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。

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お盆休みは、AIエージェントを使いこなす良いタイミングです。少し乱暴に聞こえるかもしれませんが、私はいま、そう考えています。

AIエージェントは、早い人なら7日でかなり手応えをつかめます。1週間です。一方で、4か月、5か月触っても、なかなか習得できない人もいます。この差は、センスだけではありません。もちろんITリテラシーや経験の差はあります。しかし、それ以上に大きいのは、AIにどこまで任せる気があるかです。

ここでいう「任せる」は、無責任に丸投げするという意味ではありません。むしろ逆です。AIに任せるためには、任せる仕事を切り出し、目的を決め、手順を渡し、途中でどこを確認するかを決める必要があります。つまり、仕事を構造化する力が要ります。

自動化で一番大切なのは、人間がボトルネックになっている場所を見つけることです。毎回、人が判断し、人がコピーし、人が貼り付け、人が調べ、人が整えている。そこにAIエージェントを入れる余地があります。人間の価値を下げるためではありません。人間が、同じ作業に縛られ続けないためです。

AIやAIエージェントが出てくると、すぐに「人の仕事がなくなる」という話になります。けれど、少なくとも現時点で、人を解雇するのはAIではありません。判断するのは人であり、組織です。人間の役割は、まだまだあります。むしろ、役割は増えています。

ただし、ここで安心して止まってはいけません。AIエージェントを使って仕事の効率化を進めないと、あなた個人というより、会社そのものが他社に遅れを取ります。DX推進やデジタル・トランスフォーメーションは、ツール導入の話だけではありません。仕事の進め方、任せ方、学び方を変える話です。

では、何から始めればよいのでしょうか。私は大きく二つあると考えています。

一つ目は、毎日会社で10分、20分、30分、あるいは1時間かけている定型業務です。朝出社したら必ずやる集計、メール確認、社内投稿、資料更新、チェックリスト作成、情報収集、日報の下書き。こういう「毎日コツコツやっている作業」は、AIエージェントに任せる候補として非常にわかりやすいです。

人間が毎日同じようにやっているなら、そこには手順があります。手順があるなら、AIエージェントに渡せる可能性があります。もちろん、最初から完璧にはいきません。最初は失敗します。抜け漏れも出ます。ハルシネーションのリスクもあります。だからこそ、まずは小さく任せ、結果を確認し、手順を直すことが大事です。

毎日30分の作業が浮くだけでも、1か月で10時間以上です。1時間なら20時間前後になります。その時間を、また新しい挑戦に使えます。学習、企画、顧客理解、社内改善、後輩育成。人間が本来向き合うべき仕事に戻せます。

ここで重要なのは、浮いた時間をただ別の作業で埋めるのではなく、仕事の質を上げる時間として扱うことです。同じことばかり続けるより、新しいことに挑戦したほうが楽しい。これは精神論ではなく、デジタル人材のスキルセットを育てる実務上の設計です。

事例: 朝の30分作業をAIエージェントに任せる

何が起きたか。

たとえば、人事部門で毎朝、採用媒体の応募数、面談予定、候補者ステータス、社内Slackの連絡事項を確認して、上司向けに短い報告を作っているとします。毎日30分。忙しい日は45分かかるかもしれません。

何に気づいたか。

この仕事は、完全に人間がやらなければならない部分と、AIエージェントに任せられる部分に分けられます。データの取得、前日との差分整理、報告文の下書き、確認すべき異常値の抽出。ここまではAIに任せられる可能性があります。一方で、最終判断やセンシティブな候補者対応は人間が確認すべきです。

リスクまたは教訓。

AIは便利ですが、数字や固有名詞を取り違えることがあります。個人情報を扱う場合は、入力してよい情報といけない情報を分ける必要があります。だから、最初から「全部自動化」ではなく、「下書きまで任せる」「差分検出まで任せる」という切り方が現実的です。

読者が応用できる行動。

まず、自分が毎朝やっている作業を10分単位で書き出してください。そのうえで、取得、分類、要約、下書き、確認、判断に分けます。取得、分類、要約、下書きはAIエージェント候補です。確認と判断は、人間が責任を持つ領域として残します。

