自律型AIエージェントのおすすめ12選｜活用目的別にツールを紹介

生産性の向上やDXの実現に向けて、AIエージェントの導入をお考えの企業さまも多いでしょう。

AIエージェントにはさまざまな種類があるため、目的に合わせて適切な製品を選ぶ必要があります。

本記事では、おすすめのAIエージェント12選と活用目的、選ぶポイントを解説します。

どのようなAIエージェントがあるのかを広く知ったうえで、自社の目的に合わせて製品を絞り込みましょう。

自律型AIエージェントとは

自律型AIエージェントは、人間が細かい指示を出さなくても、AIが自律的に判断して動作するAIエージェントです。

人間による詳細な指示が必要な生成AIの進化型で、AIが自律的に判断・動作を行ないます。

たとえば、新規顧客と契約を結ぶとき、CRMから顧客情報を抽出して契約書テンプレートに自動入力するといった自律的なタスクの実行が可能です。AIの出力を確認して、問題がなければ承認依頼を出すといった流れで、担当者の業務を効率化できます。

このように、自律型AIエージェントは簡単な指示を出せば業務の流れを理解して、情報収集からデータ分析、レポート作成、コーディングなどのタスクを自律的に進めることが可能です。

なお、自律型AIエージェントとAIエージェントを厳密に区別しないことが多いため、以降はAIエージェントとして解説を進めます。

AIエージェントの詳細は以下の記事で解説しているので、あわせてご覧ください。

▶AIエージェントとは何か。仕組み、事例など徹底解説

AIエージェントの4つの種類

AIエージェントは、大きく以下4つの種類に分類できます。

• 汎用型AIエージェント
• 業務特化型AIエージェント
• システム搭載型AIエージェント
• ノーコード/ローコード開発型

自社の業務課題や導入目的に合わせて適切なタイプを選ぶことが、導入成功のカギです。

1. 汎用型AIエージェント

汎用型AIエージェントは、特定の業務に縛られず、幅広いタスクをこなせるのが特徴です。具体的には、以下のような日常業務のさまざまな場面で活用できます。

• 情報収集
• 文章作成
• データ整理
• スケジュール管理

向いているケースは、以下のとおりです。

• AIエージェントをはじめて導入する企業・個人
• 特定業務に絞らず、まず幅広く試してみたい場合
• 少人数チームや個人事業主が手軽に業務効率化したい場合

一方で、専門性が高い業務や社内システムとの深い連携が必要な場面では、特化型やシステム搭載型との組み合わせが有効です。

2. 業務特化型AIエージェント

業務特化型AIエージェントは、営業・カスタマーサポート・採用・マーケティングといった特定の業務領域に特化して設計されたタイプです。業務に必要なデータや業界知識があらかじめ組み込まれており、汎用型と比べてすぐに実践投入しやすいという強みがあります。

向いているケースは、以下のとおりです。

• 特定の業務課題が明確で、そこにピンポイントで投資したい企業
• 導入後すぐに成果を出したい場合
• 業務担当者が自分で運用・管理したい場合

営業支援に特化したAIエージェントであれば、顧客データの分析・商談の優先順位付け・フォローアップメールの自動作成などを一気通貫で担えるでしょう。

3. システム搭載型AIエージェント

システム搭載型AIエージェントは、企業がすでに使用しているCRM・ERP・グループウェアなどのシステムに組み込まれた形で提供されるタイプです。既存のデータや業務フローを活かしながらAIエージェントを動かせるため、導入のハードルが低く、効果が出やすい傾向にあります。

向いているケースは以下のとおりです。

• すでに特定のSaaS・業務システムを全社で使っている企業
• 新しいツールの社内展開・定着に時間がかけられない場合
• ITガバナンスやセキュリティポリシーが厳しいエンタープライズ企業

既存システムとのシームレスな連携が前提のため、「新たにAIツールを覚える」という従業員の学習コストが小さく、導入後の高い定着率が期待できます。

4. ノーコード/ローコード開発型

ノーコード/ローコード開発型は、プログラミングの専門知識がなくても、自社専用のAIエージェントを構築・カスタマイズできるタイプです。GUIベースの操作画面でワークフローを組み、自社の業務プロセスに合わせたエージェントを柔軟に設計できます。

