AIエージェント時代を勝ち抜くために ──代表八子が語る2025年からの3年戦略

「AIの進化はここまで来たのか」。ChatGPTの登場以降、わずか数年で私たちの業務や組織の在り方は大きく変化を遂げています。
2025年は「AIエージェント元年」と位置づけられ、AIが単なる支援ツールを超えて“自律的に業務を先取りする存在”へと進化しつつあります。企業経営への影響は過去に例を見ない規模に拡大すると見られています。
こうした潮流をいかに捉えるべきか。さまざまな業界で100を超えるDXを主導してきたINDUSTRIAL-X代表八子（やこ）に、2025〜2027年に想定される変化と、企業が直面する具体的な課題について聞いてきました。

――2025年は「AIエージェント元年」と言われています。なぜ今がその転換点なのでしょうか？

2025年は「AIエージェント元年」と言われ、AIが単なる支援ツールを超えて人の業務を“先回りして”実行するソフトウェアとして、実装フェーズに入りつつあります。メディアでも、営業の現場でも、AIが話題に出ない日はないのではないでしょうか。しかし本当の変化はこれからです。
世界3大AI企業（OpenAI・DeepMind・Anthropic）はいずれも「AGI（汎用人工知能）は5年以内に実現する」と予測しています。かつて2045年と言われていたシンギュラリティが想像以上の速さで迫っています。

――日本では労働人口が減少し続け、2045年には現在より20%以上減ると予測されるなか、逆説的に、2027年には「労働力が爆発する」と言われています。なぜでしょうか？

答えはデジタルワーカーにあります。ソフトバンクの孫正義氏は、数万人規模の企業でありながら「10億体のAIエージェント」を導入すると発表し大きな話題となりました。つまり、私たちが寝ている間も、時差や地域を超えて24時間働き続けることができるデジタルワーカーが、労働力を30倍以上に増やすということなのです。

――2027年までどのように進んでいくのでしょうか？

2027年までタイムラインは、以下のように言われています。

――AIエージェントとは、どのようなものでしょうか？具体例を教えてください。

例えば、製造業における生産現場を例に挙げましょう。そこでは工場長が「今日の生産状況を教えて」と話しかけるだけで、AIエージェントは生産量の確認、歩留まりの分析、原価計算とのズレ、CO2排出量の算出、改善提案の提示、生産計画の自動調整まで、すべてを瞬時に実行します。まるで優秀な副工場長のように、次のアクションまで先回りして実行してくれる。これがAIエージェントです。
多くの経営者は「ChatGPTで会議のアジェンダを作る」「調べ物が便利になった」というレベルで止まっています。しかし本当に考えるべきは、営業に何体のAIエージェントが必要か？購買・調達には？生産には？物流には？という具体的な配置設計です。

――経営者が準備すべきことは、なんですか？

1.    AIが読めるデータ環境の構築（AI-readable）

紙やPDFのままではAIは理解・操作できません。帳票・ログ・原価・品質データなどを構造化し、AIが安全に参照・処理できるよう整える必要があります。社内システム同士を精緻に連携しなくても、AIが横断的にアクセスできる"読みやすい基盤"の構築が急務です。

2.    エージェント配置と人材再配置の設計

例えば営業に10体、生産に10体のAIエージェントを配備したら、そこで働いていた人材をどこへ再配置するか？リスキリングは可能か？生産性はどこまで改善するか？これらを含めた全体設計が必要です。

3.    AI時代のBPR（ビジネスプロセス再構築）

2000年代のERP導入時と同様に、業務・人・システムを"AI前提"で組み替えることが次の競争力になります。
※BPR（Business Process Re-engineering / プロセスの観点から業務フローや組織構造、情報システムなどを再構築し、業務改革すること）

これはかつてのERP導入時のBPR（ビジネスプロセスリエンジニアリング）と同じです。25年経った今、AIの時代に再び、人・業務・システムのあり方をゼロから見直す必要があります。

――多くの企業が直面する落とし穴は何ですか？

勢いでAIエージェントを導入しても、土台が紙やExcelでの処理が残っているのでは成果が出ないという大きな落とし穴があります。

ここで、企業のAI変革の流れとやるべきことを中学生の宿題に例えます。仮に今起こっている生成AIおよびAIエージェントの活用を、中学3年生の宿題だったとしましょう。紙やExcelに依存した処理をデジタル化することは、本来なら2010年までに終えておくべき中学1年生レベルの宿題です。

1年生の宿題：紙の帳票のデジタル化

多くの現場はまだ紙やExcelが多く残っています。
・ 過去10年分を目安に、原価・品質・生産・購買などの主要帳票をデジタル化し、AIが読める構造化データにします。
・ OCRだけで終えず、後からAIが迷子にならないように項目定義・コード体系を揃えます。

