# はじめに こんにちは。農民こと熊澤英道です。 今回はAIエージェントについての話をしていこうかなと思います。 AIエージェントって何?という話なんですけれども、 多くの人が結構流行ってるからやらなきゃとか、 今は平成、平成じゃない、AIエージェント元年だよねとかでね、 結構AIエージェントっていうものに対してすごい期待したりとかですね、やらなきゃって思ってる。 こういう話よく聞くんですね。 ただあんまり何なのかって聞かれるとよくわからない人が結構多いと思うので、 今回はその辺りちゃんと喋っていこうかなと思います。 AIエージェント、話そうとしてるけどお前らやったことあるの?みたいな話されると思うんですけれども、 ホリエモンAI学校ではザピアっていうツールを使っている講義があって、 これが実質AIエージェントだよねっていう話を今日したいと思うんですけれども、 そんなAIエージェントを自分で作れますみたいな講義があったりするので、 興味がある法人さん中心に個人も入れるんですけれども、ぜひぜひ入ってみてください。 あとはですね、最近AIアニメキャンプっていうのをやってまして、 何回かの放送でも宣伝してるんですけれども、 AIアニメキャンプこれめちゃくちゃすごくて、 アニメって言ったからちょっと良くなかったかもしれないんだけど、 実はね、TikTokとかYouTubeとかね、 ショート動画とか流行ってるじゃないですか。 インスタのリールとかもそうですけど。 で、流行ってるって言ってもまあまあちょっと時間経ってきたよねと、 新しみに出すの難しいよねってところなんですが、 実はですね、AI動画を使ったショート動画、これ結構回ってるんですね。 で、やっぱり毎回撮影したり絵描いたりとか大変なんですけれども、 AI動画だったらですね、結構作りやすい。 練習なしにこういうのが作りたいっていうのが明確にあればですね、 ガンガン作れるし、実際ミリオン再生目指しましょうってやったんですけれども、 ミリオン再生達成してる受講者、生徒の方々いたりとか、 実際に効果出るよねっていうところが証明されたりとかしている、 すごい興味ですね。 で、なんでこれ効果出るのかっていうと、 AIツールの使い方を教えるっていうのはこれもちろんなんですが、 実際にですね、ミリオン再生生み出したりとか、 YouTubeでも1000万登録以上かな、 してるののめんっていう友達がいるんですけれども、 彼がですね、実際に成果を出した後にノウハウを教えてくれる。 どうやったら伸びたよっていうのを教えてくれるんですよ。 で、これが永遠に使えるかって言ったらそうじゃない可能性はもちろんあります。 ただ、今現時点でうまくいく方法これだなっていうのを試したりとか教えてもらえる。 この機会めちゃくちゃ希少だと思います。 なんでですね、この動画もしかしたら今後は ホリエモンAI学校内でも公開されるかもしれないんですけれども、 現時点だとですね、特別講義を受けてリアルタイム最新の情報を聞くっていうこの手段しかないので、 興味がある人はですね、ぜひぜひチャレンジしてみてください。 ということで本題に入りたいと思います。 # AIエージェントとは ということで本題に入ります。 AIエージェント何か。まず皆さんこれを聞きたいと思うんですよ。 AIエージェント何かっていうところなんですけれども、 AIエージェント、言葉通りエージェントっていうのを聞き取ると分かりやすいかなと思います。 何かというと代理人みたいなやつですね。 今までもチャットGPTとかリープリサーチとかかな。 実質これってAIエージェントじゃないの? じゃあこれでいいじゃんみたいな話聞くんですけど、結構違うんだよね。 これ何かっていうと、 AIエージェントってどちらかというとね、専門家みたいな。 害虫の組織みたいな感じなんだよね。 生成AI、チャットGPTとかって、 ディープリサーチだったりとかね、O3とかちょっとずつ何かいろいろと考えて、 まるっと答え出してくれるよみたいな感じになってきたけど、 ディープリサーチはちょっとAIエージェントかな? みたいなところがあるんだけど、 チャットGPTを普通に使っているとさ、 やっぱりすごい頭のいい、 例えばね日本で言えば東大生の社員入ってきましたと。 でも業界知識全く知りませんみたいな。 このパターンめちゃくちゃあると思うんですよ。 で、このパターンの時にどうするか。 何が必要かっていうと、 じゃあ業務の仕方を教えてあげる。 