こんにちは、IT・DX教育サービスの株式会社サートプロ 近森満です。私は最近、AIエージェントをかなり使っているつもりでいました。けれども、あらためて自分の仕事を見直してみると、まだまだ足りないところがあると感じています。何が足りないのか。ツールの知識でしょうか。プロンプトの書き方でしょうか。もちろんそれも大切です。ただ、いちばん大きいのは、仕事をAIエージェントへ渡す覚悟だと考えています。

人は、慣れている仕事ほど自分で抱え込みます。「自分でやったほうが早い」「説明する時間がもったいない」「任せたあとに確認するくらいなら、自分で仕上げたい」。現場ではよくある感覚です。私自身にもあります。これは人に仕事を任せるときだけでなく、AIエージェントに仕事を任せるときにも、そのまま出てきます。

DX推進やデジタル・トランスフォーメーションの現場では、システム導入よりも先に、人のマインドセットが壁になることがあります。AIエージェントも同じです。使えるかどうか以前に、任せる側が仕事を分解し、責任の置き方を決め、途中で戻ってくる成果物を受け止める準備ができているか。ここが問われます。

AI活用が進まない理由は、意外と高度な技術不足ではありません。むしろ、日常の小さな判断の中にあります。たとえば、SNS投稿のような作業です。原稿はできている。画像も作れる。投稿先もFacebook、note、Xと決まっている。にもかかわらず、最後の投稿作業が面倒で止まってしまう。これは誰にでも起きます。

私は日々、仕事の中で得た気づきや、考え方、判断の軸を投稿しています。多い日は一日に何本も投稿します。そこには、私が何十年もかけて経験してきた仕事生活、思想、マインド・トランスフォーメーションの断片が入っています。だからこそ、投稿すること自体には意味があります。ところが、作ることと投稿することは別の作業です。原稿を作るのはいい。しかし、媒体ごとに整え、画像を添え、リンクを確認し、投稿または下書きにする作業は、地味に負荷がかかります。

ここで「自分でやったほうが早い」と考えると、AIエージェント導入は止まります。たしかに初回は自分でやったほうが早いかもしれません。しかし、毎日繰り返す作業なら話は別です。初回の引き継ぎに時間がかかっても、二回目、三回目、十回目で回収できます。人材育成・教育支援でも同じです。教える時間を惜しむ組織は、いつまでも属人化から抜け出せません。AIエージェントも、最初に仕事を教える時間を惜しむと、いつまでも自分の手作業から抜け出せないのです。

事例: SNS投稿管理をAIエージェントへ渡す

今回、私が取り組んだのは、日々の気づきをSNSへ展開する作業の自動化です。すでに原稿の元になる考えはあります。それをFacebook、note、Xへ展開したい。さらに、ゆくゆくは自社サイトのブログにも反映したい。つまり、一つの原稿を複数の媒体へ展開するワンソース・マルチユースです。

この作業は、AIエージェントに向いています。なぜなら、媒体ごとの仕様がある程度決まっているからです。Facebookは投稿文として自然に見える必要があります。noteは下書きとして、見出しや本文の構造、リンク、画像が必要です。Xでは短文投稿だけでなく、記事形式や画像付きの展開も考えられます。各媒体の特徴に合わせて変換する作業は、人間が毎回ゼロから考えるより、エージェントにルール化して任せたほうがよい領域です。

実際に試してみると、Facebookは画像なしで投稿でき、Xは画像ありの記事投稿まで進められ、noteも下書きまで作れる状態が見えてきました。もちろん、これで完成というわけではありません。画像の扱い、リンクの確認、保存状態の確認、投稿前の品質チェックなど、詰めるべきところはあります。それでも、「できる」という手応えがあるだけで、次の実装に進めます。

ここで大事なのは、AIエージェントを魔法の箱として扱わないことです。エージェントに任せるには、作業の入口と出口を決める必要があります。元原稿はどこにあるのか。画像は必要なのか。投稿先はどこか。公開するのか、下書きまでなのか。リンクは実リンクにするのか。ハッシュタグはいくつにするのか。こうした条件を決めることで、AIエージェントは単なるチャット相手ではなく、業務を進める相棒になります。

人に仕事を任せるとき、任せる側には責任があります。相手ができると信じるだけでなく、できるように情報を渡し、判断基準を伝え、途中で起きるズレを修正する必要があります。AIエージェントも同じです。

「AIに任せたら間違えるかもしれない」と考えるのは自然です。生成AIにはハルシネーションのリスクがあります。リンクを間違えることもあります。表現が強すぎたり、逆に薄くなったりすることもあります。だからこそ、任せ方を設計する必要があります。AIに丸投げして終わりではなく、AIに任せる範囲、人間が確認する範囲、失敗したときの戻し方を決めるのです。

この考え方は、デジタル人材育成にも直結します。AIエージェントを使える人は、単にツールに詳しい人ではありません。仕事を構造化し、スキルセットを分解し、成果物の品質を判断できる人です。これからのキャリアパスでは、手を動かすスキルだけでなく、AIに任せる設計力、AIの出力を評価する力、必要に応じて人間の判断へ戻す力が重要になります。

リスキリングやスキルチェンジという言葉はよく使われますが、私はそこにマインドシフト、マインドチェンジを加えるべきだと考えています。できる作業を増やすだけではなく、自分の仕事をどう手放すか。どこまでAIに渡すか。どこを人間が持つか。この考え方の更新こそが、マインド・トランスフォーメーションです。人や組織の変化で詰まったときの参考図書として、私の著書『マインド・トランスフォーメーション AI時代の思考革命: AI時代に必要な人間OSのアップデート』も、必要に応じて手に取っていただければと思います。

