「作業者」から解放されるAIエージェント時代の人と組織の役割

AIを単なる「便利ツール」として捉えているうちは、日本企業の変革はPoC（概念実証）の域を出ません。本セッションでは、AIエージェントの本質をツールではなく、自律的に業務を遂行する「ワークフォース（労働力）」、すなわち「作業を担う主体」そのものであると再定義します。AIが組織の一員となるこのパラダイムシフトにより、PoCの壁を越えた本質的な意識変革が必要となります。この変化において、人間の役割は従来の「実行者（作業者）」から、AIをパートナーとして司り、その成果に責任を持つ「設計者（責任者）」へと根本的な転換を迫られます。日本の強みである「現場力」を活かしながら、いかにAIを組織に統合し、次世代のデジタル競争力を獲得していくのか。30年の知見をもとに、AIを真のビジネスパートナーとして迎え入れ、世界に劣らない組織を築くための具体的な道筋を提示します。

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1. 著作権 © 2024 DASA B.V. 無断複写‧転載を禁じます。 著作権 © 2024 DASA B.V. 無断複写‧転載を禁じます。 「作業者」から解放される AIエージェント時代の⼈と組織の役割 2024年4⽉24⽇⾦曜⽇ 18:55〜20:50 「Agentic AI × Platform Engineering で変わる開発現場」 DASA Japan株式会社 代表取締役社⻑ 栁沼克志
2. 著作権 © 2024 DASA B.V. 無断複写‧転載を禁じます。 1. はじめに 2. エージェンティックAIとは？ • 事例 3. エージェンティックAIにおける組織は？ 4. エージェンティックAIに必要なデジタルバックボーン 5. 変⾰に必要なリーダーシップと⽂化 ⽬次 3
3. 著作権 © 2024 DASA B.V. 無断複写‧転載を禁じます。 日経コンピュータ 2026年4月16日号 “AIエージェントが壊す5つの常識” 〜人の作業からの解放〜 5 DASAが提唱する”エージェンティックAI”の考え⽅が掲載（P16-P17） “エージェント系のAIが⽬指しているのはツールではなく労働⼒。作 業する⼈そのものだ” ”⼈材に求められているのは作業ではない。実作業の⽬的意図をAIに 伝え、ガードレールを引いた上で説明できる⼈材が設計者であり責任 者ということになる”
4. 著作権 © 2024 DASA B.V. 無断複写‧転載を禁じます。 AIの定義 ⼈⼯知能：推論、学習、意思決定、知覚など、通常は⼈間の 知能を必要とするタスクを実⾏できるシステムの構築に焦点 を当てた、コンピュータサイエンスの広範な分野 機械学習：固定されたルールに従うのではなく、データから 学習するアルゴリズム ニューラルネットワーク：⼈間の脳の構造に着想を得た⾼度 なパターン認識により、機械学習を進化させた技術 深層学習：ニューラルネットワークにさらに多くの層（「深 層アーキテクチャ」）を追加した⼿法 ⽣成AI：⼤規模⾔語モデル（LLM）の⼒を活⽤し、分析だけ でなく新たなコンテンツ（テキスト、画像、コード、⾳声、 動画）を⽣成する技術 AIエージェント：AIモデルによって駆動されるソフトウェア エンティティであり、環境を認識し、⽬標に向けて推論‧計 画を⽴て、タスク達成のために（半）⾃律的に⾏動し、⼈間 や他のエージェントと相互に作⽤することができる エージェンティックAI：組織全体でAIエージェントを⼤規模 に設計‧展開する広範なパラダイム 出典：J. アペロ「 Human Robot Agent 」2025年 機械学習 ニューラルネットワーク 深層学習 エージェン ティックAI ⼈⼯知能 ⽣成AI AIエージェント 6