2年生の宿題：現場の見える化

製造業の現場業務であればIoTを導入し、「現場の見える化」「人の稼働の見える化」を行うことです。その上で、原価・コスト・人の稼働率など経営判断に直結する情報をリアルタイムかつ継続的に把握することが求められます。
・ センサーやシステムログを整備し、“今どう動いているか”を時系列で追える状態にします。
・ ダッシュボードは意思決定直結のものから最小構成で作り、指標の定義を固定化します。

3年生の宿題：AIエージェントの活用

以上の準備ができて初めて、AIエージェントを効果的に活用できます。
・ 営業、購買、設計、生産、物流など、どの業務に何体置くかを設計します。
・ 配置転換・リスキリング計画を年度計画に落とし込み、ROIのモニタリングを定着させます。

―― AIエージェントの働き方を具体的にイメージできますか？

AIエージェントは、人の質問に答えるだけでなく、次のアクションまで自律的に実行できるソフトウェアです。
例えば工場長が、その日の生産状況を詳しく把握したい場合、従来であれば各部門からの報告を集め、アナログ的に統合して分析する必要がありました。これに対してAIエージェントを導入すると、生産性や歩留まり、コスト、計画との差異といった情報を瞬時に収集・提示するだけでなく、その結果を踏まえた改善策や実行プランまで示してくれます。つまり、工場長にとってAIエージェントは最適な助手となり、業務を強力にサポートしてくれる存在です。これは従来のシステムのように単なる情報提供にとどまらず、“先回りして動く”点に大きな特徴があります。我々はこの存在を「AI副工場長」と呼んでいます。

このように、例えば生産現場であれば、AIエージェントを「AI副工場長」と位置づけ、工場長の判断や意思決定を支える相棒のような存在として活用すべきだと説明しています。つまり、AIが主役になるのではなく、経営者や管理者の右腕として働くイメージです。

• 工場長が「今日の生産状況を教えて」と声をかける
  AIは生産量・歩留まり・原価・計画乖離・GHG排出量、計画との乖離など関連指標を自動収集・要約し、提示させることができます。

• さらにAIエージェントは、提示された情報に基づき生産計画の調整、生産計画・人員配置の変更案といった次のアクションまで自動で提示できます。

• 承認すれば、計画更新や関係部署への連絡まで自動で実行します。

• 同様に、購買・品質・保全でも“副責任者”として機能し、現場と経営の距離を縮めます。

この「副工場長」モデルは、店舗運営、コールセンター、物流、間接部門にも横展開が可能です。

――技術的に注意すべき点はありますか？

3つあります。

• AI-readable（AIが読める）
  AIエージェントが誤解なくデータを扱えるよう、項目が揃ったデータにすることが必要です。

• 横断参照の仕組み
  各システムを完全連携しなくても、AIが必要情報を横断取得できるようデータ基盤（RAGやMCPプロトコル）を整備します。

• 安全・権限管理
  AIがアクセスしてよい範囲・手続をポリシーで明確化し、監査ログも必須です。

※RAG（検索拡張生成）
※MCPプロトコル（LLMと外部のツールやデータソースを接続するためのオープンソース標準手順や規約、規格）

難しい用語が出てきても、「AIが迷わず安全に読めるか」という視点で判断すれば十分です。

―― 実際に、ロードマップはどう描けばいいでしょうか？

四半期ごとに到達点を決めるとするならば、以下のようなロードマップが考えられます。
（例）
・Q1：基幹帳票の棚卸し／データ項目定義の統一
・Q2：過去データの構造化、可視化ダッシュボード
・Q3：AI副◯◯長のパイロット導入、権限・監査整備
・Q4：人材再配置・リスキリング、ROIレビュー

翌年以降は、翌年以降はサプライチェーン全体へ広げていきます。

——最後に、読者へのメッセージをお願いします。

現在、世界3大AI企業（OpenAI・DeepMind・Anthropic）は「AGI（汎用人工知能）は5年以内に到来する」と予測しています。もし2025年のうちにAI活用基盤づくりを始めなければ、次に訪れる変化の大波に備えられず、競合に大きく後れを取るリスクがあります。先行企業はすでに生産性を10〜100倍に引き上げており、その差は急速に広がるでしょう。

また、AIエージェントは「便利なツール」ではなく「新しい労働力」です。
しかし「AIがすべてをやってくれる」のではなく、“AIが働ける職場”を人間が整えることが欠かせません。これは2027年までの2年間で取り組むべき最重要課題です。先に備えた企業とそうでない企業の差が、2年後には決定的な違いとなって現れるでしょう。
今こそ、本気でAI時代への準備を始める時です。

WRITER&EDITOR：@enoy8977

動画はこちらからご覧いただけます。

INDUSTRIAL-Xでは、1年生レベルの「帳票デジタル化」から2年生レベルの「現場見える化」までを一気通貫で支援することで約半年で片付け、AIエージェント活用、つまり3年生の宿題へ最短距離で進める仕組みをご提供しています。
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