事例: ワンソース・マルチユースを現場DXに変える

SNS投稿管理の自動化は、小さな話に見えるかもしれません。しかし、現場DXとして見ると、かなり本質的です。一つの情報を、複数の形式に変換し、複数の場所へ届ける。これは企業の教育、採用、広報、営業、カスタマーサクセスでも起きています。

たとえば、研修講座・eラーニングの現場では、一つの講義内容から、受講者向け資料、確認テスト、SNS告知、社内共有文、営業提案資料、FAQを作れます。これを毎回人が手で作ると、時間がかかります。AIエージェントを使えば、元となる情報を一度整え、媒体別に変換し、必要な確認だけ人間が行う流れにできます。

採用広報でも同じです。エンジニア向けの技術記事を、候補者向けの採用メッセージ、社内勉強会の告知、Xの投稿、note記事、メールニュースへ展開できます。人事部門に元エンジニアがいる場合、この設計はかなり相性がよいはずです。技術の文脈を理解しながら、読者に合わせた言葉へ変換できるからです。

ただし、注意点もあります。AIに任せると、言葉がきれいに整いすぎて、本人の体温が薄くなることがあります。どの媒体にも同じような文章を出してしまうと、読者から見ると機械的に見えます。だから、ワンソース・マルチユースは「同じ文章をコピーする」ことではありません。中心にある考えを保ちながら、媒体ごとに言い方、長さ、導線、読後の行動を変えることです。ここに人間の編集判断が残ります。

今回の話で私が面白いと感じているのは、スマートフォンからAIエージェントへ依頼できる状態が見えてきたことです。机に座って本格的に作業するだけでなく、移動中やちょっとした時間に「このネタをSNSに展開しておいてください」と頼める。これは、働き方の感覚を変えます。

もちろん、何でもスマートフォンで済ませればよいという話ではありません。重要な判断や品質確認は、落ち着いた環境で見たほうがよい場合もあります。ただ、入口を軽くすることには大きな意味があります。思いついた瞬間にAIへ渡す。AIが下書きを作る。人間はあとで確認し、必要なら直す。この流れができると、アイデアが埋もれにくくなります。

AGI（Artificial General Intelligence）やASI（Artificial Super Intelligence）という言葉が現実味を帯びる時代に、私たちはAIを遠い未来の話として眺めているだけではいられません。超知性リテラシーとは、巨大な概念を知ることだけではなく、今日の仕事をどうAIに渡すかを考えることでもあります。毎日一つ、AIエージェント化する。このくらい具体的な習慣が、実は一番強い学びになります。

私は、毎日一つAIエージェント化するタスクを自分に課してみようと考えています。大きなシステム開発でなくてもかまいません。請求書の確認、会議メモの整理、研修レポートの要約、SNS投稿の下書き、問い合わせメールの分類、学習ログの整理。日常業務の中には、AIエージェントに渡せる小さな作業がたくさんあります。

最初から完璧にしようとすると止まります。まずは小さく渡してみる。うまくいかなければ、どこで詰まったのかを見ます。入力情報が足りなかったのか、判断基準が曖昧だったのか、出力形式が決まっていなかったのか。原因が見えれば、次のプロンプトやワークフローに反映できます。

ここで必要なのは、根気です。私自身、ある部分では根気があるのですが、別の部分ではすぐに面倒になってしまうところがあります。だからこそ、あえて仕組みにします。毎日一つ、AIエージェントに任せる。小さくても続ける。すると、仕事の見方が変わります。これはAI活用というより、自分の働き方をアップデートする訓練です。

AIエージェントは、便利な自動化ツールであると同時に、私たちの仕事観を映す鏡でもあります。任せられない仕事が多いほど、自分の頭の中にしかない判断基準が多いということです。属人化しているということです。

DX推進で大切なのは、ツールを入れることだけではありません。仕事を分け、渡し、確認し、改善する仕組みを作ることです。AIエージェントは、その練習相手として非常に有効です。人に任せる前にAIに任せてみる。AIに任せるために業務を言語化する。その過程で、自分の仕事の構造が見えてきます。

読者の皆さんはどうでしょうか。今日、自分の仕事の中から一つだけAIエージェントに渡すとしたら、何を選びますか。大きな業務でなくてかまいません。毎日やっている小さな面倒ごとで十分です。そこから、生成AI、AIエージェント、Agentic AIを現場で使う感覚が育っていきます。

本日の内容が、あなたの「シンギュラリティ時代への準備」に向けた、わずかながらでも「気づき」や「次の一歩」のヒントになれたなら幸いです。10年先の超知性ASIやAGIが当たり前になる未来に向けて、私たち自身をアップデートし続けることが、今最も重要です。ぜひ一緒に学びを深めていきましょう。

「社員のDXマインドをどう高めるか？」、「実践的なITスキル教育が進まない」など、DX推進担当者の育成やIT教育研修でお悩みでしたら、ぜひ一度お聞かせください。初回無料の「DX推進人材教育プログラム」コンサルティングにご応募いただければ、あなたの組織の課題解決に必ずお役に立ちます。次回の記事も、どうぞお楽しみに！

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。

主な所属・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）
・NPO 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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