eコマース、人事、財務におけるエージェント型AIのユースケース

エージェント型人工知能（AI）は、企業運営を変革し続けています。エージェント型AIは、人間の監督の下で、特定の目標を達成するために複数のステップからなるタスクを計画、決定、実行することができます。コンテキストを解釈し、複雑なシナリオを論理的に分析し、システム間でアクションを調整することができます。

エージェント型AIは、カスタマーサービスやeコマースから人事やサイバーセキュリティまで、コア機能をすでに変革しています。組織が初めてエージェントを導入する場合でも、既存の機能を拡張する場合でも、最初のステップは、この単純な自動化を超えたテクノロジーが企業規模の運営にどのように移行するかを理解することです。

以下のテーブルは、エージェント型ワークフローが従来の生成モデルと比較してビジネス効率の標準をどのように再定義するかを示しています：

この記事では、これら4つのビジネス領域が、人間の監督の下で問題を論理的に分析し、課題解決を支援するエージェントをどのように活用しているかを詳しく探ります：

• カスタマーサービスのエージェント型AIユースケース
• eコマースのエージェント型AIユースケース
• 人事のエージェント型AIユースケース
• 財務とサイバーセキュリティのエージェント型AIユースケース
• エージェント型AIが企業を支援する方法

カスタマーサービスは、エージェント型AIにとって最も実用的な環境の一つです。これらの導入により、よりレスポンシブで積極的かつ効率的なサポート体験を創出し、人間のエージェントが複雑で価値の高いインタラクションに焦点を当てることができます。

1. 積極的なサポートの実現

AIエージェントは、日常的な問い合わせの処理、一般的な問題の解決、返品管理を行うことができます。これらのアプリケーションはスクリプト化されたチャットボットをはるかに超えており、コンテキストを理解し、複数のシステムにアクセスし、制限されたワークフローを実行し、関連するコンテキストとともに問題をエスカレーションします。

例えば、お客様がデバイスの不具合を報告したとします。AIエージェントはインタラクティブ診断を使用して、複数ステップのトラブルシューティングを案内するように設計することができます。適切な知識ソースを活用するエージェントは、製品ドキュメンテーションにアクセスし、お客様の特定のデバイス設定を分析し、診断ステップを実行して不具合を解決することができます。トラブルシューティングが失敗した場合、エージェントは完全な診断履歴を添付したサポートチケットを作成するように設計することができます。チケットには試行した各ステップと各テストの結果が含まれるため、引き継ぐ担当者がゼロから開始する必要がありません。

2. 大規模なパーソナライズされたお客様とのやり取りの実現

問題解決を超えて、AIエージェントはお客様データを分析してリアルタイムでカスタマイズされたレコメンデーションとコンテンツを提供することができます。エージェントは、すべてのお客様を独自のニーズを持つ個人として扱うことで、エンゲージメントを向上させることができます。

お客様がサポートに連絡した際、AIエージェントは過去の購入履歴、以前のやり取り、行動パターンを含む完全な履歴にアクセスすることができます。エージェントは、プレミアム購入履歴を持つ長期のお客様に対して、初回購入者とは異なるオプションを提供することができます。このパーソナライズ機能は、より積極的なエンゲージメントにも拡張され、エージェントが関連商品を提案したり、お客様の特定のニーズに基づいて更新期限をアラートしたりする機会を特定します。

オンライン小売は基本的な商品レコメンデーションを超えて進化しています。エージェント型AIは、顧客行動と市場要件に適応しながら、買い物ジャーニーのより大きな部分を管理することができます。

1. パーソナライズされたショッピング体験の提供

従来のAIがクリックした商品に基づいて商品を提案するのに対し、エージェント型AIは専任のパーソナルショッパーのように動作するよう設定することができます。類似商品のリストを表示するだけでなく、買い物客の目標を理解します。AIエージェントは、個々のお客様の好み、閲覧行動、購入履歴に基づいて商品レコメンデーションを厳選し、ショッピング体験全体をカスタマイズすることができます。

