AIの核心 AI時代の自動化技術とAIエージェント 理論編: AIエージェントで実現する次世代組織 ~統制と改善の分離から始める、現場主導の自動化設計~

· AIの核心 Book 6 · JF Solutions Co., Ltd.
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380
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AIエージェントのPoCは動いた。なぜ組織に定着しないのか。


生成AIの活用が企業の急務となった今、「AIエージェントに業務を任せれば自動化できる」という発想で導入を試みる組織が急増している。しかしPoCは成功したのに本番で誰も使わない、現場が勝手にAIを使い始めて管理できなくなる、ベンダーに任せたら統制の効かないシステムが完成した——この「予測可能な失敗」が繰り返されている。


根本原因は技術の問題ではない。「何を統制し、何を現場に委ねるか」「どこが後戻りできない確定点か」「型と使い捨てをどう分けるか」という設計判断の根拠を持たないまま、ツールだけを導入することにある。本書はその「設計判断の地図」を提供する。


■ 本書が答える問い


・なぜマクロ・EUC・RPAと同じ失敗が繰り返されるのか(第1章)

・情報システムの「後戻りできない確定点」とは何か——統制の軸をどこに置くか(第2〜4章)

・AIエージェントを構成する技術はどう機能し、何を犠牲にするのか(第5〜6章)

・「型」と「使い捨て」をどう分離し、野良AIエージェントを防ぐか(第7〜8章)

・リソースの負荷削減から、なぜプロセスが見えてくるのか(第9〜10章)

・ガバナンス・監査・三線防衛をどう設計するか(第11〜12章)

・ベンダーを正しく選び、プロジェクトを統制するためのRFP設計とは何か(第13章)

・自組織の成熟度をどう診断し、次の一手を決めるか(第14章)


■ 本書の特徴


世のAIエージェント書籍の多くは「どう動かすか」を教える。本書はそれとは一線を画す。AIエージェントを技術としてではなく「組織のアーキテクチャ問題」として論じ、「統制と改善の分離」という普遍的な設計原則を体系化する。特定の製品・フレームワークに依存せず、MicrosoftでもGoogleでもOpenAIでも通用する判断軸を提供する。ツールは数年で変わる。本書の設計思想は5〜10年通用する。


■ 付録


・付録A:統制ゲート判定チェックリスト(完成版)

・付録B:ボトルネックリソース発見シート(完成版)

・付録C:依頼ログ・テンプレート(完成版)

・付録D:組織知マップ・テンプレート(完成版)

・付録E:自社で使える技術の棚卸しシート(完成版)

・付録F:業務Function分析シート

・付録G:「型」か「使い捨て」かの判断基準・リスクレベル別統制マトリクス

・付録H:用語対応表——2026年現在広まりつつある呼称と本書の言葉


■ 対象読者


・AIエージェント導入を検討・推進するIT担当・DX推進室

・ベンダー提案を評価する立場のPM・PMO・情報システム部門

・AIシステムを監査・評価するシステム監査技術者・情報処理安全確保支援士

・コンサルタントとしてAIエージェント案件を扱う方・事業責任者


■ 本書の情報


総文字数:約24万字(本文・付録含む)/ 約380ページ(本文・付録含む、B5版換算)/対応フォーマット:リフロー型


■ AIの核心シリーズ構成


ディープラーニングの原理・本質から実践までわかる本 理論編 第1〜4巻(既刊)/AIの核心 組織知と検索拡張生成 理論編(既刊)/AIの核心 AI時代の自動化技術とAIエージェント 理論編(本書)/AIの核心 AI時代の自動化技術とAIエージェント 実践編(続刊予定)

AIエージェントのPoCは動いた。なぜ組織に定着しないのか。 生成AIの活用が企業の急務となった今、「AIエージェントに業務を任せれば自動化できる」という発想で導入を試みる組織が急増している。しかしPoCは成功したのに本番で誰も使わない、現場が勝手にAIを使い始めて管理できなくなる、ベンダーに任せたら統制の効かないシステムが完成した——この「予測可能な失敗」が繰り返されている。 根本原因は技術の問題ではない。「何を統制し、何を現場に委ねるか」「どこが後戻りできない確定点か」「型と使い捨てをどう分けるか」という設計判断の根拠を持たないまま、ツールだけを導入することにある。本書はその「設...

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About the author

株式会社JFソリューションズ 代表取締役。

20年以上にわたり、システム実装からITアーキテクチャ設計、DX戦略立案までを一気通貫で支援してきたビジネスアーキテクト、DX / IT / PMOコンサルタント。

学部・大学院時代、遺伝的アルゴリズム(GA)等を用いた生産システムの動的最適化研究に従事。メタヒューリスティック手法の探求において、当時からニューラルネットワークの可能性に着目していた。

独立後、数多くのプロジェクトを牽引するなかで、AI実装の成否は「事業特性への深い理解」と、それに基づき最適なモデル選択・テーラリングを行う「アーキテクトの視座」の有無にあると確信。実装者がビジネスの制約を理解し、この視座を持つことで日本のAIプロジェクトを成功へと導くべく、本書『AIの核心』シリーズを執筆。

■ 保有資格

ITストラテジスト

システム監査技術者

プロジェクトマネージャ

情報処理安全確保支援士(登録番号:031181)

ITコーディネータ

G検定/E資格

株式会社JFソリューションズ 代表取締役。 20年以上にわたり、システム実装からITアーキテクチャ設計、DX戦略立案までを一気通貫で支援してきたビジネスアーキテクト、DX / IT / PMOコンサルタント。 学部・大学院時代、遺伝的アルゴリズム(GA)等を用いた生産システムの動的最適化研究に従事。メタヒューリスティック手法の探求において、当時からニューラルネットワークの可能性に着目していた。 独立後、数多くのプロジェクトを牽引するなかで、AI実装の成否は「事業特性への深い理解」と、それに基づき最適なモデル選択・テーラリングを行う「アーキテクトの視座」の有無にあると確信。実装者がビジネス...

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