エージェンティック AI は、2022 年末の生成 AI のように、ビジネス リーダーが探求、実験し、実用化していくであろうエキサイティングで新たなフロンティアを切り開いています。しかし、その可能性と影響力の大きさゆえに、エージェンティック AI の当面の用途や長期的な影響を完全に把握するのは難しいかもしれません。適切な視点を持つことで、リーダーとそのチームは、AI エージェントを使用してすぐに有意義なタスクに取り組み、これらの取り組みから洞察を得て、より大きなビジネス変革を導くことができます。
エージェンティック AI をどう考えるか
その名の通り、エージェンティック AI は「エージェント」がすべてです。これらのエージェントはますます自律的になり、生成 AI でお馴染みのプロンプトの往復なしで、複雑で多段階のタスクを完了できるようになるでしょう。これは、「自律性」の本当の意味を掘り下げるまでは、今日の AI への一般的な期待とあまり変わらないように聞こえるかもしれません。
AI エージェントは自律的に環境を感知し、その中で行動することができるようになります。AI に情報や指示を与えるのではなく、目的を与えるのです。有能で好奇心旺盛なプロフェッショナルのように、AI エージェントはタスクや目的を達成するために必要な情報を特定します。リアルタイムの洞察に基づいて、動的に軌道修正することもできます。
これにより、職場のあらゆる側面でワークフローを大幅に強化する、まったく新しい業務のオーケストレーション レイヤーが誕生します。
たとえば、採用チームは AI エージェントを導入して、求人情報の掲載を最初から最後まで自動化することができます。シニア ソフトウェア エンジニアを採用するとしましょう。AI エージェントは次のことを行います。
- 人事システムを検索し、標準的な採用条件と企業要件を収集
- さまざまな求人サイトから市場調査を行い、類似職種のスキル、資格、給与を分析
- 会社が希望するフォーマットに基づいて、職務明細書を作成
- 検索エンジンで発見しやすくし、差別のない表現を使用して職務明細書を最適化
- ドラフトを採用担当者に送り、レビューと承認を申請
- 自動化ツールを使用して、LinkedIn、Indeed、Glassdoorなどのプラットフォームで求人情報を公開
エージェントが正確かつ責任を持ってワークフローを遂行していることが確信できると、チームはエージェントにさらなる業務を依頼するかもしれません。たとえば、求人の内容に合った候補者を積極的に検索したり、候補者にコンタクトを取ったり、採用担当者との打ち合わせを設定したりといったことができます。これらは、2025 年に企業が導入し始める、非常に現実的なエージェンティック AI のワークフローであるといえるでしょう。
ここでいったん立ち止まって、この例について 2 つのことを指摘しておきます。第一に、これは現代の職場を構成する何千もの繰り返し可能なワークフローの 1 つに過ぎません。このような時間のかかる仕事を処理することで、AI エージェントは従業員を解放し、より戦略的で個人的な仕事への集中が実現できます。第二に、エージェントは組織の機密情報を扱い、誰かの将来のキャリアに影響を与えるかもしれないコンテンツを準備し、組織を代表して公共のフォーラムに投稿しています。これらのステップの 1 つ 1 つがリスクの可能性を生み出すため、チームはエージェントをテスト、監視し、広く展開する前に完全に信頼できる状態にする必要があります。ここで、コンテキストについて考えてみましょう。
エージェンティック AI はコンテキストがすべて
エージェンティック AI の使用は、別のソフトウェアを導入するのではなく、新しい契約社員を雇うようなものだと考えてみてください。新しい契約社員を採用する方法と同様に、AI エージェントを仕事に必要なツールやシステムに接続し、成功とはどのようなものかを明確にイメージさせ、その役割に期待されるカルチャーやコンプライアンスを内面化させる必要があります。このコンテキストこそが、エージェンティック AI の効果を高める秘訣なのです。人が時間をかけて経験を積むことでその役割においてより効果的に成長するのに対して、AI エージェントは利用可能なコンテキストを通じてより効果的に成長します。
このコンテキストは、エージェントが活動する上で重要なガードレールを確立する上でも不可欠です。エージェントは、組織とその顧客にとって大切な倫理、コンプライアンス、セキュリティの境界線を理解する必要があります。これらを早い段階で定義することにより、AI がリスク要因ではなく、信頼できるパートナーとして機能する環境を作ることができるのです。
AI エージェントはコンテキストを必要としますが、同時にコンテキストのクリエーターでもあります。エージェンティック AI は、構造化されていない組織情報のライブラリを、適切でタイムリーなコンテキストに変えるのに役立ちます。Grammarly を例に挙げてみましょう。Grammarly は、文章を書くたびに後をついて回り、役に立つおすすめ情報を提供してくれるコミュニケーション アシスタントとして、多くのユーザーが何年も愛用してきました。そのような幅広いコンテキストの中で、Grammarly や他の AI エージェントは、従業員の嗜好、組織のインサイト、ワークフローへの期待について学習し、現代の職場でプロフェッショナルと精神的負担を真に分かち合うことができるインテリジェンス エージェントとなり得ます。
今日何をすべきか
エージェンティック AI は、私たちの働き方を大きく変革し、より良いものにしてくれるでしょう。この変革はすぐに実現するものではありませんが、ビジネス リーダーは、長期的なシフトに向けた戦略とインフラを開発しながら、早期に成果を得るために、今日から有意義なステップを踏むことができます。
リーダーが今日フォーカスすべきいくつかのステップを以下に示します。
従業員エクスペリエンスから始めよう
エージェンティック AI の成功は、従業員による採用、実験、イノベーションにかかっています。最もインパクトのある初期のエージェンティック ユースケースでは、プロフェッショナルの仕事の質と全体的なワーク エクスペリエンスの両方を向上させることができるでしょう。生成 AI と同様に、企業も従業員向けの AI リテラシー トレーニングに投資し、安全な実験を行うカルチャーを作り、従業員がこれらのツールを探求する時間を確保する必要があります。また、採用するツールは、従業員にとって直感的で既存のワークフローに適合するものでなければなりません。アーリー アダプターやパワー ユーザーを特定し、育成して、彼らがエージェントを構築し、同僚に伝授することを奨励できるのが理想です。
エージェントに適したワークフローを特定する
前述の求人広告の例と同様に、定型的で、繰り返し可能で、監査しやすいワークフローを見つけましょう。最小限のバリエーションでマルチステップのタスクを必要とする定型的なワークフローは、初期のエージェンティック AI の試験的な導入として最有力候補です。一般的な経験則として、適切なワークフローは、仕事の質を落とすことなく、従業員の時間を大幅に節約するはずです。さらに、特に最初のうちは、品質を確保し、信頼を築くために、人間が介入する必要があります。
セキュリティとインフラを優先する
安全かつ責任ある AI の利用は、それが実現する効率性と同様に重要です。セキュリティ対策は、現在の AI のプライバシーとコンプライアンス標準に基づき、AI エージェントをチームの一員と同様に管理することにまで拡大すべきです。これには、安全なアクセス制御の実装、エージェントの行動の監視、機密データの保護が含まれます。
エージェンティック AI は、企業と従業員にとって非常にエキサイティングな時代の到来を告げています。長期的な可能性は非常に大きく、AI エージェントが従業員やチームにもたらす初期の成果も大きいと思われます。今こそが、職場にとって最も革新的なツールの 1 つを解き放つために、願望と現実のアプリケーションを組み合わせる時なのです。
2025 © Grammarly Inc.
「Agentic AI: Understanding the Next Frontier of AI」
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