「市場調査のために、複数のWebサイトを調べている」
「社内の営業資料や商談記録を探すだけで時間がかかる」
「生成AIで分析したいが、必要な資料を毎回アップロードしなければならない」
「情報収集から集計、レポート作成までをもっと効率化したい」
こうした課題を抱えている企業は少なくありません。企業では、日々さまざまな情報が蓄積されています。営業資料、顧客情報、会議議事録、業務マニュアル、社内報告書などです。
一方、社外では競合企業の製品情報、市場動向、ニュース、法制度の変更など、新しい情報が次々と公開されています。これらの情報を活用するには、必要な資料を探し、内容を確認し、整理・分析して、報告書にまとめる必要があります。
しかし、情報が複数のシステムに分散していると、情報収集そのものに多くの時間がかかります。そこで注目されるのが、AIエージェントを活用した情報収集・分析の自動化です。
AIエージェントを活用すれば、自然言語で依頼するだけで、接続された社内システムやWeb上の情報を検索し、関連情報を整理・分析して、レポートの下書きまで作成する仕組みを構築できます。
本記事では、従来の生成AIによる情報活用との違い、AIエージェントによる情報収集の仕組み、具体的な業務での活用方法、導入時の注意点を分かりやすく解説します。
AIによる情報収集の自動化とは、利用者が必要な情報を一つひとつ探す代わりに、AIが指定された目的に応じて情報を検索・取得・整理する仕組みです。
例えば、営業企画担当者が、
「当社の過去の営業提案を調べ、競合企業の最新動向と比較して、来期の営業戦略を検討するためのレポートを作成してください」
と依頼するケースを考えてみましょう。
従来であれば、社内の提案書や商談記録を探し、競合企業のWebサイトを確認し、必要な情報をExcelなどにまとめ、分析して報告書を作成する必要がありました。
AIエージェントを利用すると、これらの作業の一部を連続した処理として実行できます。
重要なのは、「情報を検索すること」と「情報を活用すること」を一つの業務としてつなげられる点です。
ただし、AIがアクセスできる情報は、あらかじめ接続・許可された情報源に限られます。また、分析結果の正確性や重要な判断については、人による確認が必要です。
ChatGPTなどの生成AIを利用して、資料の要約や分析を行っている企業も多いでしょう。
例えば、営業会議の報告書を作成する場合、必要な資料を人が集め、生成AIへアップロードしてから分析を依頼する方法があります。この方法でも、文章の要約や分析作業を効率化できます。しかし、情報が複数の場所に保存されている場合は、資料を探して準備する作業が残ります。
| 比較項目 | 手動アップロード型の利用 | AIエージェントによる情報活用 |
|---|---|---|
| 情報の準備 | 人が資料を探して渡す | 接続済みの情報源から検索 |
| 社内情報の検索 | 必要に応じて人が取得 | 複数の保存先を横断検索 |
| 社外情報 | 別途Web検索などを行う | Web検索と組み合わせられる |
| 分析 | 渡された資料を中心に分析 | 検索した情報を整理・分析 |
| レポート作成 | 分析結果を人が編集 | レポートの下書きまで生成 |
| 人の役割 | 情報収集から結果確認まで | 目的設定、出典確認、判断 |
※生成AIサービスによっては、外部サービスとの連携やWeb検索に対応するものもあります。上記は手動でファイルを渡す利用方法との比較です。
大きな違いは、AIへ情報を渡すための準備作業を減らせることです。
企業向けの情報収集AIでは、社内情報と社外情報を組み合わせて活用することが重要になります。
企業では、さまざまなシステムに情報が保存されています。
例えば、
などです。
これらの情報を個別に検索する場合、利用者は保存場所を把握しておく必要があります。一方、AIエンタープライズサーチでは、接続された複数の保存先を横断して検索できます。
例えば、
「製造業の購買部門へ在庫管理システムを提案した過去の事例を教えてください」
と質問すれば、関連する提案書や商談記録などを検索し、該当する情報を要約して回答する仕組みです。ファイル名を正確に覚えていなくても、質問の意図に関連する情報を探せることが特徴です。
社内情報だけでは、市場や競合企業の最新動向を把握できない場合があります。
例えば、
「競合企業が新しいサービスを発表した」
「取引先が新工場の建設を発表した」
「業界の制度が改正された」
といった情報です。AIエージェントがWebのリアルタイム検索に対応していれば、社内資料と公開されている最新情報を組み合わせて調査できます。
例えば、
「競合A社の新サービスと、当社が現在提案しているサービスの違いを整理してください」
と依頼することで、社内の提案資料と競合企業の公開情報を比較することができます。ここで重要なのは、社内情報とWeb上の情報の出典を区別して確認できることです。
Web上の情報は更新されるため、公開日や情報源を確認したうえで利用する必要があります。
情報を集めるだけでは、業務上の成果にはつながりません。集めた情報を整理し、意味のある分析結果に変えることが重要です。AIエージェントを活用した情報分析では、主に次のような処理を行います。
