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「エコロジーとエコノミーをビジネス化する」を目標に活動している”ecoだけマーケター“たちが、最近気になる環境やDXにまつわる話題を短く紹介するエコなブログです。「○○したいけど、○○できない」とお悩みの、何かとお疲れ様の皆様に向けて、小さな取り組みなどを紹介します。コーヒーブレイクや休憩の合間にお読みください。

【「AI社員」量産時代へ】生成AI“レベル3”がもたらす、次世代組織のリアル
──AIはもうツールではない。次に来るのは「社員化」の波。──

　（IMAフォーラム振り返り記事２：第二部【AI社員による自動化が本格始動！AIエージェント活用事例を徹底解説】　より要約解説

生成AIの進化がビジネス構造を変える

少し前までは、AIは「便利な道具」として人間の補助的な役割として位置づけられていました。しかし今、私たちは大きな転換点に立っています。
テキスト生成AIが登場した“レベル1”から、業務ツールと統合された“レベル2”を経て、いよいよAIは“レベル3”──「自ら考え、動くAI」の時代に突入しました。ツールと人の関係が変わる時が来ているのです。

その象徴が「AIエージェント」、そして「AI社員」です。
人間の指示を待たず、タスクの全体像を理解し、情報を集め、アウトプットまで完結できる。そんな自律型AIが、組織の一員として活躍し始めています。
これは単なる効率化ではなく、ビジネス構造そのものを根底から変えるインパクトを持っています。

今、企業に求められているのは「人手不足を埋めるAI」だけではなく、共に戦う“デジタル人材”としてのAIをいかに育て、活かすかという視点です。

レベル1：会話型AI──“壁打ち役”としてのAI

2022年の終わり、OpenAIが公開した「ChatGPT」は世界中に衝撃を与えました。
これが、生成AIの実用化が始まる「レベル1」の象徴で、生成AIのムーブメントの機運を盛り上げました。

この段階では、あくまで“対話型アシスタントで、指示待ち型”のAIです。
ユーザーの問いかけに自然な文章で答える能力に長けており、メールの文案作成やプログラムのデバッグ、会議の要点整理など、多くの分野で人々の作業負担を軽減し、アイデア出しまでを支援したりとあらゆる業務を少しラクにしてくれました。

主なツールと特徴

ChatGPT（OpenAI）
高精度な自然言語処理、直感的な操作性、ブラウザ上で即使用可能
特にGPT-4は“まるで人と話しているような”対話品質で高評価

Claude（Anthropic）／Gemini（Google）
長文の読解・要約・議論支援に強く、ChatGPTとはまた異なる思考性や個性を持つ

操作感：
基本的には「質問文を入力 → 即座に文章で回答」というシンプルな構造
プログラミング不要で使えるため、非エンジニアにも広く普及

社内評価の傾向：
長所：スピード感・知識の幅・クリエイティブな発想支援
短所：事実誤認のリスク・データ連携不可・“指示待ち”で自走力がない点

「レベル1」は、AIを“相談役”や“アイデア出しの壁打ち相手”として使う段階でした。
ここから先、業務への本格的な統合に向かうには、より深い業務理解と能動性が求められます。それが次に訪れる「レベル2」「レベル3」へとつながっていきます。

レベル2：業務ツールへの統合──“部分自動化”の時代

ChatGPTに代表される“対話型AI”が注目を集めた後、企業の現場では「単なる会話」から「具体的な業務支援」へと生成AIの活用範囲が広がり始めました。
それが「レベル2」──業務プロセスの一部を自動化・効率化するツール化のフェーズです。

この段階では、AIが「回答する」だけでなく、「決められた業務フローの中で、特定のステップを代行する存在」へと進化しています。

代表的なツールと特徴：

Notion AI
ナレッジベースやプロジェクト管理ツール内での議事録作成・要約・翻訳を自動化
人の入力を補完し、ドキュメントの整備を高速化

Microsoft Copilot（M365）
Word・Excel・Outlook・Teamsと連携し、文書の下書き、分析の自動実行、メール返信、議事録作成まで対応

「AIがオフィス作業を部分的に代行する」最も実用的な例の一つ

Zapier AI / Make（旧Integromat） + AI連携
条件設定型のワークフロー自動化に、生成AIによる柔軟なテキスト生成・分類が組み合わさった形

操作感：
UI内に“AIに任せる”ボタンが追加されるケースが多く、ワンクリックで自動化
あらかじめ定義された業務手順に組み込まれているため、非エンジニアでも迷わず操作可能

社内評価の傾向：
長所：定型業務の自動化による直接的な工数削減、アウトプット品質の均一化
短所：柔軟性に欠け、想定外のケースには対応できない／最終判断は人が必要

「レベル2」は、まさに“人とAIの協業”が始まるステージです。
とはいえ、AIはまだ“言われたことをこなす”存在。ここから次に目指すのは、AIが自ら考え、判断し、行動する「レベル3」──AIエージェントの登場です。

