「AIエージェント」という言葉には、放っておいても勝手に仕事をこなしてくれる、というイメージがつきまといます。結論から言うと、現場で使ってみる限り、そのイメージは半分正解で半分誤解です。「生成AI『戦力化』の教科書」（松本勇気著）を読みながら、自分自身の実務経験と照らし合わせて感じたことを整理します。
「もの知りだが自社の知識はない新入社員」という比喩
本書では、生成AIを「もの知りでタフで賢いが、自社の知識はない新入社員」に例え、AIを組織に迎え入れる過程を「オンボーディング（戦力化）」というコンセプトで解説しています。この比喩は、実務でAIを使う感覚とかなり一致すると感じました。
的確に指示を出さなければ、AIは簡単に間違った方向に進みます。新入社員に丸投げでは仕事が回らないのと同じで、最初は手取り足取りコンテキストを与える必要があります。
ただ、ここが面白いところです。コンテキストや業務知識をきちんと積み上げていくと、新入社員レベルからシニア人材に近いレベルまで育っていく感覚も実務の中であります。「自律的」という言葉は、最初から勝手に動く賢さではなく、育てた先に見えてくるものだと捉え直すと、実態にかなり近づく気がします。
ワークフローよりも手薄になりやすい「ナレッジベース」
本書は、AIを戦力化するための2本柱として「ワークフロー」と「ナレッジベース」の整備を挙げています。実際の製造業DX・PoC開発の現場で感じるのは、この2つのうち、ナレッジベースの方が圧倒的に手薄になりやすいということです。
現場になればなるほど、業務知識は担当者の頭の中にしかない暗黙知として溜まっていきます。これを言葉にして渡す作業は地味で時間がかかるので、後回しにされがちです。
でもAIエージェントの自律性を高めようとするほど、このナレッジベースの質が結果を左右します。ワークフローだけ整えて本番運用に踏み切ると、想定外の場面で判断を誤るリスクが残ったままになると感じています。
R&D段階という評価は「発売時期」の問題かもしれない
本書では、AIエージェントはまだR&D段階の技術であり、これから1〜2年かけて事例が出てくるだろうという見立てが示されています。この見立てについては、少し実感と違う部分がありました。
すでにAIエージェントの事例はたくさんあります。ただし、実際に本番運用まで漕ぎ着けているものは、その中でもごく少数です。つまり技術そのものが未成熟というより、事例の数と、本番で使い続けられている事例の数のギャップが大きい。これが実感に近い評価です。これからは新しい事例を増やすことより、どれだけ現場で使い続けてもらえる仕組みにできるかが焦点になると思っています。
「業務を変えない」導入と、「業務ごと見直す」導入の境目
本書のもう一つの特徴は、既存の業務フローを大きく変えずにAIを組み込む「業務を変えないデジタル化」というアプローチです。現場にすぐ組み込みたい場合には、これが最適解だと感じています。導入のハードルが低く、現場の抵抗も少ないためです。
ただし、AIエージェントを前提にする場合は、話が変わってきます。エージェントに自律的な判断を任せようとするほど、既存の業務フローそのものを見直す必要が出てきます。人が介在する前提で作られた業務プロセスに、後からエージェントを継ぎ足すだけでは、本来の力を引き出せません。どちらのアプローチを取るかは、導入するAIのレベルと、現場が受け入れられる変化の大きさで決まる。これが実務を通じての感覚です。
よくある質問
Q. AIエージェントは本当に「自律的」なのか、現場で感じた限界、結局どこがポイントですか？
AIの自律性は最初から備わっているものではなく、コンテキストとナレッジを積み重ねた先に育つものです。ワークフローより手薄になりがちなナレッジベース整備が、実務で使える水準に引き上げる鍵だと感じています。
まとめ
AIエージェントの「自律性」は、最初から備わっているものではありません。コンテキストとナレッジベースを積み重ねた先に育っていくもの。これが現場での実感です。
ワークフローに比べて手薄になりがちなナレッジベースの整備こそが、実務で使える水準まで引き上げる鍵。今後の焦点は新しい事例を増やすことより、本番運用にどれだけ乗せられるかに移っていくと思っています。
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この記事を書いた人：製造業・AI活用専門のコンサルタント。双子育児中のパパ（いけぽん）。育休中にブログ「twins-work-life.com」を本格始動。
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