この記事は、2025/5/12に公開された「Agentic AI Deep Dive: How AI is Changing the Modern Enterprise」の翻訳です。
エージェント型 AI は、意思決定の精度向上、ワークフローの効率化、顧客とのやり取りや体験の改善を通じて、ほぼすべての業界における業務プロセスを変革する可能性を秘めています。
エージェント型 AI への関心は広まっていますが、それを使用する動機は業界によって異なります。Cloudera は調査を実施し、14か国における1,484人の企業の IT 部門責任者を対象に、各業界がこの技術をどのように導入しようとしているのかを含め、2025年に向けたエージェント型 AI への取り組みを詳しく把握しました。調査の結果、金融や医療といった高い規制を受ける分野では、トランザクション情報や患者記録などの機密データを保護し、サイバーセキュリティ体制を強化する手段として、エージェント型 AI の活用が期待されていることがわかりました。
回答者のほぼ3分の2（63％）が、セキュリティ監視のためにエージェント型 AI を活用する意向を示しています。小売業や通信業といった他の業界では、顧客体験の向上を目的に AI エージェントの活用を検討しており、組織の半数がカスタマーサポート向けにエージェントを導入しています。
エージェント型 AI に対する現状の認識や、業界別の導入計画を詳しく見ていきましょう。
金融・保険業界におけるセキュリティと顧客関係の強化
金融・保険会社は、セキュリティ監視や顧客体験の向上を支援する能力を持つ点で、エージェント型AI 技術を特に重視しています。回答者によると、エージェント型 AI の主な利用目的は、不正検知（56％）、リスク評価（44％）、投資アドバイザリー（38％）です。
AI エージェントは、データセット内のパターンと異常を識別し、セキュリティ監視を通じてデータ侵害を回避し、脆弱性を特定することができます。これは、規制された業界で機密データを保護するために非常に有益です。
AI エージェントは、アドバイザリーサービスやその他の顧客対応業務の改善にも役立ちます。業界の意思決定者の78％が、カスタマーサポートに AI エージェントを活用する意向を示しています。エージェントは複数のソースからデータをすばやく引き出し、クライアントのリクエストに応じて高度な回答を生成します。つまり、顧客が「低リスクかつ高リターンの投資機会」を求めた場合、AI エージェントは大量のデータを分析し、それに基づいた回答を生成することができます。
エージェント型 AI システムが機密データを扱いながら自律的に動作することには、当然ながら懸念が伴いますが、セキュリティガードレールによってこれらのシステムは適切に制御されています。AI システムは許可されたデータにしかアクセスできないため、認可と権限設定はAI導入における重要な要素です。
エージェント型 AI は、顧客体験の一貫性という課題ももたらします。この技術は複数のデータセットを効率的に処理し、顧客情報を迅速に扱える一方で、対面スタッフが提供するような人間的な対応には欠けます。
医療ワークフローの効率化
医療従事者は、事務作業の効率化や、より良い患者ケアの成果をもたらす意思決定支援など、エージェント型 AI のさまざまな活用法を見出しています。調査によると、医療従事者は、この技術の主な活用事例として、予約のスケジュール管理（51%）、診断支援（50%）、医療記録の処理（47%）を挙げています。
AI エージェントは、保険情報の処理や予約のスケジュール調整を通じて、医療従事者の反復的な業務負担を軽減することができます。また、患者の病歴を迅速に処理し、その概要を医療専門家に提供することで、日々のワークフローを合理化し、患者の診察をより効率的にすることも可能です。さらに、診断やエビデンスに基づく治療法の提案を行うことで、これらのシステムは一歩進んだ支援を提供できます。
1つのシナリオとして、数千枚の肺炎や肺がんのX線画像で訓練された AI 診断支援エージェントが想定されます。パターン認識を活用することで、人間の目にはすぐに見えない初期の兆候を発見し、放射線科医がより詳しく調査すべき箇所を明らかにします。これにより、医師はより正確な診断を行うことができます。
製造効率と安全性を向上させる
製造業組織のほぼ半数が、プロセスの自動化（49%）、サプライチェーンの最適化（48%）、品質管理（47%）のために AI エージェントを検討しています。具体的には、生産ラインでの欠陥を高度な方法で検知したり、障害発生時にはサプライチェーンの物流を柔軟に迂回させたりすることで、効率を大幅に向上させることを期待しています。
AI エージェントは、安全性の観点からも業務を効率的に監視できます。通常、安全衛生チームは請負業者を現場に派遣してリスクを評価し、製造工場を検査します。しかし、こうしたプロセスは時間がかかり、マニュアルに従っていても事故が発生することがあるため、ミスも起こりやすいのが現状です。
エージェント型 AI は、この分野に変革をもたらす原動力となります。こ組織は過去のデータを分析し、パターンを検出し、危険が現実化する前に潜在的なリスクを特定できます。その結果、従業員はより正確な自動リスク評価レポートを作成でき、安全な環境の実現につながります。
小売業、Eコマース、通信業界の顧客対応を支援
小売業、Eコマース、通信業界は、主に顧客対応の取り組みに AI エージェントを活用する計画を立てています。これらの業界の組織の半数は、顧客サポート（50%）、価格最適化（49%）、需要予測（48%）の目的で AI エージェントを検討しています。
エージェント型 AI システムは、顧客の閲覧履歴や嗜好、購入履歴を分析し、パーソナライズされた製品提案を行うことで、再購入の可能性を高めることができます。また、個々の顧客データに基づいて、特別オファーやメール、広告をキュレーションし、セールスファネル上で顧客との関係を育成しながら、人間の従業員がより戦略的な業務に集中できるよう支援します。
通信業界の企業は、利用パターンや請求履歴、カスタマーサポートでのやり取りといった過去のデータを精査し、解約リスクのある顧客とその理由を予測するためにエージェントを活用することに価値を見出しています。通信事業者の場合、エージェントは、月間利用量が減少した顧客や、カスタマーサポートとのやり取りが複数回あった顧客を特定して把握することができます。
エージェント型 AI の未来
エージェント型 AI は、業界を問わず、業務の進め方を大きく変革する可能性を秘めています。規制産業では、侵害を防ぐためのセキュリティ監視によって大きな利益を得られる一方、顧客対応を行う企業では、顧客体験の向上が可能になります。
金融企業がセキュリティ強化を目指す場合でも、医療機関が効率化を望む場合でも、小売業者が顧客体験の向上を狙う場合でも、業界特有の目的でこれらのシステムを導入することで、企業は新たな高みへと成長できます。競争優位性を確保するため、企業は今年中にもこの技術の活用を開始し、その後拡張やスケールアップを図ろうとしています。
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