AIで帰れた企画PM

「AIエージェントを入れたのに思ったほど効果が出ない」という声が、2025年に入ってから一気に増えました。マッキンゼーが先日公開したレポート『One year of agentic AI（エージェンティックAIの1年）』が、まさにこの違和感を真正面から扱っていて非常に面白い内容でした📝 50を超えるエージェント開発案件の現場から得られた教訓として、以下の6つが挙げられています。 1. 主役はエージェントではなく「ワークフロー」である 2. エージェントが常に正解とは限らない 3. 「AIスロップ」を防ぐには評価設計に投資せよ 4. 全工程を追跡可能にせよ 5. 最高のユースケースは「使い回せる」ユースケース 6. 人間は不要にならない、ただし役割と人数は変わる 1. 主役はエージェントではなく「ワークフロー」である これが最も重要なポイントです。多くの企業がエージェントというツールそのものに注目しすぎて、肝心のワークフロー全体を見落としていると指摘されています。デモでは見栄えがよくても、業務フローが変わらないなら成果も出ない。逆にうまくいっている事例は、人・プロセス・テクノロジーの全工程を再設計しているとのこと。 2. エージェントが常に正解とは限らない 意外と見落とされがちな視点でレポートでは『業務がルールベースで反復的なら自動化、構造化されてないが抽出系なら生成AI、判断や創造性が必要なら生成AI、多段階で変動が大きいタスクこそエージェント』という棲み分けが明示されていました。低分散・高標準化な業務にエージェントを入れると、むしろ複雑性と不確実性が増すだけというのは、現場感覚に合致します。 3. 「AIスロップ」を防ぐには評価設計に投資せよ 個人的に最も刺さった部分でした。『エージェントの導入はソフトウェアの展開というより新人採用に近い』という言葉が出てきます。明確なジョブディスクリプションを与え、オンボーディングし、継続的にフィードバックする。グローバル銀行のKYC業務では、エージェントの判断が人間と食い違うたびに論理ギャップを特定し、判断基準を磨き直し、テストを再実行するという地道な運用がなされていました。 4. 全工程を追跡可能にせよ エージェントが数十、数百と増えていくと、どこで何が間違ったのか追えなくなる。あるリーガルテック企業では、ワークフローの各ステップをトラッキングしていたおかげで、精度低下の原因がアップストリームのデータ品質にあると即座に特定できたそうです。 5. 最高のユースケースは「使い回せる」ユースケース IT投資の永遠のテーマである『再利用性』の話です。タスクごとに専用エージェントを作ると、結局重複と無駄が膨らむ。データ取り込み、抽出、検索、分析といった共通動作を持つエージェント部品を中央集約しておくことで、本質的でない作業の30〜50％を削れるという数字が出ていました。 6. 人間は不要にならない、ただし役割と人数は変わる 個人的にもこれは強く共感します。人間の役割はなくなるのではなく『精度の監督、コンプライアンス、判断、エッジケース対応』にシフトしていく。ある損保会社では、レビュアーがAIの要約を素早く検証できるよう、ハイライトや自動スクロールといった視覚的UIを作り込んだ結果、ユーザー受容率が95％近くに達したそうです。 総じて感じたのは、エージェンティックAIは『魔法の銀の弾丸ではなく、地道な業務設計と評価設計の総合格闘技』だということ。導入したのに成果が出ない企業と、着実に成果を出している企業の差はここにあるのだと思います。プロダクト開発に関わる方は必読の内容でした。

｢社内でしか通用しないスキル｣を磨き続けてる人、気づいたら年齢だけ上がってる。心当たりある人、読んで

会社員で一番怖いのって解雇されることじゃなくて、10年後も同じ場所にいる自分を想像できることだよな。これが分からない人が1番ヤバイと思う。

忙しいのに稼げない人の正体、｢時間を売ってる｣だ。時間は1日24時間で上限がある。上限がある商品を売り続けたら、いつか体が在庫切れになるんよ。仕組みで稼ぐ人は寝てても売上が立つ。時間で稼ぐ人は寝たら売上が止まる。この差だけで5年後の人生が全然違うんだわ。

AIで頭が悪くなるんじゃなくて、元から考えてなかった人がAIで可視化されただけなんだわ。本を読んでも考えない人は昔からいた。道具が変わっても、伸びる人間と伸びない人間の分岐点は同じで、｢自分の頭で問い直してるかどうか｣だけ。

人間って追い詰められないと本気にならないよな。余裕があるうちに動ける人間が一番強いのに、一番難しいんよ。

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