日立製作所が説く「AIエージェント活用の目的」とは？ AI事業のキーパーソンに聞く：Weekly Memo（1/2 ページ）

　「現状では多くの企業が生成AIの活用を進めている段階で、その延長線上にあるAIエージェントの活用はまだこれからといったところだ。生成AIの活用が定着してきた企業では、AIエージェントの活用にも乗り出そうという意欲が強い。ただ、技術の進展が早すぎて戸惑っている企業も少なくない」

　吉田氏の話からするとAIマネジメントが問題となるのはまだ先のように感じる。ただし、AIエージェントは業務ごとに複数のものが同時に動き出す可能性が高いので、やはり今のタイミングで考えることは非常に大事だという印象を改めて抱いた。

　こうした現状を踏まえ、AIエージェントの可能性と課題について同氏はどのように見ているのか。まず、可能性については次のような見方を示した。

　「AIエージェントはオフィスワーカーをはじめ、さまざまな作業現場で働くフロントラインワーカーにとっても非常に高い生産性向上につながる技術だと捉えているので、ぜひ多くの方々および企業に使っていただきたい。AIエージェントが高い生産性を上げる可能性があるのは、生成AIは業務のタスクが対象なのに対し、AIエージェントは業務プロセスに向けて自律的に作用するので、効率化できる範囲が格段に広がるからだ。加えて、AIエージェントはオフィスワーカー向けの話題が中心になりがちだが、幅広い製造現場を持つ当社としてはフロントラインワーカーにも大きな効果が見込めることを強調したい」

　一方、課題については、「AIエージェントに学習させるデータとして、ドキュメント化されている“形式知”だけでなく、ドキュメント化されていない熟練者のノウハウのような“暗黙知”も取り込む必要がある。そうでないと、ワーカーの業務を代行するエージェント（代理人）にはなれない」という点を挙げた。

　オフィスワーカーだけでなくフロントラインワーカーにも着目した日立らしい課題提起だ。

　とはいえ、暗黙知もデジタルデータ化する必要がある。この点について同氏は、「手段は幾つかある。例えば、暗黙知を持つ熟練者に聞き取りしてテキストデータにする。また、言葉では言い表せない感覚的な暗黙知については、動画を撮ってその内容を生成AIでデータ化するといった具合だ」と説明した（図1）。

図1　AIエージェント時代に向けた日立の取り組み（出典：日立製作所の資料）

　課題についてはもう一つ、「生成AIの活用はアプリケーションとして捉えてもよかったが、AIエージェントは業務プロセスにおいてさまざまな動きをするのでシステムとして捉える必要がある。複数のAIエージェントが連携して業務を動かすことになるので、それらのデータの管理や活用も含めて事業部門あるいは企業全体の業務形態を見据えて、AIエージェントを活用するシステムの設計から構築、運用の仕方についてあらかじめ考えて臨むことが望ましい」とも述べた。

　「AIエージェントはシステムとして捉えるべき」という同氏の指摘は重要だ。現実的には一部の業務からAIエージェントを活用するケースが多くなるだろうが、そこからその事業部門、さらには企業全体の業務プロセスに広げるつもりならば、早い段階でAIエージェント活用のグランドデザインを描くべきだろう。