向いているケースは以下のとおりです。

• 既製品では自社の業務フローに合わない場合
• 内製化・DX推進を担うIT部門・情報システム部がある企業
• コストを抑えながら高いカスタマイズ性を求める場合

一方で、設計・構築・保守に一定のリソースが必要なため、運用体制をあわせて検討することが重要です。

AIエージェントを選ぶ際の6つの比較ポイント

AIエージェントを選ぶ際は、機能の充実度だけでなく、自社の業務課題やシステム環境との適合性を多角的に検討することが重要です。以下の6つのポイントを参考に選定を進めましょう。

• 自社の業務課題・目的から考える
• 対応できる業務範囲・機能の充実度
• 外部ツール・既存システムとの連携
• セキュリティ・コンプライアンス基準
• 導入コスト・ライセンス体系
• 運用難易度・サポート体制

それぞれ詳しく解説します。

1. 自社の業務課題・目的から考える

AIエージェントの選定では「何のために導入するのか」を明確にすることが大切です。目的が曖昧なまま導入すると、現場に使われないまま費用だけがかかる失敗に陥りやすくなります。

具体的には、以下のような内容を整理してみましょう。

• どの業務に一番時間・コストがかかっているか
• 自動化したい業務は繰り返し作業か、状況判断が必要な業務か
• 導入後の成功指標（KPI）は何か

目的が明確なほど、選定精度が上がり、導入後の効果測定もしやすくなります。

2. 対応できる業務範囲・機能の充実度

ツールが実際にどこまでの業務をカバーできるかを確認しましょう。注意したいのは、「対応している」と「実用レベルで使える」は別であるという点です。

無料トライアルやデモを通じて、自社の実業務を想定した動作検証を行うことをおすすめします。機能一覧だけでなく、実際の操作感や精度を確かめることが重要です。

3. 外部ツール・既存システムとの連携

AIエージェントは単体で動くより、既存の業務システムと連携してこそ真価を発揮します。CRM・SFAやグループウェア、コミュニケーションツールなど、自社で使っているツールとの連携可否は、導入効果に直結する重要なポイントです。

連携方法には、標準でAPI連携が用意されているもの、Zapierなどで中継するもの、専用コネクタを別途購入するものなど、ツールによって異なります。導入後に「連携できなかった」となると改修コストが発生するため、事前に確認しておきましょう。

4. セキュリティ・コンプライアンス基準

AIエージェントに業務データを扱わせる以上、セキュリティは妥協できない選定基準のひとつです。企業の機密情報や顧客データを扱う場合は、以下のような項目に注意しましょう。

• データの保管場所（国内サーバーか否か）
• AIの学習への入力データ使用の有無
• アクセス権限の設定可否
• 操作ログの取得・保管の有無

また、金融・医療・法務などの規制産業では、業界固有のコンプライアンス要件（個人情報保護法・GDPRなど）への対応状況も確認が必要です。

5. 導入コスト・ライセンス体系

AIエージェントの料金体系は、ツールによって大きく異なります。月額固定費だけで比較するのではなく、実際の利用状況に近い条件で試算することが重要です。

見落としがちな隠れコストとして、以下のような費用が挙げられます。

• 初期設定費用
• カスタマイズ費用
• 追加ユーザー料金
• API超過費用
• 日本語サポートオプション費

無料トライアルを活用して、まず小さく試してから本格導入へ進む進め方がリスクを抑えるうえで効果的です。

6. 運用難易度・サポート体制

どれだけ機能が優れていても、現場で使われなければ意味がありません。管理画面やUIが直感的で非エンジニアでも使いこなせるか、ノーコード/ローコードで設定・カスタマイズができるかを確認しましょう。

また、以下のようなサポートがあるかも重要な判断基準です。

• 日本語でのサポート窓口があるか
• 公式ドキュメントが日本語で整備されているか
• 導入支援・オンボーディングサービスが用意されているか

海外製のツールは機能が充実している一方、日本語サポートが限定的なケースがある点に注意しましょう。

おすすめのAIエージェント12選

ここでは、活用目的別におすすめのAIエージェント12選を紹介します。

ツール名	運営元	対応分野
Agentforce	Salesforce（株式会社セールスフォース・ジャパン）	マルチ（営業・CS・マーケティング等）
Dify	LangGenius	マルチ（カスタム構築）
AutoGPT	Significant Gravitas	業務自動化・情報収集
AgentGPT	Reworkd	業務自動化・情報収集
SalesCloser AI	Wishpond	営業・カスタマーサポート
LITRON Sales	NTTデータ	営業支援・事務自動化
Fujitsu Kozuchi AI Agent	富士通	データ分析・意思決定支援
Google Agentspace	Google	データ統合・意思決定支援
Devin	Cognition AI	開発・コーディング支援
Cline	Microsoft	開発・コーディング支援
Jasper AI	Jasper	コンテンツ・マーケティング
JAPAN AI AGENT	JAPAN AI	画像・動画・コンテンツ生成

