「AgenticAI導入における留意点 ― PoC失敗から見える現実 ―」
多くの企業が、生成AIやAgenticAIに期待を寄せながら、
その多くが「PoCで止まる」という壁にぶつかっています。
モデル精度は十分。ツールも揃っている。それでも現場では使われない。
──なぜでしょうか。
失敗の原因は、AIの性能ではありません。
多くの場合、「業務のどこを、どの判断単位で任せるのか」が定義されないまま、
AIを“賢い道具”として導入してしまうことにあります。
実務の判断は、マニュアル通りには進みません。前後の経緯、例外、暗黙の了解、責任の所在。
それらを含んだコンテクストの中で、人は仕事をしています。
この構造を理解せずにAIを導入すると、「正しいが使えないAI」が出来上がります。
私たちは、この問題を
「ドメインとコンテクストの欠如」と定義しています。
AgenticAIとは、
単に自律的に動くAIのことではありません。
ドメイン知識と業務コンテクストを与えられ、
判断と行動を“業務の責務単位”で引き受ける存在です。
重要なのは、
AgenticAIを作る主役が、AIエンジニアではないという点です。
業務を知り、失敗を経験し、判断の重みを理解している 実務経験者こそが、AgenticAIの設計者になります。
実際、マーケティング業務の内製化や、意思決定スピードの改善といった成果は、派手なAI技術ではなく、「どの判断をAIに任せ、どこを人が担うか」を丁寧に分解した結果として生まれています。
私たちは、
AgenticAI技術を“導入する”のではなく、
業務をAIに翻訳するという考え方を提案します。
そのために必要なのは、ツールの使い方ではなく、業務を構造として捉え直す視点です。
ドメインとコンテクストを理解し、AIに任せられる仕事を切り出す。
その思考を身につけることが、AgenticAI時代における競争力になります。
ここから先は、
その具体的な方法と実践についてご紹介します。
(下記の題目をクリックするとジャンプします）
AgenticAI の PoCの失敗について
米国の失敗例紹介: 2025年の報告を引用すると（MIT: 95%のGenAIパイロット失敗、McKinsey: 88%のAIプロジェクト失敗、Gartner: 40%超のAgentic AIプロジェクトキャンセル予測）など。
PoCで完成しても本番稼働せず「棚ざらし」になるケース多発している。
理由: 従来ITシステムの決定論的アプローチ（目標明確、検収簡単）に対し、AIエージェントは出力揺れ、正解非一意、文脈依存、クエリ単価変動で検収基準が複雑になる。
― なぜ「できたのに、使われない」のか ―
AgenticAIのPoCを経験した多くの企業が、似た場所で立ち止まっています。
モデルは動いた。応答精度も悪くない。デモでは「おお」と声も上がった。
それでも──業務には入らなかった。
これは珍しい話ではありません。むしろPoCの大半が、この地点で止まっています。
よく聞くのは、こんな言葉です。
「精度は出ているんですが…」
「現場が使ってくれなくて…」
「もう少し改善すればいけそうなんですが…」
しかし、本当に問題は“精度”でしょうか。
なぜPoCで止まるのか
PoCが止まる最大の理由は、技術的失敗ではありません。
業務の中での“居場所”を持てなかったことです。
多くのPoCは、
- きれいな入力
- 単独で完結するタスク
- 成功条件が曖昧な評価指標
の上に作られます。
これは「AIができるかどうか」を確かめる実験としては正しい。
しかし、「業務を置き換える」視点では、致命的に足りない。
現場の業務は、前工程のクセを引きずり、次工程への責任を背負い＜例外と暗黙知で成り立っています。PoCはそこに、一度も足を踏み入れていないことが多いのです。
なぜ現場はAIを信用しないのか
それは、AIが業務の文脈を知らないからです。
- この判断は、午前と午後で意味が違う
- 月末かどうかで許容範囲が変わる
- この数値は、あの部署の事情を含んでいる
こうした文脈は、仕様書にもデータにも、きれいには残っていません。
現場はそれを“空気”として扱っている。PoCは、その空気を吸っていない。
👉 あなたのPoCは、業務の「どこ」を「どう」置き換えようとしましたか？
それは作業ですか。判断ですか。確認ですか。
もし、この問いに即答できないなら─ そのPoCが止まった理由は、すでに見えています。
必要なのは、モデルの改善でも、プロンプトの工夫でもありません。
業務のドメインと、そこで生きているコンテクストを、どう捉えるか。
