AI エージェントを活用してスマートに働くための 10 の方法

今日私たちは、単一のコマンドではとても実現できない、複雑な目標の達成に向けた作業を行えるエージェントを使用できるようになりました。これらのエージェントは、既存のソフトウェアを操作し、販売データの分析やクライアントのオンボーディングなど、複数のステップから成るタスクを自律的に計画して実行します。これにより、チームはワークフロー全体をエージェントに任せることができるようになり、真の価値を生み出す戦略的かつ創造的な作業に集中することができるのです。

ここでは、Google Agentspace、NotebookLM、Vertex AI Agent Builder などのツールを活用することで、AI エージェントで業務を改善し、チームの効率性を高めるための 10 の方法を紹介します。

1. 企業データの検索をかつてないほど簡単に

企業データは Google ドライブやサードパーティの CRM システムなど、さまざまな場所に散らばっていることが多いため、迅速な意思決定が難しくなりがちです。AI は、こうした散在するデータを組み合わせて、より高度な AI システムの基盤を提供できます。

活用方法: Google Agentspace を使用すれば、さまざまなアプリを切り替えなくても、必要なものをすぐに見つけることができます。この統合検索機能には、Chrome Enterprise の検索バーからアクセスできます。事前構築済みのコネクタにより、組織のデータをリアルタイムの情報と簡単に結び付けることができます。

以下のようなプロンプトを試してみてください。

• 「お客様のメール [メールアドレス] の最近のサポート履歴を見せて。」
• 「会社の育児休暇に関する規定を教えて。」
• 「前四半期に発行された半導体業界に関する社内向けのアナリスト レポートを探して。」

2. 複雑なドキュメントを魅力的なポッドキャストに変換

長いレポートや分析情報を読む時間が取れないと感じたことはありませんか？AI エージェントはあらゆるレポートから魅力的な音声概要を作成できるため、通勤中や昼休み、ワークアウト中に重要な情報を把握できます。

活用方法: Agentspace 内にも存在する事前構築済みエージェントの NotebookLM を使用すると、複数のドキュメントを同時に深掘りできます。さまざまなドキュメントをノートブックにアップロードして、質問を開始するだけです。

以下のようなプロンプトを試してみてください。

• 「これらのレポートに基づいて、第 1 四半期のソーシャル メディア キャンペーンと第 1 四半期のメール マーケティング キャンペーンの費用対効果を比較して。」
• 「アップロードした財務諸表に基づいて過去 3 年間における [会社名] の収益増加のトレンドを分析して。」

3. 数分でアイデアを生成

ブレインストーミングは、新しいアイデアを生み出すために重要な作業ですが、時間がかかる場合や繰り返し行わなければならない場合があります。AI エージェントを利用すれば、アイデアの創出を加速させ、最適なアイデアを迅速に見つけることができます。AI エージェントは何千ものアイデアを生成し、それらをランク付けして評価することにより、最適な選択肢のリストを提供します。

活用方法: Agentspace の Idea Generation エージェントは、従業員のブレインストーミングとイノベーションを支援します。AI エージェントを活用して数百もの革新的なアイデアを生成し、改良します。その後、多角的な視点で自己評価します。

以下のようなプロンプトを試してみてください。

• 「中規模の家族経営レストランの在庫情報を追跡する、新しい Android アプリのアイデアを生成して。このアイデアは 2 週間以内にユーザーテストを実行でき、レストランのサステナビリティの目標に適合している必要があります。」
• 「AI を使用してコーディングする開発者の エクスペリエンスを改善する新しいアイデアを生成して。」

4. 専門家に相談

複雑なトピックを迅速に理解しなければならない場合に、無数のレポートや記事に目を通すことは現実的ではありません。AI エージェントは、オンデマンドの専門家として機能し、社内外の何百ものソースの情報を迅速に統合します。

