なぜAIを使っても仕事が減らないのか？ AIエージェントで「使う」から「任せる」へシフトする実践法

「AIを業務に取り入れている」とひと口に言っても、人によって活用レベルには大きな差があり、「使える人」と「使えない人」の溝は広がる一方だ。誰が使っても同じ品質のアウトプットを出せるよう、組織内でAIスキルを標準化したいと考えるのは当然である。

属人化したAI活用から脱却し、組織の競争力を引き上げるにはどうすればよいのか。「生成AI×マーケティングフォーラム2026」にAIの専門家・小澤健祐氏（おざけん）が登壇。非エンジニアでも今日から実践できる具体的なAIエージェント活用術を公開した。

個人最適なAI活用で満足していないか？

「一部の社員だけが独学でAIを使いこなし、個人の作業を効率化しているが、組織全体の生産性向上にはつながっていない」――多くの企業におけるAI活用の現在地は、まさにここにあるのではないだろうか。

現場でよく見られるAI活用といえば、要約や校正、翻訳、メールの下書き作成といった作業だ。たしかにこれらを使えば手元の作業は劇的に速くなる。しかし小澤氏は、こうした使い方は手元の1作業が速くなるだけの「表層の活用」に過ぎないと警鐘を鳴らす。

要約や翻訳をいくら高速化しても、従来の業務プロセスそのものは何ひとつ変わっていない。成果は指示した個人の時短のなかに閉じてしまう（小澤氏）

その結果、AIを「使える人」と「使えない人」の格差が広がるばかりで、組織全体の競争力は一向に上がらない。これが、多くの企業が陥っている「個人最適の罠」の正体だ。

個人の時短で満足する段階を越え、業務プロセスの工程や分担を引き直し、最終的には「組織の型」そのものを変革していくこと。これこそが、いま企業に求められているAI活用の本質である。

AI時代の組織づくりは「サイゼリヤ」に学べ

では、組織の競争力を高めるAI活用とはどのような状態を指すのか。小澤氏がその理想形として挙げるのが、大手ファミレスチェーンの「サイゼリヤ」だ。

個人経営のレストランでは、味の決め手は“天才シェフ”の腕前に依存する。シェフがいれば絶品の料理が出るが、シェフが休めば味は落ち、他人に厨房を任せることもできない。これでは多店舗展開もスケールも不可能だ。現在の「プロンプトが上手い社員に頼り切っている企業」は、まさにこの名人シェフ依存と同じ状態に陥っている。

だが、サイゼリヤは違う。徹底的に磨かれた「型」、すなわち標準オペレーションが確立されているため、誰が厨房に立ってもまったく同じ味を再現できる。だからこそ全国1000店以上を出店しても品質がブレず、出店すればするほど組織が強くなる（小澤氏）

個人の優れた知見や暗黙知を、誰もが再現できる「型」として落とし込み、AIエージェントを介して組織全体へ配る。この仕組みを築いて初めて、組織は「名人がいなくても勝ち続けられる状態」を作れるのだ。

AIエージェント実装における「5つのステップ」

では、具体的にどのようにして、AI活用を個人から組織へと引き上げていけばよいのだろうか。その道筋として小澤氏が提示するのが、AIエージェント実装における5つのステップだ。

レベル1単発プロンプト（点）

都度の指示で目の前のタスクを片づける。成果は指示した人の中に閉じる。

レベル2チャットボット構築（線①：指示型）

役割とナレッジを仕込んだ特化AIを作る。前提を渡す＝任せる第一歩が始まる。

レベル3ワークフロー構築（線②：定時・イベント型）

トリガーと手順を組み、定型業務を自動化。チャットボットの発展形ではなく、起動条件が異なる別ルートの「線」。

レベル4半自律型エージェント（面）

目的を渡せば、AIが自らルート（手順）を探索して実行する。ただし目的を渡すのは人。

レベル5完全自律型エージェント（立体）

複数のAIエージェントが連携し、業務プロセスそのものを自律的に動かす。

【実演】「単発プロンプト」から「チャットボット構築」へ

ここで小澤氏は、Geminiを用いた実演デモを披露した。

まず「レベル1：単発プロンプト」の例として、架空の会社「株式会社おざけん」の会社概要や事業内容、ブランドガイドラインなどのファイルをGeminiに添付し、「製造業の顧客に向けて、アポを獲得するためのメルマガ文面を作って」と指示を出した。

もちろんこれだけでも無難なアウトプットは出てくる。だが、メルマガ運用に長けた人であれば、「CTA（行動喚起リンク）はファーストビューに置いて」「実績の数字を盛り込んで」など、より精度の高い指示を出すはずだ。つまり、アウトプットの質が指示者のスキルに完全に依存してしまう。これが「レベル1」における属人化の正体である。

