こんにちは！ 「生成AI時代のアップデート勉強会」です。
隔週にてお届けしているメールマガジンで、最新の生成AIや
DX、リスキリングなどをテーマに情報をお届けしております。
「人間の仕事はAIに取って代わられる」
そんな文言がニュースサイトやSNSを賑わしています。
しかし、時代は今、もっと先に進んでいます。
AI同士が役割を分け合って動く、「AIチーム」というやり方
です。
これは、１つのAIが指示された処理を行うものではなく、
役割を分担した複数のAIがチームで助け合って処理を行う
というものです。
今回のテーマは、「AIチームで大きく変わる時代に企業は
どうなるのか」です。
１．「AIチーム」の現実味
「AIチーム」なんて、まだまだ未来の話じゃないの？
そう感じる人も多いのではないでしょうか。
しかし、これは現実の話です。
2026年1月、総合電機メーカーの日立製作所は新技術を
発表しました。
それは、複数のAIに会話をさせ、それぞれのAIの得意分野
や相性を見ながら、目的に合うAIチームを自動で組む技術
というものです。
会話の結果から関係性を計算することで、ランダムに組む
よりも、最大13％も良い結果が出たと説明しています。
また、AIエージェント専用のSNS「Moltbook」などの登場
も話題となりました。
これは、AIエージェント同士がSNSで交流(投稿や会話)を
行うという公開実験のような取り組みです。
複数のAI同士が会話にて議論を進め、人間はその結果を
見守るという流れです。
今後、このように複数のAIを組み合わせて使用するという
流れが加速するでしょう。
２．「AI vs AI」の時代に突入！
この「AIチーム」の凄いところは、単にAIの能力が高くなる
という単純なものではありません。
「AIチーム」において重要なのは…
・どのAIに、何の役割を持たせるか、AIが考え始めた。
ということです。
「うーん、何か凄そうだけど、イメージできないなぁ」
という方、多いのではないでしょうか。
ではここで、これを人間がチームを作って、仕事を進める
ケースに置き換えてみましょう。
あるプロジェクトを進めるとき…
・誰をチームに入れるか ［メンバーの決定］
・誰がまとめ役になるか [リーダー役の選出]
・各メンバーの役割を決める [メンバーの業務決定]
ということを考えますよね。
今までは、人間同士が業務をこなすため、管理職や当事者が
それまでの経験や勘で決めていました。
「AIチーム」は、これをAIが自動でこなすというイメージです。
AI同士の会話データから…
・どのAIがどんな業務に強いのか
→必要なメンバーの決定
・どの組み合わせがうまくいくのか
→AI同士を組み合わせて業務を最適化する。
・どのAIを確認役にするとミスが減るか
→各処理でのチェック役のAIを決める。
という作業を自動で行います。
つまり、何か新しいプロジェクトを行う際のチーム立上げに
かかる時間は大きく減少し、スムーズに実行できるのです。
※AIチームのメリット
(1)作業が早くなる
AI同士で作業を分担し、漏れがないように各処理ごとの
確認までできれば、人間が全部やるより早く進みます。
(2)無駄な作業がなくなる。
各項目ごとAIがチェックを行うため、やり直しや重複する
作業が大きく減ります。
人間が行った場合の、無駄な時間や工程がなくなります。
(3)自動で改善していく
AIは作業をしながら、問題だと思うフローを自動で改善
していきます。
これにより、 「この人がいるから回る」といった属人化を
防ぎ、一番効率が良い方法を選択します。
このようにAI同士が連携して業務を行うという未来は
眼の前に来ているのです。
だからこそ、「AIが人間の仕事を奪う」という話ではなく、
「AIがAIを動かす世界で、人間は何をするのか」という
部分が重要になってくるのです。
３．間違いが見つからない！
優秀な「AIチーム」ですが、大きな落とし穴があります。
それは、便利になるほど、人間が疑わなくなる ことです。
つまり、「AIチーム」が発達するほど…
・明らかな間違いは減る
・最適な処理がされている
・データのクオリティが上がる
という形になり、間違いがあっても、それが人間には確認
しにくいという問題が発生します。