活用方法: Gemini のマルチモーダル インテリジェンスを活用した Agentspace に搭載されている事前構築済みエージェント、 Deep Research は、カスタムのリサーチプランを作成して実行します。ウェブ全体にわたる何百ものソースやアクセス制御されたエンタープライズ データから情報を見つけ、それらの情報をまとめた包括的なレポートを生成します。

以下のようなプロンプトを試してみてください。

• 「提供する市場データに基づいて、テクノロジー業界の同程度の規模の企業における、主な報酬と福利厚生の基準を調べて。」
• 「[プロダクト カテゴリ] 分野で競合他社が最近リリースしたプロダクトについて調べて。」

5. マルチエージェント AI で顧客体験をパーソナライズ

問い合わせの量が多く、顧客ニーズが多様な場合は特に、卓越したカスタマー サービスを提供することが大きな課題となります。AI を活用したチャットボットは、寄せられた質問に複数の言語で自動的に回答し、複雑な問題を人間のオペレーターに転送することで、すべてのチャネルでカスタマー サービス業務を改善できます。

活用方法: Customer Engagement Suite with Google AI と Agentspace を使用して、つながりのあるカスタマー エクスペリエンスを構築します。Agentspace は、エージェントをサードパーティ エージェント、アプリケーション、さらにはエンタープライズ データに接続することで、これらの機能を拡張します。

以下のようなプロンプトを試してみてください。

• 「プロダクト X に関する過去 10 件のお客様とのやり取りの主なポイントを要約して。」
• 「新しいサービスに関するお客様の問い合わせに対して、お客様の購入履歴の詳細を取り入れてパーソナライズした回答を作成して。」

6. マーケティングのエンゲージメントとコンバージョン率を向上

効果的なマーケティング キャンペーンを計画するには、オーディエンスを深く理解してコンテンツをパーソナライズする必要があります。これには、多くの時間と労力がかかることが少なくありません。AI エージェントは、マーケティングシステムに接続して最適な広告キャンペーンやオーディエンス情報を見つけ出し、優れた成果を上げるマーケティングキャンペーンの計画、作成、改善を支援します。

活用方法: Agentspace は、重要なマーケティング システムに接続し、エージェント主導のコンテンツ生成に必要なデータへのシームレスなアクセスを可能にします。分析の迅速化をサポートし、より深い分析情報を提供することで、マーケティング担当者が戦略的分析に時間をかけられるようにします。

以下のようなプロンプトを試してみてください。

• 「[プラットフォーム] 上での最近のオンライン広告キャンペーンに関するパフォーマンス レポートの PDF を探して。」
• 「添付された [キャンペーン名] のキャンペーン後のレポートから、主な成果と課題を要約して。」
• 「ビジュアル広告キャンペーンに向けた創造的なコンセプトを作成して。[主要なメリット] に重点を置き、[対象とするオーディエンス セグメント] を対象とします。」

7. 販売サイクルを短縮

セールス担当者は、管理タスクや情報検索に時間をかけすぎ、見込み顧客との関係構築がおろそかになってしまうことがよくあります。AI は、ドキュメントや販売資料の検索といった日常的なタスクを処理することで、セールスチームの効率化に貢献します。また、個々の販売機会に対して最適なアプローチも分析できます。

活用方法: Agentspace によってセールスチームは、連絡先情報、やり取りの履歴、案件ステータス、サポート チケットなど、ビジネス全体の顧客のリソースに直接アクセスできます。これにより、関連する顧客情報を見つけやすくするだけでなく、名寄せといった手間のかかる管理タスクを自動化できます。

以下のようなプロンプトを試してみてください。

• 「これらのドキュメント全体で [見込み顧客名] によって繰り返し提起される否定的意見を見つけて。」
• 「添付したニーズ分析のメモに基づいてセールスリードのデータを分析したうえで、[業種] で見込みのあるリードの上位 10 件を特定して。」
• 「CRM 内で重複するセールスリードのレコードを見つけて削除して。」

