AI Agent Use Case: Klarna’s AI assistant has had 2.3 million conversations, two-thirds of Klarna’s customer service chats. It is doing the equivalent work of 700 full-time agents and is estimated to drive a $40 million USD in profit improvement to Klarna in 2024.

Your enterprise will fall behind your competitors if its not constantly seeking innovative solutions to streamline operations, boost productivity, and maintain a competitive advantage. As AI continues to advance, AIエージェント は信じられないほどの可能性を秘めた変革の力として現れた。

今週のAI&YOUでは、AIエージェントについて掲載した3つのブログから洞察を探ります：

• 10 AI Agents You Can Have Working for Your Enterprise Today

• エージェント型ワークフローとは？

• AIエージェントのユースケースを検討する際の10の質問

10 AI Agents You Can Have Working for Your Enterprise Today – AI&YOU #60

AI agents autonomously perform complex tasks, make informed decisions, and adapt to the unique needs of each enterprise. By harnessing the potential of personalized AI agents, your company can revolutionize various aspects of its business operations, from executive decision-making to customer engagement and beyond.

The true potential of AI agents lies in their ability to be personalized to fit the specific needs and preferences of each enterprise. By training these agents on company-specific data, processes, and goals, your business can create tailored solutions that align with its unique culture, values, and objectives.

企業向けの実用的でパーソナライズされたAIエージェントの使用例トップ10を探ると、これらの革新的なツールがいかに企業運営の様々な側面に革命をもたらすかが明らかになる。

企業における実用的でパーソナライズされたAIエージェントの10の使用例

1.シャボットとFAQサポートアシスタント

AI-powered chatbots and FAQ support assistants provide efficient and effective customer support. At Skim AI, we have seen firsthand the tremendous impact of implementing these intelligent agents for our clients both via our platform and via APIs where they can integrate Agents into their own solutions. By leveraging natural language processing and machine learning, chatbots and FAQ support bots can handle a wide range of customer inquiries, from basic questions to complex issues, saving countless hours of human effort and significantly reducing response times.

Our clients are saving 10s of thousands of dollars per year from agents that provide internal support to provide employees with access to company knowledge; while other clients are using Agents in customer facing support and FAQ roles.

2.データアナリスト・エージェント

企業は、情報に基づいた意思決定を行い、プロセスを最適化し、競争に打ち勝つために、正確でタイムリーなデータ分析に大きく依存しています。しかし、熟練したデータアナリストを雇用することは、特にティア1都市では、多くの企業にとって大きな経済的負担となります。そこでAIデータアナリストエージェントが登場し、データの力を活用したい企業に費用対効果の高い効率的なソリューションを提供します。

Our clients have reported significant cost savings by opting for AI data analyst agents instead of hiring human data analysts in tier 1 cities ($75K – $200k per year), By leveraging advanced machine learning algorithms and natural language processing capabilities, these intelligent agents can quickly process and analyze vast amounts of structured and unstructured data from various sources. They can identify patterns, uncover insights, and provide actionable recommendations that drive business growth and profitability.

Additionally you can (and we have) incorporated charting and visualization software to allow decision makers to query data and visualize it without having to hire Business Intelligence dashboard builders or SQL engineers.

3.CEOパーソナルAIアシスタント

ペースの速いエグゼクティブ・リーダーシップの世界では、時間は貴重品である。CEOは、戦略的な意思決定から利害関係者の管理まで、常に複数の責任をこなしている。パーソナライズされたAIアシスタントは、このような多忙なエグゼクティブにとって、時間の最適化、ワークフローの合理化、より良い情報に基づいた意思決定を支援する、画期的な存在となり得ます。

CEOの個人的なAIアシスタントの主な機能の1つは、スケジュールとカレンダー管理を処理することです。エグゼクティブの電子メールやカレンダー・アプリケーションと統合することで、AIエージェントはCEOの好み、空き時間、目的に基づいて、ミーティング、アポイントメント、イベントの優先順位を自動的に決め、スケジュールを立てることができる。アシスタントはまた、リマインダーの送信、キャンセルや再スケジューリングの管理、エグゼクティブのカレンダーが常に最新で最大の生産性を発揮できるように最適化することもできます。

End users will love the ability to quickly draft and follow up on communications in their own tone and language style, something that AI agents can easily replicate once you connect your email with built in tools like LangChain supports.

