AI Agent× Multimodalで実現するビジネスプロセスの未来

毎日のルーティンワークに追われ、本当に重要な業務に集中できていないと感じていませんか？その悩み、AIが解決してくれるかもしれません。自律的にタスクをこなす「AIエージェント」と、人間の五感のように世界を認識する「マルチモーダルAI」。この二つの技術が、今まさにビジネスの常識を覆そうとしています。先進企業の事例を交えながら、あなたの仕事を劇的に変えるAI活用の最前線を、プロの視点でわかりやすく解説します。

AIエージェントとマルチモーダルAIの登場

1-1. 2025年の生成AIトレンド概観

1-1-1. これまでの生成AIとの違い：指示待ちからの脱却

2025年、生成AIの世界は新たな変革期を迎えています。これまで主流だった生成AIは、いわば「優秀なアシスタント」でした。人間が具体的な指示（プロンプト）を与えることで、文章を作成したり、画像を生成したりと、その能力を発揮してきました。しかし、その本質はあくまで指示待ちであり、自ら能動的にタスクを発見し、解決に導くことはありませんでした。これに対し、現在注目を集める「AIエージェント」は、自律的に思考し、行動する能力を持ちます。与えられた大まかな目標に対し、自ら計画を立て、必要な情報を収集・分析し、タスクを遂行していくのです。これは、単なるツールの進化ではなく、AIが人間の「パートナー」へと昇華する大きな一歩と言えるでしょう。もはやAIは、私たちの指示を待つだけの存在ではなく、共に課題解決に取り組む主体的な存在へと変わりつつあるのです。

1-1-2. なぜ今、この2つの技術が注目されるのか

AIエージェントとマルチモーダルAIが今、大きな注目を集めている背景には、技術的成熟とビジネスニーズの合致があります。AIエージェントは、大規模言語モデル（LLM）の進化により、複雑な指示を理解し、長期的な計画を立てる能力を獲得しました。これにより、単発のタスク処理だけでなく、業務プロセス全体の自動化という、より高度な要求に応えられるようになったのです。一方、マルチモーダルAIは、テキスト情報だけでは捉えきれなかった現実世界の多様な情報をAIが扱えるようにしました。画像や音声、センサーデータなどを統合的に理解することで、より精度の高い状況判断や、人間との自然なコミュニケーションが可能になります。ビジネスの現場では、人手不足の深刻化や、より高度なDX（デジタルトランスフォーメーション）への要求が高まっており、これらの課題を根本から解決しうる技術として、AIエージェントとマルチモーダルAIに大きな期待が寄せられているのです。

1-2. 「AIエージェント」とは何か？～自律的にタスクをこなすパートナー～

1-2-1. AIエージェントの基本機能と自律性の仕組み

AIエージェントを端的に表現するならば、「自律的にタスクを実行する知的実体」です。その中核には、①環境認識（Perception）、②思考・計画（Reasoning & Planning）、③行動（Action）という3つの基本機能があります。まず、センサーやデータを通じて内外の状況を「認識」し、与えられた目標と現状とのギャップを分析します。次に、そのギャップを埋めるための最適な行動計画を「思考・計画」します。この際、過去の経験や知識データベースを参照し、複数の選択肢をシミュレーションすることもあります。そして最後に、計画に基づいて具体的な「行動」を起こし、環境に働きかけます。この一連のサイクルを自律的に、かつ連続的に繰り返すことで、AIエージェントは複雑なタスクを遂行します。この自律性は、人間が事前に全てのルールをプログラムするのではなく、AI自身が目標達成のために学習し、最適化していく点に大きな特徴があります。

1-2-2. 具体的なタスク遂行プロセス（計画・実行・自己評価）

AIエージェントがタスクを遂行するプロセスは、人間が仕事を進める流れと非常によく似ています。まず「計画」フェーズでは、最終的なゴールを達成するために必要なサブタスクを洗い出し、それらをどのような順序で、どのツール（他のAIやソフトウェア）を使って実行するかを決定します。次に「実行」フェーズでは、その計画に沿って一つ一つのサブタスクをこなしていきます。例えば、市場調査というタスクであれば、Web検索で関連情報を収集し、データを分析し、レポート形式でまとめる、といった具体的なアクションを実行します。そして最も重要なのが「自己評価」フェーズです。行動の結果が計画通りに進んでいるか、目標達成に近づいているかを常にモニタリングし、予期せぬ問題が発生したり、より効率的な方法が見つかったりした場合には、柔軟に計画を修正します。この「計画→実行→評価→修正」というループを高速で回すことで、AIエージェントは変化する状況に動的に対応し、最終的な目標達成の確度を高めているのです。

