私たちは、毎日積み重なる小さな繰り返し作業に、生産的な時間を奪われてしまうことがよくあります。こうした作業は面倒で、終わりが見えないように感じられます。だからこそ、多くの企業が2026においてAI自動化を取り入れ始めています。
ナレッジワークに自動化を適用するだけでも、企業は年間でおよそ4,300億～5,500億ドルを生み出せる可能性があります。節約できた時間が、稼ぎ出す利益と密接に関係していることは明らかです。
チームがどのようにワークフローを自動化しているのか気になる方のために、この記事では日常業務の時間短縮に役立つAI 自動化 事例をご紹介します。
AI自動化とは何か、そしてビジネスにどう役立つのか？
AI自動化は人工知能を活用し、通常は人間の入力を必要とする複雑で多段階のタスクを実行します。タスクを定義し、ルールを設定し、ツールを連携させるだけです。あとはAIが自動的にワークフローを完了させます。
AIワークフロー自動化には、大きく2つのメリットがあります。
- 時間の節約： AIが価値の低いタスクを処理するため、チームは本当に重要なことに集中できます。
- 少人数での運営： AIがデータ入力などの繰り返し作業を担うため、追加スタッフを雇うコストを節約できます。
エンタープライズ向けのAI自動化のユースケースの中には、高度なAIモデルを必要とするものもありますが、ほとんどのビジネスワークフローではその必要はありません。AIワークフロービルダー（Jotformなど）を使えば、テキストプロンプトでやりたいことを説明するだけで、数分でカスタムのjotform aiエージェントを作成できます。
ブランドがAIで雑務を自動化するための12のユースケース
AIを使えば、組織は人の監視なしでかなり複雑なワークフローを実行できます。特にエージェント型AIと適切なAIオーケストレーションの基盤を活用すれば、自動化できることの多さに驚くかもしれません。
ここでは、さまざまな職種や業界のチームがAI自動化をどのように活用しているのか、12の実例をご紹介します。
1. 採用とオンボーディングの簡素化
価値： 採用とオンボーディングのプロセスを迅速化することで、AI自動化は採用コストを削減し、初日からよりスムーズな候補者体験を提供できます。
人事チームは管理業務にAIを活用することで、作業量をほぼ半分に減らすことができます。たとえば、AIエージェントは履歴書のスクリーニング、候補者のランク付け、面接のスケジュール調整、オファーレターの送信、そしてオンボーディングワークフローの自動起動を行えます。
たとえばLinkedInのAI採用アシスタントは、求人票の作成から候補者へのアプローチまで、オファー前のタスクの最大80パーセントを自動化します。
オンボーディングのプロセスでも同様の成果が得られます。TRIO Upward BoundはAIを活用して100パーセントのセルフオンボーディングを実現し、連邦政府が定める学生数の要件を満たしました。
2. 文書やスプレッドシートの要約
価値： ほとんどの管理業務は、何かを読むことから始まります。AIはチームをより早く要点へと導きます。
チームが部門をまたいで何百もの文書を管理している場合、それらを読むだけでも多くの時間がかかります。AIエージェントは契約書、レポート、スプレッドシートをスキャンして関連情報を抽出し、数秒で不整合を指摘するため、スタッフが文書を隅から隅まで読む必要が実質的になくなります。
UNHCRはこのAI機能を活用して成果を上げました。同団体はDeloitteと協力し、文書処理、資料作成、ガイドラインの整合性確認を担うAIエージェントを導入しました。この自動化により、スタッフは実際の現場業務により多くの時間を割けるようになりました。大幅な予算削減によって約4,000人の従業員が解雇された後、この新しいワークフローは不可欠なものとなりました。
Pro Tip
Jotform AI要約ツールを使えば、長い文書、スプレッドシート、レポートをすばやく明確な要点に変換でき、さらにフォローアップの質問をすることで詳細を確認したり、不整合をより早く見つけたりできます。
3. チャットボット、SMS、通話対応によるカスタマーサービスの効率化