4.AIライターエージェント

コンテンツ制作は現代のビジネスにおいて重要な側面であり、企業は顧客の関心を引きつけ、専門知識を確立し、ブランド認知を高めるために、ブログや記事、ソートリーダーシップの作品に頼るようになっています。しかし、高品質のコンテンツを一貫して制作することは、時間とリソースを要する作業です。AIを活用したゴーストライターは、一貫したブランドボイスとスタイルを維持しながら、コンテンツ制作の規模を拡大することができます。

The primary function of an AI-writer agent is to generate various types of written content, such as blog posts, articles, and thought leadership pieces. By training the AI agent on the company’s existing content library, style guide, and target audience preferences, the AI agent can produce original, engaging, and on-brand content at scale.

5.マーケティング・ストラテジスト

効果的なマーケティングは、今日の競争環境において顧客を惹きつけ、関与させ、維持しようとする企業にとって不可欠である。しかし、成功するマーケティング・キャンペーンの開発と実行は、複雑でデータ集約的なプロセスになりがちです。AIを活用したマーケティング・キャンペーン・ストラテジストは、膨大な量の顧客データを分析し、重要なインサイトを特定し、成果をもたらすターゲットを絞ったパーソナライズされたキャンペーンを展開することで、企業のマーケティング活動の最適化を支援します。

ターゲットとする顧客層と市場動向を包括的に理解することで、AIを活用したマーケティング戦略担当者は、高度にターゲットを絞ったパーソナライズされたマーケティング戦略を策定することができる。AIエージェントは、顧客セグメントごとに最も効果的なチャネル、メッセージング、クリエイティブ要素を特定し、個人の嗜好や行動に適応した動的コンテンツを生成することもできる。リアルタイムのパフォーマンス・データに基づいてこれらの戦略を継続的にテストし最適化することで、AIストラテジストは企業のマーケティング活動のインパクトとROIを最大化することができる。

6.顧客センチメント・アナリスト

顧客の感情は、企業の評判や収益を左右する。ソーシャルメディアやオンラインレビュープラットフォームの普及により、顧客はブランド、製品、サービスについての経験や意見を共有する力をこれまで以上に強めています。AIを活用したカスタマー・センチメント・アナリストは、企業がこうした会話を常に把握し、主要なトレンドや痛点を特定し、顧客のニーズや懸念に積極的に対応するのに役立ちます。

As the AI sentiment analyst agent processes and analyzes customer feedback data, it can begin to identify common pain points, recurring issues, and sentiment trends over time. For example, the AI agent might detect a spike in negative sentiment around a particular product feature, or a growing demand for a specific type of customer support. By surfacing these insights in an actionable format, the sentiment analyst can help enterprises prioritize their efforts and allocate resources to address the most pressing customer needs and concerns as well as to inform future product strategy.

7.人材スカウト

優秀な人材を見つけ、惹きつけることは、多くの企業にとって重要な課題です。従来の採用手法では、時間とコストがかかるだけでなく、最も優秀で最適な候補者を見極められないことも少なくありません。AIを活用した人材スカウトは、高度なデータ分析と機械学習技術を活用して優秀な人材を発掘、評価、エンゲージすることで、企業の採用活動の効率化と最適化を支援します。

AIを活用した人材スカウトの主な機能の1つは、求人情報サイト、ソーシャルメディア・プロフィール、プロフェッショナル・ネットワーク、社内データベースなど、幅広い人材ソースを継続的にスキャン・分析することだ。AIエージェントは、新しい機会を積極的に求めていなくても、与えられた役割に適したスキル、経験、資格を持つ潜在的な候補者を特定することができる。このプロアクティブ・ソーシング・アプローチは、これまで見過ごされていた、あるいは到達が困難だった人材プールを開拓し、有能な候補者の強固なパイプラインを構築するのに役立つ。