関連する文書から、分析に必要な情報を取り出します。
例えば、営業提案書や商談記録から、
顧客名、提案内容、提案金額、商談結果、失注理由
などを抽出します。
抽出した情報を目的に応じて分類します。
例えば、失注理由を、
価格・予算、機能の不足、導入時期、その他
といった項目に分類し、件数を集計します。
社内情報と社外情報を組み合わせて比較します。
例えば、競合企業の料金改定と、自社の過去の失注理由を比較することで、価格競争力に関する課題を検討できます。
集計結果を表やグラフにまとめ、分析内容を文章として整理します。
最終的な意思決定は人が行いますが、情報収集からレポート作成までの準備作業を減らすことが期待できます。
営業部門では、過去の商談情報が複数の場所に保存されていることがあります。提案書は共有フォルダ、商談記録はコミュニケーションツール、営業会議の報告は別の資料、といった状態です。
このような環境では、営業戦略を検討するための情報収集に時間がかかります。
「上期の営業提案書と商談記録から失注理由を分析し、競合企業の最新動向と比較して、来期の営業戦略を検討するためのレポートを作成してください」
AIエージェントは、接続された情報源から関連資料を検索し、失注理由を分類・集計します。さらにWeb検索で競合企業の動向を確認し、社内の商談情報と比較することで、営業戦略の検討に必要な情報を整理します。想定される成果物は、失注理由の集計表、競合動向の比較、課題の整理、営業戦略に関するレポートの下書きなどです。
これにより、営業担当者は情報を探して転記する作業よりも、「どの顧客に、どのような提案を行うべきか」という検討に時間を使いやすくなります。
※CRMやSFAなど、個別の業務システムを利用する場合は、対応する連携方式やデータ取得範囲を事前に確認する必要があります。
経営企画部門では、市場動向や競合情報と社内の事業実績を組み合わせて分析する機会があります。
例えば、新規事業の検討や既存事業の戦略見直しです。
「当社の事業報告資料と、対象市場の最新動向、競合企業の公開情報を調査し、事業機会とリスクを整理してください」
AIエージェントを利用すると、社内の事業報告資料とWeb上の公開情報を収集し、比較・分析する作業を支援できます。想定される成果物は、市場動向の要約、競合比較表、事業上の機会とリスク、経営会議向けレポートの下書きなどです。市場規模や成長率などの数値を扱う場合は、出典、調査対象期間、算出方法を確認することが重要です。
AIが調査作業を支援し、人が事業戦略を判断する。
この役割分担によって、経営企画業務の効率化が期待できます。
マーケティング部門では、競合企業の製品・サービスや市場の変化を継続的に把握する必要があります。
しかし、複数の競合サイト、ニュース、社内の営業資料などを確認する作業は負担になりがちです。
「競合3社の最新の製品・サービス情報を調査し、当社の営業資料と比較して、訴求ポイントの違いを整理してください」
AIエージェントは、社内の製品資料や提案資料と、競合企業の公開情報を比較するための情報収集を支援します。
その結果から、製品・サービスの特徴、訴求内容の違い、マーケティング上の検討課題などを整理できます。
担当者は、情報を集める作業よりも、「自社の強みをどのように伝えるか」という企画業務へ集中しやすくなります。
人事・総務部門でも、情報収集や資料作成が必要になる場面があります。
例えば、社内規程の確認、組織変更に関する資料の整理、部門別の報告資料の集約などです。
「各部門の月次報告から、組織運営に関する課題を分類し、経営会議向けの報告書にまとめてください」
AIエージェントが閲覧権限のある報告資料を検索し、記載されている課題を分類・整理することで、報告書作成を支援できます。
ただし、人事情報には個人情報や機密情報が含まれます。そのため、利用者の権限に応じた情報アクセス制御と、分析対象データの適切な管理が重要です。
AIによる情報収集・分析を企業で利用する場合、便利さだけでなく、情報の正確性やセキュリティを確認する必要があります。
複数の情報源を横断検索する場合でも、すべての利用者がすべての情報を閲覧できてよいわけではありません。
例えば、人事情報、経営会議資料、機密性の高い営業資料などは、利用者の権限に応じた制御が必要です。元のシステムで設定されているアクセス権限を適切に引き継げるかを確認しましょう。
AIが作成した回答やレポートには、誤りが含まれる可能性があります。
そのため、回答の根拠となる社内文書やWeb上の情報源を確認できることが重要です。特に経営判断や顧客提案に利用する場合は、出典の確認を欠かさないようにしましょう。
AIが参照する社内資料が古ければ、回答も古い情報に基づく可能性があります。社内情報の更新ルール、検索対象の更新タイミング、Web検索で取得した情報の公開日などを確認する必要があります。
AIによる分類・集計では、元データの形式や記載内容によって結果が変わることがあります。
例えば、同じ商談が複数の資料に記録されていれば、重複して集計される可能性があります。そのため、分析結果を利用する際には、対象期間、集計条件、重複データ、出典などを確認することが重要です。