これを解決するのは「技術者」より「構造を読める人」の仕事、AInativeな思考はもちろん、経営視点での業務ドメインやスケーラブル・システムを知って、PoCの誤りを検知・計測して比較できるセカントオピニオン的（Agent Behavior Profiler）の存在が求められます。→ここからABPコンサルティング
ドメインとコンテクストの重要性
多くのAI導入は、「何を判断させたいか」から始まります。
しかし、人が仕事で行っている判断は、単独の情報から生まれているわけではありません。その判断は、業界の常識、過去の失敗、暗黙のルール、責任の所在、そして「今はやらない」という選択まで含んでいます。
これらをまとめて、私たちは”ドメイン”と”コンテクスト“と呼びます。
判断は「情報」ではなく「構造」で行われている
人は、次のような問いを同時に処理しています。
- この判断は、誰の責任か
- 失敗した場合、どこまで許されるか
- 過去に似たケースはどうだったか
- 今回は「やらない」という選択肢はあるか
これらは、マニュアルにも、データベースにも、きれいな形では存在しません。
しかし、業務の判断は、これらを前提として成立しています。
ドメイン知識があっても、コンテクストが無ければ使えない
「業界知識を学習させればAIは賢くなる」
──これは、よくある誤解です。
ドメイン知識とは、「何が一般的か」を知ること。
一方でコンテクストとは、「今回、なぜそれを選ばないか」を知ることです。
多くのPoCでは、ドメインは与えられても、コンテクストが設計されていません。
その結果、AIは“正しいこと”を言い、現場はそれを使いません。
コンテクストが無いAIは、責任を持てない
業務において重要なのは、判断そのものよりも、その判断を引き受けられるかです。
- 誰が最終判断者か
- AIの判断を却下する基準は何か
- 失敗時、業務はどうフォールバックするか
これらが決まっていないAIは、現場にとって「使うと危険な存在」になります。
だからこそ、AIは“賢いほど”嫌われるのです。
AgenticAIは、コンテクストを引き受ける設計である
AgenticAIとは、単に自律的に動くAIではありません。
どの前提のもとで、どこまで判断してよいかを定義された存在です。
つまり、
AgenticAIの設計とは、業務のコンテクストを切り出し、AIに渡す行為そのものです。
ここで初めて、「AIが業務を引き受ける」という状態が生まれます。
コンテクストを設計できるのは、実務経験者だけ
コンテクストは、資料からは見えません。
それは、現場で迷い、失敗し、判断してきた人の中にあります。
だからAgenticAIは、AIエンジニアだけでは作れません。
AgenticAI って
AgenticAIという言葉は、
しばしば「自分で考えて動くAI」と説明されます。
しかし、この理解のままでは、AgenticAIは必ず失敗します。
なぜなら、業務において重要なのは「自律性」ではなく
責任と前提が定義されていることだからです。
AgenticAIを、いったん誤解から解放する
多くのAgenticAI議論は、
次のような前提から始まります。
- AIが自律的にタスクを分解する
- AI同士が連携して最適解を出す
- 人は監督者になる
技術的には、これは可能です。
しかし、業務では成立しません。
理由は単純です。
業務の判断には、責任が伴うからです。
業務における判断とは何か
人が仕事で行っている判断は、
「正しさ」だけで決まっていません。
- この判断は、誰の責任か
- 失敗した場合、どこまで許されるか
- 今回はやらない、という選択肢はあるか
- 後工程にどんな影響を与えるか
これらを含めて、判断は成立しています。
AgenticAIとは、
この判断構造を前提として設計されるAIです。
AgenticAIの再定義
ここで、AgenticAIを定義し直します。
AgenticAIとは、
ドメインとコンテクストを与えられ、
判断と行動を
あらかじめ定義された「業務の責務単位」で
引き受けるAIである。
重要なのは、AIが「何でもできる」ことではありません。
「ここまではAIが判断してよい」
「ここからは人が引き取る」
この境界が、明示的に設計されていることです。
ChatAI・RPAとの違い
ChatAIとの違い
ChatAIは、
質問に対して最適と思われる回答を返します。
しかし、
その回答を使うかどうかの責任は
常に人が持っています。
AgenticAIは違います。
判断と行動が、
業務プロセスの中に組み込まれています。
RPAとの違い
RPAは、
決められた手順を正確に実行します。
AI wrapperを組み込んだ“スマートRPA”と言うカテゴリも有ります。
・非定型メールの自動分類・返信・登録 (メールBot)
・請求書・契約書の無人入力 (AI-OCR + LLM)
