AIエージェントはツールではなく「即戦力人材」 検討、実行まで担う“自律型AI組織”で現場はどう変わるか

データ活用の属人化や人材不足、チャット型AIによる実務完結の限界――この壁をどう突破すればいいのか。ThinkingAIへの取材を通して、分析から検討、実行まで自律的に担い、人の数に依存しない事業成長を実現させる「自律型AI組織」の作り方に迫る。

[PR／ITmedia]

　データ活用やDXの推進は、いまや企業の最重要課題だ。しかし多くの企業は、データ分析から施策の実行まで担う専門人材の深刻な採用難に直面している。特定の担当者に依存する属人化も、事業継続を揺るがす喫緊の課題だ。チャット型AIを使った業務効率化が進む一方で、AIの助言を施策として実行できる人材が足りず、次なる壁に直面する企業は多い。これを突破するには、どうすればいいのだろうか。

　本稿では、少人数でも事業が回る「自律型AI組織」の作り方を、データとAI活用のプロフェッショナルであるThinkingAI（旧：シンキングデータ）のシニアコンサルタント 白石陸氏に聞く。単に「AIツールを導入する」だけではなく、教育の手間なく「即戦力チームを雇い入れる」のと同義だというAIエージェントと人間の協業のリアルとは。

AI活用が叫ばれる裏で進む「人手不足」「属人化」

――現在のお立場や、クライアントのデータ活用・AI導入にどのように関わっているか教えてください。

白石氏：　ThinkingAIでシニアコンサルタントを務めています。当社はデータ分析とAIのプラットフォーム「Agentic Engine」を提供しており、私はそのシステム導入から伴走支援まで担当しています。経営層や現場のリーダーと対話しながら社内に散在するデータをまとめ、それを活用して業務プロセスを変革に導く役割です。

　私は、当社で長くデータアナリストとしてモバイルゲームのデータ分析を担当していました。データを集めて分析するだけでなく、プッシュ通知などを通じてユーザーの行動を促進する「エンゲージメント」の設計まで一貫して担ってきた背景があります。現在は、「データ分析をして施策に移す」という一連のプロセスをAIに置き換えることを目指しています。

白石陸氏（ThinkingAI Senior Consultant）

――データ活用やAI導入を進める企業は、どのような「データ活用と組織」の課題に直面していると感じますか。

白石氏：　主に2つのギャップがあります。1つ目は、データの統合ができていないことです。情報が社内の各所に散在して、分断している状態です。ユーザーの行動ログはサーバ側にあり、マーケティングのデータは別の外部ツールにあるなど、データ同士がサイロ化したままになっています。

　2つ目は、データを使いこなすスキルセットの問題です。PB（ペタバイト）級のデータが存在していても、それをビジネスに生かすには「人間のスキル」に強く依存します。データアナリストは、ビジネスの現場（ドメイン知識）を深く理解していなければ仮説を立てられません。しかし、何年も運営されているサービスの複雑な仕様を人間のアナリストが全て把握するのはほぼ不可能です。このように、人材の確保が難しい上にドメイン知識の習得という壁があるため、属人化が極めて深刻になっています。この2つのギャップは、特にアプリ事業やECなど、リアルタイムのデータが飛び交いスピードが求められる領域で顕著です。

従来型チャットAIの価値と「実務完結」の壁

――昨今、導入が進む生成AIはそれらの課題をどう解決するのでしょうか。

白石氏：　チャット型AIは「効率化」には間違いなく寄与します。「こういう定義でレポートを作って」と指示をすればすぐに出力してくれます。しかし、ここにも壁があります。それがビジネスにとって「効果的」か、つまり根本的なビジネスの変革につながるかというと必ずしもそうではありません。なぜなら、AIが出した分析結果を見て、意思決定して施策を考え、予算や人材を手配して実行するのはあくまで人間の担当者だからです。

　チャット型AIは自然言語で指示をする必要がありますが、自分の頭の中にある抽象的な思考や前提条件をプロンプトとして言語化できる人間は多くないことも課題です。結果としてプロンプトを作れる人間に業務が集中して、新たな属人化を生んでしまうことがあります。こうした壁を乗り越えるには、業務フローそのものを変革して「AIに実務を任せる」という判断が不可欠です。

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散在する情報を資産に変える「全域感知」

　では、白石氏が指摘する「AIに実務を任せる」という新たなアプローチに対して、ThinkingAIおよびAgentic Engineはどのように寄与するのか。

　Agentic Engineは、「人間の限界を超えるアプローチを採用している」と白石氏は説く。中途採用の社員が入社初日から複雑なサービス仕様を全て理解して、即戦力として活躍するのは難しい。しかしAIであれば、膨大な仕様書を読み込んで、データがどのような形で出力されているかを理解できる。社内に散在するあらゆる情報を統合してAIの知識とするAgentic Engine独自の機能「全域感知」によって、AIは効果的な施策を立案する。これによって、従来は属人的に処理されていた情報を企業の資産として自律的に蓄積して、ビジネスをデータ・ドリブンに動かせるという。

