最近、
「AIエージェント」
という言葉を見かけることが増えてきました。
AIについて調べていると、
「これからは生成AIではなくAIエージェント」
「AIが自分で仕事をする時代」
「業務をAIエージェントで自動化」
そんな言葉も出てきます。
でも、
「なんだか急に難しくなった……」
と思った方もいるのではないでしょうか。
プログラミングが必要?
会社が導入するシステム?
ChatGPTとは違うもの?
自分のような小さな事業には関係ない?
そう感じても不思議ではありません。
でも、AIエージェントについて知る入口は、もっと身近なところにあります。
これまでこのシリーズでは、AIと相談する。
自分の仕事を知ってもらう。
お客様や価値観を伝える。
AIに役割を持たせる。
というところまで進んできました。
実は、ここから先に「AIエージェント」という世界があります。
今回は、難しい専門用語からではなく、
「普通にChatGPTを使うことと、何が違うの?」
というところから考えてみます。
まず、いつものChatGPTを考えてみる
たとえば、
「明日のInstagram投稿を考えて」
とChatGPTにお願いしたとします。
AIが文章を作ってくれます。
人が確認して投稿する。
これは、とても便利な生成AIの使い方です。
でも基本的には、
人がお願いする
↓
AIが答える
という関係です。
次の日も投稿を考えてほしければ、また人がお願いする。
調べてほしいことがあれば、また人が質問する。
つまり、
仕事を始めるきっかけは人間側
にあります。
AIエージェントになると、何が変わる?
AIエージェントでは、単に一つの質問に答えるだけではなく、
与えられた目的に向かって、必要な手順を考えたり、利用できるツールを使ったりしながら仕事を進める
という考え方が入ってきます。
たとえば、
「毎朝、AIに関する重要なニュースを確認したい」
という仕事があったとします。
普通にAIを使うなら、
毎朝自分で開いて、
「今日のAIニュースを調べて」
とお願いするかもしれません。
でも仕組みを作れば、
決められた時間に情報を確認する。
必要な情報を整理する。
要点をまとめる。
自分に届ける。
という流れを、毎回人が一つずつ指示しなくても進められるようになります。
ここまで来ると、
「質問に答えてもらう」から「仕事を任せる」
へ、AIとの関係が変わってきます。
「自分専用AI」と「AIエージェント」は同じ?
ここは混ざりやすいところです。
このシリーズではこれまで、
自分専用AI
という言葉を使ってきました。
自分の仕事。
お客様。
価値観。
判断基準。
してほしいこと。
AIの役割。
こうした情報を理解して、自分に合わせて一緒に考えてくれるAIです。
でも、
自分専用AI=AIエージェント
と、そのまま同じ意味ではありません。
たとえば、
「あなたは私の発信担当です」
とChatGPTに役割を設定しただけなら、それだけで本格的なAIエージェントになったとは限りません。
ただし、
自分の仕事を理解させる
→ 役割を与える
→ 任せる仕事を決める
という考え方は、この先AIエージェントを作っていくときにもつながってきます。
だから私は、
自分専用AIは、AIエージェントの世界へ進むための分かりやすい入口の一つ
として考えています。
AIエージェントを「ものすごいロボット」だと思わなくていい
AIエージェントと聞くと、
何でも自分で判断して、
会社の仕事を全部やって、
人間は何もしなくなる。
そんな未来を想像する人もいるかもしれません。
でも、最初からそんなものを作る必要はありません。
たとえば小さな仕事なら、
決まった情報を集めて整理する
毎週の振り返りをまとめる
予定に合わせて必要な準備を整理する
問い合わせ内容を分類して返信案を作る
など、一つの仕事から考えることができます。
大切なのは、
「AIに全部任せよう」ではなく、「この仕事の、この部分なら任せられるかな?」
と考えること。
ここからなら、小さな事業でもイメージしやすくなります。
「AIに仕事を任せる」には、仕事を知ってもらう必要がある
ここで、これまでのシリーズがつながります。
AIに仕事を任せようとしても、
AIがあなたの仕事について何も知らなければ、うまく判断できないことがあります。
誰がお客様?
何を売っている?
何を大切にしている?
何を優先する?
何をしてはいけない?
分からないときはどうする?
どこから人に確認する?