各ツールについて詳しく解説するので、読み進めてみてください。ェントも検討しましょう。

あらゆる業務に対応できるマルチタイプのAIエージェント

ここでは、あらゆる業務に対応できるマルチタイプのAIエージェントとして、代表的な2つの製品を紹介します。

• Agentforce
• Dify

マルチタイプのAIエージェントは、複数の部門のさまざまな業務をサポートできます。部門や業務を限定せずAIエージェントを活用したい場合は、導入を検討してみてください。

Agentforce

Salesforceが提供する「Agentforce（エージェントフォース）」は、自律的にサポートを行なうマルチタイプのAIエージェントです。特定の用途に限定されず、カスタマーサポートや営業、マーケティングなど複数の部門の幅広い業務をサポートできる柔軟性があります。

AIエージェントビルダーを使うことで、自社のニーズに合わせてAIエージェントを簡単に構築できる点も大きな特徴です。

Salesforceが提供するビジネスチャットツール「Slack」やSFA「Sales Cloud」などの各種製品からデータやナレッジを蓄え、設定したトリガーや指示にもとづいてタスクを実行します。

主な機能は次のとおりです。

Agentforce Service Agent：顧客からの問い合わせに自然な言語で自律的に対応するAgentforce SDR：製品に関する質問への回答やアポイントの設定を自律的に行なうSales Coach：商談をロールプレイすることでセールストークや交渉を練習できるPersonal Shopper Agent：ECサイト上で買い物中の顧客に働きかけ提案やサポートを行なうCampaign Agent：マーケティングキャンペーンを自律的に構築する

たとえば、FAQ対応やトラブルシューティングを「Agentforce」に任せることで、オペレーターの負担が軽減するとともに、対応スピードの向上につながります。その結果、オペレーターは複雑な問い合わせに集中でき、顧客満足度の向上を実現できます。

「Agentforce」の詳しい機能の説明に関しては、以下の動画をご覧ください。

▶デモ動画を見る：人材不足を解決し、労働革命をもたらす「AIエージェント」

Dify

LangGeniusが提供する「Dify（ディファイ）」は、プログラミングの知識がない人でも簡単な操作で生成AIを使ったアプリケーションを構築できるツールです。

「Dify」を使えば、さまざまなLLM（大規模言語モデル）に接続でき、業務特性に応じて適切なLLMを使ったAIエージェントを構築できます。

「Dify」を使って生み出したAIエージェントは、さまざまな業務に対応できるため、マルチタイプのAIエージェントといえるでしょう。

主な機能は次のとおりです。

Web検索による情報収集： AIエージェントがWeb検索を活用し、ユーザーの質問に対して適切な回答を提供できるタスクの自動化： 特定の業務やニーズに合わせてエージェントをカスタマイズでき、タスクを自動処理することで業務の効率化を実現する

たとえば、社内の情報検索や作業手順の案内を「Dify」に任せることで、従業員が必要な情報を素早く取得できるようになります。その結果、業務の効率化・迅速化が進み、生産性向上や社内の問い合わせ対応の負担を軽減可能です。

業務の自動化・効率化に特化したAIエージェント

ここでは、業務の自動化・効率化に特化したAIエージェントとして、代表的な2つの製品を紹介します。

• AutoGPT
• AgentGPT 

業種や部門を限定せず、「業務の自動化を通じて人員数の不足を補いたい」「作業工数を削減したい」といった目的に適したツールです。

AutoGPT

「AutoGPT（オートジーピーティー）」は、Significant Gravitasの創設者であるToran Bruce Richardsによって開発されたオープンソースの自律型AIエージェントです。 ​OpenAIが提供するChat GPTに使われているLLMを利用しています。

ソフトウェア自体は無料で利用できますが、動作させるためには基盤となるOpenAIのAPI利用料が別途発生するため、注意が必要です。

最終目標を入力すると、目標達成のために必要なタスクを作成して、達成に向けて自律的にタスクを実行し、業務の自動化・効率化に貢献します。

主な機能は次のとおりです。

タスクのスケジュール設定：事前に設定したリマインダーや期限にもとづき、手作業の介入なしでタスクを管理するデータの収集・分析と意思決定：データの収集と分析を自動化し、設定された条件にもとづいて自律的に意思決定を実行する

