AIエージェントはなぜ企業で導入されないのか？ ーAIエージェント導入の壁と「自己学習」が必要な理由
AI元年の現在地 ― なぜ「賢いエージェント」は、まだオフィスにいないのか？
「AIエージェント元年」と言われた2025年。期待と共に始まりながら、僕の周りや、対面する大手クライアント企業からも、AIエージェントを導入して業務をAIに行わせているといった事例はほとんどありません。「AIエージェントを使いたい」という要望があるのにもかかわらず、です。
ある程度予想されたようなAIエージェント機能が、ひと通り、各ベンダーからリリースされているのは事実です。
OpenAIは、従来からあったDeepResearchとOperatorを組み合わせたAgentモードをリリースしていますし、GoogleのGemini2.5 Proはエージェント的にタスクをこなす能力を持っています。AnthropicのOpus4も同様ですし、ManusやGenSparkといったAIエージェント専用のアプリも登場しています。
しかしこれらのエージェントが、企業の基幹業務に深く組み込まれ、日常的に使われているという話は耳にしません。成功事例ほど公表したがらないという事実があるにせよ、噂でもAIアプリケーション（システム）の成功例はあっても、自律的に仕事をするといわれるAIエージェントの成功事例は、ほとんど耳にしていません。
ほぼ「Deepresearch 機能」に限定、という現実
AIエージェントのユースケースとしては、昨年末から変わらずに、ほぼ「Deep research 機能」に限定されています。
AIエージェントは、「自律的に動く」ことが利点なわけですが、現状は、AIがどう動くかを人が全て指定しないと、なかなか思うようには動きません。これをルールベースと呼び、DIFYや、n8n、最近GoogleからリリースされたOpalなどがそれにあたりますが、これらはAIエージェントではなく、あくまでAIアプリの開発ツールです。
あれだけ年初に期待されたAIエージェントが企業に使われていないのはなぜでしょうか？ その理由は、AIエージェントに技術的に足りていない要素があると同時に、AIが企業の「一員」として働くために乗り越えなければならない、極めて現実的で、巨大な「壁」にあるのです。
本記事では、AIエージェントがなぜ期待ほど、企業に導入されていないかの理由、及び、導入の壁を乗り越えるために重要なポイントを、簡単に説明したいと思います。
なぜ現場に浸透しないのか
AIエージェントが、その高い潜在能力にもかかわらず、なぜ企業の現場に浸透しないのか。その原因は大きく分けて以下の５つあると僕は感じています。
① オンボーディングの壁 ― 「会社の常識」は、AIには教えられない
これが、すべての企業が最初に直面する、最も分厚い壁だと感じています。AIを、一人前の社員に育てるための「育成コスト」と「手間」が、とても大変なのです。これを「オンボーディング」と呼びます。
企業の業務には、マニュアル化できない無数の「暗黙知」や「独自の文化」が存在します。現状、多くのAIエージェントは、人間が設定したルールに従って動く「ルールベース」で実装されていますが、それでは従来のシステム開発と大差なく、AIならではの柔軟性を発揮できないため、あえてAIエージェントを入れるに至らないのです。
オンボーディングについては、以前記事を書きましたので、詳しくはそちらをご覧ください。
② データの壁 ― AIが扱えるデータが整理されていない
次に問題なのは社内のデータです。
AIが能力を発揮するための「データ」が整っていないのです。企業のデータは、営業、経理、開発といった部署ごとに、異なるシステム（＝サイロ）に保管され、完全に分断されています。さらに、その形式も、AIが直感的に理解しにくい、旧来の基幹システムが使う「レコードデータ」形式であることがほとんどです。
これでは、AIはうまくデータにアクセスできず、できても、理解しにくい情報のため、結果、部門を横断した賢い判断を下せません。
③ 組織・文化の壁 ― AIの「役割」が用意されていない
技術やデータの前に、「人間」の側にも壁があります。それは、AIとどう協働していくのか、そのビジョンやルールが、ほとんどの企業で定まっていないという問題です。