8.IT ヘルプデスク・エージェント

企業のテクノロジーへの依存度が高まる中、迅速かつ効率的で効果的なITサポートの必要性はかつてないほど高まっています。しかし、大量のサポートリクエストを管理し、一貫したサービス品質を確保することは、ITチームにとって大きな課題となります。AIを搭載したITヘルプデスクエージェントは、ルーチンタスクの自動化、インテリジェントなセルフサービスオプションの提供、複雑な問題の迅速な解決により、企業のサポート業務の効率化を支援します。

AIを搭載したITヘルプデスクエージェントのもう一つの重要な機能は、新しいソフトウェアやハードウェアのセットアップや設定のプロセスを通じて従業員をガイドする能力である。ユーザーの好み、スキルレベル、過去のやり取りに関するデータを分析することで、AIエージェントはパーソナライズされた、コンテキストを意識した指示や推奨を提供し、ユーザーが迅速かつ効率的に稼働できるよう支援することができます。これには、インストールやセットアップのウィザードを通じてユーザーを案内したり、最適な設定のためのヒントやベストプラクティスを提供したり、さらには潜在的な互換性の問題をプロアクティブに特定して解決したりすることも含まれます。

9.財務予測アドバイザー

正確な財務予測は、企業が十分な情報に基づきビジネス上の意思決定を行い、リソースを効果的に配分し、長期的な成長と成功を計画するために不可欠です。しかし、従来の予測手法では、時間がかかり、ミスが発生しやすく、複雑でダイナミックな市場状況を考慮する能力に限界があります。AIを活用した財務予測アドバイザーは、高度なデータ分析、機械学習、予測モデリング技術を活用することで、企業の財務計画の精度と俊敏性を向上させることができます。

AIを搭載した予測アドバイザーは、財務データと市場データの分析に基づき、企業の詳細でデータ駆動型の財務予測と予測を作成することができます。これには、収益と費用の予測、キャッシュフロー予測、設備投資計画、その他の主要な財務指標や比率が含まれます。高度な予測モデリングとシミュレーション技術を使用することで、AIエージェントは複数のシナリオと感度分析を生成し、意思決定者がさまざまな仮定とリスク要因が企業の財務パフォーマンスに与える潜在的な影響を理解するのを支援することもできます。これにより、不確実性や変動に直面した場合でも、より多くの情報に基づいた確信の持てる意思決定が可能になります。

10.パーソナライズされた社員研修コーチ

企業が競争の激化とデジタル・ディスラプションに直面する中、継続的な学習とスキルアップの必要性はかつてないほど高まっている。しかし、従来の従業員研修プログラムは、画一的で時間がかかり、従業員一人ひとりの多様なニーズや学習スタイルに対応するには非効率的です。AIを活用したパーソナライズされた従業員トレーニングコーチは、高度なデータ分析、適応学習、インテリジェントな個別指導技術を活用し、ターゲットを絞った魅力的で効果的なトレーニング体験を提供することで、企業の学習・能力開発（L&D）の取り組みを変革することができます。

AIを活用したパーソナライズされた従業員トレーニングコーチの基盤は、個々の従業員のスキル、知識、パフォーマンスデータを継続的に評価・分析する能力にある。業績評価、スキル評価、学習管理システム（LMS）など、さまざまなソースからのデータを統合することで、AIエージェントは各従業員の強み、弱み、学習ニーズの包括的なプロフィールを構築することができる。これには、具体的なスキル・ギャップや改善点の特定、従業員の学習嗜好、目標、動機の理解などが含まれる。このようにパーソナライズされた洞察と推奨を提供することで、AIエージェントは各従業員のユニークなニーズに合わせてトレーニングプログラムを調整することができます。

エージェント型ワークフローとは？

building on top of AI agents, one of the most exciting developments in the space is the rise of agentic workflows—a new paradigm that harnesses the power of AI agents and large language models to tackle complex business processes with unprecedented efficiency and flexibility.

