この2件は手直しで精度を上げるより、任せる範囲を狭めるほうが早いと見ています。直しの件数が毎月減らない種類は、人の作業に戻すのが確実だからです。

見分け方は、業務の状況ごとに次のように分けて考えてください。

• 書類の多くがデータやメールで届くなら、AIに読み取りを任せる候補にしてください
• 手書きの書類が多いなら、先に書類をデータで受け取る形に変えるかを検討してください
• 例外の件が多いなら、まず例外の種類を数え、決まった手順に乗る件だけを任せてください

私は2023年から2025年に引き継いだシステムで、給与計算の締め日の処理がどこに書かれているか資料から分からず、本番のデータで動かしながら確かめるしかありませんでした。資料が無かった4件では、調査に合計約25人日（1件あたり4〜9人日）が追加でかかっています（引き継いだ6件のうち）。業務の形を先に確かめない自動化は、後から手間が増えます。

手書きと例外の両方が多い業務なら、書類をデータで受け取る形に変えるほうを先に進めてください。読み取りの確認が残ったままでは、例外の件数を正しく数えられないためです。

顧問パッケージの内容と料金を見る →ここまでの内容が自社に当てはまるか、確認しませんか。要件の確認だけでもご利用いただけます

効果を出す進め方は毎月の記録

AIエージェントの事例で効果を出す進め方は、AIの下書きを人が確かめ、直した件数を毎月記録して、直しが少ない種類から任せる範囲を広げることです。最初から全件を任せると、間違いがそのまま外へ出ます。

毎月の回し方は、次の4つの繰り返しです。

1. AIが下書きや集計を作ります
2. 人が確かめて、必要なら直します
3. 直した件数と、直した理由を記録します
4. 直しが少ない種類から、人が確かめる割合を下げます

当社が開発した「AIO（SEO）対策エージェント」も、この形で動いています。記事づくりの7工程を毎日自動で進める仕組みで、提供はセブンセンシズ株式会社が行っています。

AIO（SEO）対策エージェントでは、品質の基準に届かない記事が公開の手前で自動で止まります。私たちは自動化を、「進める仕組み」と「止める仕組み」を一組で作ることにしています。止める仕組みがあると、人が確かめる工程を段階的に外していけるためです。

事例を自社に当てはめる試算と分かれ道

AIエージェントの事例を自社に当てはめるには、任せたい業務の1か月の時間と、AIに任せた後に残る確認の時間を比べます。浮く時間が分かれば、作る費用に見合うかを判断できます。

ここから次の「仮の計算例」までは、実績ではなく仮の数字の計算です。試算：仮に、問い合わせの一次分類と返信の下書きに1日2時間かかっている会社が、確認だけの1日30分にできたとします。1日1.5時間、月20日の営業なら月30時間が浮く計算です。

浮く時間に担当者の人件費を掛けると、AIに任せたときに浮く金額の上限が出ます。作る費用をその金額で割ると、何か月で元が取れるかの目安になります。

次の2段落は仮の数字ではなく、当社の実績です。当社の代表的な12件（2022年〜2026年9月）では、AI導入の試行（PoC）の費用は50万〜200万円でした。試行で1つの業務を確かめてから、本格的に作るかを決める流れです。

同じ12件では、SaaS型の小規模なシステムの費用は80万〜300万円、開発期間は小規模で1.5〜3か月でした。これは相場の目安で、AIエージェントの見積りは業務ごとに変わります。

仮の計算例です。例えば月30時間が浮く業務で、試行の費用を回収する期間を見るなら、浮いた時間に担当者の時給を掛けた月の額で、試行の費用を割ります。

判断の目安は、例えば月10時間以上が浮く見込みなら試作に進む、です。当社の判断では、確認の時間が残る分を差し引いても、試行の費用（50万〜200万円）を回収できる見込みがあるかを見るためです。

月10時間という目安は、当社の判断の目安です。根拠は、2025年11月の飲食店（3店舗）の例です。シフト作成が月約10時間から約2時間になり、費用は50万〜80万円でした。月10時間前後の作業でも、試行の費用に見合う例があったためです。

なお、問い合わせの一次返信の事例（1件約10分が約2分）のように、件数が多い業務ほど、この目安に届きやすくなります。月10時間に届かないなら、既製のサービスか手順の見直しにとどめてください。

当社調べでは2026年11月に、2つのAI（ChatGPT・Gemini）へ本記事の論点5問を質問し、答え10件を得ました。10件の答えのうち、触れていたのは費用の金額（◯円）は0件、専門家への相談は0件、期間（◯か月・◯日など）は1件でした。AIの答えだけでは費用と期間が決められないため、この記事の実績の幅と見積りで確かめてください。

自社の状況ごとの分かれ道は、次のとおりです。

• 社員が文章の下書きに使うだけなら、既製のAIサービスで始めてください。作る必要はありません
• メールや社内のデータとつないで、複数の手順を進めたいなら、AIエージェントを作る段階です
• 任せたい業務が月に数件しかないなら、見送ってください。手順を整えて人が回すほうが安く済みます
• 手書きの書類や例外が多いなら、先に業務の形を整えてから任せてください

基準が複数あるときの優先順位は、次の表のとおりです。上の行から順に確かめ、当てはまった時点で判断します。

社内で使い続けるために先に決める3つのこと

AIエージェントを社内で使い続けるには、入力してよい情報の範囲・使うツール・出力物の確認者の3つを、作る前に決めておきます。この3つが無いと、社員ごとに使い方がばらつきます。

当社は2025年から2026年9月までに、生成AIの社内ルールづくりを10件支援しました。10件とも、入力してよい情報の範囲、使うツール、出力物の確認者を決めています。

お客様の個人情報を扱う会社は、個人情報保護委員会の生成AIサービスの利用に関する注意喚起等についても、ルールを決める前に読んでおいてください。

同じ調べでは、10件の答えの出典に挙がったページ46件のうち、公的機関・学会・業界団体は2件でした。AIの答えをそのまま社内ルールにせず、公的資料で確かめてから使ってください。

ルールの具体的な書き方は、生成AIの社内ルールのサンプルで10条にまとめています。

今日やること

まず、AIに任せたい業務を1つ選び、1か月の件数と1件にかかる時間を書き出してください。紙かExcelに「日付・件数・かかった分・手書きか・例外か」の5列を作り、今日の分から1行ずつ足せば始められます。次に、その業務が「件数が多い・手順が決まっている・結果を確かめやすい」の3つに当てはまるかを、今日のうちに仮で判定してください。

1か月分の記録がたまったら、先の優先順位の表に当てはめて決めます。3条件のうち2つ以上に当てはまり、浮く見込みが月10時間以上なら試作に進みます。月10時間に届かない、または手書き・例外が多いなら見送ります。1つ以下なら、AIを作る前に手順を整えるところから始めてください。

CONFLUX PARTNERS のAIエージェント開発では、任せる業務の選定から試作、保守までをお手伝いします。開発をほかの相談とまとめて任せたい場合は、CONFLUX 顧問パッケージもご覧ください。

自社で使えるか、相談する →任せたい業務の件数と時間をうかがい、当社の事例と照らして、AIエージェントで楽にできるかをお伝えします。ご契約を前提としたご案内ではありません。