二つ目に任せたいのは、調査や報告書作成のように、時間がかかる仕事です。市場調査、競合比較、制度調査、研修企画のたたき台、営業提案書、社内説明資料。こうした仕事は、AIエージェントと相性が良い領域です。

ただし、ここでも大切なのは有償版の生成AIや高性能なモデルを使うことです。無料版と有償版では、出力品質にかなり差が出ることがあります。十倍、百倍という言い方は少し大げさに聞こえるかもしれませんが、現場感覚としてはそれくらい違うケースもあります。

仕事で使うなら、道具に投資する感覚が必要です。安い道具で時間を失うより、信頼できる道具を使って、検証と改善に時間を使ったほうが良い。これはAIだけの話ではありません。研修講座・eラーニング、業務システム、分析ツールでも同じです。

今回の文脈でいうAIエージェントには、ChatGPTとCodex、Workのような自動化、AnthropicのClaude Codeや関連する自動化の考え方などが含まれます。どれを使ってもかまいません。大事なのは、単発のプロンプトで終わらせず、継続的に仕事を進める「担当者」のように扱えるかどうかです。

生成AIで一問一答をする段階から、AIエージェントに仕事を頼む段階へ移る。ここで必要になるのが、スキルチェンジです。プロンプトを書く人から、AIに渡す手順書を設計する人へ変わる。これが、これからのキャリアパスに効いてきます。

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: 報告書づくりを「調べる人」から「任せる人」へ変える

何が起きたか。

ある企業のDX推進担当者が、毎月のAI活用状況レポートを作っているとします。各部署の取り組みを集め、成功例と課題を整理し、経営会議向けにまとめる。これを毎回ゼロから作ると、かなり時間がかかります。

何に気づいたか。

この仕事は、AIエージェントに任せるときれいに分解できます。各部署の入力フォーマットをそろえる。前月との差分を見る。良い事例を抽出する。課題を分類する。経営向けの要約を作る。次月の重点テーマを提案する。人間は最後に、事実関係、社内事情、表現の温度感を確認します。

リスクまたは教訓。

AIに調査や報告書を任せると、もっとも注意すべきなのは「それらしい嘘」です。参考URLがある場合は出典を確認し、数字は一次情報に戻り、社内データは元資料と照合する。AIの出力を鵜呑みにしない仕組みまで含めて、エージェント活用です。

読者が応用できる行動。

報告書の完成形だけでなく、作成手順を保存してください。どの資料を見るか、どの順番で整理するか、どの観点で要約するか、どこを人間が確認するか。これをスキルとして残すと、次回からAIエージェントに渡せます。

ここからが、今日一番伝えたいところです。エージェントになればなるほど、プロンプトエンジニアリングやカスタムアプリの考え方は「スキル」に寄っていきます。

スキルとは何か。難しく考えなくて大丈夫です。手順書です。新しい社員が入ってきたときに、作業をお願いするなら、手順書を渡しますよね。何を見て、何を判断し、どの順番で進め、どこで確認するか。その人は手順書をもとに作業します。

AIエージェントも同じです。スキルのネタ帳を渡す。そこから自動化する。ディープリサーチのように深い調査を企画書に落とし込む。繰り返し使える手順にする。これが、AIエージェントを仕事で使うときの重要な方向性です。

これまでChatGPTやClaudeに個別のプロンプトを入れていた。GPTsのようなカスタムアプリを作っていた。もちろん、それらも意味があります。ただ、この先は、エージェントに「この仕事を進めるためのスキル」を渡す流れが強くなります。個別の質問よりも、継続的な仕事の設計が重要になります。

ここで必要になるのは、マインドセットの転換です。AIに聞く人から、AIに仕事を頼む人へ。AIの返答を待つ人から、AIが動ける環境を整える人へ。私はこれを、マインド・トランスフォーメーションの一部だと捉えています。

事例: 自分専用の「スキルのネタ帳」を作る

何が起きたか。

お盆休みにAIエージェントを試すなら、いきなり大きな業務を任せるより、自分専用のスキルのネタ帳を作るほうが効果的です。たとえば「週次レポート作成スキル」「競合調査スキル」「研修企画たたき台作成スキル」「メール返信下書きスキル」といった形です。

