ところで、突然ですが聞いてみたいことがあります。「あなたは自社の課題を解決するとき、何人の専門家に相談できますか？」

マーケティング担当者、コンサルタント、プロジェクトマネージャー、データアナリスト、営業のスペシャリスト……。こういった人たちを一度に集めてブレインストーミングするのって、普通はかなり大変じゃないですか。予算もかかるし、スケジュール調整だけで何週間もかかることもある。

でも、これが今、生成AIで変わろうとしています。断言します。AIを使いこなせる経営者と、そうでない経営者では、2〜3年以内に圧倒的な差が生まれます。

最近SNSで話題になっているのが、「複数の専門家AIエージェントを同時に稼働させる円卓会議型のAI活用法」です。これはですね、いわゆる一人でユニコーン企業を目指す発想に近くて、30〜40人の少人数チームで10億〜100億円の価値を生み出せる企業が実際に出てきている背景と無縁ではありません。

マインドシフトが先、ツールは後

重要なのはマインドシフトです。「AIは人の仕事を奪う」という恐怖ベースの見方から、「AIは専門家チームを手軽に組成するインフラだ」という発想への転換。これがAI活用の第一歩です。

営業部門であれば、営業AIエージェントが市場トレンドを分析し、コンサルタントAIエージェントが戦略を提言する。PMエージェントがプロジェクト全体を管理しながら、データ分析エージェントが数字でバックアップする。こんな「バーチャルドリームチーム」を、月数千円のサブスクで組成できる時代になっているんです。

さて、余談ですが、私も実際にやってみました。

使ったのはGoogleのNotebook LMです。ご存知の方も多いと思いますが、Notebook LMはGeminiが裏で動いているAIリサーチツールで、資料を読み込ませて深い分析をさせることができます。

課題設定：予算10万円でセミナー100名集客

今回の課題はシンプルです。「予算10万円で、私が主催するAIセミナーに100名を集客する」というビジネス課題です。

この課題に対して、私はNotebook LMの中に5人の専門家エージェントを設定しました。マーケティング専門家（集客チャネルの選定と広告戦略）、コンサルタント（全体戦略の方向性付け）、プロジェクトマネージャー（実行スケジュールとKPI管理）、データアナリスト（数字に基づく分析と改善提案）、営業・セールス専門家（参加者への訴求メッセージ開発）の5人です。

これ、本当に面白いんですよね。5人のAIエージェントが互いに意見を出し合いながら、課題に対して5ラウンドの検討を実施してくれます。

5ラウンドの検討プロセス

ただ、正直に言います。万能ではありません。今回の経験から見えてきた課題がいくつかあります。

前提条件の精度がアウトプットを決める

これ、本当に重要です。「予算10万円で100名集客」という課題を投げるだけでは不十分で、「独自LPは作れない」「Peatixを使っている」「参加者のペルソナはこういう人」という前提条件を細かく設定しないと、的外れな提案が出てくることがあります。人間の会議でも同じですよね？前提共有なしにいきなり「集客どうする？」と聞かれても困る。AIも一緒です。

トークン消費と「引き継ぎ」の工夫

もう一つの課題はシステムの重さです。Notebook LMもGeminiもクラウドのWebサービスを使っているので、複数エージェントを長時間動かすとトークンをどんどん消費してしまいます。そこで私が取り入れたのが「引き継ぎ方式」です。Notebook LM上の専門家会議で結論が出たら、その内容をChatGPT（GPT-5.5）に移して継続検討する。異なるAI間でバトンをつなぐことで、それぞれの強みを活かしながら効率的に進められます。

人間のレビューと判断力は欠かせない

AIが5ラウンド検討してくれたとしても、最終判断をするのは人間です。「このAIの提案は現実的か？」「自分たちのリソースで実行できるか？」を見極める目が必要です。これがまさにリスキリングの核心ともいえます。AIツールを使いこなすスキルだけでなく、AIのアウトプットを批判的に評価し、ビジネス判断に変換する力。これが次の時代のビジネスパーソンに求められる能力です。

「専門家不在」の課題を解消するAI活用

さて、少し視点を変えてみましょう。この「AI円卓会議」という発想は、DX推進の文脈でも非常に示唆的です。

多くの中小企業や地方企業が直面しているのが「専門家不在」の問題です。マーケティング専門家もいない、PMもいない、データサイエンティストもいない。人材育成コストもかけられない。こういった企業にとって、AI専門家エージェントは「バーチャル外注」として機能します。もちろん、すべてをAIに任せるわけにはいきませんが、初期段階のアイデア出しや方向性の整理、課題の構造化などは十分に任せられます。