5. 著作権 © 2024 DASA B.V. 無断複写‧転載を禁じます。 ⾃律型AI（エージェンティックAI）組織の定義 定義 ⾃律型AI（エージェンティックAI）組織とは、AIエージェントをワークフロー、チーム、プラットフォームに体系的に統 合し、⼈間が定義した意図とガードレールの下でこれらのエージェントを⼤規模に調整し、フロー、価値、レジリエンス を最適化する組織です。 ⾃律型AI（エージェンティックAI）組織のAI構成要素 • ⽣成AIは実現⼿段ではあるが、主にコンテンツを⽣成するに留まる • エージェントは、推論と⾏動のループの中に⽣成型（およびその他の）モデルを組み込む • エージェンティックAIはこれをマルチエージェントシステム、分散型ワークフロー、組織全体のオーケストレーションへと拡 張する 組織にとっての⼤きな⾶躍 • AIをツールとして → エージェントをチームメイトとして → 組織全体のオーケストレーションを新たな運営モデルとして移⾏ する • AIをツールとして活⽤する段階から、⼈間の達成⽬標や組織の価値に沿いながら⾃律的に動作可能なコラボレーションパート ナーとしてのAIへと進化する 7
6. 著作権 © 2024 DASA B.V. 無断複写‧転載を禁じます。 ほとんどの企業は、今後10年間でほとんどの競争ルールが 変化するという事態が迫っていることに、まったく気づい ていません。 — ヴィノッド‧コスラ 知性そのものが豊富になりつつあります。それがもはや希少で なくなった時、差別化は専⾨知識の量ではなく、仕事をいかに 再構築するかに移ります。 重⼤な現実：待機は安全策ではありません。先⾏者は優位性を積み重ねる⼀⽅、後発者は存在意義を失うリスクを負います。 破壊的変化は避けられません ！ 8
7. 著作権 © 2024 DASA B.V. 無断複写‧転載を禁じます。 漸進的AI 過去を改善する • 既存のワークフローの⾃動化 • コスト削減とエラーの低減 • 現在のプロセスの最適化 価値はあるものの限界がある ― 時代遅れのプロセスに資⾦ を投⼊するリスク 変⾰的AI ⼆つの進路：漸進的AIと変⾰的AI 未来を創造する • AIネイティブのワークフローの設計 • ⼈間とエージェントのコラボレーション • 新たな価値の源泉の創出 ゲームチェンジングな可能性 ― まったく新しい競争優位性 の源泉を開拓 9
8. 著作権 © 2024 DASA B.V. 無断複写‧転載を禁じます。 より賢いチャットボット より良く⾃然⾔語処理と応答精 度によるカスタマーサービスの 強化 迅速なレポート作成 ⾃動化されたデータ分析とダ ッシュボード⽣成により、⼿ 作業を数時間削減 AI⽀援コーディング コード補完を提案し、エラーを 早期に検出する開発者向け⽣産 性向上ツール 漸進的AI：実践事例 10
9. 著作権 © 2024 DASA B.V. 無断複写‧転載を禁じます。 ⾃律型カスタマーエンゲージメント 問い合わせから解決まで、24時間 365⽇、カスタマージャーニーを 処理するAIエージェント 継続的なリスクアセスメント 常時稼働のエージェントが脅威を リアルタイムで監視‧対応 デジタルマイクロエンタープライズ 最⼩限の⼈為的監視で稼働する完 全⾃律型の事業部⾨ 変⾰的AI：未来の働き⽅ 11
10. 著作権 © 2024 DASA B.V. 無断複写‧転載を禁じます。 McKinsey：コンサルティングビジネスモデルの⾰新 McKinseyの現状（2025年8⽉時点）： • コンサルタント5000名を削減し、AIエージェント12000体を採⽤ • 「AIが⽀援する」から「AIが遂⾏する」へ • 税務、アドバイザリー、リサーチ、デリバリー業務にAIエージェントを導⼊ • 社内AIアシスタント「Lilli」は⽉間50万件以上のプロンプトを処理し、5万時間のコン サルティング時間を削減 • McKinseyのプロジェクトの25％が成果報酬型に（時間ではなく結果に対する報酬） • McKinseyの160億⽶ドル収益の40％はAIおよびテックアドバイザリーによる • クライアントからの揺るがない信頼：デリバリースピードと満⾜度が向上！ コンサルティング業界の予測： 勝ち残るコンサルティング企業は、AIネイティブのデリバリースタックとしてコンサルティ ングのフレームワークと運営モデルを再構築した企業になるでしょう： • エージェント＋⼈間の監督 • リアルタイムデータ＋シグナル駆動型実⾏ • プラットフォーム主導のデリバリーにより、より低コスト、より⾼速、そして代替が 困難なサービスを実現 12
