2026年8月26日

AIに「質問する」時代から「仕事を頼む」時代へ。AIエージェントでDXはどう変わる？

こんにちは、Bカート担当の西田です。
つい先日ですが、会社でAI研修を受けました。これから業務で利用するにあたっての基本的な使い方から、昨今のAI情勢なども知ることが出来て、非常に学ぶところが多かったです。ところがテクノロジーの進歩は早く、研修を受けた2026年3月から同年８月現在、AIの世界ではさらにその先の変化が起こり始めました。

キーワードは、「AIエージェント」です。これまでのAIが「質問すると答えてくれる人」だったとすれば、AIエージェントは「仕事を頼むと、目的に向かって考えながら動いてくれる人」に近い存在です。今回は、そんなAIエージェントによって私たちの仕事やDXがどう変わっていくのか、できるだけ分かりやすく考えてみたいと思います。

■「生成AIを使う」から「AIに仕事を頼む」へ

例えば、ある会社へ営業提案をする場面を考えてみます。

従来の生成AIなら、「この会社について調べて」「この会社に合いそうな提案を考えて」など、人が一つずつ指示を出します。これだけでも十分便利ですが、基本的には「人が指示する→AIが答える」という関係です。

一方、AIエージェントでは、

「この会社への提案準備をして」

という目的を与えることで、企業情報を調べる、過去の商談情報を確認する、提案ポイントを整理する、資料やメールの下書きを作る、といった複数の作業をAI自身が考えながら進めていくことが期待されています。

つまり、AIに「作業」を頼む時代から、AIに「仕事」を頼む時代へ。AIの使い方そのものが変わり始めています。

■AI同士が協力して仕事をする？

さらに面白いのが、複数のAIが連携するという考え方で、例えば会社の中に、

「営業AI」「在庫管理AI」「経理AI」「マーケティングAI」がいたとすると、営業AIが「新しい案件が決まりました」と情報を共有すると、在庫管理AIが商品の在庫を確認し、経理AIが請求処理を準備します。さらにマーケティングAIが「似た顧客にも需要があるかもしれない」と分析を始める。人間の会社で各部署が連携するように、役割の異なるAI同士が協力して仕事を進めるようなイメージです。

そのための仕組みとして注目されているのが、AIと外部のデータやツールをつなぐMCP（Model Context Protocol）や、AIエージェント同士が連携するためのA2Ａ（Agent2Agent Protocol）です。

簡単に言えば、AIがさまざまなシステムや他のAIとやり取りするための「共通ルール」のようなものです。こうした技術の標準化も進んでおり、「AIが自分で仕事を進める」という世界が少しずつ現実に近づいています。

■AIが登場したらRPAはもう古い？

AIエージェントの話を聞くと、RPAはもう必要ないのでは？と思われるかもしれません。しかし、AIエージェントとRPAでは得意なことが違います。RPAが得意なのは、決められた作業を決められた手順で正確に繰り返すことです。

一方、AIエージェントは、状況を見ながら次に何をするか考えることを得意とします。

例えば売上データを確認し、売上が落ちている商品を見つけ、原因を調べ、担当者向けにレポートを作る、といった仕事です。

分かりやすく言えば、

・AIエージェント＝考える
・RPAやシステム＝実行する

という役割分担です。

今後は「AIが判断し、RPAやシステムが実行する」という組み合わせも増えていくでしょう。

■AIが便利になるほど「任せ方」が重要になる

もちろん、何でもAIに任せればよいわけではありません。