2. マルチモーダルAIの衝撃：テキストの壁を超えたコミュニケーション

2-1. マルチモーダルAIの驚異的な能力

2-1-1. 画像、音声、動画を統合的に理解する仕組み

マルチモーダルAIの最大の革新は、人間の五感に近い多様な情報処理能力にあります。従来のAIがテキストという単一の情報形式に依存していたのに対し、マルチモーダルAIは画像、音声、動画、センサーデータなど、異なる「モダリティ（情報の形式）」を同時に処理し、それらを統合的に理解します。この仕組みの核心は、各モダリティの情報を共通の「意味空間」に変換する技術にあります。例えば、「赤いリンゴ」という概念を、テキストでは「赤いリンゴ」という文字列として、画像では赤い球体の視覚的特徴として、音声では「あかいりんご」という音韻パターンとして認識し、これらを同一の概念として関連付けます。この統合処理により、AIは人間のように「見て、聞いて、理解する」ことが可能になり、より豊かで正確な状況判断を行えるようになります。

2-1-2. 人間に近い認識能力がもたらすビジネス価値

マルチモーダルAIが人間に近い認識能力を獲得することで、ビジネスにおける価値創出の可能性は飛躍的に拡大します。例えば、小売業では、顧客の表情や声のトーンから満足度を推測し、商品の陳列状況を画像で把握し、過去の購買データ（テキスト）と組み合わせることで、極めて精度の高いパーソナライゼーションが実現できます。製造業においては、機械の振動音、温度センサーデータ、作業員の動作パターンを総合的に分析することで、従来では発見困難だった微細な異常の予兆を捉えることが可能になります。さらに、医療分野では、患者の症状説明（音声）、検査画像、バイタルデータを統合的に解析することで、単一の情報源では見落とされがちな疾患の早期発見に貢献します。このように、マルチモーダルAIは単なる効率化ツールを超えて、人間の認知限界を補完し、新たなビジネス価値を創出する強力なパートナーとなりつつあります。

2-2. ビジネスにおけるマルチモーダルAIの活用シーン

2-2-1. 顧客体験の向上（例：AIコンシェルジュ、感情分析）

顧客体験の向上において、マルチモーダルAIは従来のサービスの概念を根本から変革します。三菱地所が丸の内エリアで展開する「AIコンシェルジュ」は、その先進的な事例です。このシステムは、観光客の質問内容（テキスト・音声）だけでなく、その人の服装や表情（画像）、声のトーンや話し方（音声）を総合的に分析し、その人に最適な情報を提供します。例えば、スーツ姿のビジネスパーソンには効率的なランチスポットを、カジュアルな服装の家族連れには子供向けのイベント情報を、それぞれの状況に応じて提案します。さらに、顧客の表情や声のトーンから満足度や困惑度をリアルタイムで判断し、説明の仕方を動的に調整することも可能です。このような「空気を読む」AIの登場により、顧客は人間のスタッフと接するような自然で心地よい体験を得られるようになり、企業は顧客満足度の大幅な向上を実現できます。

2-2-2. 業務プロセスの革新（例：製造現場での異常検知、医療画像の読影支援）

製造現場では、マルチモーダルAIが品質管理と安全性の向上に革命をもたらしています。従来の異常検知システムは、温度や圧力といった単一のセンサーデータに依存していましたが、マルチモーダルAIは機械の振動音、作業環境の画像、温度・湿度データ、さらには作業員の動作パターンまでを統合的に監視します。例えば、ベアリングの微細な摩耗は、通常の温度センサーでは検知困難ですが、特定の周波数の振動音と、わずかな温度上昇、そして機械の微細な振動パターンを組み合わせることで、故障の数週間前から予兆を捉えることができます。医療分野では、放射線技師の読影業務において、CTやMRI画像の解析に加えて、患者の症状記録、血液検査データ、過去の病歴を統合的に分析することで、単独では見落とされがちな疾患の兆候を発見し、診断精度の向上に大きく貢献しています。

