グラファーでは「生成AIを企業でどう使えばいいか分からない」「生成AIによる成果が出ない」といった課題に対し伴走型の支援や研修、プロダクト開発を通じて一気通貫で支援します。生成AI活用でお困りの方はお気軽にご相談ください。
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目次
- 生成AIを導入した企業の80％以上が「利益面では大きな成果につながっていない」
- 鍵となるのは、汎用型と垂直型のバランス
- 業務特化型のAIエージェントが、数年かかるプロジェクトを数日で完遂
- 業務特化型AIエージェントの具体例
- 業務特化型AIエージェントを「50万円・1ヶ月」で実現する
- コストとスピードの壁を下げる開発体制
- 背景にある「AI駆動開発」
- 「AIを使う」から「AIで利益を生み出す」へ
生成AIを導入した企業の80％以上が「利益面では大きな成果につながっていない」
生成AIによって企業における業務の効率化は大きく進み、AIを前提とした形で業務が進む企業も増加しています。特定の事業部門においてはコスト削減や業務効率化などの効果を耳にする機会も増えてきました。
一方で、マッキンゼーのレポート（※1）では、「80%を超える企業が、 生成AIの取り組みによる利益（EBIT）の実質的な向上を実感できていない」と指摘しています。つまり、部分的な成功はあれど、会社全体の数字を変えるほどのインパクトには至っていないのが現状です。
（※1）McKinsey「The state of AI（2025）」”More than 80 percent of respondents say their organizations aren't seeing a tangible impact on enterprise-level EBIT from their use of gen Al.”
鍵となるのは、汎用型と垂直型のバランス
このような課題に対してMcKinsey社が指摘（※2）するのが、特定の業務プロセスそのものに深く入り込み、直接的な経済価値を生み出す「垂直型（バーティカル）」アプローチへの転換です。
「垂直型」とは、役割を限定せず汎用的に使う「水平型」とは異なり、特定の業務プロセスそのものに深く入り込むアプローチのことです。しかし、従来の垂直型ユースケースは、複雑な業務プロセスの構築が難しく、AI自体も「人間の指示待ち」になりがちでした。
しかし、最新の「業務特化型のAIエージェント」は、指示を待つだけでなく、複雑なビジネスプロセスを自律的に解釈し、完遂するまで動き続ける能力を持っています。この高い自律性が、これまで人間がつきっきりで管理しなければならなかった業務の在り方を変える突破口となり得ます。
（※2）McKinsey「エージェント型AI 時代の到来：企業 変革の新たな戦略（2025）」P7
業務特化型のAIエージェントが、数年かかるプロジェクトを数日で完遂
業務特化型のAIエージェントは、データエンジニア、アプリケーションエンジニア、さらには業務コンサルタントといった、これまで人間が分担していた複数の専門的な役割を統合的に担うことができるものです。
このような影響を受けて、例えばシステム構築の現場では、プロジェクトの体制は「複数の専門チーム×数ヶ月」から、「少人数のエキスパート＋AIエージェント群」という構成へと変化しています。従来の人月計算に基づくビジネスモデルとは異なり、圧倒的なスピードで成果を出すことが可能です。
その象徴的な事例が、Palantir Technologiesの報告です。従来型のシステムインテグレーション（SI）であれば最大2年を要するとされる大規模なレガシーデータウェアハウスの移行プロジェクトを、わずか2人のエンジニアとAIエージェント群の組み合わせによって、たった5日間で完了させました（※3）。これは、AIエージェントが企業の「時間」と「コスト」の概念を根底から覆すポテンシャルを持っていることを示しています。
（※3）Palantir Q3 2025 Earnings Call Transcript
業務特化型AIエージェントの具体例
それでは、業務特化型AIエージェントは、具体的にどのような場面で力を発揮するのでしょうか。例えばサプライチェーン管理の領域では、配送遅延の検知だけでなく、代替品の選定から価格交渉、発注手続きまでをエージェントが自律的に完遂。また、システム保守においても、エラーの特定からコード修正、テスト環境での検証までを一貫して担い、エンジニアがつきっきりで対応する時間を削減します。他にも、以下のような領域での活用が検討できます。
発注書データの変換・構造化（経理）
インサイドセールス
契約審査（法務）
消込業務（経理）
セキュリティチェックシートへの対応
業務特化型AIエージェントを「50万円・1ヶ月」で実現する
Palantirのような事例は大きな可能性を示していますが、一般的な企業がゼロからエージェント開発を行うには、コストや期間の面で高いハードルがあるのも事実です。そうした中で、業務特化型AIエージェントを現実的なコストと期間で実装する選択肢の一つが、グラファーの「Graffer 業務特化型AIエージェント」です。
コストとスピードの壁を下げる開発体制
グラファーでは、業務特化型AIエージェントの開発を「初期費用50万円から」「月額利用料2万円から」という水準で提供しています。また、要件定義後の開発期間は「標準1ヶ月」、早期の実装を求める場合には「最短2週間」での納品も可能としており、一般的なシステム開発と比較してもコスト・期間の両面で導入の敷居を大きく下げている点が特徴です。
背景にある「AI駆動開発」
この開発スピードとコストパフォーマンスの背景にあるのが、「AI駆動開発」です。創業当初から採用してきた「フルサイクル開発」と、2023年初頭から全社的に生成AIを用いた開発体制により、「開発生産性+2000%」を目指す取り組みなどによって生産性を高めています。この成果は、エンジニア組織の生産性が高い企業を表彰する「Findy Team+ Award」を2年連続（2023年・2024年）で受賞するなど、高い外部評価を受けています。
まずはスモールスタートで、特定の業務領域からAIエージェントの効果を検証したい企業にとって、有力な選択肢の一つです。
「AIを使う」から「AIで利益を生み出す」へ
大企業を中心に、多くの企業で生成AIはすでに「使える状態」になりつつあります。一方で、「会社の利益を本当に押し上げているか」と問われると、答えに詰まるケースが多いのが実情です。この要因は、ツールの性能ではなく、その適用範囲が「個人の作業補助」に留まり、利益に直結する業務プロセスそのものの完遂にまで踏み込めていない点にあるのではないでしょうか。
かつては数年・数億円規模が当たり前だった業務システムの刷新も、いまはスモールスタートで試し、短期間で成果を見極めることができる時代になりました。2026年を、AI活用の実験で終わらせるのか、それとも利益が出る仕組みに変えるのか。その実現は小さな一歩を踏み出すことからはじまります。
文：東 真希 / 図：望月 麻由