11. 著作権 © 2024 DASA B.V. 無断複写‧転載を禁じます。 ⾃律型ネットワークオペレーション Telefónicaは、⼤規模な通信インフラと顧客サービスを効率的に管理する⾼度 なネットワークオーケストレーションエージェントを導⼊しました。⼈的リ ソースを⽐例的に増やすことなく、エージェンティックAIによる運⽤のスケー ラビリティを実証しています。 ネットワーク構成 エージェントがトラフィックパターンとパフォーマンス要件に基づ いてネットワークパラメータを⾃動的に設定 パフォーマンスの最適化 すべての顧客接点においてサービス品質を維持するため、ネット ワークリソースを継続的に最適化 ⾃律的なトラブルシューティング ⼤半のケースにおいて、⼈的なエスカレーションなしにエンド ツーエンドの問題解決を実現 運⽤コストの⼤幅な削減、迅速な問題解決による顧客満⾜度の向上、そして ⼈的リソースを拡⼤せずにサービスを拡張できる能⼒を実現しました。 Telefónica：スケーラブルなネットワークインテリジェンス 13
12. 著作権 © 2024 DASA B.V. 無断複写‧転載を禁じます。 従来からの課題 銀⾏は従来、KYC/AMLチェック、リスク分析、書類 検証など、複雑で断⽚化されたオンボーディングプ ロセスに苦労してきました。これらはしばしば数週 間を要し、複数の部⾨が関与していました。 IBMのエージェンティックオーケストレーションフレームワーク 主となるエージェントが専⾨ドメインエージェントにタスクを委任し 、オンボーディングプロセスの各側⾯を 完全に⾃律処理 させる、⾰ 新的なアプローチです。 リスク評価エージェント 顧客のリスクプロファイルと信⽤ ⼒を評価 書類検証エージェント 本⼈確認書類および補⾜資料を検 証 コンプライアンスエージェント 規制要件への準拠を確保 エージェントは⾃律的に連携し、例外事項を適切にエスカレーションし、必要な場合にのみ⼈間の介⼊を求めます。これ により、オンボーディング時間が⼤幅に短縮され、顧客体験が向上します。 ⾦融：エージェンティックなオンボーディングプロセス 14
13. 著作権 © 2024 DASA B.V. 無断複写‧転載を禁じます。 1. はじめに 2. エージェンティックAIとは？ • 事例 3. エージェンティックAIにおける組織は？ 4. エージェンティックAIに必要なデジタルバックボーン 5. 変⾰に必要なリーダーシップと⽂化 ⽬次 15
14. 著作権 © 2024 DASA B.V. 無断複写‧転載を禁じます。 ⼈間の主体性のレベル尺度（スタンフォード⼤学） H1： AIエージェントはタスクを完 全に⾃律的に処理する H2： AIエージェントは最適なパフ ォーマンスを発揮するために最⼩ 限の⼈間の⼊⼒が必要である H3： AIエージェントと⼈間が対等 なパートナーシップを形成し、単 独でのパフォーマンスを上回る H4： AIエージェントはタスクを成 功裏に完了するために⼈間の⼊⼒ が必要である H5： AIエージェントは継続的な⼈ 間の関与なしには機能できない チーム ダイナミクス ⼈間の関与 AIの役割 タスクの例 AIエージェントがタスク完了を主導 AIエージェントがタスク実⾏の主たる責任を 担い、⼈間の監督は不要、あるいは最⼩まで 抑制 AIエージェントが⼈ 間の関与なしに完全 に独⾃で処理 AIエージェントは、タス クのパフォーマンスを より良くするために、 いくつかのキーポイン トで⼈間の⼊⼒が必要 ⾃動化AIが⼈間の能⼒を代替 対等なパートナーシップ ⼈間とAIエージェントは タスク全体を通じて緊密 にコラボレーション AIエージェントと⼈間 が協⼒し、単独での作 