AIエージェントは悪夢の再来となるのか？ぼっちDX担当の苦悩のゆくえ

「RPAは夢のツール」という言葉。数年前のことですが、世の中にRPA（Robotics Process Automation）の波が押し寄せた時、とある補助金支援専門家がセミナーで使った言葉です。RPAは事前に設定したルールに従ってパソコンの操作を自動化するソフトウェアです。確かに、パソコンの定型操作が減れば、革命的とは言えなくとも多かれ少なかれ効果はあるはずです。マスコミでも大手の保険会社など事務処理が多い会社を中心にその導入効果の大きさが報道されましたので、記憶に新しい方もいらっしゃるでしょう。中小企業でもコピー＆ペーストが多い仕事はあちこちにありますので、うまく使いこなすことができれば効果はあります。それに、当然ですが、色々とデータ化されていないとRPAは動きませんので、アナログの業務をこの機会に一気にデジタル側に持ってくる良い契機でもありました。この動きに弾みが付けば、かなりの確率で日本企業のデジタル化底上げができるはずでした。ところが、この仕組みには大きな落とし穴がありました。

「導入障壁が低い」・「技術的な知識があまり無くとも導入が可能」という特性によって、現場部門ごとにRPAのシナリオが作られ、しかもそれがDX担当者や情報システム部門の管理外で運用されることが少なくなかったのです。結果として、会社全体として「どこでどのRPAが動いているのか分からない」という状態に至る会社が数多く生まれてしまいました。こうなってしまうと、1人でDXを推進しているようなぼっち担当者の手には負えなくなります。きちんと管理しようとしても、そのための工数も足りなければ、現場を縛る権限も無い。現場にあまり厳しく言うと「だったら代わりに作って！」と仕事を振られてしまうことも起き、1人ではどうしようもない状態に陥ります。

そのような無管理状態になると、さまざまな問題が発生します。

例えば、RPAに処理させていたワークシートの書式を人間都合で変更してしまった結果、RPAが突然止まる。誰が作ったシナリオなのか分からず、修正できる人もいない。あるいは、同じような処理を別の部署が別々に自動化しており、二重管理が起きる。さらに、担当者の異動や退職によってシナリオの内容が誰にも分からなくなる。場合によってはRPAの存在そのものも忘れ去られてしまう、といった事態も珍しくありませんでした。業務が属人化し、特定の人にしかわからなくなってしまう現象と同じように、特定の人が作ったRPAシナリオがその担当者が異動したことによってブラックボックス化してしまう、という弊害です。そのような状態に陥ったまま、なんらかの不具合でRPAの停止トラブルなどが発生すれば、ぼっちDX担当者はそれだけできりきり舞いになってしまいます。まさに悪夢ですね。

さて、現在注目されているAIエージェントですが、導入方法や管理方法を誤ると、同じような問題を引き起こす可能性があります。むしろ、RPA以上に状況が複雑になる恐れさえあります。

AIエージェントは、ノーコードで構築できるものが増えており、多少のトレーニングを受ければ現場担当者でも簡単に作れるようになっています。生成AIも組み合わされていますので、メール処理エージェント、資料作成エージェント、データ収集エージェントなど、現場のニーズに応じて次々に作られていくでしょう。RPA以上に…。

もし企業が単純にAIエージェントのライセンスだけを現場部門に配布し、「自由に使ってください」という形で導入してしまえば、RPAのときと同じことが起きるのはほぼ間違いありません。どこでどのエージェントが動いているのか分からない。誰が作ったのか分からない。どのデータにアクセスしているのか把握できない。そのような状態になれば、業務効率化どころか、セキュリティやガバナンスのリスクさえ高まってしまいます。「管理コンソールがあるから大丈夫」という声が聞こえてきそうですが、エージェントの一覧やその概要を見て、全体像を理解できる人がどれだけ居るのか？という観点で冷静に見ると、かなりお寒い状況であることは明白です。

そもそも、このような問題の遠因は、日本企業の業務構造にあります。多くの会社では、各部門がそれぞれ表計算や小規模な部門システムを使って業務を回しており、全社的な視点で業務が設計されているとは言い難い状況です。そのため、新しいツールが登場すると、どうしても「部門最適」で導入されてしまいます。RPAでもそうでした。本来であれば、会社全体の業務プロセスを見渡し、どの業務をどのように自動化するのかというグランドデザインを描く必要がありました。しかしそれを省き、現場任せで個別最適を積み重ねた結果、多くの企業で管理不能な状況が生まれてしまったのです。

AIエージェントでも、同じことが再現される可能性があります。だからこそ、DX担当者にはこれまで以上に重要な役割が求められます。ただし、ここで注意しなければならないのは、すべてを厳格に管理しすぎることもまた問題だという点です。中央集権的にすべてを統制しようとすると、現場の改善活動は停滞してしまいます。

従って現実的な進め方としては、まず全社の業務プロセスを可視化し、どこに課題があるのかを整理することが出発点になります。そのうえで、洗い出された課題に対してAIエージェントをどのように活用できるかを検討します。実際の準備や実装は、それぞれの業務をよく理解している現場部門が責任者となって進める。そして、その進行状況や稼働後の効果を委員会などで共有し、全社的にレビューしていく。それを委員会で管理できる仕組みの構築も同時進行で進める。このような作業を繰り返していくことが、安全で長続きするエージェントの使い方ということになります。

AIエージェントは、業務自動化という観点から見れば「自律的に動くRPA」とも言える存在です。便利な道具であることは間違いありませんが、使い方を誤れば組織の管理をむしろ難しくしてしまう可能性もあります。RPAの失敗から学ぶべきことは多いはずです。AIエージェントを悪夢の再来にしないためにも、全体最適の視点を持ったデジタル化の進め方が、これからの企業には求められているのです。

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