カラン・シャーマ氏は、デジタルコマースの専門家であり、トロントのクリエイティブデジタルエージェンシーKinex Media Incの共同創業者である。
ある技術が、自社のビジネス全体の運営方法を段階的にではなく構造的に変える可能性があると、心から感じることはどれほどあるだろうか。ほとんどの経営者にとって、その答えはおそらく「あまりない」だろう。
AIをめぐる喧騒は大きかった。多くの経営幹部が以前にも「次なる大きな変革」を追い求めたが、結局はコストのかかる実験に終わり、ほとんど影響を与えなかった。しかし私にとって、AIエージェントは違うと感じている。もしあなたがCEOで、この話題をまだ技術チームに任せきりにしているなら、自ら関与する時期かもしれない。
過去1年間、私のエージェンシーでは、マーケティング業務、顧客対応、レポート作成ワークフロー、開発プロセスにわたって、AIエージェントを社内で実験してきた。いくつかの結果は本当に印象的だった。一方で、予期していなかった弱点も露呈した。この実践的な経験により、AI導入に対する考え方が完全に変わった。重要な教訓は次の通りだ。AIから価値を引き出している企業は、必ずしも最先端のモデルを使用しているわけではない。最適なワークフローを構築しているのだ。
AIエージェントは単なる支援ではなく、行動する
ほとんどのAIツールは応答する。質問をすれば、答えが返ってくる。AIエージェントはさらに進んでいる。実行するのだ。社内システムと接続し、リアルタイムデータを分析し、定義されたルールに基づいて意思決定を行い、人間の絶え間ない指示なしにタスクを完了できる。業務を支援するのではなく、業務の一部を担い始める。これにより、AIは生産性向上ツールから業務遂行能力へと変化する。
私たちは有料メディア業務でこれを直接目の当たりにした。ClaudeなどのツールとAI支援ワークフローを使用し、検索語句の精緻化、除外キーワードの追加、広告バリエーションの作成、キャンペーンパターンの監視など、毎日手作業で監視が必要だったタスクを部分的に自動化した。かつて数時間かかっていたレポート作成は、分析パイプラインをGoogleのData StudioとAI生成サマリーに接続することで、数分で完了するようになった。私たちのチームは今、情報を組み立てるのではなく、情報に基づいて行動することに多くの時間を費やしている。
実験は広範囲に及ぶが、影響は限定的
注目に値する統計がある。2025年半ばの時点で、マッキンゼーが調査した企業の62%がAIエージェントを実験していた。
先行する企業を分けるものは何か。私が見てきた限りでは、資金でもエンジニアでもない。AIを既存の業務をわずかに安くするものとしてではなく、業務のやり方を変えるものとして扱うという、トップの決断だ。
私たち自身の実験で明らかになったことの1つは、AIエージェントは、それを取り巻くシステムと同じくらい効果的だということだ。当初、私たちはモデルの品質が決定要因になると考えていた。実際には、ワークフロー構造、プロンプトエンジニアリング、データの一貫性の方がはるかに重要だった。基盤となるモデルが高性能であっても、システムの接続が不十分だと不正確な出力が生成される。
真の進歩を遂げている企業は、「どうやってコストを削減するか」よりも大きな質問をしている。「どうすればより速く成長できるか。どうすれば業務上の摩擦を排除できるか」と問うているのだ。そのCEOたちは傍観していない。AIは単なる技術的変化ではない。リーダーシップの試練なのだ。
真の価値が隠れている場所
私は多くの異なる企業やチームと仕事をしてきたが、1つのことが明らかになった。最大の遅延は通常、人々がしばしば注目する大きな戦略的業務ではなく、小さな反復的タスクから生じる。文書処理、レポート作成、顧客問い合わせの分類、社内ファイルの確認、絶え間ない調整のやり取りなどが、静かに業務時間の大部分を占めている。
AIエージェントを使ってこうしたタスクを支援することで、それらは大幅に高速化され、より構造化される。私たちは、注文管理、出荷調整、請求書処理、バックエンド業務にAI駆動の自動化を使い始めたとき、これを社内で目の当たりにした。
開発面では、AI支援ワークフローがトラブルシューティングを自動化し、機能の反復を加速することで、デバッグ時間を大幅に削減した。場合によっては、処理時間が半分以上短縮された。最大の成果はエンジニアを置き換えることからではなく、彼らを取り巻く業務上の摩擦を排除することから生まれた。真の利点は速度だけではない。組織の推進力なのだ。
誰も語らないガバナンスのギャップ
AI導入が加速する一方で、ガバナンスは追いついていない。マッキンゼーは、88%以上の組織が少なくとも1つの業務機能でAIを使用しているにもかかわらず、2024年時点でフォーチュン100企業のわずか39%しか、何らかの形での取締役会によるAI監督を開示していないことを発見した。説明責任に関する疑問は、何か問題が起こるまで答えられないことが多い。
私たちはこれを直接経験した。AIエージェントは、一貫性のないデータセットのために自信に満ちた誤った出力を生成し、予定よりもはるかに早く検証レイヤーと人間によるレビュープロセスを構築せざるを得なくなった。
マッキンゼーは、AIを使用している組織の51%が少なくとも1つのAI関連の否定的インシデントを報告しており、出力の不正確さが最も一般的だと発見した。2024年、エア・カナダは自社のチャットボットが生成した誤情報について責任を問われた。
AIの幻覚は単なる技術的欠陥ではない。業務環境では、ビジネスリスクなのだ。明確なガードレールがなければ、効率化のために構築されたシステムが、まったく新しい形態のリスクをもたらす可能性がある。
CEOが今、注力すべきこと
次のステップには、大規模な変革プロジェクトは必要ない。集中が必要なのだ。
私たちの最も成功した実験は、反復的で、測定可能で、業務上苦痛を伴う狭いワークフローから始まった。それらが信頼できることが証明されると、結果に自信が持てたため、導入の拡大が容易になった。複数の手作業による接点を含む単一のワークフローから始めよう。それを最初から最後までマッピングする。
所有権がITだけでなく、機能横断的に配置されるようにする。早期に成功を定義する。能力と並行してガバナンスを構築する。監督は初期設計の一部でなければならない。そしてベンダーには、システムが何ができるかだけでなく、障害時にどのように動作するかを尋ねる。
結論
議論はもはや、AIエージェントが機能するかどうかではない。真の問題は、リーダーシップチームが業務そのものの構造を再考する意思があるかどうかだ。
すべての技術的詳細を理解したり、1行のコードを書いたりする必要はない。しかし、起こっている変化に関与する必要はある。なぜなら最終的に、すべてのリーダーシップチームは同じ不快な質問に答えなければならないからだ。競合他社があなたより先にこれを理解したらどうなるか。
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