業よりも優れた成果を 上げる ⼈間がタスク完了を主導 ⼈間がタスク実⾏の主たる責任を担い、AIの ⽀援レベルは状況に応じて変化 AIエージェントがタス クを成功裏に完了さ せるために⼈間の⼊ ⼒が必要 タスクの完了は完全 に⼈間の関与に依存 拡張AIが⼈間の能⼒を強化 データをワークシ ートに転記し、コ ンピューターに⼊ ⼒ ⽉次ネットワーク レポートを実⾏ 取引オプションま たはヘッジ戦略を 考案 アカウントの⽀払 いの受付 ストーリーラインやロ ールプレイの仕組みな ど、ゲームのコアとな る機能を作成 実験データを収集‧分 析し、必要に応じて実 験計画を調整 財務計画、予算編成、 調達、投資活動の調整 および指揮を実施 オリエンテーションお よび研修プログラムの 設計、計画、組織化、 または指揮を遂⾏ オンラインフォーラ ムや会議に参加し、 オンライン⼩売の動 向、技術、セキュリ ティ上の脅威につい て常に最新の情報を 把握 H1 H2 H3 H4 H5 16
15. 著作権 © 2024 DASA B.V. 無断複写‧転載を禁じます。 価値とリスク評価に基づくエージェント配置の意思決定を⽀援する戦略的な2x2フレームワーク 低価値 低リスク ⾼価値 ⾼リスク 状況に応じて ⾃動化 エージェントの 最適な領域 ハイブリッドパイロット ⼈間の監督下にあるエージェント 回避 エージェント適合性マトリックス I II III IV 17
16. 著作権 © 2024 DASA B.V. 無断複写‧転載を禁じます。 ⾼価値、低リスク ここから始めます。これらのタスクは最⼩限のリスクで最⼤の 効果を得られます。 組織の信頼性を⾼める初期段階のエージェントの展開や概念実 証プロジェクトに最適です。 • データの処理と分析 • カスタマーサービスルーティング • レポート⽣成 • スケジュール最適化 第I象限：エージェントの最適な領域 18
17. 著作権 © 2024 DASA B.V. 無断複写‧転載を禁じます。 ⾼価値、⾼リスク ⼈間の監視と堅牢なガードレールを備えたエージェントを展開します。 例：財務に関する意思決定、医療診断、法律⽂書の審査 実装戦略 • エージェントの提案から開始する • ⼈間の承認を必須とする • パフォーマンスを厳密に監視する • ⾃律性を段階的に⾼める 第II象限：ハイブリッドパイロット 19
18. 著作権 © 2024 DASA B.V. 無断複写‧転載を禁じます。 組織が⼈間とAIのコラボレーションを試みる中で、様々な「チーム形態」が⽣まれつつあります。それぞれの形態には 固有の利点があり、また異なる課題に直⾯しています。 ⼈間主導型チーム （エージェント⽀援付き） 構造：⼈間が主導権を保持し、エー ジェントがアシスタントとして機能 メリット：説明責任が明確、段階的 な導⼊が容易、⼼理的安全性の確保 デメリット：エージェントの潜在能 ⼒が⼗分に活⽤されない可能性、⾃ 動化への過信リスク マイクロヒューマン＋ エージェント群 構造：少数の⼈が数⼗の専⾨エージェ ントを調整 メリット：⼤規模なレバレッジ効果、 柔軟な拡張性、新たなビジネスモデル の実現 デメリット：オーケストレーションの 複雑さ、不整合リスクの増⼤、⼈間の 孤⽴化の可能性 ⼈間の監督下における 完全デジタルワークセル 構造：⼈間の⽬標設定と成果確認のも と、エージェントチームが⾃律的に動 作 メリット：⽐類のない速度と効率性、 連続稼働が可能、ルール重視の環境に 最適 デメリット：脆弱性のリスク、説明責 任が不明確、⾼い規制上の懸念 3つのエージェンティックチームトポロジー 20
19. 著作権 © 2024 DASA B.V. 無断複写‧転載を禁じます。 観察段階から完全⾃律段階までを網羅する、エージェントの能⼒を責任を持って段階的に拡張するための 進歩的な責任レベル L0： 観察 エージェントは⾃ら⾏動を起こすことなく、⼈間の⾏動を監視し学習する L1： 提案 エージェントは提案やインサイトを提供するが、最終的な決定は⼈間が⾏う L2： 確認付き実⾏ エージェントは⾏動を起こすが、実施前には⼈間の承認が必要である L3： ガードレール付き実⾏ エージェントは、あらかじめ定義された境界と安全限界内で⾃律的に動作する L4： 完全⾃律 エージェントは、指定された領域において完全な独⽴性をもって動作する ⾃律性レベルフレームワーク 22