・多言語の顧客対応・受注処理 (AI通訳 + RPA)
・コンプライアンス・リスクチェック (ネット・ニュース監視)
・インテリジェントなチャットボットとバックエンドの連携
AgenticAIは、定めた手順が崩れた場合でも、
例外や前提を含めて判断します。
だからこそ、
RPAやスマートRPAより柔軟であり、
同時に設計を誤ると危険です。
なぜAgenticAIはPoCで止まるのか
多くのPoCでは、AgenticAIを「賢い自動化」として扱います。
しかし、
責務・前提・失敗時の扱いが
設計されていないAIは、
現場にとって使えないか、危険です。
結果として、
- 精度は高い
- でも使われない
- 結局、人が全部確認する
という状態になりかねないのです。
AgenticAIの設計とは、業務の再設計である
AgenticAIを作るとは、AIツールを導入することではありません。
- 業務の判断点を洗い出し
- 責務として切り出し
- コンテクストを定義する
このプロセスそのものが、AgenticAI設計です。
そして、
これができるのは、業務を知っている人だけです。
AgenticAIの設計者は、実務経験者ですが、
AIエンジニアは、実装の専門家ですが、業務を知りません。
何をAIに任せてよいかを、決められるのは、現場で判断してきた人だけです。
実務経験者が、設計者になる視点ですが・・・
とは言え、現場の人は、「例外対応」や「直感的な判断」を日常的に行っていますが、それを論理的なステップ（アルゴリズム）として説明する訓練は受けていません。
そこで、業務を知らない決定論的なロジックで組みたがるエンジニアが「何が欲しいですか？」と聞き出すだけのヒアリングは？ 既存の非効率なフローをそのままデジタル化（劣化コピー）するだけ。
このギャップを埋めるのが ドメイン知識を持ったセカントオピニオン的（Agent Behavior Profiler）です。彼らは、現場の「なんとなく」を、「業務を構造化して捉える能力」で、AIが実行可能な「コンテクスト」や「ツール（関数）」に翻訳します。
従来のシステム開発と、Agentic AIの開発には大きな違いがあります。
| 項目 | 従来のシステム開発 | Agentic AIの設計 |
| 設計対象 | データの入力と出力（画面） | 意思決定のプロセス（思考） |
| 現場の役割 | 要件を伝え仕様を作る | 判断基準（ポリシー）を定義する |
| エンジニアの役割 | 設計しプログラムコードを書く | エージェントに「役割」と「権限」を与える |
AgenticAIの実現に必要となる人材の専門性
- プログラマではない
- データサイエンティストでもない
👉 必要なのは「業務を理解し、壊し、再構成できる人材」
| 必要能力 | 説明 |
| 業務分解力 | 業務をタスクではなく「判断点」「責務単位」で切り出せる |
| コンテクスト言語化 | 暗黙知・前提・例外条件を構造として言語化できる |
| 失敗耐性 | PoCを「動いた」で終わらせず、業務に近づけた経験がある |
| AIを信用しすぎない視点 | 精度・再現性・責任分界のトレードオフを理解している |
Agentic AI に必要なのは「AIを作れる人」ではなく「AIを危険なく使える業務設計者」である。
（Agent Behavior Profiler）の存在が求められます。→ここからABPコンサルティング
AgenticAIの効果的実例
1. AIエージェントによるマーケティングオペレーションの自律化
役割の変化と効率化の極大化
Agentic AIの登場により、マーケティング業務は劇的に効率化され、自律性が高まる。キャンペーンの企画立案から実行、分析、改善までの一連のプロセスがAIによって自動化・最適化される。
例えば、Googleの機械学習（AI）を活用する Google Performance Max(P-MAX)は、AIが複数の広告チャネルを横断的に管理・最適化するが、Agentic AIは、さらに進んで、市場調査、ターゲット選定、クリエイティブ生成、予算配分、効果測定といった各ステップで、人間が介在することなくAI自身が最適な判断を下し、実行する。これにより、企業はこれまで広告代理店に依頼していた業務の多くを、社内のAIシステムで完結できるようになる。
2. データ主導の意思決定と所有権の重要性
リアルタイムデータとファーストパーティデータの優位性