価値： 顧客はしばしばほぼ即時の応答を期待します。ワークフロー自動化とエージェント型AIを使えば、そうした期待に応えることができます。
カスタマーサービスでは、AI自動化による最も早いROIを実感できます。ロボティック・プロセス・オートメーションとは異なり、AIは文脈を解釈し、非構造化データを処理し、パターンに基づいて意思決定を行えるため、予測が難しい顧客とのやり取りに適しています。
AIは問い合わせへの対応、複雑な案件の適切な振り分け、チャネルをまたいだフォローアップを処理できます。
Lemonadeは、こうした機能を中心に保険モデルを構築しました。MayaやJimといったボットが、オンボーディングから保険金請求まで、すべての顧客とのやり取りを処理します。Jimはわずか3秒で保険金を支払いました（Lemonadeはこれを世界記録だとしています）。同社によると、AIは運営コストを抑えながら有効保険料が10億ドルを突破した主な理由の一つだといいます。
4. 営業アプローチとリードナーチャリングの自動化
価値： AIは、リードの発掘からセールスファネルを通じたリードナーチャリングまで、アプローチのサイクル全体を、チームによる最小限の監視で処理します。
マーケティングと営業でAIを活用した事業部門は、収益が67パーセント増加しましたが、その理由は想像に難くありません。AIは次のように活用できます。
- 企業属性や行動に基づいてリードを収集し、スコアリングする。
- コールドアウトリーチを大規模にパーソナライズする。
- 見込み客がメールを開いたり料金ページを訪れたりした際に、フォローアップのシーケンスを起動する。
- CRMを活用して、やり取りのたびに詳細情報を更新し、有望なリードを適切な担当者に振り分ける。
その結果、実質的に自律稼働するパイプラインと、リードナーチャリングなどの収益を生み出す業務に完全に集中できる営業チームが実現します。
5. メールの分類と返信
価値： マネージャーや顧客対応を担う人にとって、メールは絶え間なく時間を奪う存在です。幸い、ビジネスでAIを活用する方法の中でも最も生産的なものの一つが、メールのやり取りを自動化することです。
平均的な従業員は、労働時間の57パーセントをメールやチャットでのコミュニケーション、そして会議に費やしています。メールを最も多く使う人は、週に8.8時間を受信トレイに費やしており、これは丸一日分以上の労働時間に相当します。
AI自動化は、受信メッセージの分類、優先事項のフラグ付け、返信の下書き作成によって時間を節約できます。多くのAIプラットフォームが、この時間の浪費に対するソリューションを提供しています。単体で使えるAI自動化ツール（Jotform Gmailエージェントなど）は、毎日の受信トレイ要約などの機能で、受信トレイの管理をより簡単にしてくれます。
6. 顧客のフィードバックと行動の分析
価値： 多くのチームは膨大な量の顧客フィードバックを集めていますが、それを十分に素早く分析して対応するには、量が多すぎることがよくあります。AIはそのスピードアップに役立ちます。
AIは一度に何千もの顧客とのやり取りを処理し、パターンを特定して繰り返し発生する摩擦ポイントを指摘できます。また、誰かがスプレッドシートを掘り下げる必要なく、解約や満足度といった重要な顧客体験の要素についての洞察を提供することもできます。
さらにAIを使えば、顧客自身が気づく前に何を必要としているかを検知することもできます。そして、適切なチャネルを通じて、適切なタイミングで、適切なメッセージを届けられます。コンサルティング会社のMcKinsey & Companyはこれを「ネクスト・ベスト・エクスペリエンス」と呼んでおり、このアプローチを採用した企業では顧客満足度が15～20パーセント向上し、収益が5～8パーセント増加しています。
7. ITサポートの効率化
価値： AIは日常的なITサポートの問題を即座に解決するため、同じ5つの問題のトラブルシューティングに一日の半分を費やす必要がなくなります。
