AIエージェントの活用事例｜個人・部署・全社の規模別【2026年11月】

「AIエージェントは、自分の仕事や自分の会社の規模なら、どこに使えるのか」。国内では、社員100名規模の卸の会社や、国内の社員約11,800人の会社が、AIエージェントの活用を公式に発表しています。

先に答えると、AIエージェントの活用事例は、使う人の範囲で個人での活用・部署での活用・全社での活用の3つに分かれます。

個人での活用は、AIエージェントに任せられる作業8件と、プログラミング経験のない人の作例3件です。部署での活用と全社での活用は、国内の企業・自治体が公式に発表した事例が6件ずつです。事例とプランは、2026年11月4日に各社の公式ページで確認しました。

この記事では、自分や自分の会社に近い規模で、AIエージェントにどの作業を任せ、人が何を確認しているかが分かります。

この記事は、AI事業の立ち上げを学ぶスクール「COACH AI」を運営する株式会社AITECHが書いています。

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AIエージェントとは

AIエージェントとは、指示した目的に向けて、調査・資料作成・メールの送信などの作業を自分で順に進めるAIです。

ChatGPTに1回ずつ質問する使い方と違い、AIエージェントには目的を1回伝えるだけです。開くサイトや作るものは、AIエージェントが自分で決めて作業を進めます。仕組みと作り方の全体は、AIエージェントの作り方の記事で解説しています。

AIエージェントの活用事例の分け方（個人・部署・全社）

AIエージェントの活用事例は、使う人の範囲で個人・部署・全社の3つに分かれます。

部署と全社の境目は、対象が1つの部署の決まった作業か、全社員かです。例えば、経理の承認だけを任せる例は部署、全社員がそれぞれAIエージェントを作る例は全社です。公式の発表で対象が1つの部署や職種に限られている例は、部署での活用です（開発のエンジニアだけ、市の総務局の手続きだけ、など）。

自分や自分の会社に近い規模の事例ほど、任せる作業と人の確認の分け方をそのまま当てはめやすくなります。

個人での活用の作業は、個人で契約できるプランで使えると各社の公式ページに書かれている機能です。部署と全社は、「AIエージェント」と明記して公式に発表された国内の事例だけです。発表の時期は2025年6月〜2026年10月で、2026年11月4日に確認しました。各事例は、対象・任せる作業・使うツール・人が確認すること・公表された結果の同じ項目です。発表に書かれていない項目は「公式の発表に記載なし」です。

AIエージェントの個人での活用

個人でAIエージェントに任せやすいのは、調査・資料作成・メールや予定の調整など、1人で完結する作業です。

個人がAIエージェントに任せられる作業は、OpenAI・Google・Anthropic・Metaが個人向けに提供しているAIエージェントの機能のうち、2026年11月4日に各社の公式ページで確認できたものです。

個人がAIエージェントに任せられる作業と主なサービス

8件のうち5件は、無料の範囲から試せます。毎週のレポート・ファイル整理・依頼した仕事の監視の3件は、有料のプランが必要です。8件ともツールの機能の紹介で、公表された結果（効果の数字）は各社の公式ページに記載がありません。プランは2026年11月4日に各社の公式ページで確認しました。

ChatGPT Workは、メモや資料からスライドや分析を作る機能です。OpenAIの公式ページは、使い分けを次のように説明しています。答えがほしいときはチャット、仕上がった成果物がほしいときはChatGPT Workです。

Museは、Metaが2026年10月23日に日本で提供を始めたAIエージェントです。GmailやGoogleカレンダーとつなぐと、メールの送信や予定の調整を頼めます。ChatGPTのdotsは、依頼した仕事を続けて進め、判断が要るときに本人に知らせる機能です。使えるのはProのプランの18歳以上の人で、欧州経済領域・英国・スイスは対象外です。

無料で試せる範囲の詳細は、AIエージェントは無料でどこまで使えるかの記事で解説しています。

プログラミング経験のない人の作例3件

プログラミング経験がなくても、決まった作業ならAIエージェントを自分で作れます。次の3件は、AI事業の立ち上げを学ぶスクール「COACH AI」（運営：株式会社AITECH）の受講生の作例です。どれも講義の課題などで作ったものです。