AIをどの業務に、どう活用するのか。人間とAIの最適な役割分担は何か。その設計図なしに、現場は混乱し、AIは組織の中で孤立してしまいます。
④ セキュリティの壁 ― 秘密をAIに渡していいのか？
そして、根源的な不安もあります。それは企業の機密情報や重要顧客の個人情報などを、外部のAIに学習させることへの抵抗感です。
AIエージェントの環境はまだそれほどオープンになっていないため、企業独自のクラウドに簡単には構築できません。シンガポールに拠点を置く、中国出身の創業者によるAIエージェントManus、元バイドゥ幹部の中国系起業家により米国パロアルトで設立されたAI企業Gensparkなどに機密を明かすことへのためらいが、多くの経営者のアクセルを鈍らせている一面もあります。
⑤ オーケストレーターの不在 ― AIモデルに「指揮者」がいない
最後に、これも技術的でもあり業務的でもある壁なのですが、現在の主要なAIモデル、例えばOpenAIのAgentやManusなどの機能そのものに、複数のAIエージェントを統括し、連携させるための、指揮者（オーケストレーター）機能が、まだ十分に組み込まれていません。
個別の業務をこなす優秀なAIエージェントをそれぞれ用意しても、それらを適切な順番で、協調させて動かす司令塔の機能が、現状各ベンダーのエージェント機能には提供されていないのです。
そのため、例えば「出張申請」という一つの業務プロセスとして、申請エージェント、次に稟議エージェント、最後に稟議書データ保存エージェント……というふうに、順番にうまく繋いで制御したいと思っても、それらを適切な順番で協調させて動かす司令塔の機能については、ユーザー自身でコーディング（開発）しなければなりません。
加えて、AIエージェントと人の混在する業務プロセスを再定義する、というユーザー企業側のBPRが必要となってきます。
従来の人間主体の仕事のやり方からの脱却、人でなく、機能単位での業務分担への変革（トランスフォーメーション）……これらは、変わることを嫌う日本企業にとって大変難しい壁となります。
結果として、優秀な演奏者（個別のAI）はいても、オーケストラ（業務全体）としての一貫した演奏が簡単にはできません。
このモデルレベルでのオーケストレーションの「テクノノロジー的な機能」と「企業のAI時代の業務ルール」の２つの面での未装備が、AIによる業務全体の自動化を困難にしています。
これらの壁はどれも、現時点でAIエージェントを企業に導入する際の問題となりますが、本記事では、特に、５つの壁の中でも、最も解決が困難だと考えられている、①の『オンボーディングの壁』と、企業の経営陣が特に懸念しているであろう④の『セキュリティの壁』に関して、次世代のAI技術が今のAIモデルに搭載されることで、どのように解決できるのかについて焦点を絞って説明したいと思います。
オンボーディングの壁 ― なぜAIは会社の「営業パーソン」になれないのか？
5つの壁の中でも、特に深刻なのが「オンボーディングの壁」です。その壁がいかに高いものであるかの本質を理解するために、ビジネスの現場でよくある「顧客への営業活動」を例にとって、詳しく見てみましょう。
現状の思考するAI（エージェント）は、IQ130の高度な知能を持っています。あなたが商談の議事録を手渡し、「この内容で顧客に対するフォローメールを書いて」と指示すれば、人間顔負けの、論理的で丁寧な文章を作成するでしょう。しかし、その仕事ぶりは、あくまで「超優秀な、指示待ちの新人インターン」のレベルを超えられません。
なぜなら、彼らは現時点では、「主体的」ではないからです。
AIが自発的に、利用ユーザーの会社のファイルサーバーに眠る過去の類似案件の提案書を探し出したり、顧客管理システム（CRM）をスキャンして「このお客さんは、火曜の午前中にメールの返信率が高いな」といったインサイトを能動的に発見したりすることはありません。なぜなら、そのような個別企業の文化や仕事のやり方を、AIは学習できていないからです。
そう、AIは今のところ、「指示待ちする天才」でしかありません。