何に気づいたか。

スキルとして書くと、自分の仕事が見えてきます。いつも何となくやっていた判断、毎回迷っていた基準、暗黙知として頭の中にあった手順が外に出ます。これはAIのためだけではありません。後輩育成、業務引き継ぎ、標準化にも効きます。

リスクまたは教訓。

ただし、手順書を細かく書きすぎると、かえって動きにくくなります。AIエージェントには目的、入力、制約、確認ポイント、出力形式を渡す。細部は試しながら改善する。このくらいの粒度から始めるのが現実的です。

読者が応用できる行動。

まず一つだけ、自分の仕事をスキル化してください。タイトル、目的、入力、手順、注意点、出力形式、確認方法の7項目で十分です。これをAIに渡して、結果を見て、足りないところを追記します。1週間続けると、かなり感覚が変わります。

なぜ、お盆中に触っておくべきなのか。それは、まとまった時間があるからです。会社の業務中に新しいツールを試すのは、意外と難しいものです。会議がある。メールが来る。上司に呼ばれる。目の前の仕事に戻される。だから、少し落ち着いた時間に、自宅で触ってみる価値があります。

このお盆中に、AIエージェントを習得する。少なくとも、何ができそうかをつかむ。そしてお盆明けに会社へ行ったとき、「これもやってみよう」「この仕事は任せられるかもしれない」「この手順はスキル化できそうだ」と考えられる状態にしておく。

それだけで、ビジネスの見え方は変わります。こんなことができたらいいよね、と少し夢を見る。現実の業務に戻って、できることから小さく試す。私はこの往復が大事だと思います。

もし何から始めればよいかわからないなら、周りでAIエージェントを使ったことがある人に聞いてください。聞くのが恥ずかしければ、生成AIに聞いてもいいです。ChatGPTでも、Claudeでも、Geminiでもかまいません。「私の仕事でAIエージェントに任せられるものを一緒に探してください」と聞くだけでも、かなりいろいろなアウトプットが出てきます。

もちろん、出てきた答えはそのまま信じない。ハルシネーションや社内ルール違反がないかを確認する。セキュリティ、個人情報、機密情報の扱いは必ず見る。ここを怠ると、便利さがそのままリスクになります。

AIエージェントは、使えば使うほど、自分にはなかったアウトプットを出してくれます。自分では思いつかなかった観点、自分では書けなかったたたき台、自分では調べきれなかった比較表、自分では整理できなかった手順。こうしたものが、どんどん作れるようになります。

ビジネス人生は、長いようで短いです。40年、長くても50年ほどです。その間に、自分がどれだけ成果を出せるのか。どれだけ学び直し、スキルセットを変え、キャリアパスを広げられるのか。ここを考えると、生成AIやAIエージェントを避けて通るのは、かなりもったいないです。

AGI（Artificial General Intelligence）やASI（Artificial Super Intelligence）の議論は、まだ遠い未来の話に聞こえるかもしれません。しかし、Agentic AIはすでに現場に入り始めています。超知性リテラシーは、未来学の用語ではなく、いまの仕事をどう変えるかという実務のテーマになっています。

リスキリングという言葉も、単に研修を受けることではありません。仕事の任せ方を変える。AIと一緒に成果を出す。自分の暗黙知をスキルとして外に出す。ここまで含めて、これからの人材育成・教育支援だと私は考えています。

AIエージェントは、早い人なら7日で習得できます。ただし、7日で何もかも完璧になるという意味ではありません。7日で変わるのは、操作スキルよりも仕事観です。

この作業はAIに任せられるかもしれない。この報告書は手順化できるかもしれない。この調査はエージェントに下準備させられるかもしれない。このプロンプトは一回限りではなく、スキルとして残せるかもしれない。そう見えるようになることが、最初の大きな一歩です。

お盆休みは、ガリガリ、ゴリゴリと触るには良い時間です。毎日の定型業務を一つ選ぶ。調査や報告書を一つ選ぶ。スキルのネタ帳を一つ作る。AIに聞き、試し、失敗し、直す。これだけでも、お盆明けの仕事の見え方は変わります。

読者の皆さんはどうでしょうか。お盆明けに、まず何をAIエージェントへ任せてみますか。

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。

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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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