シフト表は、プログラミング経験のない受講生が勉強会の翌朝に作ったイベント用のものです。本人の感想は「ノーコードでも簡単。あとは営業次第」でした。3件とも、決まった順番で動く自動化（ワークフロー）の中で、文章の読み分けや要約だけをAIが行う形です。

3件は、受講生用のSlackに2026年8月〜11月に投稿された内容です。公表された結果（効果の数字）は、どの作例も測っていません。毎朝の情報のまとめの作り方は、AIで情報収集の記事で解説しています。

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AIエージェントの部署での活用

部署での活用は、問い合わせ対応や経理の承認のような1つの部署の決まった作業を、AIエージェントに任せる使い方です。

6件は、国内の企業・自治体が公式に発表した事例で、発表日の新しい順です。数字の測り方は会社ごとに違い、「見込み」「可能性」「期待」と書かれた数字は実績ではなく試算です。

サイバーエージェントの開発作業（2026年7月9日）

2025年6月から、エンジニア1人あたり月額200米ドルのツールの費用を会社が支援しています。対象が開発のエンジニアに限られるため、部署での活用の例です。AIが速く作るぶん、人がコードを確認する工程の負担が課題になったと書かれています。

作る速さが上がると、確認する人の負担も増えた例です。AIに任せる量を増やすときは、人が確認する時間も先に見積もります。

公式の発表：数字で振り返る、開発AIエージェント導入支援から1年

味の素フィナンシャル・ソリューションズの経費精算の承認（2026年4月24日）

正答率は、領収書の必要な項目・インボイス制度への準拠・交際費の判定の3項目で比べた結果です。社内の経費精算で本番の運用を始めたあと、受託している他社の承認業務にも広げるとしています。

会社の決まりと会計の知識をAIに組み込むと、AI単体より正答率が上がった例です。人の仕事は、1件ずつの確認から、抜き出しての確認に変わっています。

公式の発表：味の素フィナンシャル・ソリューションズとファーストアカウンティング、共同開発した経理AIエージェントが本番稼働

大阪市・日立の通勤届の審査（2026年4月7日）

市の総務局の1つの手続きに限った実証のため、部署での活用の例です。大阪市は、2026年度以降に全庁でAIエージェントを導入することの検討を始めるとしています。

実証の段階の例で、40%は試算です。審査そのものは職員が行い、AIの役割は案内と確認の手伝いにとどめています。

公式の発表：大阪市と日立、AI エージェントによる自治体業務の効率化と住民サービスの向上に向け実証

KDDIの問い合わせ対応（2026年3月10日）

KDDIのAIエージェントは、オペレーターの実際の応対を参考に、客が迷いやすい点を拾って応対の手順を自分で決めます。それまでの決まった答えを返すAIでは、質問の意図をくみ取れず会話が続かない場面があったと説明しています。

決まった答えを返すチャットボットとAIエージェントの違いが分かる例です。違いは、追加の質問をして客の困りごとを具体的にしていく点です。

公式の発表：お客さまセンターの応対実績を基に独自開発した自律型AIエージェントによるお問い合わせ対応を開始

ヒューマンリソシアの求人広告の文章作成（2026年1月15日）

人材派遣の会社が、自社の求人広告の文章作成にAIエージェントを導入した例です。RPAとは、決められた画面の操作を、決めたとおりに繰り返す自動化のツールです。

文章を考える作業をAIに、決まった入力をRPAに任せ、作業の種類でツールを分けた例です。個人がn8nで作るときも、同じ分け方が使えます。

公式の発表：求人原稿作成にAIエージェント「つなぎAI」を導入、訴求力の高い広告文をAIが自動生成、年4,800時間削減

JAPAN AIのプレスリリースの原稿作成（2025年6月6日）

AIの会社が、自社の広報の仕事に使った例です。専門用語の言い換えや、主観的な表現を除くといった広報の決まりを、AIエージェントに先に渡しています。

広報の決まりのように、手順を文章にして渡せる作業は、AIエージェントに任せやすい作業です。

公式の発表：JAPAN AI、自社開発AIエージェントでプレスリリース作業時間を約80％削減

AIエージェントの全社での活用

全社での活用は、会社が全社員にAIを使える環境を用意し、社員が業務に合わせてAIエージェントを使ったり作ったりする取り組みです。

6件は、国内の企業が公式に発表した事例で、発表日の新しい順です。パナソニック コネクトとレゾナックの削減時間は、AIエージェントだけでなく生成AI全体の活用で出した数字です。