この「指示待ちの天才」を、ベテランの「営業パーソン」に育てるには、従業員が膨大な時間と労力をかけて、会社の文化、顧客の特性、仕事の進め方といった、言語化しにくい「暗黙知」を、延々とAIに教え続けなければならないのです。
そのオンボーディングコストを前に、ほとんどの企業が二の足を踏んでいる。これが、AIエージェント導入が本格的に進まない、極めてシンプルな答えです。
オンボーディングの鍵「TTLとSEAL」とは
では、こうした絶望的とも言える大変なオンボーディングの壁を、どうすれば乗り越えられるのでしょうか。
その鍵は、AIの「賢さ」の進化だけではありません。AIの「学び方」の進化にあると僕は考えています。そして、その革命を担うと考えられている最先端技術の１つの例が、「TTL（テストタイム・ラーニング）」および「SEAL（自己適応型LLM）」という、二つの連携する技術思想です。
TTL ？、SEAL ？ これらは、現在AIモデルの改善テーマとして研究されている技術ですが、聞いたことがない方が多いかと思いますので、簡単に説明します。
これらの技術は、現在の最新の思考型（reasoning）AIモデルである、OpenAIのo3や、GoogleのGemini2.5Proには、まだ搭載されていませんが、現在、さまざまなAIベンダーにて研究開発中で、今後いつかの時点でAIモデルに搭載されてくると思っています。
TTL（テストタイム・ラーニング）― AIの「リアルタイム補正能力」
TTL（Test Time Traning）とは、「AIが、仕事（解答やタスク実行）をしているまさにその間（この時間をテスト呼びます）に、間違いを指摘されたり、新しい情報に触れたりすることで、その場で、一時的に自身の挙動を補正（ラーニング）する」という考え方です。
例えば、AIが作成したドラフトに対して、あなたが「うーん、硬すぎるな」とフィードバックしたとします。TTLの能力を持つAIは、その瞬間に「なるほど、『硬い』はNGか」と理解し、即座に、より柔らかい表現のドラフトを再生成します。
これは、モデル全体のパラメーターを書き換えるような大掛かりなものではなく、あくまでその場限りの、機転の利いた「軌道修正」、つまりファインチューニングに似たような動きをしてから、回答を補正していく技術です。
これまでAIモデルは事前に多くの知識を学んだものの、モデル完成後は、基本的には学習はファインチューニングを除けば、原則できませんでした。それに対してTTLは、回答やタスクを実行する最中に、間違いを指摘されると、その場でリアルタイムに学習するといった技術です。
SEAL（自己適応型LLM）― AIの「経験蓄積と自己成長能力」
次に、SEALとは、「Self-Adapting Language Models」の略で、2025年6月にMITが発表した革新的な技術です。LLMが自ら学習データを生成し、自身の重みを更新することで、新しいタスクや知識に自律的に適応できるようにするフレームワークです。
このSEALを用いることにより、TTLで行われたような日々の軌道修正の経験をきちんと「記憶」し、それを基に自分自身のモデルの中に学習データーとして取り込み、永続的にモデルを成長させていく仕組みが生まれるのです。
つまりSEALは、TTLでの学びの記録を、例えば夜間のバッチ処理などで、その企業専用の「追加学習データ」として整理・蓄積する。そしてそのデータを基にして、AIの振る舞いを規定するルールやパラメータを定期的にアップデートしていきます。
TTLが「瞬間的な適応能力」だとすれば、SEALは「継続的な成長能力」と言えるでしょう。この「TTLによるリアルタイム補正」と「SEALによる継続的成長」という二つの能力が組み合わさることで、AIは初めて、人間がいちいち教えなくても、日々の業務を通じて自ずと賢くなっていく「自己学習」のサイクルを、完成させることができるのです。
TTLとSEALの連動が鍵に
こうした仕組みが将来AIモデルに搭載されれば、AIが「間違いを起こしては自律的に自己訂正する」を繰り返すうちに、徐々に会社の仕事やルールを徐々に学んでいくことができます。しかも継続的に学んでいくため、人間がオンボーディングにかかる手間とコストが劇的に削減できるようになります。
