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実装から始める現実的なアプローチ
最近、「AIエージェント」がちょっとしたバズワード的になっています。
マーケティングや広告業界だけでなくとも、開発や業務自動化の領域では、「もうAIがすべてやってくれる」「これからは人間の指示も不要」などといった期待が飛び交っています。確かに、そうなのかも知れません、
一方で、プログラマティカではこうも思っています。
“では、その時代はすぐに来るのか？ まずは生成AIと協働し、実装できるものから段階的に組み上げていくべきなのでは？” と。
つまり、AIを業務の中に適切に取り込んでいくことが先であり、AIに任せられる部分は積極的に任せればいい。
ただし、「AIエージェント＝完全なる自動化」にこだわりすぎると、むしろ現場を見失ってしまう危険もある、ということです。
なぜ今、「AIエージェント」がバズっているのか？
OpenAIの「GPTs」や、Googleの「Google Agentspace」をはじめとする大手テック企業によるエージェント技術の実装環境など、誰でも手軽に “エージェントを作れる” 時代が到来しようとしています。それによって、
- ノーコードで作れる “それっぽい” エージェント
- Slack連携やRPA＊を組み合わせた業務ボット
＊Robotic Process Automation（ロボティック・プロセス・オートメーション）
などが急増し、まるで “未来が来た” かのような雰囲気が漂っています。
しかし現状の多くは、自戒も込めて書くと、
- 単発のタスクをこなすボット
- 決まった条件下で動くスクリプト
であり、前述した本来のエージェント──目的に応じて自律的に行動し続ける存在──には、まだ程遠いのが実情です。
「まずは実装」こそ、今とるべきアプローチ
今こそ必要なのは、地に足のついた段階的な開発です。
プログラマティカでは、以下のようなステップを踏むのが現実的だと考えています。
フェーズ①：まずは生成AIと人が “協働” する
例：ChatGPTに施策案を出してもらい、人間が修正・選定する
AIのアウトプットを前提に、人が “意図” や “背景” を補完していく段階。
この段階では、AIはあくまで「発想支援」や「下書き補助」として機能します。
フェーズ②：人とのやりとりをテンプレート化し、ツール化する
例：Gradio＋Pythonで、よく使う処理をUI化し、社内共有
協働プロセスの中でパターン化されたやりとりを、半構造化し、ツールに落とし込む段階です。
このフェーズでは、属人化の排除と再利用性の向上がポイントになります。
フェーズ③：それを自動実行できる構造に整理し、半自律化する
例：Zapier（ノーコード自動化ツール）や LangGraph（マルチエージェント設計フレームワーク）などと連携し、目的に応じて動くエージェント設計へ。
業務目的ごとに設計されたルールや状態遷移をもとに、AIを「エージェント＝行動モデル」に近づけていく段階です。
このフェーズで重要なのは、単なるAIの導入を “エージェント化” と混同しないことです。
現在、生成AIはさまざまな業務に取り入れられ始めています。
施策案の下書き、データの整理、アイデア発想の補助・・、こうした活用はますます加速していくでしょう。
しかし、それがそのまま「AIエージェント」になるわけではありません。
AIを使うことと、AIに “任せる” ことの間には、超えてはならない──もしくは慎重に越えるべき境界線があります。
このようなプロセスを通じてこそ、「ブラックボックス的なAI活用」ではなく、人とAIが “意味を共有しながら” 協働できるエージェントの形が見えてくるのです。
なぜ慎重であるべきか？
AIエージェントにすべてを任せきってしまうと、次のようなリスクが生じます。
- 後からのバージョンアップや運用改善が難しくなる
- 提供事業者（API提供元など）の戦略変更に対応できない
- 意図しないアウトプットに気づけず、トラブルの温床になる
つまり、「全部AIエージェントに任せる」という構えこそが、実は非効率で不安定になりうるのです。
だからこそ、まずは実装──人の手を通じて理解しながら、徐々に自律性を高めていく。
この設計思想こそが、これからのAI活用における “確かな道筋” になるのではないでしょうか。
AIエージェントは、“作られる”のではなく“育てる”もの
AIエージェントの未来は、確実にやって来ると思います。
けれどそれは、誰かが魔法のように完成品を届けてくれる未来でもありません。人とAIが協働し、日々の業務の中で “育てていく” ものです。
とはいえ、この進化のスピードが、どれほどのものなのか──
正直なところ、それはまだわかりません。
しかし「エージェント化」は、実装力と現場知が問われる新しい創造領域であると考えています。今こそ、現場から、そして現実から、エージェントを育てていくときなのかもしれません。
一方で、「AIがすべてをやる時代」がやって来ることもまた、避けられない現実でしょう。もっとも、それは「AIに丸ごと任せる」時代ではなく、“任せられる構造設計” が前提となる時代です。
今回のプログラBLOGは、その「育て方」──現場から始まる実装フェーズのリアリティに焦点を当てたものです。AIエージェントを否定するものではありません。
未来を見据えながら、足元をつくる。それが、今できる最も確かな準備なのではないでしょうか。
Programmatica Inc.
Yoshiteru Umeda｜楳田良輝