そこでステップを進め、「レベル2：チャットボット構築」へ移行する。これはGeminiの「Gem」、ChatGPTの「GPTs」、Copilotの「Copilotエージェント」、Claudeの「Projects」などに当たる機能だ。

たとえばGeminiの場合、まずは通常のチャット画面を使って「Gemに仕込むための指示文」を作成する。 チャットで「初回アポ獲得用のメルマガを作成したい。ユーザーが業界情報を入れたら、業界動向をリサーチして文面を作るシステムプロンプトを考えて」と入力すると、Gemの設定にそのまま使えるプロンプトが出力される。

出力されたプロンプトをコピーしたら、Geminiのサイドバーから「Gem」を選び、「Gemマネージャー」の「＋ Gemを作成」をクリックする。 編集画面が開いたら、各項目を次のように設定していく。

（入力例）
名前：メルマガ作成アシスタント
説明：メルマガ作成を支援するアシスタントです
カスタム指示：先ほどコピーしたプロンプトを貼り付ける（マーケターとしての知見や独自ルールがあれば、ここで加筆・修正する）
知識：自社の会社概要や事業内容、ブランドガイドラインなどのファイルを登録する

設定を終えて右上の「保存」をクリックすれば、自社専用チャットボットの完成だ。完成したGemは「マイGem」からチームメンバーへ手軽に共有できるほか、実際の反応を見ながら随時指示文を更新し、品質をブラッシュアップしていくことも可能だ。

もはや毎回AIに指示を出すのはナンセンス。チャットボットに知識やノウハウを渡して、人間が指示をしなくても業務を任せられる環境を作ってもらいたい（小澤氏）

指示待ちから自走へ。ツールを横断する「ワークフロー連携」

チャットボットはその名の通り、チャットで完結できる作業しか任せることができない。もっといろいろなツールと連携しながら複雑なタスクを任せたいなら、「レベル3：ワークフロー構築」に踏み込んでみよう。

各プラットフォームでは、主に次のようなツールが対応している：

• Google：Google Workspace Studio（Flow）
• Microsoft：Copilot Studio
• ChatGPT：Workspace Agents
• Claude：Claude Cowork

ワークフローの特長は、時計（定時型）や出来事（イベント型）をきっかけに自動で動き出す点にある。たとえばGoogle Workspace Studioを使えば、「受信メールがアポイント獲得か判定して、自動的に日程調整メールの下書きを作成するワークフロー」と指示するだけで、メールの受信から内容の判定、返信文の下書き作成に至る一連のプロセスを自動で連携できる。

さらに「毎週水曜日12時に、直近1週間のAIトレンドを調査してメルマガを作成し、下書きに保存する」といった定期業務の自動化も可能だ。

チャットボットを育ててもワークフローになるわけではなく、両者は「指示型」か「定時・イベント型」かという別ルートの自動化である。業務の性質に合わせて使い分けることで、チーム全体の業務効率を大きく底上げできる。

仕事の主語が変わる「半自律型」と、組織への定着

さらにその先にあるのが、「レベル4：半自律型エージェント」だ。この最大の特長は、人間が具体的な手順を指定しなくても、ただ「目的」を渡すだけで、AIが自らタスクを定義し、ルートを探索して、複数の工程を実行する点にある。

具体的には、次のような複合的な業務も「目的」を伝えるだけで完結できる：

• 大量の領収書データから情報を抽出し、Excelへのまとめと支出傾向の分析を行う
• 自社データをPEST分析したうえで、今後5年間のマーケティング戦略を立案してスライド化する
• オウンドメディア開設に必要な環境（ドライブの管理フォルダ、スプレッドシートの進行管理表、ドキュメントの記事テンプレート）を一括で用意する

ただし小澤氏は、「巷ではレベル4の派手な機能ばかりが注目されがちだが、実際の現場の課題は、レベル2（チャットボット）やレベル3（ワークフロー）で十分に解決できるものも多い。まずは足元の業務を型化することが先決だ」と警鐘を鳴らす。

「それぞれの適材適所を見極め、使い分けていくことが重要」と語る小澤氏は、AI時代の組織論として、企業が取り組むべきことを順に並べた。

1. 個人がAIエージェントを設計する（暗黙知を型化する）
2. 型化したエージェントが組織の「標準」になる 
3. 誰でも同じ品質で業務を実行できる
4. 成功体験が組織全体で再利用される 
5. 組織としての競争力が上がる

「これからはプロンプトを書くだけでなく、AIエージェントを作って暗黙知の標準化を図ることで、組織力の強化につなげていただきたい」と語り、小澤氏はセッションを締め括った。