未来の物語：新人AI「Aくん」は、いかにして3カ月でベテランになったか？
TTLとSEALの組み合わせにより、AIの自己学習という革命的な「学び方」の理論を説明しましたが、イメージが湧かないと思います。そこで、TTLとSEALが実装されたAIモデルが使えるようになれば、職場で一体、どのようなことが起きるのかを、ある企業の営業部門に配属された、新人AIエージェント「A君」の成長の物語として説明します。
2026年4月1日、あなたのチームに、AIエージェントのA君が配属されました。彼に与えられたのは、社内システムへのアクセス権と、「チームの営業活動をサポートせよ」という、たった一つの指示だけ。彼は、あなたの会社の製品知識も、顧客リストも、そして営業の「お作法」も、まだ何も知りません。
あなたは、前日に商談を終えたX社の田中部長へのフォローメールを、A君に頼んでみることにしました。「A君、昨日の田中部長の件、フォローメールのドラフト作成を書いて」。これが、彼の最初の仕事です。
A君は、まず能動的に、許可された範囲のデータを探索し始めますが、何が重要か分からないため、彼が作り上げた最初のドラフトは、あなたの想像以上にひどいものでした。まるでネットで拾ってきたテンプレートそのままの、100点満点でいえば「5点」のドラフトです。あなたは「やっぱり、AIにはまだ難しいのか…」とため息をつきます。
しかし、あなたはA君にフィードバックを返します。「A君、これじゃダメだ。文体が硬すぎる。田中部長は結論から話すタイプなんだ。あと、このプロジェクトの鍵はコストじゃなくて、僕たちのサービスの『スピード感』だから、そこを強調してね」。
この瞬間、Aくんの内部で、TTLのプロセスが起動します。彼は、あなたの「ダメ出し」を新たなパラメータとして受け取り、思考の最中にリアルタイムで自己修正を始め、数秒後には見違えるようなドラフトを再生成します。この一連のやり取りこそが、TTLがもたらす新しいオンボーディングの形です。
さらに重要なのは、ここからです。A君は、この「田中部長とのやり取りで、ダメ出しを食らった」という出来事を一つの「体験」として、AIモデルにおいて、彼専用のSEALの記憶領域に、学んだことをデータとして記録します。
そして1カ月後、再度、田中部長との商談を終え、A君に同じ指示を出すと、彼はSEALの記憶領域を検索し、思考します。「待てよ。1カ月前、田中部長の案件で、僕は『文章が硬すぎる』と指摘されたから、今回は、結論ファーストのフォローメールを書いてみよう…」。彼は、過去のたった一度の経験から学び、自らの業務の精度を高めたのです。
3カ月も経つ頃には、A君はもはや別人になっています。彼は、あなたとチームメンバーが交わす、何百ものメールのやり取りやチャットでの会話を「観察」し続け、あなたがどの顧客に、どんなタイミングで、どんな言葉遣いをすれば受注に繋がるのか、その成功パターンを誰よりも知っています。
彼が提案してくるドラフトは、もはや「98点」のレベルです。それどころか、「来週のD社への提案ですが、過去の類似案件のデータを分析したところ、成功確率を15%上げる、新しい提案の切り口を見つけました。資料のドラフトを作成しておきましたが、ご覧になりますか？」と、主体的に次の一手を考える、頼れる「ベテランのパートナー」へと成長したのです。
この間、あなたは彼に一度も「営業研修」をしていません。ただ、日々の業務で、彼にひたすら、短時間で、フィードバックを与え続けてきただけです。
これが、自己学習AIがもたらす、オンボーディング革命の概略です。天文学的だった育成コストは、日々の業務の中での、ごく自然なコミュニケーションに置き換わる。AIは、あなたの会社で、あなたと共に働くことで、自ら成長していくのです。
セキュリティリスクは「アダプターモデル技術」が鍵に
ところで、こうした学習をAIが自律的にすることで、企業の情報が外部に漏洩するのでは？ と不安になるのではないでしょうか。