手取り足取りサポートしてあげる。 こうやってやってほしいなと。 これやってほしいんだよと。 じゃあ次こうやってみたいな。 それちょっと修正してほしいなみたいな。 でね、そういう風に細かく指示をしてなきゃいけない。 インターンとか新入生みたいなですね。 新入生と言わないか。 新卒の人みたいな感じだと思ってください。 エージェントってそうじゃないんだよね。 知能だけがあるのがチャットGPTだとしたら、 エージェントって知能に対して追加で業界知識を持ってます。 そんな存在です。 リープリサーチはリサーチの専門家みたいなところがあったりとかして、 例えばね、今だとないとは思うけど、ゆるいのはあるのかな。 例えばLP作ってって言ったら、 LP作ってくれた完成品くれますみたいな。 これエージェントですね。 じゃあLP作るにしても、 例えばじゃあLP作りますと。 まずこんなデザインでこんな感じでこんな感じで。 まず要件詰めてください。 要件こんな感じです。 じゃあそれを必要要素だけ書いてください。 ざっくりデザイン作ってくださいとかですね。 段階的にお願いするってなってくると、 エージェントっていうよりは生成AIとかの今までのやつに近いかなっていう気持ちになるかなと思います。 この辺結構難しいんだけど。 エージェントでも最初に質問しなきゃいけないとかあると思うんだけど、 一緒に並走しなきゃいけないのか丸投げできるのかこれ結構大きな違いです。 開発も自社のエンジニアを雇うのと、 業界知識なんも知らないね。 エンジニアの技術もあんまり知らないけど頭いいやつを雇ってエンジニアにするためにアドバイスしていくのと、 開発会社にまるっと依頼する。 これ全然違うじゃないですか。 AIエージェントっていうのはがっつり業務委託するみたいなのに近いものを言います。 アンソロピックっていうクロードの会社のところが言ってたのはやっぱりマルチエージェントとかじゃなくて、 まずはシンプルなエージェントから始めた方がいいよ。 そっちの方が精度出るよねみたいな話してるんですけど、 マルチエージェントって何かっていうと単一機能のエージェントとは違って、 エージェントに頼んだら複数のことなんかやってくれる。 例えば開発してっていう時と、デザイン作ってっていう時と、検索してっていう時と、文章を作ってっていう時。 それぞれ違うエージェントに頼むのは1個1個のことができる。 シングルタスクのエージェント。 マルチエージェントは今文章を書けって言われたな。 文章を書く機能を使おうみたいな感じで自分で何やるのか決められるエージェントね。 複数の機能を持っているエージェント、マルチエージェントみたいな感じで捉えてください。 # A2Aとは さらに、これをエージェントとエージェントがやり取りするみたいな。こういうのもあるわけです。 例えば、LP作ってくださいっていう依頼をできるエージェントがいたとして、 そしたらそのエージェントが開発エージェントとデザインエージェントに頼んで、 デザインと開発、バラバラに別のエージェントに頼んでくれるみたいなね。 これはA to Aっていうエージェントとエージェントっていう、 エージェントとエージェントが連携して仕事しますみたいなことになっていて、 僕的にはマルチエージェントみたいなのを作るよりはエージェントとエージェントで、 それぞれの専門家がそれぞれの仕事をして組み合わせていくみたいな。 会社の組織みたいな仕組みの方がいいんじゃないかなと個人的には思ってたりします。 なので、マルチエージェントって結構アンチパターンになりがちになるんじゃないかなと思ってます。 という感じにどれがいいあれがいいっていう話いきなりし始めたんですけれども、 普通の生成AIっていうのは一緒に並走しなきゃいけない、業務知識がない、地頭のいい生き物で、 エージェントっていうのは知能と業務知識を持っていて、自分で判断して行動して並走しなくてもいい感じにやってくれる、 こういうのをエージェントと言いますという感じです。 エージェントの利点として、頼んだら何をするべきか判断して自動でやってくれるみたいな話も言う人たち多いんですけれども、 その辺は何を頼まれたかを分類する、ディレクターエージェントみたいなのがあればいいんじゃないかなと思ってたりするので、 その辺で吸収するといいかなと。 冒頭に話したザピアっていうのを使うと、例えばO3とかで指示をしてた。 