自社で広告管理を行うことで得られる「リアルタイムで表示されるデータは、次なる手を打ちやすい」という考えができる、マーケティングにおけるデータの重要性はこれまで以上に高まる。Agentic AIは、膨大なデータを瞬時に分析し、市場の変化や顧客行動の兆候を捉えて、次の一手を提案・実行する。この際、企業自身が顧客データ（ファーストパーティデータ）を所有し、それをAIが直接利用できることが決定的な優位性となる。代理店を介さずにデータを直接AIに学習させることで、SNSと連携してより深く、よりパーソナライズされたマーケティング戦略を、迅速に展開できるようにもなる。データの所有権は、未来のマーケティング競争における最も重要な資産となる。
👉 AgenticAIは仕事を奪うのではなく、判断の密度を上げる
AIエージェント・クリエイター研修
この研修は、AIの使い方を教えるものではありません。
あなたが日々行っている業務を、「どの判断を、どの責務単位で、AIに任せられるか」という構造に分解し、AgenticAIとして成立させるための設計訓練です。
多くのPoCが失敗するのは、AIの性能が足りないからではありません。業務の前提、文脈、例外、責任の所在が、AIに渡されていないからです。
本研修では、実務経験者自身が設計者となり、自分の業務をAIに翻訳する思考を身につけます。
プログラミング経験は不要です。必要なのは、「この判断は、なぜ自分がしているのか」を言葉にできること。構築に使う AIツールの Dify は、そのための道具にすぎません。
目的は、AgenticAIを“導入できる人”になることではなく、
AgenticAIを“任せられる業務”として作れる人になることです。
この研修が向いている人／向いていない人
この研修が向いている人
- 日々の業務で
**「なぜ自分がこの判断をしているのか」**を説明できる人 - AIに仕事を奪われるかではなく、
どの判断を任せるべきかを考えたい人 - PoCやツール導入を経験し、
「うまくいかなかった理由」を理解したい人 - マニュアル化できない業務を多く抱えている人
- 外注や属人化から抜け出し、
業務を内製の力に変えたい人
この研修が向いていない人
- AIツールの使い方だけを知りたい人
- 正解のプロンプトやテンプレートを
そのまま持ち帰りたい人 - 業務内容を見直すことなく、
AIに「うまくやってほしい」と期待している人 - 判断の責任を、
人でもAIでも持ちたくない人 - 「AIが全部やってくれる未来」を
今すぐ手に入れたい人
※この研修は、業務と向き合う覚悟のある方のためのものです。
研修の最初に壊す、3つの思い込み
思い込み①「AgenticAIは、賢いAIを作ることだ」
👉 壊す理由
AgenticAIの失敗原因は、AIが賢くないことではありません。
何を任せてよいか決めていないことです。
この研修では、モデル選定や性能評価から始めません。
先にやるのは、「この判断は人がやるべきか？」を問い直すことです。
思い込み②「AIエンジニアがいないと作れない」
👉 壊す理由
AgenticAIに必要なのは、コードを書く力ではなく、業務の前提と例外を言語化する力です。
実務を知らない人は、判断の重さも、失敗の痛みも知りません。
この研修では、実務経験者が設計者になります。
Difyは、思考を構造化するための道具にすぎません。
思い込み③「うまく設計すれば、失敗しない」
👉 壊す理由
AgenticAIは、最初からうまく動くものではありません。
重要なのは、失敗を“業務の改善材料”として扱える設計です。
この研修では、失敗前提で責務を切り出す方法を扱います。
失敗しないAIではなく、壊れても業務が止まらないAIを目指します。
AI Native AI Agent Creators School にご興味あれば、クリック
安定したAIエージェントを作る
コンサルティング
「AIをどこに入れるべきかを見つける専門家」です、実装は致しません。
業務フロー × ドメイン × AIの接点を見つける“診断”と“設計” を行います。
① 企業が気づいていない“構造的な問題”を提示
「AIを入れる場所を間違えると成果は出ません。」
② その問題がなぜ起きるかを、やさしく説明
「多くの企業は、AIを“ITの延長”として扱ってしまう、当方は AI Native 思考」
③ 解決できる理由を、ドメイン横断力で示す
「私は多くの業種の業務フローを見てきたので、 AIを入れるべきポイントを短時間で特定。」
📦 サービスを表現する構造化JSON
json
{
“service”: “AI導入文脈診断”,
“philosophy”: {
“view”: “企業はインプット→価値変換→アウトプットの流れで成り立つ”,
“goal”: “AIを入れるべき“本当に効くポイント”だけを特定する”
},
“method”: {
“step1_input_analysis”: {
“questions”: [
“何が会社に入ってくるのか”,
“どんな情報・依頼・データが流れているのか”