その不安を払拭し、セキュリティを担保する鍵となるのが、「LoRA（ローラ）」に代表される、アダプターモデル技術です。LoRAとは「Low-Rank Adaptation」の略で、一言で言えば「巨大なAIモデル本体（エンジン）には一切手を加えず、ごく小さな『追加パーツ』だけを学習させて、AIを特定のタスクに特化させる技術」のことです。
巨大な基盤モデルを「市販の高性能エンジン」だと想像してください。LoRAは、そのエンジン本体には一切手を加えず、外側に取り付ける、ごく小さな「エンジンに外付けできる、あなた専用のエンジンのチューニングパーツ」のようなものです。
A君の学習結果（「田中部長の好み」など）は、全てこの「チューニングパーツ」、つまり、あなたの会社の学習情報はすべて、AIモデルとは切り離された、プライベートな空間で厳重に管理され、外部に漏れることはありません。
AIモデル本体は世界中の知識を持つ汎用的な性能を保ちつつ、あなたの会社のためだけに最高のパフォーマンスを発揮する。これにより、「世界最高の知能」と「企業の情報の完全な秘匿性」が両立されるのです。
AIの「賢さ」だけでは、現場は変わらないけれど
AIエージェント導入は「自己学習能力」を宿した「次のAI」から本格的に始まるAIエージェント元年の熱狂から半年。
僕たちは、AIの「賢さ」だけでは、現場は変わらないという、現実に直面しています。しかし、本稿で詳述してきたTTLやSEALのような「プライベートな空間で安全に自己学習する能力」と、「能動的な思考力」、そして複数のエージェントを束ねる「オーケストレーション能力」を標準搭載した、次世代のAIモデルをベースとしたAIエージェントが登場すれば、企業への導入は画期的に進むと思われます。
「賢い頭脳」と「主体的な学習能力」が完全に融合した、その「次のAI」が登場した時こそ、AIエージェントが、単なる「指示待ちの天才」から、僕たちの隣で共に悩み、共に成長する「本物のパートナー」へと変貌を遂げるのではないかと考えます。
もちろん、オンボーディング以外にも、先に述べたような、
・データの壁 ― AIが扱えるデータが整理されていない
・組織・文化の壁 ― AIの「役割」が、用意されていない
といった問題も同時に解決していかないといけませんが、これは技術の問題というよりも、むしろ、企業が「AIをどのように活用すべきか」という企業変革の方針によるところが大きいものになります。
本当の改革は、すぐそこに
これらがすべて解決できれば、AIエージェントは、まるで水が染み込むように、あらゆる企業の、あらゆる職場へと普及を始めるでしょう。
その未来を迎えるために、僕たちは今から、冒頭に説明した、自社の「データ」や「組織」という壁に、少しずつでも向き合い始める必要があるのです。
2025年は、その壮大な物語の、まだ序章にすぎません。本当の変革は、もうすぐそこまで来ているのです。
今後のAIモデルにこうした技術が組み込まれ、自ら学習するAIになることにより、AIエージェントは爆発的に普及していく可能性が高いと僕は考えています。そうなると、次に、人とAIとの共存した働き方に焦点が移ってきて、本格的な業務改革が、各企業で始まることでしょう。
見出し画像／著者作成
コメント
注目のコメント
AIエージェント元年と呼ばれた2025年も半ばを過ぎましたが、僕が日々クライアント企業と接する中で痛感するのは、「AIエージェントの導入を阻む最大の壁は、実はオンボーディングにある」という現実です。
多くの経営者は、AIエージェントを導入すれば、すぐに業務が自動化されると期待していました。しかし実際は、「IQ130の天才新人」を雇ったはずが、会社の暗黙知や独自文化を何も知らない「指示待ちインターン」でしかなかったのです。
この膨大なオンボーディングコストに、ほとんどの企業が挫折しています。
例えば「田中部長へのフォローメールを書いて」と指示しても、AIは田中部長が結論ファーストを好むことも、火曜の午前中にメールの返信率が高いことも知りません。こうした「会社の常識」を一つひとつ教えていくコストは、まさに天文学的です。
しかし、本記事で詳述したTTL（テストタイム・ラーニング）とSEAL（自己適応型LLM）に代表されるような次世代技術が、この状況を根本から変える可能性を秘めています。
これらの技術により、AIは「教えられる」のではなく「自ら学ぶ」存在へと進化するのです。
