投稿者 global-ai-media 
SaaStrの最新の提言によれば、今のビジネスリーダーにとって最優先のタスクは「自らAIエージェントを展開すること」です。単なるチャットボットから自律的なエージェントへと技術が進化する中、なぜ意思決定者自身がキーボードを叩き、手を動かす必要があるのか。日本の商習慣や組織課題と照らし合わせながら解説します。
単なる「対話」から「行動」するAIへ
生成AIのトレンドは、人間がチャットで問いかけて答えを得る「対話型」から、設定された目標に向かって自律的にタスクを遂行する「エージェント型」へと急速にシフトしています。AIエージェントとは、LLM（大規模言語モデル）を中核に据えつつ、ウェブ検索や社内データベースの参照、メール送信、スケジュール調整といった外部ツールを自律的に操作し、業務を完遂しようとするシステムのことです。
元記事であるSaaStrが「1月の最優先の仕事」として挙げているのは、このAIエージェントを、エンジニア任せやベンダー任せにするのではなく、リーダーや実務担当者自身が「Hands On Keyboard（自らキーボードを叩いて）」で構築・展開してみることの重要性です。
ベンダーの「魔法」を待ってはいけない理由
日本の企業文化、特に大手企業では、新しいITツールの導入をSIer（システムインテグレーター）やベンダーに丸投げ（アウトソーシング）する傾向が強く見られます。しかし、現在のAIエージェント活用において、このアプローチは大きなリスクを伴います。
従来のITシステムと異なり、生成AIの挙動は確率的であり、100%の正解を保証しません。どのようなプロンプト（指示）を与えれば期待通りの動きをするのか、どこでハルシネーション（もっともらしい嘘）が発生するのかは、業務の文脈を深く理解している人間が、実際に試行錯誤しながらチューニングしなければ見えてこないのです。「ベンダーが魔法のように解決してくれる」のを待っていては、自社の業務に真にフィットするAIはいつまでも完成しません。
日本企業における「現場主導」の重要性
日本企業の強みは、現場の業務改善能力の高さにあります。AIエージェントの導入においても、この強みを生かすべきです。現在は、高度なプログラミング知識がなくても、ノーコードでカスタムエージェントを作成できるプラットフォーム（OpenAIのGPTsや、Microsoft Copilot Studio、Difyなど）が充実してきています。
例えば、営業部門のリーダーであれば「インサイドセールスの初回返信案を作成し、CRM（顧客管理システム）の下書きに登録するエージェント」を自らプロトタイピングしてみる。マーケティング担当であれば「競合ニュースを毎朝収集し、要約してSlackに投稿するエージェント」を作ってみる。自ら構築プロセスに関わることで、AIに何ができて何ができないのか、「肌感覚」としてのリテラシーが養われます。
ガバナンスとリスク管理の観点
一方で、現場主導の活用には「シャドーAI」のリスクも伴います。従業員が会社の許可なく外部のAIサービスに機密データを入力してしまうリスクです。しかし、リスクを恐れて全面禁止にすれば、グローバルな競争力を失います。
重要なのは「ガードレール」を設けた上での実践です。具体的には、入力してよいデータの区分け（個人情報や機密情報の取り扱い）、AIの出力に対する人間による確認（Human-in-the-loop）の義務付けなどです。リーダー自身がAIエージェントの仕組みを理解していれば、抽象的な禁止令ではなく、実務に即した実効性のあるガイドラインを策定できるはずです。
日本企業のAI活用への示唆
最後に、AIエージェント時代における日本企業のリーダー・実務担当者が意識すべきポイントを整理します。
- 「丸投げ」からの脱却：AIの挙動を定義するのは仕様書ではなく、現場の文脈（コンテキスト）です。コアとなる業務ロジックのAI実装は、ベンダー任せにせず、社内の業務精通者がリードしてください。
- まずはスモールスタートで自作する：全社導入の前に、特定の部署や個人のタスクを代替する小さなエージェントを、リーダー自らがノーコードツール等で試作してください。その経験が、大規模導入時の的確な要件定義につながります。
- 「AIマネジメント」という新たなスキル：部下をマネジメントするように、AIエージェントにも明確な指示出し、成果物のチェック、フィードバック（修正）が必要です。このAIマネジメント能力こそが、今後の管理職に求められる必須スキルとなります。
AIエージェントは、適切に飼いならせば強力な「デジタル従業員」となります。まずは今日から、あなた自身が最初のエージェントの上司となり、対話を始めてみてください。