20. 著作権 © 2024 DASA B.V. 無断複写‧転載を禁じます。 ⼩さなことから始める ⾃信と専⾨性を築くため、第 I 象限のリスクが低く価値 の⾼いタスクから始めます。 迅速に学ぶ 初期展開から迅速に反復し、インサイトを集めてアプロ ーチを洗練させます。 責任を持って拡⼤する 適切なガードレールと監督のもと、段階的にリスクの⾼ い領域へ拡⼤します。 戦略的実装アプローチ 23
21. 著作権 © 2024 DASA B.V. 無断複写‧転載を禁じます。 1. はじめに 2. エージェンティックAIとは？ • 事例 3. エージェンティックAIにおける組織は？ 4. エージェンティックAIに必要なデジタルバックボーン 5. 変⾰に必要なリーダーシップと⽂化 ⽬次 24
22. 著作権 © 2024 DASA B.V. 無断複写‧転載を禁じます。 ⾃律型AI（エージェンティックAI）組織において、システム基盤はそれを導くチームやリーダーシップと同様に重要です。 ⾃律型デジタルバックボーンは、企業全体のインフラストラクチャー（プラットフォーム、データ、アーキテクチャ、ガバ ナンス）を提供し、⼈間とAIエージェントが迅速かつ⼤規模にコラボレーションすることを可能にします。 ⾃律型デジタルバックボーン：安全かつスケーラビリティの ある⾃律性を実現する基盤 25
23. 著作権 © 2024 DASA B.V. 無断複写‧転載を禁じます。 ⾃律型デジタルバックボーンの主要構成要素 1. AI対応アーキテクチャの原則 • コンポーザブルなAPIファーストのサービス：エージェントが柔軟かつ安全に相互作⽤ • 機械可読なポリシーと契約：⾃律実⾏のための明確なガードレールを確保 • ハイブリッドアーキテクチャ（クラウド＋エッジ＋オンプレミス）：データに近い場所でのリアルタイムで エージェンティックな意思決定を実現 理由 ：将来を⾒据えたエンタープライズアーキテクチャの設計図をリーダーに提供します。 2. ⾃律型AI（エージェンティックAI）組織のためのデータ基盤 • データプロダクトとファブリック：データレイクを超え、キュレーションされたエージェント対応のデータプ ロダクトへ • リアルタイムデータパイプライン：エージェントは信号への遅延がほぼないレベルでのアクセスが必要 • 組み込みコンプライアンスとガバナンス：GDPR、EU AI法、ISO 42001への対応 理由：データはエージェンティックシステムの⽣命線です。信頼できるデータがなければ、⾃律性は機能しません。 26
24. 著作権 © 2024 DASA B.V. 無断複写‧転載を禁じます。 ⾃律型デジタルバックボーンの主要構成要素 3. プラットフォームエンジニアリ ングとゴールデンパス • 内部開発者プラットフォーム（ IDP）：安全なエージェント開発 とデプロイのための整備された道 筋を備えた「内部エージェントプ ラットフォーム」へと拡張 • エージェントオーケストレーショ ンのためのゴールデンパス：⼀般 的なエージェンティックワークフ ロー（実験オーケストレーション 、意思決定⽀援、顧客インタラク ション）向けの推奨デフォルト設 定 理由 ：複雑性、リスク、重複を削減 することで導⼊を簡素化します。 4. 信頼性と⾃⼰修復システム • SREとAIOpsの融合：⾃律的な監 視、アラート、修復 • カオスエンジニアリング：エー ジェントの異常動作や予期せぬ 負荷に対するシステムの回復⼒ をテスト • Policy as Codeと⾃動修復：機械 による安全対策の強制 理由：レジリエンスにより⾃律性へ の信頼が構築され、継続的な価値提 供が保証されます。 5. オブザーバビリティと透明性 • エージェントを認識したオブザ ーバビリティ：システムログを 超え、エージェントの動作、推 論、結果を監視 • 説明可能性ダッシュボード：⼈ 間がエージェントの⾏動を理解 し監査できるように • 事後学習（エージェント対象） ：AIの⾏動を含む根本原因分析 理由 ：透明性は信頼とコンプライア ンスの両⽅にとって不可⽋です。 27
