AIエージェントの登場でBPO（ビジネスプロセス・アウトソーシング）ビジネスに異変が起きている。これまで人手に頼っていた、業種や企業ごとに固有の要素がある難度の高い業務も、AIエージェントが学習して自動化できる段階にきている。高難度業務をこなすAIエージェントをいち早く実用化したベンダーが、案件受注で有利に立ち、ビジネスを伸ばす可能性が高い。一方、AIエージェントによる生産性向上や効率化は、BPOサービスの値下げ競争につながる恐れもあり、「売り上げ減を補って余りある新規受注の拡大や、規模のメリットを獲得できるかの勝負になる」（BPOベンダー幹部）との声が聞こえてくる。主要BPOベンダーの取り組みをレポートする。
（取材・文／安藤章司）
 

トランスコスモス
SLMと人手のハイブリッドを検討

　BPO大手トランスコスモスの常務執行役員である川本武士・BPOサービス統括事業推進本部副本部長は、AIエージェント技術について「業務自動化のRPAが登場したときと同じで積極的に取り入れていく」方針で臨む。生成AIやAI-OCR、AIエージェント、複数のAIエージェントを取りまとめる技術などの進歩によって、「これまで自動化できず、人手で行っていた業務も自動化できるようになり、BPOサービスの生産革新につながる」（川本常務）と捉えている。
 
　すでに受注しているBPO業務にAIエージェントを活用して生産性を高め、コスト削減を実現すればユーザーは喜ぶが、そのままではBPO事業の売り上げの伸び悩みや減少は避けられない。より難度の高い業務をAIエージェントで効率化する提案をユーザー企業に行い、これまでBPOで請け負っていなかった業務範囲も任せてもらえるようアップセルに力を入れている。

　同社のBPO事業は▽人事や経理などの間接業務▽IT▽生産や販売などの直接業務ーの三つに大別される。売上構成比は間接業務とITで半分を占め、残り半分を直接業務が占める。間接業務やITは業種問わず共通部分が多いため、汎用的なAIエージェントやSaaSに組み込まれたAIエージェントで対応できるケースが多いが、直接業務は業種に特化していたり、個社固有の業務であったりするため、AIエージェントも個別のつくり込みが必要な割合が増える（図参照）。これは、同社だけに限らず、他社でも同様の傾向にあるようだ。

　業種や個社ごとに異なる部分については、汎用的なLLM（大規模言語モデル）ではなく、個別に最適化したSLM（小規模言語モデル）と、手作業のハイブリッド型で自動化比率を高めていくアプローチを検討している。例えば中小企業が役所に補助金の申請をするケースでは、AIエージェントが申請内容が補助金の対象になっているかを審査し、その結果を人の目で確認するハイブリッド型で工数半減と品質担保の両立が可能になる。

　間接業務については、人事労務や営業支援といった業務アプリを開発するSaaSベンダーが率先してAIエージェントを自社製品に実装していることを受け、同社ではAIエージェント機能に優れたSaaSへの置き換え提案にも力を入れる。システム刷新と同時にそのSaaSがカバーする業務範囲を丸ごとBPOとして受託。川本常務は「ユーザー視点で見れば業務コストが下がり、当社にとっては新規案件の受注増につながる」と受注拡大に意欲を示す。
   

SCSKサービスウェア
大型案件の受注に成功

　SCSKグループでBPO事業を手掛けるSCSKサービスウェアは、AIエージェントを最大限活用できるよう、ユーザー企業の業務システムや業務プロセスの在り方を根本からアップデートする「ビジネスプロセス・モダナイゼーション（BPM）」に力を入れている。AIエージェントを使うにあたり、まずユーザー企業内のデータをAIが学習しやすいかたちに整備し、業務やシステム全体をモダナイゼーションした上で、一連のプロセス全体の運用を受託するアプローチだ。
 
　具体的には、基幹業務システム刷新のタイミングで、AIエージェント活用を前提とした要件定義や業務プロセス改革を、ユーザー企業に伴走しながら進めるプロジェクトが動いている。「BPMの大型案件の受注にも成功しており、ほかのユーザー企業からの問い合わせも増えている」（村上賢一・ビジネスサービスグループBPM推進本部本部長）と手応えを感じている。