3. 融合が生み出すシナジー：AIエージェント × マルチモーダルAIの実力

3-1. 「見る・聞く・話す」能力を持つ次世代AIエージェント

3-1-1. 従来のAIエージェントが抱えていた限界

これまでのAIエージェントは、その知能の多くをテキストベースの情報処理に依存していました。つまり、人間がテキストで指示を与え、AIはテキストで結果を返すというコミュニケーションが基本でした。これは、システムログの分析や、定型的なレポート作成など、構造化されたデータを扱う業務においては非常に効果的でした。しかし、現実世界の業務は、テキストだけで完結するものは多くありません。例えば、製造ラインの異常を検知するには、機械の異音を聞き分けたり、製品の微細な傷を視覚的に捉えたりする必要があります。また、顧客との円滑なコミュニケーションにおいては、相手の表情や声のトーンから感情を読み取る能力が不可欠です。このように、テキスト情報しか扱えないという制約は、AIエージェントが活躍できる領域を限定し、現実世界の複雑な課題に対応する上での大きな壁となっていました。

3-1-2. マルチモーダル化による能力拡張とそのインパクト

マルチモーダルAIとの融合は、AIエージェントに「目」と「耳」と「口」を授けることに等しい革命的な進化です。画像認識技術によって、AIエージェントは防犯カメラの映像から不審者を検知したり、棚の画像を分析して在庫状況を把握したりできるようになります。音声認識・音声合成技術を組み合わせれば、顧客からの電話に自然な対話で応対し、その声のトーンから満足度や緊急度を判断することも可能です。このように、テキストの壁を越えて多様な情報をインプット・アウトプットできるようになった次世代AIエージェントは、これまで人間にしかできなかった、より高度で複雑なタスクを遂行する能力を獲得します。これは、単なる業務効率化にとどまらず、AIが人間とより深く協働し、新たな価値を創造していく「AI駆動型社会」の到来を加速させる、計り知れないインパクトを持っています。

3-2. 業界別・革新的なユースケース

3-2-1. 【小売・マーケティング】超パーソナライズされた顧客対応の実現

小売業界では、マルチモーダルAIエージェントが顧客一人ひとりに最適化された、全く新しい買い物体験を提供します。店舗に設置されたカメラが顧客の表情や行動を分析し、「何かお探しですか？」と最適なタイミングでAIアバターが声をかけます。顧客が探している商品を口頭で伝えれば、AIエージェントが即座に在庫を確認し、AR（拡張現実）で店内での道順を案内。さらに、過去の購買履歴やWebサイトでの閲覧履歴、当日の服装や表情までを統合的に分析し、「そのジャケットなら、こちらの新作パンツが似合いますよ」といった、まるで専属スタイリストのような提案まで行います。これにより、顧客満足度を劇的に向上させると同時に、店舗スタッフはより創造的な業務に集中できるようになります。

3-2-2. 【医療・ヘルスケア】多角的なデータに基づく高度な診断支援

医療現場において、マルチモーダルAIエージェントは医師の「第二の目、第二の脳」として機能します。例えば、患者のレントゲン写真やCTスキャン画像を分析して病変の可能性を指摘するだけでなく、電子カルテに記載された過去の病歴（テキスト）、聴診器から得られた心音（音声）、ウェアラブルデバイスから収集された日々の活動量データなどを統合的に解釈します。これにより、単一のデータだけでは見落とされがちだった病気の兆候を早期に発見したり、複数の疾患が複雑に絡み合う症例において、より精度の高い診断を下すための支援を提供したりすることが可能になります。医師はAIの分析結果を参考に、最終的な診断や治療方針の決定に集中でき、医療の質の向上と負担軽減に大きく貢献します。

3-2-3. 【製造・開発】熟練技術者の「暗黙知」を継承するシステム

製造業や開発の現場では、長年の経験によって培われた熟練技術者の「暗黙知」の継承が大きな課題となっています。マルチモーダルAIエージェントは、この課題に対する強力な解決策となります。例えば、熟練技術者が作業する様子をビデオで撮影し、その手元の動き（映像）、発する音（音声）、そして作業日報（テキスト）をAIエージェントに学習させます。AIはこれらの多様な情報から、言語化が難しい「コツ」や「勘」といった暗黙知を抽出し、モデル化します。若手技術者は、ARゴーグルを通してAIからのリアルタイムな指示を受けたり、仮想空間で熟練技術者の作業をシミュレーションしたりすることで、効率的に技術を習得できます。これは、単なるマニュアルのデジタル化を超えた、真の技術伝承の実現と言えるでしょう。