25. 著作権 © 2024 DASA B.V. 無断複写‧転載を禁じます。 認知負荷の軽減 ― チームは技術的な詳細ではなくプロダクトの価値に集中する DevOpsからプラットフォームエンジニアリングへ — ツールの乱⽴からセルフサービスプラットフォームに移⾏する エージェンティック時代の影響 — プラットフォームは開発者だけでなくAIエージェントにもサービスを提供する ゴールデンパス＝舗装された道——安全でコンプライアンスに準拠した⽅法を、最も容易な道とする 戦略的要請 ― プラットフォームなしでは⾃律性＝混乱、プラットフォームがあれば⾃律性＝拡張性となる エージェンティック時代においてプラットフォームエンジニアリングが重要な理由 28
26. 著作権 © 2024 DASA B.V. 無断複写‧転載を禁じます。 定義 開発‧テスト‧デプロイ‧運⽤向けに厳選されたツールチェ ーン 重要性 開発者はパイプラインや設定を⼿作業で作成すべきではない プラクティス テンプレート、スケルトン構築、監視機能が組み込まれている 例：⾃動セキュリティスキャン機能を備えた銀⾏向け IDプロバイダーにより、オンボーディング時間を60% 短縮 主要能⼒：セルフサービスエンジニアリングとテンプレート 内部開発者プラットフォーム（IDP） 29
27. 著作権 © 2024 DASA B.V. 無断複写‧転載を禁じます。 定義 AIエージェントの展開とガバナンスを管理 する進化したIDP 重要性 エージェントの無秩序な増加を防⽌し、⾃ 律性のレベルとガードレールを適⽤ プラクティス エージェントレジストリ、⾃律性ラダー、 オーバーライドポリシー 例：ガードレール監視機能を備えたサポートエージェントの通信事業者向けレジストリ 主要能⼒：AgentOps ― レジストリ、ガードレール、オブザーバビリティ 内部エージェントプラットフォーム（IAP） 30
28. 著作権 © 2024 DASA B.V. 無断複写‧転載を禁じます。 導⼊⼿順 ステップ1：アセスメント 課題点を明確に把握する（⼿間、エージェン トの分散、コンプライアンスの不⾜など） ステップ2：選定 プラットフォーム化する⾼価値ワークフローを1つ選択する ステップ3：MVPを構築 1〜2つのゴールデンパスを提供し、明確なデフォルト設定を適⽤する ステップ4：ガードレールの追加 コンプライアンスをコード化し、エージェントレジストリを作成する ステップ5：反復と拡張 パスを拡張し、IDP → IAP へと進化させ、採⽤に注⼒する 31
29. 著作権 © 2024 DASA B.V. 無断複写‧転載を禁じます。 1. はじめに 2. エージェンティックAIとは？ • 事例 3. エージェンティックAIにおける組織は？ 4. エージェンティックAIに必要なデジタルバックボーン 5. 変⾰に必要なリーダーシップと⽂化 ⽬次 32
30. 著作権 © 2024 DASA B.V. 無断複写‧転載を禁じます。 5つの観点は、真の⾃律型AI（エージェンティックAI）組織と、⾒せかけのエージェンティックに留まっている企業とを区 別します。それぞれの観点は変⾰のための決定的な⼿段を表しています。 5つの核⼼的観点 33
