はじめに：生成AIは広がった。では、なぜ業務変革は進まないのか

近年、多くの企業で生成AIの活用が進み、社内チャットでの質問対応、文書の要約、メール文案の作成、社内情報の検索といった業務では、一定の効果が見え始めています。特に、全社的なチャット環境の整備が進んだ企業では、生成AIを日常業務の中で使う土台は、すでに整いつつあるといえるでしょう。

一方で、その活用の多くは、担当者の指示に応じて情報を探す、文章を整える、定型的な応答を支援するといった領域にとどまっています。つまり、「作業を速くする」効果はあっても、業務の進め方そのものを変える段階には、まだ十分に踏み込めていないケースが少なくありません。

実際、企業のDX推進部門や事業部門の責任者からは、次のような声を伺います。「AIエージェントを導入したものの、活用が一部の定型業務にとどまっている」「現場では便利だが、売上や利益、需給最適化のような重要な業務成果にはまだ結びついていない」「より高度な自動化を進めたいが、どこから踏み込むべきかが見えない」

なぜ、このようなことが起きるのでしょうか。その背景には、企業の基幹業務には、単なる文章生成では代替しにくい“判断”のプロセスが存在している、という本質的な論点があります。

課題：効率化はできても、意思決定までは変えにくい

AIエージェントの活用が業務改善にとどまりやすい最大の理由は、企業の重要な業務には、必ず「何を優先すべきかを決める判断」があるからです。

たとえば営業の現場では、

• 「今ある商談のうち、どれに営業リソースを集中すべきか」
• 「どの顧客に、どのタイミングで提案すべきか」

といった判断が日々求められます。

また発注や在庫管理の現場では、

• 「明日の発注量をどれくらいにするべきか」
• 「欠品を防ぎつつ、過剰在庫も増やさないためにはどう判断すべきか」

といった意思決定が欠かせません。

さらに、こうした考え方は営業や発注業務に限りません。

たとえば、コールセンターであれば「どの問い合わせを優先対応すべきか」、保守・運用部門であれば「どの異常兆候に先回りして対応すべきか」といったように、企業の現場では次に何をすべきかを決める判断が、業務成果を大きく左右しています。

こうした判断では、担当者の経験だけでなく、様々なデータを踏まえて精度高く見極めることが求められます。

一方で生成AIは、文書の要約、回答文の作成、情報検索の補助といった領域では高い力を発揮するものの、過去データをもとに数値を精度高く見積もり、その結果に基づいて業務判断を下すような場面では、それだけで十分とは言えません。

そのため、たとえ生成AIやAIエージェントを活用して、情報収集や文書作成、社内問い合わせ対応などが効率化できたとしても、業務の中核にある「判断」の部分が人の経験や勘に依存したままだと、業務全体の進め方は大きく変わりません。

つまり、作業は速くなっても、成果に直結する意思決定が変わらなければ、本質的な業務改革にはつながりにくいのです。

これが、多くの企業で生成AI・AIエージェント活用が一定の効率化にとどまり、次のステップに進みにくい大きな理由です。

AI活用を次のステップへ進め、確実な成果を得るための具体的な支援内容については、こちらからお問い合わせいただけます。

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解決策： 「判断」と「実行」を分けて考える

こうした壁を乗り越えるうえで重要なのが、業務の中にある「判断」と「実行」を分けて設計することです。

生成AIやAIエージェントは、情報を整理したり、文書を作成したり、業務の流れに沿って処理を進めたりすることに力を発揮します。一方で、どの案件を優先すべきか、どれくらいの需要を見込むべきかといった、データに基づく判断には、別の仕組みが必要です。

そこで有効になるのが、予測AIが判断を担い、AIエージェントが実行を担うという考え方です。言い換えれば、予測AIが業務の“頭脳”として判断を支え、その結果を受けてAIエージェントが現場の業務を進める、という役割分担です。

この判断と実行の役割分担を二つのユースケースで見ていきましょう。

ユースケース①営業業務の高度化

従来、営業の担当者は一人で複数社の案件を抱え、顧客対応や提案書作成に追われています。また、勘や経験に頼った営業活動を行っている場合も多く、注力すべき商談の見極めは属人的になりがちです。