4. 事例に学ぶ：AI駆動型ビジネスへの変革ステップ

4-1. 先進企業の取り組み：NTTデータ「Smart AI Agent™」コンセプト

4-1-1. パーソナルエージェントと特化エージェントの連携モデル

国内有数のシステムインテグレーターであるNTTデータは、AI駆動型ビジネスへの変革をリードするコンセプトとして「Smart AI Agent™」を提唱しています[1]link。このコンセプトの核心は、個々の従業員に寄り添う「パーソナルエージェント」と、特定の専門知識を持つ「特化エージェント」が協働するエコシステムにあります。パーソナルエージェントは、従業員の日常業務を把握し、タスクの分解やスケジューリングを自律的に行います。そして、法務、経理、マーケティングといった専門的な判断が必要な場面では、その領域に特化したエージェントを呼び出して処理を委任します。この連携モデルにより、従業員は専門家の知見をオンデマンドで活用できるようになり、組織全体の生産性を飛躍的に向上させることが可能になります。これは、AIを単なるツールとしてではなく、組織内に専門家チームを仮想的に構築するようなアプローチであり、今後の企業におけるAI活用の先進的なモデルケースと言えるでしょう。

4-1-2. 東京ガス、ライオン等の導入事例から見る具体的な成果

「Smart AI Agent™」の有効性は、すでに多くの企業で実証されています。例えば、東京ガスでは、顧客接点の多様化に伴い増大するマーケティング業務にこのコンセプトを適用。ターゲット顧客の設定から具体的な施策の立案までをAIエージェントが支援する「マーケティング施策用アプリ」を開発し、業務プロセス全体の効率化と高度化を実現しました[1]link。また、ライオンでは、熟練技術者の引退に伴う「暗黙知」の継承という長年の課題に対し、AIエージェントを活用。ベテランの知見を学習した「知識伝承AIシステム」を構築し、若手技術者がAIとの対話を通じてノウハウを学べる仕組みを整え、回答品質の大幅な向上を達成しました[1]link。これらの事例は、AIエージェントが単なる定型業務の自動化に留まらず、企業の競争力の源泉である専門知識の活用や継承といった、より戦略的な課題解決に貢献できることを明確に示しています。

4-2. 自社導入に向けた実践的ロードマップ

4-2-1. スモールスタートで始める業務プロセスの特定方法

AIエージェントやマルチモーダルAIの導入は、全社一斉の壮大なプロジェクトである必要はありません。むしろ、成果を早期に実感し、知見を蓄積するためには「スモールスタート」が極めて重要です。まずは、導入効果が高く、かつリスクが比較的小さい業務プロセスを特定することから始めましょう。その際のポイントは、「繰り返し発生する」「判断基準が比較的明確である」「関連データがデジタル化されている」といった特徴を持つ業務に着目することです。例えば、顧客からの問い合わせ対応、SNSでの評判分析、定型的なレポート作成などは、最初のターゲットとして有望です。これらの業務に限定してAIエージェントを導入し、その効果を測定・評価することで、より大規模な展開に向けた具体的な課題や、自社に最適な活用方法が見えてくるはずです。

4-2-2. 乗り越えるべき倫理・セキュリティ面の課題と対策

AIエージェントの導入は、大きな可能性を秘めている一方で、新たなリスクも伴います。特に、倫理とセキュリティは避けて通れない重要な課題です。AIが自律的に判断を下す過程で、意図しないバイアス（偏見）が入り込む可能性や、個人情報や企業秘密を不適切に扱ってしまうリスクが考えられます。これらの課題に対処するためには、まずAIの判断プロセスを可能な限り透明化し、人間がその妥当性を検証できる仕組みを構築することが不可欠です。また、AIがアクセスできる情報の範囲を厳格に管理し、機密性の高いデータはローカル環境で処理する「ローカルAI」の活用も有効な対策となります[2]link。さらに、AIの利用に関する社内ガイドラインを明確に定め、従業員への教育を徹底することも重要です。技術的な対策と組織的なルール整備を両輪で進めることで、AIの恩恵を安全に享受するための基盤を築くことができます。