例えば、お客様がハイキング旅行をプランニングしている場合、特定のAIエージェントが目的地の天気予測、サイズ決定のための過去の購入履歴、予算を確認して、完全な装備リストを作成することができます。お客様が「このブーツは金曜日までに届きますか？」と質問した場合、エージェントは単に「はい」と答えるだけでなく、その回答が正確であることを確実にするために、同時に数十のバックグラウンドタスクを実行します。エージェントは地域の倉庫在庫を確認し、発送期間を確認し、お客様が決定している間、一時的にアイテムを確保することができます。このレベルのアクティブなサポートにより、静的なカタログが会話型で目標指向のエクスペリエンスに変わります。

このパーソナライズ機能は、買い物のジャーニー全体を通じて実現されます。お客様が商品を閲覧し、カートに追加し、または購入を中断すると、エージェントはそれに応じてレコメンデーションを調整します。このエクスペリエンスは、静的なカタログをナビゲートするというよりも、すべての好みを記憶している知識豊富な個人買い物客と協力しているような感覚です。

2. 動的価格設定と自動注文処理の管理

舞台裏では、AIエージェントが通常は定数的な人間のモニタリングを必要とする複雑な物流を処理します。大量取引環境では、価格と在庫レベルが分単位で変更されます。

• 市場対応型価格設定：人間が手動で割引を調整するのではなく、エージェントが競合他社の価格と地域需要をモニタリングするように設計することができます。特定のアイテムがソーシャルメディアでトレンド分析されているが在庫が低い場合、エージェントは利益を最大化するために価格を調整することができます。逆に、特定の地域で在庫が動いていない場合、エージェントは倉庫をクリアするために地域限定プロモーションをトリガーすることができます。
• 発送における問題解決：物流AIエージェントは、購入から配送までのライフサイクル全体を管理するように設定することができます。これには、チャネル全体での在庫更新、最適なルートの選択、パートナーとの調整が含まれます。これらのエージェントは例外処理を専門とすることができます。例えば、嵐が発送を遅延させた場合、エージェントは影響を受けるすべてのお客様を特定します。別のハブからパッケージを再ルーティングするか、遅延に対応して購入者の次回購入に対する割引オファーと共に積極的に通知を送信するよう設定することができます。人間のマネージャーが朝のレポートを確認する頃には、エージェントはすでに影響を受けた注文にフラグを立て、修復手順を推奨し、または事前承認された対応を実行しています。

この変化により、eコマースブランドは、すべての価格変更や発送の問題を管理するためにより大きなチームを雇うことなく、運営を拡大することができます。焦点はサイトの管理から企業の成長へと移ります。

人事部門のAI自動化は、単純なデータベース管理から積極的な従業員サポートへと変化しています。エージェント型AIは社内プロセスを効率化し、従業員エクスペリエンスを継続的に向上させることができます。

1. 採用とオンボーディングパイプラインの自動化

人材獲得プロセスには、これまで手動での監視が必要だった反復的なタスクが数多く含まれています。AIエージェントは採用パイプラインの一部を調整し、管理負担を軽減しながら、採用担当者と候補者の両方のエクスペリエンスを向上させることができます。

ポジションが空いた際、AIエージェントは数百件の履歴書を求人要件に照らしてスクリーニングすることができます。スキル、経験、特定の採用条件に基づいて上位候補者を特定できます。エージェントは単に名前にフラグを立てるだけでなく、初期評価を実施し、カレンダーを調整して面接をスケジュールすることができます。

新入社員が入社すると、エージェントはオンボーディング役割に移行し、その人の特定の部署に合わせてカスタマイズされた30日プランを作成します。ドキュメンテーションを案内し、システムアクセスを提供し、関連する同僚を紹介することで、統合プロセスのどの部分も見落とされることがないよう確実にします。

2. 従業員のスキル開発と社内異動のサポート

採用段階を超えて、エージェントは既存の従業員に対して積極的なキャリアコーチとして機能します。従業員が静的な社内ポータルで成長機会を検索する必要がなく、エージェントが積極的に人材と社内ニーズをマッチングします。

エージェントは従業員の現在のスキルセットとパフォーマンス履歴を分析し、パーソナライズされたトレーニングパスやキャリア目標に合致する社内の空きポジションを提案することができます。例えば、チームメンバーがリーダーシップトラックに興味を示した場合、エージェントは関連する認定コースをサーフェスし、他部署でジュニア管理職のポジションが空いた際にアラートを送ることができます。これにより、従業員が成長においてサポートされていると感じる、よりダイナミックな社内労働市場が創出され、従業員の定着率向上につながります。

