2️⃣AI時代を読み解くキーワード② Agentic AI──AIは「質問に答える道具」から「仕事を任せる相棒」へ

一つのAIではなく、複数のAIが協力する

将来は、一つのAIがすべてを担当するとは限りません。

人間の会社に、

* 営業担当
* 人事担当
* 経理担当
* 法務担当
* システム担当

がいるように、AIにも役割分担が生まれます。

例えば、新しい研修を実施する場合、

研修企画エージェントが全体計画を作り、

人財データ分析エージェントが対象者の課題を分析し、

教材作成エージェントが資料を作り、

スケジュール調整エージェントが日程を確認し、

コミュニケーションエージェントが案内を作成する。

それぞれのAIが自分の担当業務を行い、必要に応じて情報を受け渡します。

これを、マルチエージェントと呼びます。

Anthropicは、複雑な仕組みから始めるのではなく、まずは単純で組み合わせ可能な仕組みから構築することを推奨しています。複雑なマルチエージェントを最初から導入するよりも、単一目的のエージェントから始める方が、コストや評価、問題発生時の原因究明の面で現実的だからです。(Anthropic)

ここは企業にとって重要な注意点です。

Agentic AIが注目されているからといって、いきなり会社全体をAIに任せる必要はありません。

生成AIとRPAとは何が違うのか

Agentic AIに近いものとして、RPAがあります。

RPAは、決められた手順を自動的に繰り返す仕組みです。

例えば、

* 指定されたファイルを開く
* 数値をコピーする
* システムへ貼り付ける
* 決められた形式で保存する

といった定型作業を得意とします。

しかし、途中で画面の構成が変わったり、想定外のデータが入ったりすると、処理が止まりやすいという特徴があります。

RPAは、決められた道を正確に走る自動運転のようなものです。

一方、Agentic AIは、目的地を与えられると、状況に応じて経路を考えます。

道が通れなければ別の道を探し、情報が足りなければ調べ、必要なら人に確認します。

つまり、

RPAは手順を自動化する。

Agentic AIは目的達成までの判断を含めて自動化する。

ここに大きな違いがあります。

ただし、Agentic AIがRPAを完全に置き換えるとは限りません。

正確に決められた処理を繰り返す部分はRPAが担当し、状況判断が必要な部分をAgentic AIが担当するなど、両者を組み合わせる可能性もあります。

Agentic AIは「AI社員」なのか

Agentic AIは、しばしば「AI社員」と表現されます。

確かに、

* 仕事を任せられる
* 複数の作業を連続して進められる
* システムを操作できる
* 他のAIと連携できる
* 結果を見て修正できる

という点では、これまでの道具よりも社員に近い存在です。

しかし、私は安易に人間の社員と同じものとして扱うべきではないと思います。

AIには、

* 本当の意味での責任を負えない
* 組織の事情を完全には理解できない
* 暗黙の了解を誤解する
* 間違った情報をもっともらしく扱う
* 与えられた目的そのものが正しいか判断できない

という限界があります。

仕事を進める能力が高くても、その仕事を行うべきか、結果が社会的に妥当か、誰にどのような影響を与えるかまで責任を持てるわけではありません。

そのため、Agentic AIは、

社員の代わりというより、一定の業務を委任できるデジタルな実行者

と考えた方がよいでしょう。