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AI Agent Column 7

2025.6.3

AI Agent導入step1 “理解”

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こんにちは。ArithmerのAI Agent担当コンサルタントです。

AI Agent コラム、大分、時間が経ってしまいましたが、前回(第6回)は導入プロセスの全体像として4つのステップ「(1)理解」「(2)選定」「(3)設計」「(4)計画」をご紹介しました。AI Agentという新しい技術を使いこなし、ビジネス価値に繋げるためには、このステップを順に踏むことが重要です。

今回はその最初のステップの「(1理解」について掘り下げていきたいと思います。

 

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理解すべきこと

 

「ITとAIとの違い」についてはもうよくご存じの方も多いと思います。

では「従来のAIとAI Agentとの違い」について特に理解しなければいけないこととは一体何でしょうか?

 

従来のAIの適用は「教師あり学習」を業務に当てはめることがメインでした。特に分類や回帰といったタスクに取り組む教師あり学習では、「解きたい問題」に対して探索すべき変数は、主に「データ(前処理含む)」「アルゴリズム(モデル選択)」「ハイパーパラメータ」の組み合わせでした。もちろん、これも試行錯誤は必要でしたが、交差検証やグリッドサーチ、ベイズ最適化といった体系的な方法論がある程度存在し、探索空間の構造もある程度は見え、「どう頑張れば精度が上がりそうか」「どこが限界か」の見極めも、比較的、道筋が見えやすかったと言えます。これは言ってみれば、地図がある土地での探索に例えることができるでしょう。

 

ところが、AI Agentの世界は根本的に異なります。まず中核エンジンであるLLMのプロンプト調整だけでも、探索空間は、その構造も非常に複雑で、広さも膨大です。

 

それに加えて、他の部品(RAGの設定、ツールの種類と使い方、推論プロセスなど)との無数の組み合わせ方や、それぞれの調整項目が掛け合わさることで、全体の探索空間は文字通り爆発的に増大します。つまりAI Agentの活用は、未知の世界での探索に例えることができます。

 

この「質的にも量的にも桁違いに広大で、確立された方法論がない探索空間」をどう進むか、それが現在のAI Agentにおける大きな挑戦であり、導入を検討する上で理解しておくべきことの核心です。

 

理解するためのお薦めステップ

この「リアルな難しさ」を前にして、私たちはどうすればAI Agentを本当に理解し、その可能性と限界を見極める実践的な感覚を身につけることができるのでしょうか?

 

それは、「座学」、「実践」、「議論」という、一見シンプルに見えるサイクルを回すことに尽きると、私たちは考えています。

  • 座学: 書籍・論文・記事の調査や講座の受講などにより、知識を習得する

  • 実践: ChatGPTなどを介して、AI Agentの中核のLLMの能力を体感する

  • 議論: ①、②で得た気づきを言語化・共有し、チームとしての共通認識を築く

 

特にポイントとなるのが3番目のステップです。

知識の習得(①座学)や能力の体感(②実践)に、この言語化・共有(③議論)を加えることで、初めて以下のような価値が生まれます。

 

個人の理解が深まる: 自分の言葉で説明しようとすることで、曖昧だった理解が明確になり、思考が整理されます(暗黙知→形式知)。

客観性と多角的な視点が得られる: チームで共有し議論することで、「そういう見方もあるのか」「そのリスクは考えていなかった」といった多様なフィードバックやインプットが得られ、一人では気づけなかった偏りや盲点が修正されます(集合知の活用)。

組織としての前進が可能になる: 共通の言葉で議論し、認識を合わせることで、チームや組織として「何を理解し、次に何をすべきか」という合意形成ができ、具体的な計画や意思決定に繋げることができます。個人の学びが組織の力に変わるのです。

 

これが、私たちが「座学」「実践」に加えて「議論」という3つ目のステップをお勧めする理由です。

 

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さて、次回(第8回)は、いよいよステップ2「選定」です。AI Agentの強みを活かせる業務を具体的にどのように見極めていくのか、そのプロセスと評価のポイントについて詳しく解説していきます。ぜひご期待ください。

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