業務効率化を超えた「組織知の拡張」

AI活用というと、まだ多くの企業では「業務効率化ツール」として捉えられがちです。でも本質はもっと深いところにあります。10人の専門家が議論した内容が記録として残り、それが組織の「ナレッジ」になる。次に同じような課題に直面したとき、過去の専門家会議の記録をベースに、さらに精度の高い議論ができる。これはデータ活用の新しい形です。個人の頭の中にあった暗黙知が、AIとの対話を通じて形式知化されていく。これがDX推進の本来の姿ではないでしょうか。

AGI・ASI時代に向けたリスキリングの設計

少し先を見据えた話をします。今私たちが目の前にしているのはAI（人工知能）ですが、研究者の間では2030年前後にAGI（汎用人工知能）が、その先にASI（超知性）が実現するという見方も出てきています。AGI・ASI時代には、今の「AI専門家エージェント」レベルをはるかに超えた知的作業がAIによって行われるようになります。その時に人間に求められるのは何か？断言します。それは「AIをどう活かすか」を設計する力、つまりAI活用の設計思想です。目の前の業務をAIに置き換えるのではなく、「どんな専門家エージェントを組み合わせれば、どんな課題が解けるか」を構想する力。これが次世代のデジタル変革を担う人材に不可欠なコンピテンシーです。

生成AIによる専門家円卓会議は、今まで「お金と人脈がないと実現できなかった」ことを、一人でも実践できるようにする技術革新です。これはDX推進における本質的なマインドシフトを意味します。「AIは道具」という認識から「AIはチームメンバー」という感覚への変容です。

人材育成の観点でも、これは大きな転換点です。従来のリスキリングは「特定のスキルを習得する」という発想でしたが、AI時代のリスキリングは「AIと共に思考する力を鍛える」という方向に移っています。AI活用を前提とした業務プロセスの設計力、AIのアウトプットを評価・改善するクリティカルシンキング、複数のAIを組み合わせるオーケストレーション力。これらが次世代の人材育成の核心です。

最後に一点、強調しておきたいことがあります。AI格差は今、急速に広がっています。使う側と使われる側の二極化が進む中で、「やってみる」という行動が最大の差別化要因です。完璧な準備ができてから始めるのではなく、まず小さな課題でAI円卓会議を試してみてください。失敗しながら学ぶプロセスそのものが、デジタル変革の実力を養います。

近森満（ちかもり みつる） 株式会社サートプロ 代表取締役CEO ／ DXコンサルタント／IT人材育成／検定事業化 IT技術者の教育支援と人材育成を専門とする事業化コンサルタントとして、2006年に株式会社サートプロを創業し、IoT検定・＋DX認定・アジャイル検定などの資格制度を創出。独自の技術者向け教育研修の開発に定評があり、実践的なスキル向上を支援。経済産業省DX推進ラボおよびIoT推進ラボのメンターとして自治体や中小企業のDX推進を支援。近年は超知性ASIスキル可視化にも取り組み、次世代技術の普及に注力している。 ■所属・役職 ・IoT検定制度委員会 事務局長（IoT検定、＋DX認定、超知性ASI検定） ・一般社団法人 IT職業能力支援機構 理事長（Android資格） ・電気・電子系技術者育成協議会 副理事長（E検定） ・組込みソフトウェア管理者技術者育成研究会 メンバー（組込み） ・ET教育フォーラム合同会社 代表（コンテンツ制作） ・経済産業省 地方版IoT推進ラボ ビジネス創出事業メンター（IoT支援） ・経済産業省 地域DX推進ラボ ビジネス創出事業メンター（DX支援） ・デジタル庁 デジタル推進委員（デジタル化支援） ・DX事業共同組合 設立理事（DX推進） ・一般社団法人日本サステナブルビジネス機構 幹事（SDGs認証） ・“一億総活躍社会を実現する”共生日本協議会 理事（DEI支援） ・アジャイル開発技術者検定試験コンソーシアム 事務局長（Agile検定） ・一般社団法人国際サイバーセキュリティ協会 事務局長（IACS認定）

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