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。