　具体例としては、出張保守サービスにおいて、受付業務の担当者と顧客の会話内容をAIエージェントが聞き取り、在庫確認や配送手続き、保守エンジニアの派遣といった業務を人間に代わって行う事例がある。エンジニアの到着時間に合わせて保守部品を配送するスケジュール管理をAIエージェントが担うことを想定している。

　B2C領域でも、ユーザー登録の情報や購買履歴などを分析し、ユーザーごとの最適な販売促進を行えるよう助言するデータ分析サービスや、AIエージェントによる顧客向けのメールやメッセージの自動生成といったケースを有力視している。「顧客企業の売り上げや利益に貢献できる領域のBPOサービスを増やす」（伊庭勉・BPOグループ第一事業本部副本部長）ことでアップセルにつなげる。

日本IBM
業務再構築で自動化を加速

　日本IBMは、AIを駆使したBPOコンセプト「AI First BPO」を掲げ、AI技術のBPOへの応用を推進している。「人が主体で業務を行い、一部業務でAIを活用するフェーズ」から「AI主導で業務を再構築し、人が監督するフェーズ」へと移行することを目指す。日本IBMはAI主導での業務再構築によって「近い将来、反復的な作業を中心に業務全体の50％以上を自動化することが可能になる」（田村直也・コンサルティング事業本部AI First BPO事業部長）とみている。
 
　BPOは人事経理などの間接業務と、販売や生産といった直接業務に分けられる。日本IBMグループの足元のBPO事業の売上構成比は、前者が8割、後者が2割と間接業務の比率が大きい傾向にある。AIエージェントによって、業種や個社ごとの差異が大きい直接業務も自動化できる余地が広がることをユーザー企業に訴求し、直接業務についてもBPOを発注してもらえるよう、提案活動に力を入れる。

　間接業務は業種ごとの差異が少なく、汎用的なAIエージェントを応用しやすいが、「直接業務は個社ごとにAIエージェントをつくり込む必要がある」（吉崎貴哉・同事業部事業企画＆サービスデリバリー担当理事）とし、今後は直接業務に対応したAIエージェントの開発を急ぐことで、BPOで受注可能な業務範囲を広げていく。

　日本IBMは、グループ傘下のSE会社とBPO会社の連携を進めており、北九州に拠点を構える「IBM九州DXセンター」では、システム開発とBPOを同一センターで請け負う方式を率先して取り入れている。業種やユーザー固有の業務にもAIエージェントを駆使できるようつくり込んだり、AIが理解しやすいようBPO業務の手順書を作成し、それを読み込ませることで幅広い業務に対応できる仕組みの構築に取り組む。AIエージェントを前提としたシステム開発とBPOを一体的に行うことでビジネスを伸ばしていく方針だ。

NTTデータ
業務特化型で対応領域を拡大

　NTTデータは、「Smart AI Agent」の名称で営業やマーケティングなど業務特化型のAIエージェント開発を進めており、BPOビジネスにおいても「さまざまなBPO業務に特化したエージェント開発を水面下で進めている」と高岡慧・テクノロジーコンサルティング事業本部インダストリセールス事業部課長は話す。また、AIエージェントをBPOビジネスに全面的に活用し、工数を削減することで得た利益をユーザー企業に還元するロードマップを描いている。
 
　同社では、AIエージェントが強みを発揮する可能性が高い領域の一つとして「審査業務」に着目している。購買や経費精算、各種申請の内容が適切かどうかを審査する工程は、「人の目で書類を突き合わせることが多く、RPAで自動化するのも難しい」（高岡課長）が、AIエージェントの実装で自動化が容易となり、最終的な確認を人間が行えば済むようになる。住宅ローンや損害保険の審査といった、より専門的で高度な業務知識が求められる業務にも対応できるようになるとみている。

　AIエージェントでBPO可能な領域を拡大しつつ、工数削減によって得た利益をユーザー企業に還元することでBPO市場における競争優位性を高めていく。BPO事業を巡っては、2025年4月にグループ向けのBPOを担っていたNTTデータマネジメントサービスと、一般顧客向けのBPOを扱っていたNTTデータ・スマートソーシングを統合、NTTデータ・ウィズを設立して規模を拡大。NTTデータと密に連携を取りながら、来年度に向けてAIエージェントの実運用を本格化させる。