]
},
“step2_output_analysis”: {
“questions”: [
“最終的に何を提供しているのか”,
“価値がどこで生まれているのか”
]
},
“step3_process_mapping”: {
“actions”: [
“インプットからアウトプットまでの作業を分解”,
“判断・暗黙知・ボトルネックを特定”
]
},
“step4_ai_opportunity_detection”: {
“criteria”: [
“毎回同じ判断をしている部分”,
“機械的で再現性が高い作業”,
“人がやる必要のない処理”,
“業務全体を止めているボトルネック”
]
}
},
“deliverables”: {
“ai_insertion_points”: “AIを入れるべき具体的な業務ポイント”,
“roadmap”: “3ヶ月・6ヶ月・12ヶ月の導入計画”,
“workflow_design”: “AIが働ける業務フローの再設計”
},
“differentiation”: {
“domain_knowledge”: “多業種と対等に話せるドメイン横断力”,
“context_engineering”: “技術ではなく“文脈”からAI導入を設計”,
“practicality”: “RAGや自動化に偏らない、本当に効く導入”
}
}
AI導入CONTEXT 診断｜全体整理表
① 全体像（思想〜ゴール）
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| サービス名 | AI導入文脈診断 |
| 基本思想 | 企業は「インプット → 価値変換 → アウトプット」で成り立つ |
| ゴール | AIを入れるべき“本当に効くポイント”だけを特定する |
| 特徴 | 技術起点ではなく、業務文脈・価値生成点起点 |
② 診断プロセス（Step別）
| Step | フェーズ名 | 視点 | 主な問い・アクション | 成果物イメージ |
|---|---|---|---|---|
| Step1 | インプット分析 | 入ってくるもの | ・何が会社に入ってくるのか ・情報／依頼／データの流れ | インプット一覧・分類表 |
| Step2 | アウトプット分析 | 出ていく価値 | ・最終的に何を提供しているのか ・価値はどこで生まれるか | 価値生成ポイント可視化 |
| Step3 | プロセスマッピング | 変換過程 | ・作業分解 ・判断／暗黙知／ボトルネック特定 | 業務フロー図（As-Is） |
| Step4 | AI機会検出 | AI適合性 | ・同一判断の繰り返し ・機械的作業 ・不要な人手 ・全体停止点 | AI挿入候補リスト |
③ AI導入判断基準（Step4詳細）
| 観点 | 見るポイント | AI適合サイン |
|---|---|---|
| 判断の反復性 | 毎回同じ結論に近いか | Yes → AI候補 |
| 再現性 | 手順が人でなくても成立 | Yes → 自動化可 |
| 人的必然性 | 人がやる理由が感情・責任だけ | No → AI化 |
| ボトルネック性 | ここが止まると全体が止まる | 優先導入 |
④ 提供アウトプット（Deliverables）
| 成果物 | 内容 | 使い道 |
|---|---|---|
| AI挿入ポイント | AIを入れるべき具体業務 | PoC設計・予算決定 |
| 導入ロードマップ（実装会社） | 3 / 6 / 12ヶ月計画 | 経営・稟議資料 |
| 業務フロー再設計 | AI前提の新フロー | 実装・定着 |
⑤ 差別化ポイント（Why Us）
| 観点 | 内容 | 他社との違い |
|---|---|---|
| ドメイン横断力 | 多業種と対等に会話 | 業界特化コンサルとの差 |
| 文脈設計 | 技術でなく文脈起点 | SI／RAG屋さんとの差 |
| 実用主義 | 本当に効く所だけ | PoC止まりとの差 |
当社独自の利益最適化エンジン DTGE（DigitalTwin Growth Engine)から生まれる PROFIT-LOOP Workflow (PredAI + GenAI + GTM )を標準でご提案、また、AIエージェントが優秀ゆえに発生する Goodhart, Principal Agent, Cobra Effect等の対策に、独自のASMA（Assumption Safety Meta-Agent）を標準で搭載など、長い経験から独自色を持って、安定したAIエージェント開発を支援します。
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