記事中の「A君」の成長物語は、決して絵空事ではありません。TTLによりフィードバックを受けた瞬間にリアルタイムで自己修正し、SEALによってその経験を蓄積・学習していく。
3ヶ月後には、誰も教えていないのに「来週のD社への提案について、成功確率を15%上げる新しい切り口を見つけました」と主体的に提案してくる。これこそが、僕たちが待ち望んでいた「真のAIパートナー」の姿です。
重要なのは、この学習プロセスがLoRAのような技術により、完全にプライベートな環境で行われることです。企業の機密情報は外部に漏れることなく、AIは着実に「その会社専用のベテラン社員」へと成長していきます。
僕がこの記事で最も伝えたかったのは、「オンボーディングの壁は、もうすぐ技術的に解決される」という希望です。MITが発表したSEALをはじめ、自己学習技術の研究は急速に進んでいます。
今、僕たちがすべきことは明確です。データの整備、AIとの協働を前提とした業務プロセスの見直し、そして「AIが勝手に学んで成長する」という新しいパラダイムを受け入れる準備です。企業の中のデータはインターネットに転がる情報とは全く異なり、複雑なセキュリティでがんじがらめで、アクセスの仕方、データ構造も多種多様です。どれだけGPU が与えられたAI であっても魔法の箱ではなく、空振りを繰り返すのみです。こうした企業内の情報にAI が「引っ掛かる」ようにするためには、これらデータとAI を理解した人材の助けが必要不可欠です。
弊社社内でもAI エージェント開発のタスクフォースを数多く見ていますが、AIが代替出来ないこうした領域に自分をポジショニングすることが非常に重要と常に思います。課題が分かりやすく的確に整理されていて、とても良い記事だとおもいました。
そして、次世代のAI技術（TTLやSEAL）がこれらの解決につながるストーリーについても、とても興味深かったです。
これらの新しいAIと一緒に仕事をするようになると、人間の側も“業務プロセスを言語化する”とか、“AIが扱えるデータ（数値＋ルール＋付加情報）を仕事の根幹に置く”といった、仕事の進め方自体を変えていかざる終えなくなると感じました。
ただ、人間が新しい仕事の進め方の変革に対応するには時間がかかるので、AI時間と人間時間の差分が企業競争力に反映されていくんでしょうね。②と③の間にそもそも、業務プロセスをシステム化、AI対応できるほど細分化・分析できていないことが、最大の課題だと思います。
役割を理解してそのために必要なデータ分析と整理を行うことに、エンドユーザが非常になれていない、ではベンダはどうか、ベンダもそこを期待されたことが無いので実現できない、では新興ベンダはどうか、従来のビジネス経験があり、最新のテクノロジーベースで業務を再構築するひとが、個社のために対応できるか（それほど人数がいるか）が課題だと考えますAIエージェントが次に来ると言われて私も注目していました。この記事を読むと、企業や組織で導入を阻む幾つかの壁が有るということを理解しました。「AIは今のところ、『指示待ちする天才』でしかありません。」との記述は確かにその通りと思いました。AIに関するやや過剰な期待が私達には有るのかも知れません。しかしだからと言ってこの「天才」を放っておくことも懸命ではなく、いつか彼（または彼女）が頼りになる同僚になる日が近いことも確かかも知れません。
AIには的確な指示を出さないといけないのだが
それが出来る人間が企業にいないんじゃないかな
AIは決して自律思考回路ではない
特徴としては計算速度が早くて正確
情報の最適化が得意
単純作業が得意などが挙げられる
AIは現在の段階では道具に過ぎない
道具は使用方法と特性を理解しないと
正しく使う事は出来ない
まだAIを使うには正しく問いを立てる必要がある
答えを出すのはAIの得意分野の一つ
AIを導入したはいいけど
AIを正しく使える人材はまだまだ少ない
AIの使い方で先程も述べたが
情報の最適化は
そもそもの情報がないと意味がない
正し、この情報は紙ベースでも構わない
AIを使って読み込ませれば済む
AIを使うにはAIを正しく理解して
AIの使い方をキチンと考えなければいけない
