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

人財育成は「AIの使い方研修」だけでは足りない

Agentic AI時代の人財育成では、単にツールの操作方法を教えるだけでは不十分です。

必要になるのは、

* 目的を言語化する力
* 仕事を構造化する力
* 判断基準を設定する力
* AIの出力を検証する力
* リスクを想定する力
* 任せる範囲を決める力
* 結果に責任を持つ力

です。

これらは、プロンプトの書き方だけでは身につきません。

実際の仕事の中でAIに業務を任せ、結果を確認し、修正し、よりよい任せ方を考える経験が必要です。

私は以前から、人財育成の理想は、一度研修を受けて終わることではなく、現場で学び続ける状態をつくることだと考えています。

Agentic AIは、この現場学習を支える存在にもなります。

AIが仕事を代行するだけではなく、

* 考え方を問い返す
* 不足情報を指摘する
* 別の選択肢を示す
* 判断の根拠を整理する
* 振り返りを支援する

ことで、一人ひとりの成長を支える可能性があります。

人間とAIの関係は「使用」から「協働」へ

これまで私たちは、パソコンやソフトウェアを道具として使ってきました。

しかしAgentic AIでは、人間とAIの関係は少し変わります。

人が細かく操作するのではなく、目的を共有し、仕事を分担し、結果を確認しながら進める。

これは、道具を使うというより、チームで協働する関係に近づきます。

ただし、AIは人間ではありません。

信頼しすぎてもいけませんし、疑い続けて何も任せなければ価値を引き出せません。

必要なのは、

任せることと、確認することのバランス

です。

人を育てるときも、すべてを指示していては自立しません。

しかし、何の支援もなく放任すれば、失敗する可能性が高くなります。

目的を伝える。

必要な権限を与える。

途中で状況を確認する。

失敗から学ばせる。

最後は責任者が判断する。

この考え方は、人財育成にもAgentic AIの運用にも共通しています。

SDVとAgentic AIはどうつながるのか

第1回で取り上げたSDVは、ソフトウェアによって進化し続けるクルマでした。

Agentic AIは、そのソフトウェアをさらに主体的に働かせる技術と考えることもできます。

これからのクルマは、単にソフトウェアを更新するだけではありません。

ドライバーの状況を理解し、

目的地や交通状況を確認し、

危険を予測し、

必要な支援を判断し、

車内外のシステムと連携するようになります。

つまり、クルマそのものが一つのAIエージェントに近づいていく可能性があります。

SDVが「ソフトウェアによって定義されるクルマ」だとすれば、

Agentic AIは、

そのソフトウェアが自ら考え、行動するための頭脳

とも言えるでしょう。