AIに情報収集と分析を任せながら、結果の妥当性は人が確認する。 この役割分担が、企業でAIエージェントを活用する際の基本になります。
企業でAIエージェントを活用する場合、最初からすべての社内システムを連携する必要はありません。
まずは対象業務を絞り、小規模に検証する方法が適しています。
営業会議の報告書作成、競合調査、月次報告の集計など、繰り返し発生する業務から対象を選びます。
現状の情報収集時間やレポート作成時間を把握しておくと、導入効果を評価しやすくなります。
対象業務で利用する資料が、どのシステムに保存されているかを整理します。
例えば、SharePointの提案書、Teamsの商談記録、Google Driveの報告資料などです。あわせて、利用者の閲覧権限や情報の更新状況を確認します。
最初は1つの保存先から接続し、検索結果の正確性や出典の確認方法を検証します。問題がなければ、必要に応じてほかの情報源へ対象を広げます。
実際の質問を利用して、情報検索、分析、レポート作成の結果を確認します。評価するポイントは、回答の正確性だけではありません。
情報収集にかかった時間、分析結果の品質、担当者による確認・修正の負担も比較することが重要です。
SmartOpsのAI社内検索（エンタープライズサーチ）は、複数の情報源を横断検索するだけでなく、Webのリアルタイム検索、情報の分類・集計、レポートの下書き作成までを支援します。
Microsoft SharePoint、Microsoft Teams、Google Drive、Slack、Box、Dropboxなどの情報源を接続し、普段の言葉で質問することで、関連する資料を検索できます。回答には根拠となる引用ドキュメントを表示し、元の資料を確認することもできます。さらに、SmartOpsのAIスライド作成機能「Slaido」と組み合わせることで、分析結果を会議用のPowerPoint資料へ展開できます。これにより、「情報を探す」「分析する」「報告資料を作る」という分断された作業を、連続した業務として進めることが可能になります。
AIが利用者の指示に基づいて、接続された社内システムやWeb上の情報を検索・取得・整理する仕組みです。情報の要約や比較、分析、レポート作成まで支援できます。
従来の手動アップロード型の利用では、人が必要な資料を集めてAIへ渡します。AIエージェントでは、接続済みの情報源からAIが関連情報を探すため、資料を準備する手間を減らせます。
対応するAIエージェントであれば可能です。社内の営業資料と競合企業の公開情報などを組み合わせ、比較・分析することができます。
エンタープライズサーチでは、接続された複数の情報源を横断して検索できます。対応するサービスや接続方式は製品によって異なるため、導入前の確認が必要です。
Web上の公開情報を検索し、競合企業の製品情報や市場動向を整理・比較できます。ただし、情報の公開日や出典を確認し、重要な判断には人による検証が必要です。
収集した情報から必要な項目を抽出し、分類・集計して、表やグラフ、レポートの下書きを作成できます。最終的な数値や分析内容は担当者が確認します。
出典表示に対応するシステムでは、回答の根拠となる社内文書やWebページを確認できます。AIの回答だけで判断せず、重要な情報は元の資料と照合することが大切です。
適切なアクセス権限とセキュリティ設定が必要です。SmartOpsでは、接続先サービスの閲覧権限を引き継ぎ、利用者が閲覧を許可された情報を検索対象とする仕組みを採用しています。
まず、情報収集や報告書作成に時間がかかっている業務を選びます。必要な情報源を整理し、小規模な接続・検証から始めることで、効果や課題を確認できます。
複数のシステムや拠点に情報が分散し、資料検索、情報収集、分析、報告書作成に時間がかかっている企業に適しています。営業、経営企画、マーケティング、人事・総務など、幅広い部門での活用が考えられます。
企業の情報活用で重要なのは、必要な情報を素早く見つけることだけではありません。
集めた情報を分析し、業務上の判断や提案につなげることが重要です。
AIエージェントを活用すれば、情報収集から分析、レポート作成までの作業を効率化し、担当者が本来取り組むべき企画・判断・提案に時間を使いやすくなります。導入にあたっては、情報源の接続、アクセス権限、出典確認、分析結果の検証を適切に行い、小規模な業務から段階的に活用することが重要です。
これからの企業に求められるのは、情報を大量に保有することではなく、必要なときに必要な情報を活用できる環境を整えることです。
SmartOpsのAI社内検索（エンタープライズサーチ）は、社内に分散した情報の横断検索と、Web上の最新情報の検索を組み合わせ、情報の整理・分析・レポート作成までを支援します。
自然言語で依頼するだけで、必要な情報を探し、根拠を確認しながら、報告資料の作成へつなげることができます。
情報を探す時間を減らし、情報を活用する時間へ。
社内外の情報をもっと効率的に活用したい企業は、SmartOpsのAI社内検索をご覧ください。