AIエージェントがもたらす変革

コラムカテゴリー：AI, DX（デジタル・トランスフォーメーション）

なぜ今「AIエージェント」なのか？

生成AIが急速に社会へ浸透するなか、「生成AIと何が違うのか」「なぜAIエージェントが注目されているのか」と疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。
AIエージェントとは何か、そしてどのような変革をもたらすのかを理解することで、生成AI活用のその先にある新たな業務改革の可能性が見えてきます。

そこで今回は、AIエージェントがもたらす変革について考えてみたいと思います。まずは「AIエージェントとは何か」から見ていきましょう。

AIエージェントとは？

AIエージェントとは、次のような特徴を持つシステムです。

• 人が与えた「目標」を理解できる
• 目標達成のために「判断」と「行動」を繰り返せる
• 人の指示を待たず、「自律的」に行動することができる

生成AIとの大きな違いは「行動」と「自律性」にあります。
生成AIも質問を理解し回答を生成できますが、その都度、人が具体的な指示を与える必要があります。

一方、AIエージェントに与えるのは「目標」と「行動ルール」です。

重要なのは、「行動ルール」と「行動計画」は異なるという点です。AIエージェントは決められた行動計画どおりに動くのではなく、与えられた目標とルールからAIエージェントが最適な行動計画を考え、自律的に実行します。

AIエージェントが今注目されている背景には、生成AIやLLM（大規模言語モデル）の性能向上に加え、APIエコノミー（システムの機能やデータをAPIで公開・連携してサービス間で価値を創出する仕組み）の発展やSaaSの普及があります。
これまではAIが「考える」ことはできても、「実行する」ことは容易ではありませんでした。しかし現在は、AIがさまざまなシステムと連携し、自ら判断して業務を実行できる環境が整いつつあります。

AIエージェントがもたらす変革

AIは「応答するツール」から「業務を遂行する存在」へ進化し始めています。言い換えると、これまでの「人の作業（タスク）の代行」から「人の代行（エージェント：代理人）」への進化です。
この進化は業務の構造そのものを変革させ、プロセスの紐づく先が「人」から「デジタル（AIエージェント）」にシフトすることを意味します。

現在：業務プロセスは人に紐づく

今後：業務プロセスはデジタル（AIエージェント）に紐づく

従来は、人が業務を進めるためにシステムやデータへアクセスしていました。
しかし、AIエージェントが普及した世界では、業務プロセスを進める主体は「デジタル（AIエージェント）」であり、AIエージェントがシステムやデータ、さらには必要に応じて「人」にもアクセスしながら業務を遂行します。

これまでの「人がデジタルを活用する世界」から、「デジタルが人を活用する世界」へと変化していくということです。

AIエージェント活用のアーキテクチャ「オーケストレーション」

業務プロセスをAIエージェント中心へ移行するためのアーキテクチャが「オーケストレーション」です。
AIエージェントは、システム・データ・人など組織の様々なリソースにアクセスして業務プロセスを進行することになります。オーケストレーションとは、このAIエージェント群を1つの「仮想的な統合システム」として構築するアーキテクチャです。

オーケストレーションの最大の特徴は「多層化」にあります。
複数のAIエージェントを役割ごとに階層的に配置し、それらを統括する総指揮（オーケストレーターエージェント）によって複数システムを横断した仮想的な統合管理を実現します。

AIエージェント多層化の例

人はオーケストレーターに目標（と行動ルール）を指示するだけで、社内の様々なシステムが仮想的に統合された環境を利用できるようになります。

AIエージェント時代に向けてやるべきこと

ここで重要なのは、生成AIやAIエージェントはシステムそのものを置き換える存在ではないということです。
AIエージェント時代であってもアナログデータのデジタル化（デジタイゼーション）が一丁目一番地であることは変わりません。“情報”の保管場所は引き続きシステムです。

ただし、システムに求められる要件は変わります。
AIが「判断」と「行動」を担うようになることで、これらは徐々に差別化要因ではなくなっていきます。
“他社にはない情報・知識”だけではコアコンピタンスとしては弱くなり、“AIに判断させるための情報・ルール（価値への変換）”が求められるようになります。

例えば、『過去の顧客とのやり取り履歴』という独自情報があったとします。
情報を単に蓄積・検索できるだけでは不十分であり、『この傾向の顧客には、過去のこの情報を踏まえて、こういう提案をAIにさせる』といった“AIに判断させるためのルール（価値への変換）”こそが求められるようになります。

『情報を持っていること』よりも、その情報を自社のビジネスにおいて『どう意味付けし、どう行動に繋げるか』の重要性が高まるということです。

これまでのシステムには情報へのアクセスしやすさ（操作性や検索性）が求められてきました。しかし今後は、それ以上に「情報の価値を強化する仕組み・機能（例：顧客関係情報からAIの判断材料となる情報を生成、業務ルールをデータ化して管理する機能 等）」がシステムに求められます。

AIエージェント時代に向け、意識すべき点を以下のとおり整理します。

• 引き続き、デジタイゼーションを推進する。
• SaaSの導入をためらう必要はない。ただし、AIエージェントの普及に伴いライセンス体系が変化する可能性には注意する。
  （「SaaSの死」が世間を賑わせましたが、SaaSにもAIエージェントが組み込まれていくことで短期的にSaaS型モデルがなくなることはないと考えます。）
• システムやAIエージェントの導入は、将来のオーケストレーションを見据え、「AIエージェント連携に対応できるシステムの選定」し、「システム連携はAPIなどで個々のシステムを入れ替えても全体に影響が広がりにくい疎結合構成」で進めておく。
• AIエージェント時代を見据えて、グランドデザインを再設計する。
  （AIエージェント層の組み込み、業務のデジタルシフトを前提としたグランドデザインが必ず必要になります。）

さいごに

AIエージェントにも限界があります。責任を負えないこと、会話の行間・人間関係・感情などの非構造化情報の判断が苦手なこと、権限が大きいほどリスクも大きくなることなどです。
しかし、最大の限界は「目的そのものは決められない」ことです。

AIエージェントによって業務のデジタルシフトが進んだとしても、目的や価値、そしてコアコンピタンスの源泉は「人」にあり続けます。
テクノロジーの進化や社会の価値基準の変化によって、これまで差別化要因だったものがそうではなくなる、この変化はこれからも繰り返されます。

重要なことは、コアコンピタンスを進化・強化する取り組みを継続することです。この取り組みにゴールも終わりもありません。“今（この時代）”は、業務のデジタルシフトを進めることが競争優位を獲得していくことに繋がる、というだけです。
コアコンピタンスを進化・強化するための取り組みそのものが「人」を育て、組織にチャレンジや投資の文化を形成し、次の時代のコアコンピタンスを生み出していきます。
“人か・AI（デジタル）か”の視点にとらわれる必要はありません。

時代の変化を見据えながら、自社のコアコンピタンスの進化・強化に取り組み続けてください。

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2026年09月01日 (火)

青山システムコンサルティング株式会社

吉田勝晃