Skyの2万5千個以上の社内のAIエージェント（2026年10月6日）

Skyは、自社で開発したAIツールから、外部のサービスに全面的に移りました。社員が作ったAIエージェントのうち、売上の向上やコストの削減に直結したものを表彰する社内のコンテストも開いています。

会社がツールと評価の仕組みを用意し、AIエージェントは社員が作る形の例です。評価の基準を、便利さから、売上やコストへの効果に移しています。

公式の発表：AIエージェント2万5千個創出の「その先」へ――Ｓｋｙ株式会社が目指す「利益創出型」のAI活用に向けた組織戦略

パナソニック コネクトの社内のAI「ConnectAI」（2026年7月29日）

今後は経理や営業の業務のデータとAIをつなぎ、質問に答えるAIから、作業を頼めるAIエージェントに広げる計画です。2030年には、総労働時間の10%をAIで削減することを目指しています。

全社員が使う社内のAIを先に広げ、業務のデータとつないでAIエージェントに広げる順番の例です。78.8万時間は、AIエージェントだけの数字ではありません。

公式の発表：パナソニック コネクト、AI活用で総労働時間の3.4％削減 AIエージェントの活用を拡大し2030年に10％削減を目指す

レゾナックの現場で作ったAIエージェントの全社展開（2026年7月15日）

削減時間と金額は、対象者2,405名のアンケートの結果と業務の実績から出した数字です。現場の社員が自分の業務の課題を解決するためにAIエージェントを作り、本社がそのうちの一部を全社向けに整えています。

現場の社員がAIエージェントを作り、効果の高いものを本社が全社に配る、という2段の進め方の例です。

公式の発表：現場発のAIエージェントを標準化・全社展開する独自モデルを構築

GMOインターネットグループのAIエージェントの活用率（2026年4月9日）

GMOインターネットグループは、生成AIの使い方を四半期に1回調査しています。同じ調査では、生成AI全体の活用で、グループで月約35.2万時間の削減と発表しています。

全社の取り組みを、定期の調査で数字にして追っている例です。人が確認する範囲も、従業員の回答から分かります。

公式の発表：AIエージェント業務活用率が約7割に急伸、月間35.2万時間の業務削減を実現

伸栄商事の全社100名に向けた試行（2026年4月8日）

化粧品や日用品を扱う卸の会社が、全社に広げる前に、部門をまたいだ少人数で試した例です。社員が作ったAIエージェントは62個になりました。

100名規模の会社が、全社に広げる前に、各部署の2〜3名で現場の反応やつまずきを確認した例です。発表の時点では、全社での活用の土台を作った段階です。

公式の発表：伸栄商事、JAPAN AI導入で合計作業時間を約40時間削減

ソフトバンクの1人100個のAIエージェントの作成（2025年12月4日）

全社員が1人100個のAIエージェントを作ることを目標にした取り組みです。終了後のアンケート（回答者9,207名）では、約9割の社員が生成AIへの理解が深まったと答えています。

1人100個という数の目標で、全社員にまず作る経験をしてもらった例です。発表では、AIを使うことを日常の行動にするのがゴールだと説明しています。

公式の発表：わずか2カ月半で250万超のAIエージェントを作成。全社員が身につけた “AIを使うチカラ”

全社での活用の6件のうち、Sky・レゾナック・伸栄商事・ソフトバンクの4件は、社員が自分でAIエージェントを作る形です。パナソニック コネクトは、会社が作った社内のAIを全社員が使う形です。GMOインターネットグループは、複数のAIサービスの費用を会社が支援する形です。

