Agentが行うこと
- HR情報へ回答する
- 申請要否を確認する
- Adaptive Cardで入力を受ける
- ServiceNowへ申請を送信する
- チケット番号を返す
Case概要 / Business Goal
HR問い合わせから申請までを会話型の単一導線で完結し、定型問い合わせ負荷を減らす。AgentとHumanの役割分担
Humanに残すこと / Human boundary
- 複雑な従業員ケースや戦略的HR業務はHuman HRが担う
公開されている実績・効果
運用規模
約800名へ本番提供2026年1月26日から約800名に24時間HRセルフサービスを本番提供している
Microsoft公式顧客事例で公表公開効果（定性）
定型問い合わせに伴う手作業が減り、HRが戦略施策や複雑ケースへ注力できるようになったと定性的に報告されている
Microsoft公式顧客事例で公表公開効果、運用規模、利用状況、導入前の状況を区別して表示しています。公開情報にない効果量やBefore→Afterは推定していません。
実装メカニズム / Agentの動き
- 従業員の自然言語質問
- HRポリシー・福利厚生情報
- 申請入力情報
- HR情報へ回答する
- 申請要否を確認する
- Adaptive Cardで入力を受ける
- ServiceNowへ申請を送信する
- Microsoft Teams
- Copilot Studio
- ServiceNow
- SAP SuccessFactors
- 質問受付
- 回答
- 必要情報が得られる、またはHR申請が起票され追跡可能になる
HR Agent LabとしてのDesign Insight
HR Agent Labの分析・推論
Employee Service Agentは「答える」だけでなく、回答後の意思確認から申請起票まで状態を持ってつなぐことで業務プロセス化できる。
Limitations
- 削減工数や解決率の定量値は未公開
Sources / 一次情報
根拠・分析を確認する
公開情報から確認した事実
25名のパイロットを経て2026年1月26日に本番化し、約800名へ展開した。
福利厚生の質問に回答した後、そのままAdaptive Cardで情報と請求書を受け、ServiceNowへ申請してチケット番号を返す流れが実装されている。
Candidate Rule
情報照会の次に申請が発生するHRサービスでは、回答でセッションを終えず、意思確認・入力取得・基幹起票・追跡番号返却までを一連の状態として設計する。
人事AIエージェントの全体像を確認する
この事例を、生成AI・チャットボットとの違い、向いている業務、Humanとの役割分担、設計・実装の考え方とあわせて整理する場合は、人事AIエージェントとは・設計方法を確認できます。