エージェント型ワークフローは、従来の自動化アプローチからの大きな転換を意味し、多くの場合、事前に定義された硬直的なスクリプトや人間によるループプロセスに依存しています。複数の特化したAIエージェントが協働する能力を活用することで、エージェント型システムは、企業のワークフローの複雑さを動的にナビゲートし、適応することができ、業界全体の生産性とイノベーションの新たなレベルを解き放つことが期待されます。

エージェント型ワークフローの定義

At its core, an agentic workflow is a system in which multiple AI agents collaborate to complete tasks by leveraging NLP and LLMs. These agents are designed to perceive, reason, and act autonomously in pursuit of specific goals, forming a powerful collective intelligence that can break down silos, 統合 異種データソースを統合し、シームレスなエンドツーエンドの自動化を実現する。

エージェント型ワークフローの主な特徴は以下の通りである：

1. 目標志向： ワークフロー内のエージェントは、明確な目的によって動かされ、望ましい結果を達成するために協力し合う。

2. 適応力がある： システムは変化する状況に動的に適応し、過去の経験から学び、時間とともにパフォーマンスを最適化することができる。

3. インタラクティブだ： エージェントは、情報を収集し、最新情報を提供し、意思決定を行うために、人間のユーザーだけでなく、互いに通信し、協力する。

従来のワークフロー自動化と比較して、エージェント型ワークフローにはいくつかの利点がある。ワークフローは、コンテキストを意識した意思決定を必要とする、より複雑なマルチステッププロセスを扱うことができ、大規模な再プログラミングを必要とすることなく、新しい状況に適応することができる。さらに、自然言語処理を使用することで、人間とシステム間のより直感的なインタラクションを可能にし、専門的な技術知識の必要性を低減します。

Advantages of multi-agent approach

マルチエージェントアプローチは、シングルエージェントや非エージェントベースのシステムと比較して、いくつかの重要な利点を提供する：

• 分散された問題解決： 複雑なタスクを複数の専門エージェントに分担させることで、エージェント型ワークフローはより効率的かつ効果的に問題を解決することができる。

• フォールト・トレランス： あるエージェントが故障したり、利用できなくなったりしても、他のエージェントがその責任を引き継ぐので、システムは機能し続けることができる。

• スケーラビリティ： エージェント型ワークフローは、新しいエージェントを追加したり、既存のエージェントの機能を拡張したりすることで簡単に拡張でき、システムが需要の増大に適応できるようにします。

• 柔軟性： エージェント型ワークフローはモジュール化されているため、要件や環境の変化に合わせて簡単に再構成し、適応させることができる。

AIエージェント、大規模言語モデル、マルチエージェントコラボレーションの力を組み合わせることで、エージェント型ワークフローは、複雑な企業プロセスを自動化するための非常に汎用的で効率的なアプローチを提供します。これらの技術が進化し続けるにつれて、今後さらに洗練された強力なエージェント型システムが登場することが期待される。

AIエージェントのユースケースを検討する際の10の質問

反復的なタスクの自動化やワークフローの合理化から、意思決定の強化や顧客体験の向上まで、AIエージェントはビジネスのあり方を大きく変えつつある。しかし、AIエージェントの導入に真っ先に飛び込む前に、導入の成功と最大限の投資収益率（ROI）を確保するために、企業は潜在的なユースケースを慎重に評価し、検討することが極めて重要です。

That is why this week, we also explored 10 essential questions that your enterprise should ask when exploring AI agent use cases.

企業でAIエージェントの力を解き放とう

The potential for AI agents to transform and optimize various aspects of enterprise operations is immense.

AI技術が進歩し、成熟し続ける中、AIエージェントを積極的に取り入れ、ワークフローに統合する企業は、効率性、生産性、成長性の向上という報酬を得ることができる。

お客様の組織でAIエージェントの力を引き出す準備が整いましたら、今すぐSkim AIにご連絡ください。当社のエキスパートチームが、お客様独自のビジネスニーズと目標に合わせてカスタマイズしたAIエージェントソリューションとエージェントワークフローの設計、開発、実装をお手伝いします。

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