複数エージェントの自律連携のインパクト

　Agentic Engineの強みは、各領域に特化した複数のAIエージェントが自律的に連携して実務を完結させる点にある。

　ECサイトで異常な額の決済が発生したとしよう。人間なら、ダッシュボードを見て異常に気付くのを待つことになる。しかしAgentic Engineは異常を感知するエージェントが警告を出すだけでなく、それを改善するための施策を立案・実行するエージェント、さらにその実行結果（A／Bテストの有意差など）を振り返って検証する分析エージェントに次々にバトンを渡す。つまり、エージェント同士が自律的なチームとして連携して、課題発見から施策検討、実行、検証まで自動で回す。途中で人間の承認を必須とする設定も可能で、企業の運用方針に合わせて柔軟に権限を管理できる。

　この自律連携はどのようなケースでどう役立つのか。白石氏は、一例として広告クリエイティブの多次元追跡とパーソナライズ施策を挙げる。通常、広告出稿先メディア側のデータと自社サービス内のユーザー行動データは分断されていて、同時に運用される数百本の広告素材を人間が一つずつ分析するのは困難だ。

　Agentic Engineは、広告アトリビューションに関するサードパーティーツールと連携し、これらの分断されたデータを1つのIDで統合する。分析エージェントがユーザーの流入経路や広告の訴求軸を多次元で分析して、その結果を受けてエンゲージメント担当のエージェントが自社サービスの体験を自律的に変更する。これによって、かわいいキャラクターを訴求した広告から流入したユーザーには、初回利用時にその要素を提示するといったパーソナライズした体験を提供する。

　こうしたリアルタイムの施策は、1秒間に数億レコードを処理するモバイルゲーム業界で培われたノウハウに基づいている。Agentic Engineには、膨大なデータを処理してユーザーの期待と現実を合致させる100以上の「Skill」が組み込まれている。Skillを選ぶだけで、各分野の専門能力をすぐに活用できる。

Skillの一例。課金分析やユーザー分析、広告分析など目的ごとに専門的なノウハウが体系化されている（提供：ThinkingAI）《クリックで拡大》

　数千から数万パターンに及ぶユーザーの「広告を見た体験」と「購入・利用の履歴」を1対1でひも付けて、最適なタイミングでパーソナライズされた体験を返すといった作業を人間がするのは非現実的だ。Agentic Engineなら、この「データ収集」「データ統合」「データ分析と施策立案」「施策実行」まで、エージェント間のバトンパスで完結できる。これは、希少な存在であるデータアナリストとマーケターを高額で雇用すること以上の価値をもたらす。

AIの暴走とブラックボックス化を防ぐ「個別構築」

　AIが自律的にビジネスを駆動するとなれば、企業はセキュリティや暴走のリスクを懸念する。これに対し、ThinkingAIはSaaS型での提供を避けている。データの保管場所や推論環境を他社と切り離す個別構築を採用しているため、各企業のプロセスや環境に合わせた安全な構造を提供できる。

　また、AIがなぜその判断を下したのかは全てレポートとして可視化される。どのような情報を参照して、どのような推論を経たのかをトレース可能にすることで、AIのブラックボックス化を防いでいることもポイントだ。

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「自律型AI組織」が描く未来とは

――最後に、AIエージェントを組織に迎え入れることがもたらす、新たな組織の在り方について伺います。Agentic Engineで自律的に実務を回す組織が定着した先には、どのようなビジネスの未来が待っているのでしょうか。

白石氏：　Agentic Engineは自律的に学習して改善するので、システム自体が自律的に改善していきます。そうなったとき、人間が注力すべきなのは「創造力」や偶然の出会いから生まれる「セレンディピティー」といった領域ではないでしょうか。

　AIによって、「人の数に依存しない事業成長」は実現可能な時代になりました。従来、1つのサービスを運営するのに100人単位のスタッフが必要だった業務が、10人の人間とAIエージェントのチームで十分に回せるようになります。労働人口が減少して、海外など未知のマーケットに挑戦しなければならない今の時代において、AIが自律的に分析して実務を回してくれる世界観は不可欠です。

――AIエージェントが実務を回すようになれば、経営に与えるインパクトも計り知れませんね。

白石氏：　そう思います。Agentic Engineのような自律型AIプラットフォームは「ツールを導入する」という感覚ではなく、採用が極めて困難な「仕様書を1日で読み込んで施策提案をしてくれる優秀な人材を雇い入れる」ことと同じインパクトがあるはずです。AIエージェントと人間がチームとして協業することで、事業は絶えず進化すると私は確信しています。そんな“即戦力”をチームに迎え入れられるとしたら、企業にとってこれほど心強いことはないはずです。