【専門知識 × AI】コンサルティング・調査業務を10倍速にする「AIエージェント」構築の勘所

なぜ今「AIエージェント」なのか

生成AIの登場によって「ドキュメント作成が速くなった」という声は多く聞かれます。しかし、コンサルティングや調査・分析の現場で求められるのは、単なる文章生成ではありません。お客さまの状況に応じた仮説設定、データソースの選択、分析結果の解釈——こうした一連の「判断」を伴う業務こそが、専門サービスの価値の源泉です。

AIエージェントとは、この「判断」をシステム設計に埋め込み、複数のツールやデータを自律的に組み合わせながらタスクを遂行するAIの仕組みを指します。従来のRPA・ルールベース自動化と異なるのは、状況の変化に応じて行動を調整できる点です。

事例：15時間が5分になった。その裏側とは

私たちがあるメーカーのマーケティング部門を支援したプロジェクトでは、担当者が市場調査に毎回15時間かけていた業務を、AIエージェントの導入によって約5分に短縮することができました。

ただし、この成果の本質は「AIが速いから」ではありません。重要だったのは、その担当者が「どの情報源を、どの順番で参照し、どう判断しているか」という調査プロセス自体を言語化し、設計に組み込んだことです。製品情報や市場データを入力として、分析・提案・顧客対応案まで一気通貫で出力するエージェントは、担当者の「頭のなかの手順書」を構造化した結果として生まれました。

なぜ「暗黙知の整理」が最初の壁になるのか

別のプロジェクトで営業部門の業務ヒアリングをおこなったとき、私たちはUXリサーチの手法である「コンテキスチュアル・インクワイアリー（文脈的調査）」を応用し、「マニュアルも経験もない新人が初日からこの業務を遂行するには何が必要か」という視点で現場を観察するアプローチをとりました。いわば「新人の私＝生成AI」として業務を追体験する視点です。

このヒアリングで明らかになったのは、業務の至るところに「人間マクロ（Human API）」が存在するという実態でした。システムとシステムの間を人間が手作業でつなぎ、顧客からの要望を社内向けに翻訳し、ナレッジがないから過去メールを漁る——こうした作業は一件一件は小さくても、合計すると専門職の本業を圧迫する「チリ積も」になっていました。

ヒアリングで得た「出来事」から「心の声」を抽出し、さらに「本質的ニーズ（価値）」へと抽象化していくKA法を用いて分析すると、多くの業務で相当数の「未充足ニーズ」が浮かび上がりました。ただし重要なのは、未充足ニーズのすべてがAIで解くべき課題ではないという点です。UI改善や業務フロー変更で解決すべきものを丁寧に切り分け、さらにAIの技術特性に適合するものだけをスクリーニングした上で、はじめてAI介入の余地が見えてきます。

私たちが実践する「GenAI適合性」の見極め方

AIエージェントを導入する前に、私たちが必ずお客さまと確認するのが「この課題はAIに向いているか」という適合性の評価です。どれだけ業務上の痛みが大きくても、AIが苦手な領域に投資しても成果は出ません。

私たちが用いる評価軸は主に以下の5つです。

重要なのは「ビジネスインパクトの大きさ」と「AI適合性の高さ」を別軸で評価し、両方が高い課題からPoC対象を選ぶことです。痛みが大きくてもAIが苦手な課題は、AIより先に業務設計やシステム統合で解決すべき場合がほとんどです。

暗黙知と意思決定プロセスをAIエージェントに組み込む4つのステップ

課題が特定できたら、次は「何をエージェントに組み込むか」の設計です。多くの企業が見落としがちなのは、暗黙知の整理だけでなく「誰が・何を見て・どの基準で判断するのか」という意思決定プロセスの設計です。この2つが揃ってはじめて、エージェントは業務の代替として機能します。なお、多くの場合ファインチューニング（追加学習）は不要で、重要なのはナレッジの「構造化」と「検索可能化」です。

「1ヶ月でプロトタイプ」を可能にする伴走設計

あるメディア系企業では、抽象的なAI活用のアイデアはあったものの技術への落とし込み方が定まっていない状態から、AXコンサルタントとAIエンジニアが一体となった少人数チームで伴走し、わずか1ヶ月で動くプロトタイプを構築しました。生成AIを開発プロセスそのものにも活用する「AI駆動開発」のアプローチで、要件定義と実装を高速アジャイルで推進した結果です。

また私たちが重視しているのは、単なる開発支援で終わらないことです。基礎概念のレクチャーやナレッジ共有を通じて、お客さま組織自身がAIを使いこなせるようになる「内製化」への土台を同時に築くことを、伴走支援の設計に組み込んでいます。

AIエージェント実装で躓く3つの落とし穴

複数のプロジェクトを通じて見えてきた、AIエージェント導入が失速するパターンがあります。

PoCで終わらせない鍵は、既存業務フローへの定着にある

AIエージェントは「動くものを作った」だけでは価値を生みません。既存の業務フローに組み込まれ、担当者が日常的に使う状態になってはじめて投資が回収されます。

私たちが支援するプロジェクトでは、α版（画面とロジックの骨組み）とβ版（実データを入れた挙動）を段階的にレビューし、担当者が実際に触る検証フェーズを経て、既存の業務フローへ統合するプロセスを標準的な進め方として設計しています。「PoC段階では動いた」から「本番の業務フローに組み込まれ、日々使われる」への移行を最初から設計に組み込むことが、AI投資を無駄にしないための最大の鍵です。

また、既存システムへの組み込み方を最初から視野に入れることも重要です。新規サービスとして立ち上げるより、現場がすでに使っているツールやサービスにAI機能を埋め込む形のほうが、定着までの摩擦が少なく、現場の受容性も高まります。