例えばO3の中身って普通のAIのモデルがすごい進化したんじゃなくて、モデルは変わらないけど、チューニングしてるかもしれないんですけどね。 聞かれたら、実際に何を聞かれたのかっていうタスク分解して、解像度を上げた上でそれを調べるみたいな、 それを生成アイで処理をするみたいな、段階的に1回考えるみたいな、 言われたから突発的に動くんじゃなくて、言われてから考えて動くみたいな、そういうのをやってるんだよね。 その仕組み自体も、リープリサイズとかもそういうことをやってるんだけど、 それ自体も結局そういう仕組みで動けばいいんだよねって言うんだったら、ノーコードでそのワークフローを組んじゃえばいいんですよ。 質問されたら、まずはタスクを考えて、タスクごとに検索をするなり動くなり、 事実なりしますみたいな、っていう感じにいろいろできますと。 なので、ザピアを使うとAIエージェントを実は自分で作れるようになるんですね。 っていうのを実はAI学校でも教えてます。 なので、実はAIエージェント、みんなマルチエージェントをすぐイメージするんですけれども、 まずはシングルタスクのエージェント、それのどれにお願いするかっていうエージェントを作るとか、 そういうA to Aの考え方っていうのが結構いいかなと思います。 A to Aの考え方、出るときによく出てくるのがMCPっていうのが一緒に出てきがちなんですけれども、 MCPっていうのもまた近しい概念だけどちょっと違う。 エージェントとエージェントじゃなくて、今までのシステム連携とかしてたAPIとかいうのが生えてる。 生えてるって言い方はすごいエンジニアっぽいんだけど、 そういうAPIっていう機能がついてるサービスとAIが自動的に連携したりとか、自動的じゃないけど、 AIに頼んだらそのAPIっていう機能があるところにそのAPIを使うためにはプログラミングとかやらなきゃいけなかったんだけど、 実はAIがいい感じにやってくれるみたいな。 そういうのがMCPなんだけど、 MCPはAIとプログラミングをつないだんだけど、エージェントとエージェントはAIのエージェント版、 AIエージェント同士が通信するっていう、またちょっとワンランク上の概念みたいな感じで語られているので、 AIエージェント、A to Aっていうところまでたどっていったら、 MCPっていうのも探ってみるとちょっと面白いので、 ちょっと技術的に興味ある人たちはぜひぜひ探ってみてください。 難しいことがわからないという人は、エージェントは生成AIと違って知能と業務知識を持っているんだなというところだけ覚えておいてください。 # 生成AIじゃなくてAIエージェントだと出来ることって何？ ということでAIエージェントについて理解できたかなと思うんですけれども これがあるとどんなふうに世の中変わるのっていう話ちょっとしていきたいなと思います 僕たちホリエモンAI学校とかだとChatGPT使いこなせます これのね重要性結構低いなって思ってるんですよ で何かっていうとChatGPT使えるだけだと ChatGPTに何か依頼したいとき毎回話しかけなきゃいけないんですよね なんで個人としてのパフォーマンスちょっと上がるかもしれないんですけど 組織としての仕組み化って意味だと結局人が動いてるじゃんってなるんですよ なんでこれ全部自動化した方がいいよねと だからZapierとか使ってですね自分たち専用のAIエージェントをサクッと作って 奴らに仕事をさせる っていう風にすると例えばメールが届いたらAIエージェントが勝手に動くとか 資料が追加されたらAIエージェントが自動で動くとか 12時になったらAIエージェントが勝手に仕事をし始めるとか っていうのを仕込んでおくと人間間にいらないんですよね だから下手したら人間が休みでも AIエージェントの反応するトリガーとなるですね アクション 時間なのかファイル追加なのかメールなのか この辺が起こったらAIエージェントが勝手に仕事をしてくれる こうなってくると結構業務効率化が進んでくるんですね 全部が自動で動いていく世界 めっちゃ暑いですよね でこういう風にするのが理想だよねって話しているので 実はチャットGPT単体で仕事をさせる チャットGPT単体を使いこなす じゃなくてAIエージェント化までしましょう これが弊社のやり方です これをするとどうなるのかちゃんと話していきたいとおもいます なのでチャットGPTだけ使うんだと結局人の手がかかる とりあえずここまで覚えておいてください # AIエージェントが存在する未来 はい、ということで本題ですね。