このような営業現場では、AIエージェントを使って提案書の草案作成や関連情報の検索を自動化することが検討されます。

しかし、その前段階である「どの商談に注力すべきか」という判断は、従来通り営業担当者の勘や経験への依存から抜け出せていない場合も多くあるのではないでしょうか。つまり、文書作成は速くなっても、注力先の見極めが変わらなければ、成果は担当者の工数削減に留まり、ビジネスへのインパクトは限定的です。

ここに予測AIを組み込むと、過去の商談履歴、顧客属性、案件進捗、活動履歴などをもとに、成約確度や優先度を見立てることができます。その結果をもとに、AIエージェントが関連商材情報や類似案件を参照し、提案書草案を作成して営業担当者に共有します。この流れが実現すると、営業担当者は「何を作るか」だけでなく、「どの案件に時間を使うべきか」まで含めて支援を受けられるようになります。

これは単なる提案書作成の効率化だけでなく、営業活動全体の優先順位付けと実行支援を一体で高度化する取り組みです。

２．発注業務の高度化

次に、発注業務でも、生成AIやAIエージェントだけで実現できることには限界があります。たとえば、発注量そのものをどう決めるかという判断は、依然として担当者の勘や経験、もしくはAIエージェントによる在庫データや過去売上にもとづく単純なルールに依存しがちです。

しかし、発注業務の成果を左右するのは、この「判断」の部分です。直近の売り上げや在庫状況だけをもとに発注量を決めていると、急な需要変動に対応しきれず、欠品や過剰在庫につながることがあります。つまり、単純なルールに基づく発注の自動化では、業務全体の高度化には十分ではありません。

ここに予測AIを組み込むことで、発注業務の質は大きく変わります。過去の販売実績や在庫状況に加え、曜日、季節要因、イベント、天候といった外部要因も踏まえて需要を予測することで、より精度の高い予測が可能になります。その結果をもとに、AIエージェントが推奨発注案を作成し、担当者への承認依頼や承認後のシステム登録までを支援すれば、発注業務は単純な「処理の自動化」から「判断を含む高度化」へ進みます。

このように、発注業務でも重要なのは、予測AIが判断を支え、AIエージェントが実行を支える構成を作ることです。この役割分担によって、業務負荷の軽減だけでなく、欠品や過剰在庫の抑制といった成果にもつなげやすくなります。

TDSEが支援できること ── 「判断」と「実行」を、業務に根づく形でつなぐ

生成AIの活用を、単なる作業効率化で終わらせず、業務成果につながる仕組みに変えていく。そのために必要なのは、ツールを個別に導入することではなく、どの業務で、どの判断を高度化し、どの実行を自動化するかを、業務全体の流れの中で設計することです。

TDSEは、創業以来、企業のデータ活用を長年にわたり支援してきました。需要予測をはじめとする予測AIの活用はもちろん、データの整備、分析基盤の構築、PoCにとどまらない現場実装や運用定着まで、一貫して伴走してきた実績があります。

TDSEは、「判断」と「実行」の両方を視野に入れながら、業務に合わせた進め方を一緒に整理し、構想から実装・定着までをワンストップで支援します。

• 生成AIやAIエージェントを導入したものの、活用が一部業務にとどまっている。
• より高度な自動化に進みたいが、どこから着手すべきか分からない。

そうした課題をお持ちであれば、まずはどの業務を、どのレベルまで効率化・高度化したいのかから、ぜひご相談ください。

貴社の課題に合わせた最適なソリューションを提案いたしますので、まずはお気軽にお問い合わせください。

また、次の記事では、Databricks AutoML と Dify の連携によって、予測AIとAIエージェントをどのように組み合わせ、業務自動化を実現していくのかを、具体的に解説します。

▶ 予測AI×AIエージェントはどう実装するのか？Databricks AutoML × Difyで考える高度な業務自動化

より実践的なイメージを持ちたい方は、あわせてご覧ください。