たとえば、競合他社の情報収集やレポート作成を「AutoGPT」に任せることで、業務の効率化が進み、担当者はより高度な業務に集中できるようになります。

リソースを十分に割けるようになるため、現在の人員数のままで、戦略立案や意思決定の精度を向上させることが可能です。

AgentGPT

Reworkdが提供する「AgentGPT（エージェントジーピーティー）」は、ブラウザ上で自律型AIエージェントを構成・展開できるオープンソースツールです。さまざまな開発者が共有するソースコードを使って、簡単にAIエージェントを構築できます。

「AgentGPT」は目標を与えられると、タスクを考え実行し、結果から学習を重ねながら目標達成を試みます。

機能は、実際に構築されたAIエージェントによってさまざまですが、以下のような行動が可能です。

タスクの自律実行：設定した目標にもとづいてタスクを考え、実行する学習機能：実行したタスクの結果を分析し、改善しながら目標達成を目指す

たとえば、新しいアプリケーションの開発時に、エンジニアが基本的なコードスニペットを生成させたり、エラー修正のためのコード改善案を提案させるといった活用ができます。開発時間が短縮されることで、エンジニアの負担を軽減可能です。

営業・カスタマーサポートの支援に特化したAIエージェント

ここでは、営業・カスタマーサポートの支援に特化したAIエージェントとして、代表的な2つの製品を紹介します。

• SalesCloser AI
• LITRON Sales

「作業効率を上げて商談に集中したい」「簡単な顧客対応を自動化したい」などの目的に適したツールです。

SalesCloser AI

Wishpondが提供する「SalesCloser AI（セールスクローザーAI）」は、営業プロセスを自動化・最適化するAIエージェントです。テンプレートを活用して、自社に合わせた形にカスタマイズすることで、課題を解消できます。

主な機能は次のとおりです。

リードエンゲージメント：24時間365日 の自動応答でリードを育成するパーソナライズされた営業デモ：顧客ごとに最適なプレゼンテーションを実施する契約締結の自動化：人間の介入なしに契約プロセスを進行するCRM統合：営業ツールと連携し、シームレスなワークフローを実現する

たとえば、「SalesCloser AI」を活用することで、リード対応やフォローアップの手間を削減し、営業担当者は商談や戦略立案に集中できます。その結果、営業効率が向上し、売上の最大化に貢献します。

LITRON Sales

株式会社NTTデータが提供する「LITRON Sales（リトロンセールス）」は、営業・カスタマーサポートの支援に特化したAIエージェントです。データ入力作業や提案書準備、契約書・社内文書作成などのタスクを自律的に実行し、営業業務をサポートします。

データ入力・活用： 議事録作成、SFA（営業支援システム）連携、活動記録の自動登録、データ統計・可視化を実行するアポ・提案準備： ターゲティングの自動化、経営課題分析、提案書作成を支援する営業力強化・指導： 営業トレーニング、レビュー・アドバイス、商談資料作成を支援し、営業スキルの向上を促進する営業事務処理機能： タスク管理の自動化、契約書作成・チェック、社内文書作成を効率化する

たとえば、商談後の議事録作成をLITRON Salesに任せることで、会話内容を自動でテキストに起こし、SFAに反映できます。手作業が削減されることで、担当者は次の商談準備や顧客対応に集中可能です。

データ分析・意思決定の支援に特化したAIエージェント

ここでは、データ分析・意思決定をの支援に特化したAIエージェントトとして、代表的な2つの製品を紹介します。

• Fujitsu Kozuchi AI Agent
• Google Agentspace

「データ分析の専門家が社内にいない」「データにもとづく意思決定を促進したい」などの課題解消につながるツールです。

Fujitsu Kozuchi AI Agent

富士通株式会社が提供する「Fujitsu Kozuchi AI Agent（富士通コズチAIエージェント）」は、企業の生産性向上と創造性の拡張をサポートするクラウドベースのAIプロダクトサービスです。データドリブンな意思決定を強化し、幅広い業務を支援できます。

主な機能は次のとおりです。

予測AI：未来のトレンドを分析し、最適な意思決定をサポートするデータ統合・解析：大規模データの統合と高度な分析を実施する生成AI：レポート作成や文章生成などの業務を自動化するAIの安全性・信頼性：企業利用に適したセキュリティとガバナンスを提供する