本題の本題というか、 未来どうなるのって話で、じゃあその自動化したらどうなるのっていう話。 でこれみんなね、自分の仕事が奪われるとか話するんだけど、 結構そうじゃないなぁと思ってて その 決まりきった仕事っていうのは仕組み化した方がいいよね これを誰もができるようになるっていうのが正しいかなと思っています。 でエンジニアの人だったらわかると思うんだけど めんどくさいなぁこの作業と、毎日10分地味に仕事を取られると、作業を取られると、 じゃあ3時間ぐらい使って自動化のプログラムを書いちゃおうと そしたら自動でできるじゃんみたいな。 これやるとねあの3時間も使うの10分の作業にと思うかもしれないけど 例えばねあの1週間 まぁちょっと計算の都合上6日間稼働したとして 6日間稼働したら1週間で60分1時間かかるよねと じゃあ3週間この作業をしたら元取れるじゃんみたいな話になるんですよ でそれ以降はただただ安いんだよね 安いというか無料で動いているみたいなもの プログラムが動いているサーバーがどうのこのとか言い始めたらあれだけど 基本的には無料で働いてくれます なんで1回仕組み化しちゃったら結構楽になるんだよね もう仕組み化したらもうやらなくて良くなる まあもちろんメンテが必要とかあるけど こういう風なのをエンジニアは結構してたんだけど エンジニア以外の人ってなかなかしてなかった。 経営者の人はしてると思う。でこれ何かというと自分がする仕事を分かりやすく マニュアルとか用意したりとか仕組み用意して 例えばメンバーと監督者用意したりとかして うまく人間を仕組み化して組織を作るで自動化をするみたいなことをやってるんだけど だから今までって自動化って実はエンジニアと経営者しかできなかった でこれを普通の人ができるようになったんだよね であの堀山AI学校の事例だとジムの人バックオフィスの人みたいな があの事務作業している人がめちゃくちゃ自分で自動化できるようになった で事務作業って結構自動化しやすい仕事結構多くて なのでそういうジムの人が自分から自動化をしようって思ってできちゃう これ結構革命なんですよね そうなってくると経営者とエンジニア以外の人が自発的に世の中の世の中というかね 会社内の業務を自動化していくってなっていくと エンジニア経営者なんかお金儲かってそうだなぁみたいなイメージある人もいるん じゃないかなと思うんですけども まあそれたちで何で儲かってるかというと仕組み化できるからなんですよね であの仕組み化できるから給料が高くなっているって考えると世の中の人たちのねあの給料も どんどん上がるし どんどん自動化してどんどん便利にするしみたいなことができるような世界になっていきます なのでですね この ai エージェントを入れるだけじゃなくて ai エージェントを作れるようにしておくと 社内の常識が多分変わるんじゃないかなと だからあの ai エージェント入れたらここが便利になりますここが便利になりますというよりも そもそも組織の捉え方もちょっとずつ変えたりとか評価の方法も変えたりとか 結構良い方向にもちょっと大変な方向にもね あの組織の捉え方変えて結構大変なので結構いろいろと変わっていくことになるんじゃないかなと 思っています # AIエージェントが生み出すデメリット ただですね、デメリットとかないの?と。 AIエージェントいいことばっかり言ってるけど、デメリットないの?っていう話なんですけれども、 僕らはZapierっていう、ジムの人でも触れるよっていうツール使えっていう話してるんですけれども、 これシステム開発をいきなりしちゃうとですね、 作ったけどなんか違うなーっていうシステム出来上がっちゃうんですよ。 まだまだAI進化段階なんで。 で、それを直すのも、なんか上手く動かなくなって、修正するのも結構大変なんですよね。 将来的にはですね、 例えばノーコードで作ったものよりもシステム化で効率よく作った方がいいよね、みたいな段階が来ると思うので、 最終ラインはめちゃくちゃありです。 自分たちの業務明確。 AIの使い方も明確。 AIのクオリティも十分。 で、もうこれ完璧にいけますねと。 で、ちょこっとやるんじゃなくて、結構大規模だよね、とかなってくると、 まあ結構自動化した方がいい。 しかもシステムにした方がいい。 ややこしいしね、みたいなのがあります。 ただ、やっぱ初動段階でね、自動化、システム化しようとすると、結構大変。 