投稿者 global-ai-media 
米国のテックメディア記者が、自身の執筆業務をAIエージェントに代替させようと試みた実験が話題を呼んでいます。AIは情報収集や構成案の作成において驚くべき能力を発揮しましたが、最終的な「執筆」を委ねるには至りませんでした。この事例は、日本企業がAI活用を進める上で、どの業務を自動化し、どこに人間が介在すべきかという「分界点」を考えるための重要な示唆を含んでいます。
AIエージェントは「仕事」を奪うのか、それとも「タスク」を担うのか
生成AIの進化に伴い、単にチャットで回答を得るだけでなく、ツールを操作し、一連の業務プロセスを自律的に遂行する「AIエージェント」への注目が高まっています。今回、海外メディアPlatformerの記者が行った実験は、Claudeなどの高度なLLM（大規模言語モデル）を用いて、自分自身の仕事をAIに置き換えられるかを検証したものでした。
結論として、AIはリサーチ、要約、アウトラインの作成といった「下準備」のフェーズでは非常に優秀なアシスタントとなりました。しかし、記者は最終的に「記事の執筆自体をAIに任せたいとは思わなかった」と述べています。これは、AIの能力不足だけが理由ではありません。文脈の細やかなニュアンス、独自の視点、そして何より「書くこと」自体が持つ主体的な意思決定のプロセスこそが、プロフェッショナルの付加価値であることを再認識したためです。
「80点のドラフト」と「ラストワンマイル」の壁
この事例は、日本のビジネス現場におけるAI導入にも通じる課題を浮き彫りにしています。多くの企業が「業務の完全自動化」を夢見ますが、現状のLLMが得意とするのは、あくまで「0を1にする」あるいは「1を80点にする」工程までです。
例えば、稟議書のドラフト作成、市場調査レポートの要約、会議議事録の素案作成などは、AIが最も得意とする領域です。しかし、日本の商習慣において重要視される「行間を読む（暗黙知の理解）」や、社内政治を含めた「根回しの文脈」、そして最終的な「責任の所在」に関わる判断は、依然として人間に委ねられています。
業務を丸ごとAIに代替させようとすると、この「ラストワンマイル（最後の仕上げと責任）」の壁にぶつかり、品質への不安やハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクから、プロジェクトが頓挫するケースが少なくありません。
日本企業に求められる「Human-in-the-Loop」の設計
日本企業、特にコンプライアンスや品質管理に厳しい組織において、AI活用を成功させる鍵は「Human-in-the-Loop（人間がループの中にいる）」体制の構築です。
欧米型のAI活用が「効率とスピード」を最優先し、多少のエラーを許容しながら進むのに対し、日本では「信頼と正確性」がより重視されます。したがって、AIはあくまで「優秀な部下や秘書」として位置づけ、最終的なアウトプットの承認（Review）と責任（Accountability）は人間が持つというガバナンスを明確にする必要があります。
また、若手社員の育成という観点でも注意が必要です。AIが下積みの仕事をすべてこなしてしまうと、若手が業務の基礎を学ぶ機会が失われる懸念があります。AIを使いこなしつつも、業務の本質を理解させる教育プロセス（OJTの再定義）が、今後の組織マネジメントには不可欠となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例と日本の現状を踏まえ、意思決定者や実務担当者は以下のポイントを意識してAI導入を進めるべきです。
1. 「職務（Job）」ではなく「タスク（Task）」単位で分解する
「広報担当をAIにする」といった職務単位の代替は失敗します。「広報業務のうち、メディアリストの作成とプレスリリースの初稿作成をAI化する」といったタスク単位での切り出しを行い、人間は高付加価値な仕上げと判断に集中するワークフローを設計してください。
2. 「丸投げ」を禁止し、責任の所在を明確化する
AIが出力したものをそのまま顧客や経営層に出すことを禁じ、必ず担当者が内容を確認・修正するプロセスを業務フローに組み込んでください。これにより、AI特有の誤り（ハルシネーション）によるリスクを最小化できます。
3. 労働力不足の解消という文脈で導入する
日本では「AIによる人員削減」は組織的な抵抗を生みやすい傾向にあります。少子高齢化による人手不足への対応策として、「人間がより人間らしい創造的な業務に時間を使うためのパートナー」という位置づけで導入を進めることが、現場の定着率を高める鍵となります。