8. コード内のバグを検出し修正

開発者にとって、デバッグは時間がかかり、フラストレーションの溜まる作業です。曖昧なエラー メッセージや複雑なコードのため、問題を見つけるのが難しく、何時間もかかることがよくあります。開発者が普段使用しているツールに AI ツールが統合されていれば、インテリジェントなログ分析やパターン認識により、デバッグが容易になります。

活用方法: Agentspace を使用すると、開発チームは既存のコードやドキュメントを見つけて再利用したり、バグレポートを統合するなどのエンジニアリング タスクを自動化できるため、作業の重複を回避できます。

以下のようなプロンプトを試してみてください。

• 「[ライブラリ名] を使用して認証を実装するサンプルコードを、リポジトリ内から見つけて。」
• 「[マイクロサービス名] の主な処理内容を、ドキュメントを参照して要約して。」
• 「CSV ファイルからデータを読み取る Python 関数のボイラープレート コードを生成して。」

9. オンボーディングなどの人事のワークフローを簡素化

人事部門は、新規採用者のオンボーディングから従業員のフィードバックやトレーニングの管理まで、膨大な量の管理業務に直面しています。AI エージェントは、こうした時間のかかるプロセスの多くを自動化し、よりスムーズでパーソナライズされたエクスペリエンスを新規採用者に提供できます。また、従業員アンケートの設計と管理、人事関連のトレンド分析も行うことができます。

活用方法: Agentspace は、重要な人事システムに接続し、エージェント主導の従業員エクスペリエンスに必要なデータへのシームレスなアクセスを可能にします。人事担当者がポリシーや情報を即座に見つけ、従業員の感情を把握し、採用やオンボーディングなどのプロセスを効率化するのに役立ちます。

以下のようなプロンプトを試してみてください。

• 「これらの退職者面談を分析して、前四半期に挙がった一般的な離職理由を要約して。」
• 「HR ヘルプデスク システムに今月寄せられた質問に基づいて、従業員が最も混乱していると思われる分野を特定して。」
• 「[トピック] について学ぶ必要がある新規採用者向けに、パーソナライズされた学習計画と人材開発計画を作成して。日別に整理し、関連ファイルも提案して。」

10. 自分だけの AI エージェントを構築

既製のソリューションでは解決できない独自のワークフローや特定の問題がある場合もあるでしょう。AI エージェントを使用することで、技術的なバックグラウンドを持たない従業員でも、特定のニーズに合わせてカスタム エージェントを作成したり適応させたりすることができます。

活用方法: さまざまなレベルの技術的専門知識に応じて、自分だけのエージェントの構築を開始するためのオプションがいくつか用意されています。

• 事前構築済みのエージェント: Agent Gallery（Google Cloud Marketplace）で、すぐに使用できる AI エージェントにアクセスできます。
• Agent Designer: このノーコード インターフェースを使用して、エンタープライズ データに安全に接続するカスタム エージェントを作成できます。
• Vertex AI Agent Builder: 開発者やエンジニアは、エージェントをゼロから構築したり、既存のエージェントをカスタマイズしたりできます。

以下のようなプロンプトを試してみてください。

• 「毎日の販売レポートを要約し、異常値をハイライト表示するエージェントを構築して。」
• 「お客様のフィードバックを感情別に自動分類するエージェントを作成して。」

使ってみよう

AI エージェントは単なるトレンドではありません。このようなインテリジェント アシスタントは、日常的なタスクや複雑なタスクを引き受けることにより、最も重要なことである戦略的思考、創造性、より強固な関係の構築にチームが集中できるようにします。AI エージェント ハンドブックを参照して、ビジネス向けの AI エージェントをぜひ使ってみてください。

※この投稿は米国時間 2025 年 8 月 1 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

-Google Cloud, グローバル生成 AI GTM 担当バイス プレジデント, Oliver Parker

-Contributing Editor, Alison Jarris