たとえば、会議中に「2024年の気象データ」という発言が出たら、複数のAIを使ってデータ分析を行ない、気象データを示します。また、データを提示するだけではなく、データの分析結果を自然な言語で提示するため、疑問を残さず会議を進行可能です。

このように、「Fujitsu Kozuchi AI Agent」の活用が、意思決定の迅速化と業務効率の向上を促進します。

Google Agentspace

Googleが提供する「Google Agentspace（グーグルエージェントスペース）」は、企業におけるデータのサイロ化を解消し、データ分析・意思決定を支援するAIエージェントです。

組織内のすべてのデータやアプリケーション、Googleを通じたインターネット上の最新情報にアクセスすることで、データにもとづく意思決定を促進します。

アプリケーション連携：企業でよく使用されるアプリケーションとの既成コネクタを活用し、データを統合するリアルタイム知識検索：インターネット上の最新情報を収集し、意思決定に必要なデータを提供する

たとえば、市場データの分析を「Google Agentspace」に任せることで、社内外のデータをもとにしたリアルタイムの解析が可能です。データの収集や分析の手間が省けるため、意思決定の迅速化と業務の最適化を実現できます。

開発・プログラミングの支援に特化したAIエージェント

ここでは、開発・プログラミングの支援に特化したAIエージェントとして、代表的な2つの製品を紹介します。

• Devin【無料】
• Cline【無料】

「エンジニアの作業負担を軽減したい」「開発を迅速化したい」などの目的に適したツールです。

Devin【無料】

Cognition AIが提供する「Devin（デヴィン）」は、開発・プログラミングの支援に特化したAIエージェントです。単純作業から大規模なコードリファクタリングまで、幅広い業務をサポートできます。

主な機能は次のとおりです。

自律的なコードリファクタリング：大規模なコードベースを解析し、最適な修正を自動で提案するエンジニアのコラボレーション支援：自然言語での指示に対応し、タスク進行を共有するエラー検出・修正：シェル環境でコードをテストし、自動でエラーを修正する新規プロジェクトのセットアップ：リポジトリのクローン、依存関係の設定、サンプルアプリの構築をサポートする

たとえば、「Devin」にコードのリファクタリングを任せることで、大規模なコードの改修を短期間で実施し、開発の効率化とコスト削減を実現できます。

Cline【無料】

Microsoftが提供する「Cline（クライン）」は、開発・プログラミングの支援に特化したAIエージェントで、Visual Studio Code（VS Code）に対応した拡張機能です。コード生成やエラー修正、プロジェクト管理、ターミナル操作などをサポートします。

主な機能は次のとおりです。

コードの作成・編集：ファイルの新規作成、修正、エラーの検出・修正を自動化するターミナルコマンドの実行：開発環境でのコマンド操作をAIが支援し、ビルド・デプロイを効率化するブラウザ操作の自動化：Web開発時にサイトを解析し、エラーやUIの問題を特定・修正する

たとえば、「Cline」を使ってVS Code上でコードの修正を行ない、ターミナルからビルドやデプロイを自動化することで、エンジニアの負担を軽減し、開発スピードを向上させることが可能です。

コンテンツ制作の支援機能があるAIエージェント

ここでは、コンテンツ制作の支援に役立つ機能を持つAIエージェントとして、代表的な2つの製品を紹介します。

• Jasper AI
• JAPAN AI AGENT

「コストをかけずナレッジ記事を作成したい」「多様なデザインのラフが欲しい」などの目的に適したツールです。

Jasper AI

「Jasper AI（ジャスパーAI）」は、マーケティングに関連したコンテンツ制作を支援できるAIエージェントです。広告コピーやブログ記事、SNS投稿などのコンテンツを効率的に生成できます。

主な機能は次のとおりです。

コンテンツ生成の自動化：ブログ記事、ランディングページ、SNS投稿などを自動で生成するブランドボイスの最適化：企業のトーンやスタイルを統一し、一貫性のあるコンテンツを提供するコンテンツの多様化：生成した記事を異なるフォーマット（記事、動画スクリプト、ポッドキャストなど）へ変換する

