2025/09/02 13:02
誰でもAIエージェントが作れる時代。でも“作れる＝使える”とは限りません。
▼ この記事の内容
誰でも作成可能？ → YES
ノーコードツールやテンプレートの充実により、AIエージェントは技術知識がなくても作成可能になりました。
- ChatGPTのカスタムGPT
- Dify、FlowiseなどのノーコードLLMツール
- n8n、Zapierなどの自動化連携ツール
今では数時間で“それっぽい”チャットボットが完成します。
誰でも業務改善できる？ → NO
しかし、「作れること」と「改善できること」は別問題。よくある失敗例は以下の通りです：
- 目的が曖昧で“何のため”か不明確
- 現場を知らずに「とりあえず作ってみた」
- 質問の精度や回答の信頼性が低く誰も使わない
作るよりも、“使われ続ける仕組み”を作る方が難しいのです。
導入成功の3つの鍵
① 問題設定
どこにムダ・属人化・判断負荷があるのか？AIが軽減できる課題を明確にする。
② ナレッジ設計
FAQやマニュアルなどの形式知を整理し、暗黙知も言語化してAIに継承する。
③ 運用設計
フィードバックを反映し、継続的にAIをアップデートする文化をつくる。
この3点が揃って初めて、業務改善として機能します。
ありがちな失敗例
| 活用例 | 良い使い方 | 悪い使い方 |
|---|---|---|
| ナレッジ登録 | 質問や対応フローを構造化して学習 | マニュアルをそのまま丸投げ |
| チャット設計 | 選択肢や分岐で丁寧に誘導 | 「何でも聞いてください」だけ |
| フィードバック | 改善案を吸い上げて再学習 | リリースして放置 |
AIは“設計と運用がすべて”。アプリのUIよりも、業務にどう組み込むかが鍵になります。
知の循環構造へ
AIエージェントは、単なる応答ツールではなく、現場の判断や知識を共有・蓄積し続ける知的パートナーです。
- 現場対応ログ → AIに蓄積
- AI → 統一された対応へ再提示
- 利用者 → フィードバックで改善
- 循環して現場へ再反映
こうした「知識の循環構造」を設計することで、AIは業務自動化を超えた組織知の共進化へとつながります。
SECIモデルとの融合
AIエージェントは誰でも作れるようになりましたが、成果を出すには「ナレッジの設計と運用」が欠かせません。
特に注目したいのが、日本発の知識創造理論「SECIモデル」（野中郁次郎・一橋大学名誉教授）。
- S（共同化）：現場の経験を共有
- E（表出化）：言語化・マニュアル化
- C（連結化）：既存知識と構造化
- I（内面化）：実践と教育を通じて再吸収
このSECIモデルにAIを組み込むことで、AIは単なる自動化ツールから「知の進化エンジン」へと進化します。
私たちも現場業務で、こうしたAI×人のハイブリッド運用に少しずつ取り組んでいます。
AIは設計で決まる。現場の知見を進化させよう。
お問合せは
「ジョブヘブン見た」で！
TEL 
メールでお問い合わせ
