AIエージェントへの過度な制限は将来の活用機会を狭めるリスクがある

観測

AIエージェントの運用に関して、「創造性を要する作業にはまだ不向き」として任せる範囲を限定し、モデル進化に合わせて範囲を広げていく方針は確かに慎重なアプローチです。一方、これらの判断基準は、「期待値の置き方を誤ると消耗が進む」という経験則に依存しており、運用に対する感情的な落胆や苛立ちがパフォーマンスの伸びしろを過小評価する要因にもなっていることも示唆されています。

前提

• 現行のAIエージェントは定型作業の自動化に強みがあるが、創造的で判断軸が流動的な作業は難しい。
• 完全自動化に期待しすぎると、実情とのギャップで運用側の負担が増大し消耗する。
• 運用範囲を限定し、モデルが進化したら適宜範囲を広げることが現時点の最善策とされる。
• 気持ちが先走ると、性能改善に貢献しない感情的な反応が増え悪循環となりやすい。
• エージェントの「自己認識」が不十分で、人間介入が不可欠という現状理解に基づく。

盲点と反証

• 現行モデルでも、細かい運用改善や工夫・人間との協業で創造的タスクの一部は成功事例が出ている（例：マーケティング施策のアイデア出し補助など）、完全に苦手とは言い切れない。
• 期待値を下げて限定的に使うことはリスク回避にはなるが、逆に積極的な活用推進を妨げ、社内のナレッジ爆発やAIとの共創感が薄れる恐れ。
• 定型ワンタスクの繰り返しだけに頼ると、エージェントに適応・改良を促す「試行錯誤の余地」が少なく、活用ノウハウの蓄積が遅れる。
• 感情面を排除しすぎるとモチベーション低下や挑戦したい好奇心が削がれ、エージェントのポテンシャルを生かしきれない組織文化になる可能性。
• モデルのアップデートに頼りすぎると、現場の細かい業務ニーズや市場変化に対する即応性が落ちる。

別ルート

もし「現状のAIエージェントの不完全さを前提に受け入れつつも、企業やチームの競争優位をAIとの共創で伸ばしたい」なら、定型作業に縛られず、リスクを許容しつつ部分的な創造的業務のAI活用も試行錯誤で進めるべき。逆に「運用コストや失敗リスクを最小化したい」なら、Naruの提案通り定型に絞り段階的拡大を目指す道が無難です。

実践

1. 創造的な判断が求められる業務のうち、小さな範囲や一定条件下でAIに任せてみる（例：企画会議の議事録から要点抽出と簡単な提案をAIに依頼）。
2. 実践結果をただ定型判断ではなく、運用者の感情や反応も含めて記録し、成功の背景・失敗の要因を洗い出して運用ルールを柔軟に改良。
3. 定型と非定型の線引きをあいまいにしないために、評価軸やフィードバックの仕組みを多面的に設けておく。
4. AIとのコラボによる業務改善をチーム内で共有し、知見を横展開するルートを確立する。
5. 定型業務に限定した運用枠組みの運用状況をオープンにすることで、モデル性能が向上している兆候も敏感にキャッチアップ。
6. 感情の落胆や苛立ちを完全否定せず、問題の根源をさぐる自己内対話やチーム議論を促す文化や場づくりを推進。
7. モデルのアップデートを待つだけでなく、外部ツールや補助的なプロンプト設計を含めた全面的な運用改善にも目を向ける。