自分の会社や依頼主の会社で、部署・全社のどこからAIエージェントを導入するかの決め方を、専属コーチとマンツーマンで学べます
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AIに任せる範囲と人が確認する範囲

どの規模でも、AIエージェントには情報の収集・要約・下書きを任せ、メールの送信・支払い・データの削除の前には人が確認します。

個人向けのツールでは、Museがメールの送信や商品の購入の前に本人に確認します。Claude Coworkは、ファイルの削除に承認が要ります。部署の事例では、味の素フィナンシャル・ソリューションズが、事後に一部を抜き出して確認しています。大阪市の実証では、審査は職員が行い、AIは手伝いにとどまります。全社の事例では、GMOインターネットグループの調査で、数字・日付・法律の情報は人が最後に確認すべきという回答が多く出ています。

COACH AIのコーチ（受講生を担当する講師）は、意味の理解や判断だけをAIに任せるよう伝えています。作業の順番・分かれ道・繰り返しは、n8nなどの自動化のツールの側で組みます。給与の計算のような間違えられない業務は、最後の結果を人が目で確認する手順をワークフローに入れます。

依頼主の情報や個人情報は、そのサービスの利用規約と学習の設定を確認する前に、AIに入力しないでください。依頼主の会社の決まりで、外部のAIへの入力を禁じている場合もあります。

AIエージェントがうまくいかなかった例

COACH AIの受講生が講義の課題で作ったワークフローでは、3つの失敗がありました。出力が全員ほぼ同じになった例、出典のない一般論になった例、中身が空欄のまま送られた例です。

出力がほぼ同じになった例

「AIエージェントの活用例を毎日1つ書く」ワークフローを、受講生6人がそれぞれ作りました。すると、6人の出力がほぼ同じ「ECサイトの返品の自動対応」の例に集まりました。指示が一般的だと、AIの答えも一般的な例に寄ります。毎日違う内容にしたいなら、指示に業種・前回の内容・除外する例を入れます。

出典のない一般論になった例

市場調査をまとめるワークフローを作った受講生の出力は、具体的な出典のない一般論になっていました。収集元を決めずに「調べて」と頼むと、AIが知っている一般的な内容を書くだけになります。読むサイトやニュースの配信元を先に決めます。

中身が空欄のまま送られた例

天気予報を送るワークフローで、「天気は「」、気温は℃〜」と中身が空のまま送られた例がありました。前の手順のデータを拾えていないと、エラーにならずに空欄で進みます。送る前に、各手順の出力に値が入っているかを実行の記録で確認します。

うまく動かすために決めること

• 作業：任せる作業を1つに絞る（例：問い合わせの緊急度を分けるだけ）
• 収集元：読むサイトやデータの場所を先に決める
• 除外：前回の内容と、出してほしくない例を指示に入れる
• 確認：送る前に、出力に値が入っているかを人が見る

個人でAIエージェントを作るときの構築ツールの選び方

ツールは、作業の性質で選びます。手順が毎回同じ作業はn8n、毎回中身が違う作業はClaude Code・Codexです。作らずに頼むだけなら、ChatGPT WorkやClaude Coworkを使います。

COACH AIのコーチは、違いを乗り物の例え話で説明しています。n8nは決まった線路の上を走る電車、Claude Code・Codexは行き先だけ伝えると自分で道を選ぶ自動運転の車です。普通の言葉に言い直すと、n8nは人が決めた順番のとおりに動きます。Claude Code・Codexは、順番そのものをAIが考えます。

n8nのクラウド版は14日間の試用ができ、実行は1,000回までです。Claude Codeは、Claudeの有料プランに含まれます。どちらも2026年11月4日に公式ページで確認しました。

最初の1本は、手順が決まっている作業をn8nで作るのが迷いにくい方法です。COACH AIでも、n8nの講座のあとにClaude Code・Codexの講座に進む順番を勧めています。

個人が最初に仕事にしやすいAIエージェントの例

個人が最初に仕事にしやすい例は、問い合わせの仕分け、毎朝の情報収集、資料や原稿の下書きの3つです。

3つに共通するのは、入力と出力が決まっている点です。入力は問い合わせの文章・ニュース・メモ、出力は通知・要約・下書きで、送る前に人が確認しやすくなります。部署での活用の事例にも、求人広告の文章やプレスリリースの原稿のように、決まりを文章で渡せる作業があります。

