投稿者 global-ai-media 
欧州の製造業界を中心に、従来のチャットボットを超えた「AIエージェント」による販売代理店・パートナー支援が進んでいます。単なる回答生成から自律的なタスク実行へと進化するAIは、日本の複雑な商流や人手不足の現場にどのようなインパクトをもたらすのか。技術的背景と実務的課題を整理し、日本企業が取るべき戦略を解説します。
「チャットボット」から「AIエージェント」への進化
生成AIのブームが一巡し、企業の関心は「対話するAI」から「仕事をするAI」へとシフトしています。欧州の製造業で導入が進む「AIエージェント」は、あらかじめ用意されたFAQ（よくある質問）を検索して回答するだけの従来のチャットボットとは一線を画します。
AIエージェントの特徴は、大規模言語モデル（LLM）が持つ推論能力を活用し、自律的に判断してツールを使いこなす点にあります。例えば、販売代理店から「製品Aの納期と代替品の仕様を知りたい」という問い合わせがあった場合、AIエージェントは社内の在庫管理システム（ERP）にアクセスして納期を確認し、製品データベースから互換性のある製品を選定し、さらに見積書のドラフト作成まで行うことが可能です。これは「RAG（検索拡張生成）」と「Function Calling（外部ツール呼び出し）」といった技術の組み合わせにより実現されています。
製造業の複雑なエコシステムとAIの適合性
なぜ今、製造業のカスタマーサクセス領域でAIエージェントが注目されているのでしょうか。それは、製造業特有の「製品の複雑性」と「商流の多層構造」に起因します。
産業機械や部品メーカーの場合、製品仕様は極めて専門的であり、販売パートナーや代理店への技術支援（テクニカルサポート）が売上に直結します。しかし、ベテラン技術者の不足は世界的な課題であり、問い合わせ対応の遅れは機会損失を招きます。AIエージェントは、膨大な技術マニュアルや過去のトラブルシューティング事例を学習・検索し、24時間体制でパートナー企業を支援することで、人間の専門家がより付加価値の高い業務に集中できる環境を作ります。
日本企業における実装の課題：商習慣と「暗黙知」
この欧州の潮流をそのまま日本に持ち込むには、いくつかのハードルがあります。日本の製造業における代理店網やサプライチェーンは、長年の信頼関係と「阿吽の呼吸」で成立している側面が強く、問い合わせの内容も定型化されていないケースが多いためです。
また、日本企業には、現場の技術者や営業担当者の頭の中にのみ存在する「暗黙知」が多く残っています。AIエージェントを有効活用するためには、まずこの暗黙知を形式知化（ドキュメント化・データ化）し、AIが参照可能な状態にするナレッジマネジメントの整備が不可欠です。さらに、FAXや電話が主流の現場に対して、どのようにデジタルインターフェースを浸透させるかというUX（ユーザー体験）の設計も重要な鍵となります。
リスク管理とガバナンス
実務的な観点からは、リスクへの対応も忘れてはなりません。AIがもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション」は、製造業においては致命的な設計ミスや発注ミスにつながる恐れがあります。
したがって、AIエージェントを導入する際は、回答の根拠となるドキュメントを必ず提示させる機能や、最終的な発注・契約などの重要アクションの前には必ず人間の承認プロセス（Human-in-the-loop）を挟むといったガバナンス設計が必要です。また、パートナー企業のデータを扱う以上、セキュリティとプライバシー保護の観点から、自社専用のプライベート環境でのLLM運用や、適切なアクセス権限管理が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
欧州の事例と日本の現状を踏まえると、製造業およびB2B企業におけるAIエージェント活用には、以下の3つの視点が重要となります。
1. 「検索」から「行動」への段階的移行
いきなり全自動化を目指すのではなく、まずは社内向けの技術支援アシスタントとして導入し、精度の検証とデータの蓄積を行います。その上で、信頼性が担保できた領域から、代理店やパートナー向けの直接対応（在庫確認や一次対応など）へと権限を拡大させるアプローチが現実的です。
2. ナレッジ継承としてのAI活用
団塊ジュニア世代の引退や人手不足を見据え、ベテラン社員のノウハウをAIエージェントに学習させることを「事業継続計画（BCP）」の一環として位置づけるべきです。AIは単なる効率化ツールではなく、企業の知的資産を形式知化し、継承するためのプラットフォームになり得ます。
3. 「おもてなし」と「自動化」の棲み分け
日本の商習慣において、細やかな気配りや複雑な折衝は依然として人間の強みです。定型的な問い合わせやデータ照会はAIエージェントに任せ、人間は「顧客との信頼関係構築」や「複雑な課題解決」に注力する。このハイブリッドな体制こそが、日本企業らしいAI活用の最適解となるでしょう。