金融とセキュリティにおいて、エージェント型AIの価値は、人間のチームでは物理的に不可能なスピードと規模で行動できる能力にあります。これらのエージェントは、現代のデジタル脅威と同じ速度で動く積極的な保護レイヤーを提供します。

1. 自動化された不正検知と積極的な脅威ハンティングの提供

金融詐欺やサイバー攻撃は絶えず進化し、従来のルールベースシステムを回避することがよくあります。エージェント型AIは、複数のデータソースから疑わしいパターンを同時に特定し、リスクを軽減するための即座のアクションを実行するよう訓練することで、この課題に対処することができます。

金融分野では、エージェントがトランザクションストリームを継続的に監視することができます。ユーザーの過去の行動と一致しない高額購入の連続などの異常を考えてみてください。エージェントは単に人間が数時間後に確認するためのアラートを送信するだけではありません。追加の検証をトリガーしたり、一部のシステムではトランザクションをブロックしたりすることができます。サイバーセキュリティエージェントも同様のロジックに従い、脆弱性の検出を支援します。一部のエージェントは、手動ワークフローだけでは実現できない速度で脅威を発見し、封じ込めることができます。

エージェント型AIを大規模に展開するには、スマートなアルゴリズム以上のものが必要です。組織には、複雑なシステム全体で動作しながら、エージェントが有用で安全、かつコンプライアンスを維持することを保証するフレームワークが必要です。

AIエージェントが効果的に機能するには、お客様の全体像を把握する必要があります。Adobe Experience Platformは、リアルタイム顧客プロファイルを通じて、お客様データをプロファイル表示に統合し、エージェントがより正確なインタラクションをサポートするために必要な情報を提供します。

AIエージェントの労働力をオーケストレーション

今日の企業では、複数のAIエージェントを管理する必要があるかもしれません。エージェントは孤立して動作するのではなく、異なるタスクで並行して動作することができます。以下は、アドビのエージェントが実行できるタスクのほんの一例です：

• Marketing Agentは、企業全体でオーディエンスがどのように定義、管理、アクティベーションされるかの統合ビューを提供し、リスクの軽減、データ整合性の向上、そして自信を持ったパーソナライズ機能の拡張を支援します
• Content Advisor Agentは、コンテンツを即座に表示し、すべてのチャネル向けに準備することで、検索やサイズ変更に費やす時間を短縮します
• Brand Experience Agentは、既存のページを更新し、AIドリブンなwebに向けてレガシーサイトを近代化するための全く新しいコンテンツを作成することで、エクスペリエンス本番を加速します
• Brand Governance Agentは、ブランドポリシーを実施し、アセット権利を追跡し、権限を管理して、コンテンツがブランドに即し、コンプライアンスに準拠し、承認されていることを保証します
• Data Engineering Agentは、AIドリブンな自動化により、データオンボーディング、SQL準備、コレクション、トラブルシューティングを合理化し、より迅速で信頼性の高いアクティベーションを実現します
• Account Qualification Agentは、アカウントインテリジェンスを統合し、機会を優先順位付けし、パーソナライズされたアウトリーチを自動化することで、営業チームがアカウントをより迅速に審査することを支援します
• Journey Agentは、ジャーニーの作成、分析、最適化を支援します。
• Audience Agentは、Real-Time CDPとAdobe Journey Optimizerにおいて、チームがオーディエンスの作成、管理、監視を行い、重複や縮小するオーディエンスなどの問題を検出し、作成やアクティベーション前にオーディエンスサイズを推定することができます。
• Data Insights Agentは、Customer Journey Analyticsにおいて、クロスチャネルのパフォーマンスデータを分析し、キーとなるパターンや異常を表面化し、特定のジャーニーやオファーが他よりも優れた成果を上げている理由を説明する可視化を生成することができます。
• Experimentation Agentは、Adobe Journey Optimizer Experimentation Acceleratorにおいて、結果を要約し、次に実行すべきテストを推奨することができます。
• Product Support Agentは、実務者がワークフローから離れることなく、Adobe Experience Platform、Real-Time CDP、Journey Optimizer、Customer Journey Analytics、Experience Managerの問題をトラブルシューティングし、必要に応じて完全なコンテキストを含むサポートチケットを作成することができます。