何が大変って、後で修正するかもしれないっていう予期を残しながらがっつりと開発するって結構大変なんですよ。 絶対間違いないですよね。 この仕様でいいですか、みたいなのやっぱりエンジニアに従うんですけど、 なかなかAI領域だと、それが固まらない。 だからとりあえず仮にこうしよう、仮にこうしようってなりがちなんですね。 なので、後から修正できないリスクめちゃくちゃ大変です。 で、ザピアでやってたとしても、なんだろうな、ザピア使えないっていう人が多くなっちゃうとちょっと辛いですよね。 なんで最低限何人か使えるようにして、そのノウハウを引き継げるようにしておく。 で、自分たちが当たり前にツール作れるようにしておくっていうのは結構大事かなと思います。 あと懸念なんですかね。 評価システムが大きく変わらないとか言われちゃうと、自分の仕事を楽にして自分のすることがなくなると、 お前仕事してないじゃんって言われる可能性あるわけですよ。 それはめちゃくちゃもったいないですよね。 なので、便利にしたんだったら便利にした分のちゃんと評価するべきだし、 さらにもっと他のことができるようになるんで、他のことにもチャレンジする必要があるよねっていうところはあるかなと思います。 で、その延長線上ですね。めちゃくちゃ便利になったと。 何のデメリットもなく、社内のもの全部自動化できました。 全部は無理ですけどね。できる部分全部やりましたと。 で、なった後に何が大変かっていうと、人間の単純作業全部自動化されるわけですよ。 どんどんね。 人間が人間である、人間としての役割をするところだけが人間になってくるとか考えてくると、 何が起きるかっていうと、単純な作業とか、手を動かすところっていうのはどんどんAIがやる。 あとは人間がやる手を動かすはデジタル上から外側、印刷してものを運びますとか、 そういう物理の体がないとできないこととか、 ちょっと今僕がパソコンの中での仕事ばっかりやるんでちょっとパッと思い出ないですけど、そういうやつ。 っていうのと、あと考える仕事になるんですね。判断する仕事。 だから単純作業がなくなると、人間がやるのは単純作業を依頼する。 このミッション、この目標があって売り上げを超えてあげなきゃいけない。 そのためにはこれやらなきゃいけないなっていう判断とか、 AIにどのタスクをどうやって渡そうかとか、効率よくどうやったらいいのか、 これやったらどうやって売り上げ上がるのかとか、成果が上がるのかみたいなところ。 考える仕事がめちゃくちゃ上がります。 なので考える仕事をするために頭を使う負荷はめちゃくちゃ上がると思います。 なぜなら爆速で仕事する部下をめっちゃ抱えながら、そのリソースをうまく活かして、 無駄な動きをさせないように自分の成果を上げなきゃいけないから。 なのでめんどくさい仕事をしなくてよくなったら楽って思うんですけれども、 逆に頭を使わなきゃいけない仕事っていうのはどんどんと増えていくってところで、 結構ね、稼げるようにもなるかもしれないけど、 頭も結構疲れるっていう人が増えていくんじゃないかなと思います。 # おわりに はい、ということでいかがだったでしょうか。AIエージェントがあると単純作業がどんどんAI化していく、自動化されていく。 で、その自動化の作業もエンジニア経営者じゃなくても一般の人ができると。 めちゃくちゃ素晴らしいけど、自動化をされた結果ね、自分が評価されなくなるリスクっていうのと、 実際にタスクを細かく分けて優秀な部下を抱えまくっている状態になるから、どんどんね、考えなきゃいけない。 頭脳労働の負荷が上がっていくっていう、こういう欠点ちょっとあるんじゃないかなっていう、そういう話を今日しました。 実際ね、デメリットもメリットもいろいろあるんだけど、正直な話、自分の評価が下がるかもしれないっていうのは、 管理者とか経営者の人たちがちゃんと適切に評価をしてあげるってところが必要だったりとか、 それができないんだったら僕らに相談してください。全部まるっとね、一緒に考えさせていただきます。 で、頭脳労働の負荷が上がるっていうのはもう今後、防げないなって思うので、 ある程度ね、自分のリフレッシュの仕方、自分の脳の休め方っていうのを結構理解する必要があるっていう世界になっていくんじゃないかと思うので、 今後ね、どうやって脳をリフレッシュさせるかみたいな分野も面白くなってくるんじゃないかなと思います。 ということで今回は以上になります。またぜひ聞きに来てください。