レベル3：自ら考えて実行する“AIエージェント”の登場──“AI社員”が仕事を担う時代へ

生成AIはいよいよ、自分で任務を分解し、情報を集め、自分で動く「自尊型AIエージェント」として進化しています。

これが「AI社員」です。もはやAIは「使われるツール」ではなく、「共に働く同働者」として身近な存在となり始めています。単に指示をこなすのではなく、業務の背景を理解し、必要な情報を探し、最終成果物を自動で仕上げるAIです。いわば「命令を待つAI」から「自律的に働く“AI社員”」への変化となります。

▶ ここが違う！
タスクの流れを理解し、判断・実行まで完結
ワークフローの“自走化”を実現
ノーコードで業務に即したエージェントを構築可能

代表的なツールと特徴
AutoGPT / BabyAGI（オープンソース）
目標を設定すると、AIが自らサブタスクを分解し、順次実行していくフレームワーク
技術的ハードルは高いが、AI自走型システムの原型として注目を集めた

【オススメ！】
JAPAN AI AGENT（JAPAN AI株式会社）
日本の企業風土と業務フローに最適化された、商用レベルのAIエージェントプラットフォーム
営業・人事・広報・マーケ・経営企画など多様な職種向けに「AI社員」をテンプレート化しているので、「AI社員」がすぐに使えます。

操作感：
エージェントの選択 → タスク指示（またはほぼ不要）→ 実行 → 結果出力という自動処理の流れ
ワークフローや業務フローに即したプリセットにより、“業務の即戦力”として利用可能

社内評価の傾向：
長所：工数削減率70％超のケースも。実行精度・スピード・一貫性に優れ、導入効果が明確
短所：タスクが不明確・変化が多い場面では自走しきれない／継続的な改善やチューニングが必要

JAPAN AIが掲げるキーワードは「AI社員を量産する」こと。
これは単なる自動化ではなく、企業が“AIによる組織強化”を戦略的に進める「AIトランスフォーメーション（AX）」の始まりを意味します。

「レベル3」は、AIの主従関係を超え、共に働くパートナーとしての関係を築く段階です。以下にAI社員が実現するビジネス構造の再設計や、量産を前提とした導入戦略について深掘りしていきます。

JAPAN AI社が描く「AI社員」量産社会

JAPAN AI AGENTとは？
「AI社員」＝タスクを理解・実行・完了する自律型エージェントのこと。
自社の業務と照らし合わせて、自社内にAI社員を活用できそうなものがあるか考えてみましょう。基本的には標準エージェントに自社データを入れ込んでカスタマイズしていく流れで量産してくイメージです。

例えば、営業×AIエージェントであれば、企業名を入れるだけで想定課題を抽出してくれる「商談シナリオAGENT」や、商談中の質問やカウンタートークを回答してくれる「営業ナレッジAGENT」など、これまで膨大な作業時間がかかっていた工数を最大70％削減した例もあるとか。

他にも、人事（採用プロセス）×AIエージェントでは、過去の採用活動のデータ分析・課題点の特定と打ち手の提案をしてくれる「データ分析AGENT」や、候補者のペルソナ案を作成し、言語化を補助してくれるペルソナ作成AGENT、欲しいポジションに応じて魅力的な求人票を提案してくれる「求人票作成AGENT」など、状況に応じたAI社員を量産することで、コスト削減につなげていきます。

その他、オリジナルAI開発で“自社特化型”に進化
・パッケージデザイン自動生成（画像AIカスタマイズ）
・社内質問、なんでもエージェント
・提案資料作成エージェント
・商標登録エージェント
・採用プロセスの簡略化
・営業なんでもチャットボット

安全性・技術力・伴走支援という三本柱
上場企業水準のセキュリティ体制（SSO、NGワード、IP制限など）で高い安全性
開発300名体制・国内開発・高精度日本語RAGなど、高い技術力
導入支援〜定着まで専属CSが支援、費用対効果をリアルタイムで可視化し、安心です。

導入ハードルは、思っているより低い

「AIって難しそう」「ITに詳しくないから無理かも」
そう思っていた方にこそ伝えたいのが、“今のAI”の進化です。
ノーコードで直感的に扱えるAIエージェントが登場し、しかも各職種に特化したテンプレートが用意されている今、導入の心理的ハードルはとても低くなっています。

いま求められるのは「AIツール」ではなく「AI社員」

今、企業に求められているのは、単なる「業務効率化ツール」としてのAI導入ではありません。

本質的に変わるべきは、「人間だけが成果を出す」構造から、「AI社員と共に成果を最大化する」構造へと移行することです。AI社員は、単に業務を時短する存在ではなく、あらゆる部門において“考える・判断する・動く”という役割を果たし、人材不足や競争力の低下を補います。

JAPAN AI AGENTのようなプラットフォームを通じて、企業は「AIを使うスキル」よりも、「AIと共に働くマインドセット」を身につけることが、これからのビジネスにおいて重要になっていくでしょう。

AI社員とともに、あなたの組織もAX（AIトランスフォーメーション）へ。
一歩踏み出すだけで、次の未来が変わります。