このテーマは議論が尽きません。責任を持って意思決定を行うことはやはり人間にしかできません。今年、三井住友フィナンシャルグループやキリンホールディングスなどがAI社長、AI役員を導入しました（※2）。経営者の発言や思考を学習したAIが会議で意見を述べるようにもなっています。AIは膨大なデータを学習し休みなく分析できますから、AI社長やAI役員が有益な助言を行い、経営の意思決定が迅速になるという効果を得られることが期待されているでしょう。とはいえ、どのシナリオを選び、どの方向に進むか判断するのは人間です。AIは助言者であり、人間が意思決定者である——この関係が今後の基本形になるでしょう。

AIには思想や好みはありません。AIは公平にデータを見ますが、その公平さが必ずしも社会的な正しさと同じになるとは限りません。例えば、人事領域でAIを使った場合、AIが過去の実績だけを基に評価すると、出産や育児によるブランクがなかった人物を生産性が高いと判断する可能性があります。AIの分析に基づいて採用や昇格を行うと、結果的にジェンダーやライフイベントに基づく多様性を損なう可能性もあります。

車のハンドルを握る人には運転の知識や人間としての倫理観が必要です。それと同様に、AIを活用して意思決定をする人間には、AIの基礎知識や倫理や法律の知見が求められます。

車に運転免許証があるように、これからの時代、ビジネスを遂行するためにAIに関連した資格を取得するのは有効でしょう。AIに関する代表的な資格試験の1つが一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）の検定試験で、DTDSは資格認定プログラム事業者です（※3）。JDLAのG検定取得を管理職の昇格条件にすると決めた大手商社もあり、このような動きは広がるだろうと予想しています。AIリテラシーを持つことが新たなビジネス基礎力になりつつあります。

従来の生成AIは、チャットで質問に答える“応答型”の存在でした。一方、AIエージェントは自律的に行動し、具体的なタスクを実行できるのが特徴です。RPAと比べても、AIエージェントは自然言語で操作することができ、変更や調整も柔軟です。業務の自動化や省力化が難しかった知的業務の領域にもAIが入り込む可能性が高まっています。

AIエージェントの登場によって、業務アプリケーションのあり方が変わってくるでしょう。これまでは人が複数のアプリケーションにデータを入力して業務を処理していました。しかし、AIエージェントが直接データを扱うようになれば、人間はもはやUI（接点）を操作する必要がなくなります。新しいシステムの使い方を覚える負担が減り、「機能が動けばよい」というシンプルな世界が広がるでしょう。

ただし、UIの利用機会は減る一方で、UX（体験）のデザインは今まで以上に重要になりそうです。ユーザが負担なく自然にAIエージェントとやり取りでき、AIエージェントがミスを起こさず確実に目的を達成できる、そのための「人とAIの対話設計」を担う人材は活躍できます。

どの企業にもある共通する定型業務は、汎用的なAIエージェントが最適な業務プロセスで遂行すれ良いのかもしれません。一方で、企業の競争力を左右する領域では、自社のデータとプロセスを活かした独自のAIエージェント開発が鍵になります。

AIの源泉となるのはデータです。同じ業務でも、データが違えばアウトプットも異なります。生成AIの活用においてRAG（検索拡張生成）を通じて自社独自データを活用することは既に一般化していますが、「どれだけ良質なデータを持っているか」も差別化のポイントになりそうです。