コマダム倶楽部　梅田店

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。

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

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

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。