カスタマーサポートと同様に、ITサポートも繰り返しの作業で成り立っています。多くの定型的な質問ややり取りが発生します。AIはこうしたワークフローの多くを自動化できるため、ITは企業がAIを導入する最も人気の高い分野の一つとなっています。PwCによると、AIエージェントを導入している米国企業の53パーセントが、ITおよびサイバーセキュリティでそれらを活用しています。
ITサポートへの応用は、特に中小企業にとって役立ちます。ほとんどの中小企業には専任のITチームがないため、本来であれば他のチームの作業を遅らせてしまうような定型的なリクエストにAIソリューションを活用するのが効果的です。
多くの場合、ワークフローを図式化して標準化するだけでも、特にサポートチケットのような量の多い作業では、多くの時間を節約できます。これを実現するには、Jotform Workflowsのような無料のワークフロービルダーや、JotformのAIフローチャート生成ツールのようなAIフローチャートツールを使うことができます。
8. 請求書の処理
価値： どの財務チームにも、処理すべき請求書の山があります。AIは、どんな手作業のワークフローよりも早く、少ないエラーでそれらを処理します。
ほとんどの財務チームにとって、請求書の処理はベンダーポータルへのログイン、請求セクションの操作、文書のダウンロード、そしてそれらを別のシステムへアップロードする作業を伴います。このプロセスは反復的で時間がかかることがあります。
しかし最近の調査では、自動化を活用するチームは請求書を約3日で処理するのに対し、手作業のワークフローに頼るチームは17日かかることが明らかになっています。
たとえばPayhawkのFinancial Controller Agentは、ベンダーポータルにログインし、請求書を見つけ、必要なすべての項目をコード化し、ユーザーに代わって提出します。同社は2026年に50万件の請求書を処理する見込みで、これにより顧客は合計で約4年分の手作業を節約できるとしています。
9. サプライチェーンと在庫管理の改善
価値： サプライチェーンには管理すべき要素があまりにも多すぎます。AIはすべてを監視し、滞りなく動かし続けるため、何も見落とされることがありません。
サプライチェーンの管理とは、サプライヤーのスケジュール、在庫水準、需要予測、調達サイクルを常に把握しておくことを意味します。可視性にわずかでも欠けがあれば、出荷の遅延、倉庫の過剰在庫、注文の取りこぼしにつながりかねません。自動化AIエージェントは、これらすべてをリアルタイムで監視できます。
これらのデジタルアシスタントは、異常を指摘し、サプライヤーのパフォーマンスを追跡し、観察結果に基づいて戦略的な提案を行うこともできます。
この分野でのAIエージェントの効果的な活用例として、自律的な調達のためにAIエージェントを試験導入したある化学薬品会社では、調達担当者の効率が20～30パーセント向上しました。エージェントは、入札準備やサプライヤーの事前審査から、入札分析やサプライヤーからの問い合わせ管理まで、あらゆる業務を処理しました。これらの作業はこれまで大幅な手作業の調整を必要とし、貴重な時間を何時間も費やしていました。
10. 社内ナレッジベースの検索
価値： AIは、長年にわたって蓄積された組織の知識を、チーム全体が瞬時に検索できるようにします。
エンタープライズチームは多くの場合、誰かが見つけて活用する時間が追いつかないほどの社内知識を抱えています。コンプライアンス文書、プロセスガイド、製品データは、何層にも重なったフォルダの下に埋もれていたり、チームごとにサイロ化されていたりすることがよくあります。ナレッジベースを構築すれば、従業員全員がAIを使ってそれを検索でき、誰かにメールを送ったり返信を待ったりする必要がなくなります。
Unileverは、サステナビリティチームのためにこうしたシステムを構築しました。（100問を超えるものもある）データの問い合わせにうんざりしていたあるチームメンバーが、簡単にアクセスできるよう、厳選した社内文書のセットをMicrosoft Copilot Studioにアップロードしました。
McKinseyのAIアシスタントLilliは、40を超えるナレッジソースから10万件以上の社内文書を集約しています。同社の全従業員（7,000人以上）がこのデータにアクセスできます。