これは企業にとって由々しき問題です。
どんなにAIが作業を進めても、それを社外で発表したり、
取引先に提案する場合は、その企業が全ての責任を持つ
必要があります。
「AIがやったから」という言い訳は通用しないのです。
今後、必要になるのは、ただAIを使用するのではなく…
・どこでAIの処理を人間が確認するのか
・何かあった場合、どこで止めるのか
・どこまで責任を持つのか
といった内容を決めることが先決となるのです。
４．企業が考えるAIのルール作り
では、この状況をふまえて、企業が業務でAIを使用する際に
何を考えなければならないでしょうか。
まずは「AIにどこまで任せるか」です。
最初から全部任せるのは危険です。
どんなタスクをAIに任せるか、項目ごとに分けて書き出すと
分かりやすいと思います。
【AIに任せたいタスク】
・情報集め、リサーチ
・データの要約やまとめ
・企画のタタキ台作り
・比較表や図の作成
・論点の整理
・社内向けの下書き書類の制作
・制作物の最初のチェック
【人間が担当するタスク】
・社外向けの正式な書類制作(発表など)
・契約や発注、決裁など
・会社の機密情報や個人情報に関わること
・クレーム対応や想定外の例外的な処理
・制作物の最終確認
・企業としての最終判断と責任
ポイントとしては、「ザッと作る、整理する」はAIに任せやすい
作業ですが、「最後に確認、判断」は人間という線引きです。
次に必要となるのが企業での「ルール作り」です。
最低限、次の4つを決めておくと安心です。
(1)誰が使うのか
その業務でAIを使用するのは、誰なのか。
その部署全員なのか、担当者のみなのか。
(2)どのデータをAIで使用できるか
社内資料を使用する場合、どの資料が使用可能で、どの資料
は使用不可なのか。
使用できる資料と使用禁止のものを決めておく。
(社外秘の機密情報などは厳禁！)
(3)どの業務に使用するのか
想定外の事態を防ぐため、使用する業務を決めておく。
議事録まとめ、提案書の下書き、アイディア出しの壁打ちなど、
ハードルの低いものから導入していく。
(4)確認はどこで誰が行うか
お客様に渡す資料は、出す前に営業の責任者が最終確認する
など、業務フローに確認フローを組み込んでおく。
この4つを決めれば、「とりあえずAIを使う」というレベルから、
「ルールの中でAIを安全に使う」 というレベルに前進します。
AIチームのような複雑なシステムを導入する前に、この部分は
絶対に押さえておきましょう。
５．確認フローと責任
次に、もう少し具体的な業務内容と合わせて見てみましょう。
今回は、広報の担当者がAIを使って、会社の広告を作成する
ケースを例とします。
(1)広告対象の興味をリサーチする ［AI］
(2)リサーチ内容をもとにAIと企画案を作る ［AI］
(3)企画案を上司や先輩社員に確認してもらう［人間］
→企画案がNGであれば、再度、AIと企画案を作る
→企画案がOKであれば、文面作成に進む
(4)キャッチコピーなどの広告文面を作成する ［AI］
(5)担当者が広告文面を修正して整える ［人間］
(6)上司や先輩社員に提出、複数名で最終確認 ［人間］
→最後の修正を加えて、広告を公開する
(7)AI作成文面、修正履歴などを記録に残す ［人間］
→いつ、誰の指示でどこを修正したのか記載する
→問題が発生時に原因を特定できるようにする
このフローは「誰がAIを使い、誰がどこで確認したのか」
という部分をハッキリさせておくことがポイントです。
これにより、この業務の責任はどのタイミングで誰が負うか
明確になります。
では、最後のまとめです。
「AIチーム」の出現により、今後はさらに大きく業務の流れが
変わります。
そこで、今の段階から準備を進めていきましょう。
・自分の業務のどの部分をAIに任せるか書き出す
・AIに任せられないタスクを明確にする
・部署やチームで確認フローを決める
・試験的に部分導入して、必ず記録を残す
「AIに任せる→止める→確認する→記録する」という一連の
流れを忘れないようにしてください。
今回の内容はいかがでしたでしょうか。
それでは、また次回のメールマガジンでお会いしましょう！
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