31. 著作権 © 2024 DASA B.V. 無断複写‧転載を禁じます。 各観点は、AIを責任を持って効果的に活⽤できる⾃律型AI（エージェンティックAI）組織を構築する上で重要な役割を果たします。 観点 焦点 ⽬的 1. エージェンティックリーダーシッ プと意図に基づく⽅向性 ビジョン、明確性、⽂脈 統制から⽅向付けへの転換と⾃律性の促進 2. 信頼、説明責任、倫理的整合性 誠実さ、透明性、監督 責任ある⾃律性とステークホルダーの信頼を 構築する 3. ⼼理的安全性と創造的な⽂化 社会的⾵⼟、オープンさ、学び 好奇⼼、挑戦、創造性を育む環境づくり 4. 実験、学習、継続的改善 学習システム、フィードバックループ 学習速度と適応性を制度化する 5. 変更のためのリーダーシップと組 織適応性 変⾰、意味づけ、レジリエンス 明確さと共感をもって永続的な変⾰をリード する エージェンティックリーダーシップと⽂化の5つの観点 これら5つの観点こそが、真の⾃律型AI（エージェンティックAI）組織と、⾒せかけのエージェンティックに留まる企業を分ける ものです。⾃⾝のリーダーシップスタイル、組織⽂化、継続的学習能⼒について検討してください。これらが成功を決定づける重 要な観点となります。 35
32. 著作権 © 2024 DASA B.V. 無断複写‧転載を禁じます。 意図を3層で表現する 戦略的（⽬的）、運営的（内容）、戦術的（短期的な成功） 境界を明確化する Policy as Codeと⾃律性の段階（L0 → L4）を活⽤し、安全な意思決定領域を設定します。 ⽂脈を徹底的に伝達する 「なぜ」を繰り返し説明すること。明確さは統制よりも迅速に拡⼤します。 フィードバックループを構築する OKR、レトロスペクティブ、エージェント分析（オーバーライド、ドリフト）を活⽤し、意図を絞り込みます。 謙虚さを体現する リーダーは不確実性を認め、適応します。チームやエージェントに学び⽅を⽰します。 実践的な⾏動と⼿法 37
33. 著作権 © 2024 DASA B.V. 無断複写‧転載を禁じます。 ①エージェンティックAIとは？ AIをツールではなく“⾃律的に⾏動するチームメイト”として活⽤し、組織全体で価値創出を再設計するパラダイムである。 ② エージェンティックAIにおける組織は？ ⼈は意図とガードレールを定義し、AIエージェントが実⾏を担うことで、価値‧フロー‧レジリエンスを最適化する組織 である。 ③ エージェンティックAIに必要なデジタルバックボーン ⼈とAIが安全かつ⼤規模に協働するために、データ‧プラットフォーム‧ガバナンスを統合した⾃律型デジタル基盤が不 可⽋である。 ④ 変⾰に必要なリーダーシップと⽂化 統制ではなく“意図‧境界‧⽂脈”で導き、信頼と学習を基盤に⼈とAIの⾃律性を引き出すリーダーシップが求められる。 まとめ 39
34. 著作権 © 2024 DASA B.V. 無断複写‧転載を禁じます。 トランスフォーメーション計画 「実践を通じて学ぶ」という概念と、学んだ概念を⾃⾝の業務環境に適⽤することの重要性を強く信じています。そのため、 ブートキャンプ期間中、参加者のみなさんには⾃律型AI組織（エージェンティックAI）トランスフォーメーション計画を 作成していただきます。 トランスフォーメーション計画の要件︓ • 背景︓現在勤務している組織、または任意の組織（部⾨）を選択してください。コンサルタントやコーチの⽅は、最近のクライアント組 織を選んでください。 • Why︓⾃律型AI(エージェンティックAI）変⾰が必要な理由について、説得⼒のある主張（ストーリー）を作成してください。主要な 論拠として、組織のミッション、ビジネスドライバー、戦略、そしてトランスフォーメーションの緊急性に基づいたバリュープロポジションを作成 してください。 • Who︓トランスフォーメーションチーム、⾃⾝の役割、勢いを構築する⽅法、必要な⽀援・後援 • What︓投資すべき中核能⼒、着⼿すべき最も緊急性の⾼い領域 • HowとWhen︓今後3〜9ヶ⽉で具体的に実施すること、リスク管理 • 形式︓⾃由選択。実⽤的な形式を⼼がけてください（例︓⽂書2〜4ページ、プレゼンテーション4〜6スライド） 20 毎月開催(2日間コース) ・5月28日(木)〜29日（金） ・6月18日(木)〜19日（金）
35. Copyright © DASA B.V. All rights reserved. Thank you!