11. 顧客への製品・サービスのレコメンド
価値： AIは適切なタイミングで適切な製品を提案でき、これによりコンバージョンと平均注文額が向上します。
AIは、顧客の検索、購入履歴、閲覧行動を分析することで製品をレコメンドできます。たとえばWalmartは、AIショッピングアシスタントを通じてこの機能を試験的に導入しています。同小売チェーンのバーチャルエージェントであるSparkyは、製品をレコメンドし、買い物客が互換性のある商品を見つける手助けをし、さらには顧客の冷蔵庫の写真をもとにレシピを提供することもできます。
AIで顧客の買い物を支援しているのは、大企業だけではありません。大小を問わず、オンラインでも実店舗でも、あらゆる店舗がAIを活用した製品レコメンドのワークフローから恩恵を受けられます。2026年時点で、デジタルコマース店舗の58パーセントがレコメンドシステムを導入しています。
12. 予知保全の導入
価値： AIエージェントを活用して、機器の故障が発生する前に予測し、ダウンタイムを削減して高額な修理を回避します。
機械や車両が故障するのを待つのではなく、企業はAIを使って故障を早期に予測しています。センサーは温度、振動、パフォーマンスに関するデータを収集でき、機械学習モデルが潜在的な問題を示唆するパターンを指摘します。
たとえば自動車業界では、ZF Friedrichshafen AGが、電気で動くパワートレインの温度を予測するTempAIという自律型AIエージェントを構築しました。S&P Globalによると、このイノベーションにより温度予測の精度が15パーセント以上向上しました。
メーカーや車両運用事業者にとって、こうした洞察は予期せぬ故障の減少と、修理と修理の間隔の延長につながります。
刺激を受けましたか？ Jotform AIエージェントで今すぐAIを活用しましょう
AIによるビジネスプロセスの自動化を検討したいなら、Jotform AIエージェントは絶好のスタート地点です。これらは通常のフォームを会話型の体験へと変え、AIエージェントが質問を投げかけ、回答者をプロセスの各ステップに沿って案内します。
静的なフォームに記入する代わりに、人々はチャット形式のインターフェースでAIエージェントとやり取りし、その裏ではワークフローが実行されます。文書やカスタム指示を使ってエージェントをトレーニングし、自社のプロセスを理解させ、適切な質問をさせることができます。
最も優れている点は、オーディエンスの好みやフォームの目的に応じて、音声ボット、ソーシャルプラットフォーム、さらには独自の方法でAIを導入できるカスタムAIエージェントアプリなど、さまざまな方法でエージェントを展開できることです。
まず使い始められる、構築済みのAIエージェントをいくつかご紹介します。
- カスタマーサポートAIエージェント： 顧客からすべての重要な情報を会話形式で収集するため、担当者は対応の際に全体の背景を把握できます
- リード選別AIエージェント： 受け取ったリードと対話し、フォローアップの質問を投げかけ、より効率的な方法で見込み客をスコアリングするのに役立ちます
- 会議レポートAIエージェント： 構造化されたフォローアップの質問を投げかけて会議の詳細を記録し、その回答を整形された会議レポートに変換します
- 起業チェックリストAIエージェント： 質問を投げかけ、進捗の追跡を支援することで、中小企業の創業者を主要な立ち上げステップ（財務計画や必要書類の作成など）に沿って案内します
- 従業員情報AIエージェント： 社内のHRアシスタントとして機能し、従業員に職務や仕事の要件などについて質問を投げかけ、正確なデータベースを収集・維持します
Jotformでは7,000を超えるAIエージェントをご利用いただけます。無料でサインアップして、数分でAIエージェントを作成しましょう。
この記事は、AIと「チャットする」段階を超えて、自動化されたワークフローで「実行する」段階へと進みたい、ビジネスオーナー、部門責任者（人事、マーケティング、営業）、オペレーションマネージャー、そしてテクノロジーに前向きなフリーランサーに向けたものです。
コメントの送信: