成果につながるAIエージェントのユースケースと活用データを選ぼう

公開日 : 2026.05.28

この記事で学べること
AIエージェントの基本ユースケースを理解する
業務部門と一緒に候補を洗い出す
想定効果と実現可能性で優先度を決める
必要なデータやナレッジを確認する
プロジェクトリーダーが行うアクション
成果物：ユースケース＆データ検討用紙
学習ツール
まとめ

この記事で学べること

取り組む業務領域とプロジェクト体制が決まったら、次に考えるべきことは「AIエージェントに何を任せるか」です。

このステップでは、対象業務領域の中から、最初に取り組むユースケースを選びます。
あわせて、そのユースケースに必要なデータやナレッジも確認する必要があります。

この記事では、次のことを学びます。

AIエージェントで考えやすい基本ユースケース
業務部門とユースケース候補を洗い出す方法
想定効果と実現可能性で優先度を決める考え方
ユースケースに必要なデータの確認方法

AIエージェント活用の初期段階では、「できそうなこと」をたくさん並べるだけでは不十分であり、最初に取り組むユースケースを、現実的に選ぶことが重要です。

AIエージェントの基本ユースケースを理解する

ユースケースとは、AIエージェントを使って実現したい具体的な業務シーンのことです。

たとえば、カスタマーサポート領域であれば、次のようなユースケースが考えられます。

よくある問い合わせに回答する
問い合わせ内容を要約する
過去の対応履歴をもとに回答案を作る
次に確認すべき情報を提示する

営業領域であれば、次のようなユースケースが考えられます。

商談履歴を要約する
次の営業アクションを提案する
顧客情報をもとに提案準備を支援する

社内問い合わせ対応であれば、次のようなユースケースが考えられます。

社内ルールに関する質問に回答する
必要な申請手順を案内する
FAQやマニュアルから情報を探す
担当部署への問い合わせ前に一次回答する

このように、AIエージェントは、情報検索、要約、回答支援、次のアクション提案、定型的な案内などの業務と相性がよいです。

業務部門と一緒に候補を洗い出す

ユースケース候補は、プロジェクトメンバーだけで考えるのではなく、業務部門を交えて洗い出します。

実際の業務を知っている人が入ることで、現場にとって意味のあるユースケースを見つけやすくなります。

候補を出すときは、次のような問いが役立ちます。

現場で時間がかかっている作業は何か
同じような問い合わせや確認が繰り返されていないか
情報を探すのに時間がかかっていないか
担当者によって対応品質に差が出ていないか
AIエージェントが支援すると、現場の負担が減りそうな作業は何か

この時点では、候補を広めに出して構いません。

ただし、すべてを一度に実現しようとしないことが大切です。
最初の取り組みでは、優先して着手するユースケースを絞り込みます。

想定効果と実現可能性で優先度を決める

ユースケース候補が出たら、優先度をつけます。

判断の軸は、主に2つです。

1. 想定効果

そのユースケースを実現すると、どのような効果が期待できるかを確認します。

たとえば、次のような効果です。

対応時間を短縮できる
回答品質をそろえられる
担当者の負担を減らせる
顧客満足度の向上につながる
入力漏れや確認漏れを減らせる

効果が大きいユースケースは有力な候補です。
ただし、効果だけで決めるのは避けましょう。

2. 実現可能性

そのユースケースを現実的に進められるかを確認します。

確認する観点は、次のとおりです。

設計が複雑になりすぎないか
必要なデータやナレッジがあるか
関係者を巻き込みやすいか
現在の業務プロセスに組み込みやすいか
小さく試して効果を確認しやすいか

効果が大きく見えるユースケースでも、必要なデータがなかったり、関係者調整が難しかったりすると、最初の対象としては進めにくい場合があります。

初期の取り組みでは、効果と実現可能性のバランスがよいユースケースを選びましょう。

必要なデータやナレッジを確認する

ユースケースを選ぶときは、必要なデータやナレッジも一緒に確認します。

AIエージェントが業務を支援するには、参照できる情報が必要です。

たとえば、次のような情報です。

顧客情報
商談履歴
問い合わせ履歴
FAQ
商品情報
業務マニュアル
社内ルール

ここで大切なのは、「データがあるか」だけではありません。次の点も確認します。

情報は最新か
内容は正しいか
AIエージェントに参照させてよい情報か
必要な人が管理しているか
不足している情報は何か

必要なデータやナレッジが不足している場合は、ユースケースの範囲を小さくする、先に情報を整備する、といった判断が必要になります。

プロジェクトリーダーが行うアクション

このステップで、プロジェクトリーダーが行うことは3つです。

1. 基本ユースケースを理解する

まず、AIエージェントで実現しやすいユースケースの型を理解します。

情報検索、要約、回答支援、次のアクション提案、手順案内など、AIが支援しやすい業務を把握します。

2. 業務部門を交えて候補を洗い出す

次に、対象業務領域の中で、AIエージェントが使えそうな業務シーンを洗い出します。

現場の困りごとをもとに、候補を広めに出します。

3. ユースケース候補の優先度付けと選定をする

最後に、想定効果と実現可能性をもとに、最初に取り組むユースケースを選びます。

あわせて、そのユースケースに必要なデータやナレッジも確認します。

成果物：ユースケース＆データ検討用紙

このステップの成果物は、ユースケース＆データ検討用紙です。

ユースケース＆データ検討用紙には、次の内容をまとめます。

項目	記載する内容
対象業務領域	記事1で定めた業務領域
ユースケース候補	AIエージェントで支援できそうな業務シーン
想定効果	時間短縮、品質向上、負担軽減など
実現可能性	設計の複雑さ、データの有無、関係者の巻き込みやすさなど
必要なデータ・ナレッジ	FAQ、履歴、マニュアル、顧客情報など
優先度	最初に取り組むか、後回しにするか
選定理由	なぜそのユースケースを選ぶのか

このシートを作ることで、最初に取り組むユースケースと、その実現に必要な情報を整理できます。

学習ツール

ユースケースとデータを検討する前に、以下のコンテンツでAIエージェントの活用イメージを確認しておきましょう。

まとめ

AIエージェントで取り組む業務領域と体制が決まったら、次は「何を任せるか」を決めます。

このステップでは、業務部門を交えてユースケース候補を洗い出し、想定効果と実現可能性のバランスで優先度付けします。あわせて、利用可能なデータやナレッジも確認が必要です。