たとえば、企業のマーケティングチームは「製品の新機能紹介記事」や「キャンペーン告知のSNS投稿」を数分で作成できるため、作業負担を大幅に削減できます。

その結果、マーケティング部門のリソースが最適化され、より顧客に寄り添った戦略の立案に時間を割くことが可能です。

JAPAN AI AGENT

JAPAN AI株式会社が提供する「JAPAN AI AGENT（ジャパンAIエージェント）」は、市場調査、画像生成、動画作成、ライティング支援など、多様なコンテンツ作成をサポートするAIエージェントです。

主な機能は次のとおりです。

画像生成：広告バナーやSNS投稿用の画像を自動作成する動画生成：マーケティングやプレゼン用の映像を作成する記事・LP作成：高品質なブログ記事やランディングページのコンテンツを生成する営業提案資料作成：営業データをもとに自動で提案資料を作成する

たとえば、「JAPAN AI AGENT」を活用することで、企業はSNS投稿や記事作成、動画コンテンツの制作を短時間で行えるようになり、マーケティング業務の負担を軽減できます。

AIエージェントの活用事例

AIエージェントがどのように企業の課題解決に貢献しているか、国内3社の事例をご紹介します。

1. 富士通

富士通株式会社は、サポート対象範囲の拡大に伴い、問い合わせ数の増加とオペレーターの負担が課題 となっていました。オペレーターを緊急度や難易度の高い問い合わせへ集中させるために、AIエージェントによる業務支援が必要だったのです。

そこで、富士通SalesforceサポートデスクにSalesforceのAIエージェント「Agentforce」 を導入。その結果、従来8回もやり取りが必要だった問い合わせに対して、1回で解決できるといった成果が見られました。

これにより、従来の課題が解消され、顧客対応の迅速化や顧客満足度の向上が期待できます。

参考：富士通のSalesforceサポートデスク対応にAgentforceを採用 AIエージェントの支援によるハイブリッドな労働力で顧客満足度を向上

2. サイバーエージェント

株式会社サイバーエージェントのAmeba LIFE事業本部では、営業活動がスプレッドシートや個人ツールで分散管理されており、顧客リードや提案履歴、議事録がチーム・個人ごとに属人化していることが課題でした。退職者が出ると過去の商談履歴にアクセスできなくなるなど、ナレッジ喪失のリスクも抱えていました。

そこで「Agentforce」を導入し、活動履歴の記録を自動化・一元管理する体制を構築。案件情報や売上実績の可視化・標準化が進み、属人化していたナレッジを組織の資産として活用できるようになりました。さらに、営業事務工数の約50％削減や商談数の増加といった成果も実現し、担当者が顧客対応や戦略立案により集中できる環境が整っています。

参考：サイバーエージェント、Salesforceの「Agentforce」を導入営業スタッフの属人化しがちな情報を組織の資産に

3. JPX総研

株式会社JPX総研は、TOPIXやJPX日経400などの株価指数をはじめ、200種を超えるデータを提供するJPXグループの事業会社です。日本の生産年齢人口が大きく減少する一方、上場企業の開示資料は大幅に増加しており、限られた人員で拡大し続ける業務に対応することが課題となっていました。

そこでSalesforceを全社的なプラットフォームとして採用し、顧客情報・契約情報・問い合わせ履歴を「Service Cloud」に一元集約。業務の効率化と情報管理の高度化を実現しています。さらに今後はAgentforceの活用も検討しており、ポータル上でのデータ探索支援や利用方法のアドバイスを自動化することで、人員やコストを増やさずに業務拡大を目指しています。

参考：不可避の生産人口不足をAIエージェントで打開

まとめ：AIエージェントを導入して企業の成長を加速させよう

AIエージェントは、あらかじめ設定したトリガーや簡単に指示に従って自律的にタスクを実行できるAIです。そのため、さまざまな業種や部門の業務効率化に活用できます。

AIエージェントには、多様な使い方ができるマルチタイプや、業種や部門に特化したタイプなどさまざまな種類があるため、自社に合った製品を見極めることが大切です。

AIエージェントの導入目的や解消したい課題を整理したうえで、製品を絞り込みましょう。

社内全体の業務効率化を統一した製品で進めたい場合は、マルチタイプのAIエージェントがおすすめです。

「Agentforce」なら、目的に合わせてAIエージェントを構築できるため、あらゆる業務や部門の業務に対応できます。使い方の提案からサポートいたしますので、気軽にお問い合わせください。

また、AIエージェントのほかにも、生産性の向上に役立つツールはさまざまあります。以下の資料では、生産性の向上につながるAI活用のコツを解説しているので、あわせてご覧ください。