依頼主に納品するときは、AIの利用料を依頼主と自分のどちらが払うかを先に決めます。使った分だけかかる料金は、上限を決めないと請求額が読めないためです。費用の決め方はn8nの料金の記事で解説しています。

最初の仕事に向いている作業の条件

• 入力：問い合わせの文章・ニュース・メモなど、入力が決まっている
• 出力：通知・要約・下書きなど、出力の形が決まっている
• 確認：送る前に、人が数分で確認できる
• 頻度：毎日・毎週など、繰り返し発生する

AIエージェントを仕事にする3つの形

AIエージェントの活用は、AI受託・AIコンサル・AI顧問の3つの形で仕事になります。

COACH AIの受講生で、AIコンサルの会社を経営する人の例があります。受講生は、縫製工場の社長と業務の流れを紙に書き出しました。そのうえで、職人の手仕事は変えず、無駄な手間だけをn8nとClaude Codeで自動化する方針を決めました。本人は「技術より、相手に寄り添って聞く力が大事」とまとめています。

COACH AIとは

COACH AIは、未経験・非エンジニアの方が、副業からAI受託・AIコンサル・AI顧問などのAI事業を立ち上げ、独立・事業化からM&Aまで目指せるよう、専属コーチがマンツーマンで伴走するスクールです。

プログラミング経験は不要で、ノーコードのツールから始められます。

AIエージェントを自分の作業で使えれば十分で、仕事にする予定がない方は、この記事の個人での活用の例を試すだけで足ります。詳しくはCOACH AIのページをご覧ください。

まとめ

最初にやることは、自分に近い規模の事例を選び、任せたい作業を1つ決めることです。そのうえで、その作業に合うツールで試し、メールの送信・支払い・データの削除の前に人が確認する手順を入れます。

• AIエージェントの活用事例は、使う人の範囲で個人での活用・部署での活用・全社での活用の3つに分かれます。
• 個人での活用は、AIエージェントに任せられる作業8件のうち5件を無料の範囲から試せます。
• 部署での活用は、開発・経理の承認・通勤届の審査・問い合わせ対応・求人広告の文章・プレスリリースの原稿の6件です。
• 全社での活用は6件で、そのうち4件は社員が自分でAIエージェントを作る形です。
• どの規模でも、メールの送信・支払い・データの削除の前と、間違えられない判定は、人が確認します。

よくある質問

AIエージェントとチャットボットの違いは何ですか？

チャットボットは、質問に決まった答えや1回の答えを返します。AIエージェントは、追加で質問したり、ほかの仕組みを操作したりして、作業を終わらせるまで進めます。KDDIの例では、決まった答えを返すAIでは会話が続かない場面があり、AIエージェントに切り替えています。

小さな会社でも全社での活用はできますか？

100名規模の会社の例があります。伸栄商事は全社100名規模の卸の会社で、全社に広げる前に、各部署の2〜3名・合わせて22名で2か月試しました。発表では、この試行で全社100名規模のAI活用の土台を作ったとしています。

スマホだけで使える例はありますか？

Museは、iPhone・Androidのアプリとmuse.aiで提供されています。ChatGPTのdotsもスマホのアプリで作れますが、Proのプランが必要です。ChatGPT WorkとCodexの無料版は、パソコンのアプリだけです。

部署での活用・全社での活用の事例の数字は、自分の仕事でも同じになりますか？

同じになるとは限りません。各社の数字は、その会社の件数・作業・測り方で出したもので、「見込み」「可能性」「期待」と書かれたものは試算です。自分で試すときは、かかった時間と直した回数を、使う前と後で記録して比べます。

この記事の部署での活用・全社での活用の事例とサービスのプランは、2026年11月4日に各社の公式ページで確認しました。料金とプランは変わることがあります。使う前に公式サイトで確認してください（更新日：2026年11月4日・監修：株式会社AITECH CEO 小森谷 祐太）。