5. よくある質問（Q&A）

Q1. 中小企業でもAIエージェントやマルチモーダルAIを導入できますか？

A1. はい、可能です。かつてはAI導入に莫大な投資と専門知識が必要でしたが、近年はクラウドベースのAIサービスが普及し、比較的低コストで導入できる環境が整っています。特に、定型的な問い合わせ対応を自動化するAIチャットボットや、SNSの評判分析ツールなど、特定の業務に特化したサービスは中小企業でも導入しやすくなっています。重要なのは、いきなり大規模なシステムを目指すのではなく、自社の課題を明確にし、まずは「スモールスタート」で試してみることです。本記事で紹介したように、特定の業務プロセスに限定して導入し、費用対効果を検証しながら段階的に活用範囲を広げていくアプローチが成功の鍵となります。

Q2. AIによって人間の仕事は本当になくなってしまうのでしょうか？

A2. 「なくなる仕事」もありますが、それ以上に「新しく生まれる仕事」や「役割が変わる仕事」が増えると考えられます。AIエージェントは、データ入力や定型的なレポート作成といった反復的なタスクを自動化しますが、これは人間がより創造的で戦略的な業務に集中するための時間とリソースを生み出します。例えば、AIが生成した分析レポートを基に新たな事業戦略を立案したり、AIコンシェルジュでは解決できない複雑な顧客の相談に対応したりするのは、依然として人間の重要な役割です。AIを「仕事を奪う脅威」と捉えるのではなく、「能力を拡張してくれる優秀なパートナー」と捉え、AIを使いこなすスキルを身につけることが、これからの時代に不可欠となるでしょう。

Q3. 導入を検討したいのですが、何から始めれば良いですか？

A3. まずは、自社の業務プロセスを棚卸しし、「どこに課題があるのか」「どの部分を効率化・自動化できそうか」を洗い出すことから始めましょう。その上で、本記事で紹介したような先進企業の事例を参考に、自社の課題解決に繋がりそうなAI活用の具体的なイメージを描きます。次に、複数のAIサービス提供ベンダーに相談し、自社の課題に最適なソリューションや、スモールスタートで始められるプランについて情報収集を行います。いきなり完璧なシステムを求めるのではなく、まずは無料トライアルや小規模な実証実験（PoC）を通じて、AI導入の効果と課題を実際に体験してみることが、失敗しないための最も確実な第一歩です。

6. まとめ

生成AIの活用は、もはや一部の先進企業だけのものではありません。本記事で解説した「AIエージェント」と「マルチモーダルAI」は、小売、医療、製造といった幅広い業界で、具体的なビジネス価値を創出し始めています。顧客の表情や声から感情を読み取り、究極のパーソナライズ接客を実現するAIコンシェルジュ。レントゲン画像と電子カルテを統合的に分析し、診断精度を向上させる医療支援システム。これらは、AIが人間の能力を拡張し、ビジネスの質そのものを向上させる強力なパートナーとなり得ることを証明しています。重要なのは、これらの技術を「魔法の杖」と考えるのではなく、自社の課題解決のための具体的な「ツール」として捉え、実践的なロードマップを描くことです。スモールスタートで成功体験を積み重ね、倫理やセキュリティといった課題に真摯に向き合うことで、あらゆる企業がAI駆動型ビジネスへの変革を実現し、持続的な競争優位性を築くことが可能になるでしょう。

参考文献

[1] NTTデータ. (2025, August 27). AIエージェントが切り開く、業務変革の最新事例. DATA INSIGHT. Retrieved from https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2025/082702/link

[2] 侍エンジニア. (2025, September 17). 生成AIの今後のトレンド予想5選！最近のAIの活用事例も解説. Retrieved from https://generative-ai.sejuku.net/blog/4756/link

[3] ダイヤモンド・オンライン. (2025, September 17). 影響はChatGPTの比ではない！生成AIの次の大波「エージェント型AI」が企業の株価・業績、あなたの年収を直撃する!!. Retrieved from https://diamond.jp/articles/-/372834link