だから、
AIエージェントを作る前に、自分の仕事を整理すること
がとても大切です。
これはAIの設定だけの話ではありません。
自分自身が、
「私はこの仕事をどうやって判断しているんだろう?」
と考えることでもあります。
AIエージェントを考えると、自分の仕事まで見えてくる
たとえば、
「問い合わせ対応をAIに任せたい」
と考えたとします。
では、
どんな問い合わせが来る?
AIだけで答えていいものは?
人が対応した方がいいものは?
クレームは?
個人情報が含まれていたら?
値引きを求められたら?
AIが分からなかったら?
こうして考えていくと、
AIを作っているはずなのに、
自分の仕事のルールを整理している
ことに気づきます。
私は、ここもAIエージェントの面白いところだと思っています。
AIに仕事を任せるためには、
人間側も「自分はどう仕事をしているのか」を言葉にする必要がある。
だからAIエージェントは、単なる自動化の話だけではないと思っています。
AIエージェントに全部判断させなくていい
ここは、このシリーズで何度でも伝えたいところです。
AIエージェントが便利になっても、
全部の判断をAIに渡す必要はありません。
むしろ、
「ここまではAI」
「ここからは人」
を決めることが大切です。
たとえば、
情報を集める
→ AI
整理する
→ AI
文章の下書きを作る
→ AI
公開するか判断する
→ 人
という設計もできます。
金額。
契約。
個人情報。
重要な顧客対応。
法律や制度に関わる判断。
こうしたものは、より慎重な確認が必要になることがあります。
AIが動けるようになるほど、人が確認する場所も設計する。
ここまで含めて、私はAI活用だと考えています。
情報をたくさん入れれば賢くなる、でもない
もう一つ注意したいのが、
「AIに仕事を覚えてもらうなら、会社の情報を全部入れよう」
と考えてしまうこと。
これも違います。
個人情報。
顧客情報。
パスワード。
決済情報。
社外秘の情報。
契約上、外部サービスへ入力できない情報。
こうしたものまで無条件にAIへ渡す必要はありません。
利用しているAIサービスや契約プラン、会社のルールによっても、扱える情報は変わります。
だから、
「AIに何を教える?」と同時に「何を教えない?」も決める。
AIエージェントを仕事で使うほど、この考え方は大切になります。
小さな事業こそ「一つだけ任せる」から始める
AIエージェントという言葉が大きく見えるなら、
もっと小さく考えてみましょう。
今、自分が毎週やっている仕事の中で、
「これ、毎回同じことをしているな」
というものはありませんか?
毎週情報を集める。
同じ形式で文章を作る。
予定を整理する。
数字をまとめる。
定期的に振り返る。
まずは一つ。
「この仕事をAIに手伝ってもらうなら?」
と考えてみる。
それだけでも十分です。
最初から会社全体をAI化する必要なんてありません。
ここまで読んできた人は、もう入口に立っています
第1回では、
AIに毎回ゼロから説明する使い方
について考えました。
第2回では、
自分専用AI
について。
第3回では、
仕事・お客様・価値観などをAIに知ってもらう
こと。
第4回では、
AIに役割を持ってもらう
ところまで進みました。
そして今回、
そのAIに少しずつ仕事を任せていく。
ここまで来ると、
「AIエージェントって自分には関係ない」
という感じが、少し変わってきたのではないでしょうか。
AIエージェントは、
突然ものすごいAIを作ることから始めなくていい。
AIと相談する。
↓
自分を知ってもらう。
↓
役割を持ってもらう。
↓
仕事を任せる。
↓
必要ならツールや自動化へ広げる。
一段ずつで大丈夫です。
次は「自分専用AIを一体作る」
ここまでの無料シリーズでは、
AIと相談するところから、AIエージェントの入口まで
を一緒に進んできました。
そして、ここから次のLEVELへ進みます。
次にやるのは、
「私の仕事を分かってくれるAI」を、実際に一体作ること。
仕事。
お客様。
価値観。
判断基準。
AIに任せたい役割。
してほしくないこと。
分からないときの対応。
人に確認する場所。
こうしたものを順番に整理して、
自分専用AIとして使える形にしていきます。
難しいプログラミングをするためのものではありません。
AI初心者でも、
「私の仕事を分かってくれるAIの相棒を一人作る」
ところまで。
ここからは、読むだけではなく、
実際に自分のAIを作る実践編です。
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AIありきで考えるのではなく、
まずあなたの仕事を整理して、
「どこにAIが入ると役に立つのか」
から一緒に考えます。
一人で考え続けなくて大丈夫です。
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