デジタル庁は2026年11月6日、ガバメントAI「源内」で、手軽にAIエージェントを作成・実行できる「エージェントチャット」と、高度なAIエージェントを構築・実行する「源内工房」の2種類の利用環境を順次導入すると公表しました。複数の工程を組み合わせる業務では、AIを使いながら改善を重ねる環境が重要だとしています。中小企業にとっても、最初から多くの仕事を自動化しようとするより、仕事の複雑さに合わせて任せる範囲を分けることが、現実的な導入判断につながります。
これは政府の利用環境に関する発表であり、個別の企業に同じ仕組みや効果を約束するものではありません。ただ、手軽な利用環境と高度な利用環境を分ける考え方は、自社の業務を一度に大きく変えずにAIを試す際の参考になります。重要なのは、AIに任せること自体ではなく、どの仕事を、どの段階まで、誰の確認のもとで扱うかを明らかにすることです。
段階1: まずは「一つの入力、一つの成果物」の仕事を選ぶ
最初の対象は、入力する情報と求める結果が比較的はっきりしている定型作業です。たとえば、会議メモから決定事項を一覧にする、問い合わせ内容を分類する、過去の説明資料をもとに案内文の下書きを作る、といった仕事が考えられます。
ここでは、成果物の形式を一つに決めます。「要点を3項目にする」「担当者と期限を抜き出す」のように、完了の形を小さくすると、担当者は出力の良し悪しを確認しやすくなります。うまくいかないときも、入力情報、指示、成果物のどこを変えるべきかを切り分けられます。
段階2: 次に、つながる工程と引き継ぐ情報を見える化する
慣れてきたら、前後の仕事につながる工程を一つだけ加えます。たとえば、問い合わせを分類した後に回答案を作る、商談メモを整理した後に次回確認事項を作る、といった組み合わせです。この段階で大切なのは、AIが扱う情報の始点と終点を紙や表に書き出すことです。
「どの資料を読むか」「誰に渡す下書きか」「どの情報は扱わないか」を先にそろえると、担当者が変わっても試行を続けやすくなります。複数工程に広げるほど、途中の出力を次の工程にそのまま渡してよいかを確認する場所が必要になります。
段階3: 複雑な仕事ほど、目的と見直しの周期を先に決める
調査、文書作成、情報整理のように複数工程が絡む仕事では、同じ手順を繰り返しても業務の目的が変われば期待する結果も変わります。デジタル庁の発表でも、業務の内容や目的に合わせてAIエージェントを作成・実行し、使いながら改善を重ねる必要性が示されています。
中小企業では、複雑な仕事を任せる前に「何を良くしたいか」を一つに絞ります。作業時間を減らしたいのか、確認漏れを減らしたいのか、顧客への返答を早めたいのかで、見るべき結果は変わります。試行後に、出力の修正量、確認にかかった時間、使わなかった理由を短く残し、次回に広げるか、範囲を戻すかを決めます。
AI活用を、業務の理解を深める機会にする
AIエージェントは、複数の仕事をつなげられる可能性を持つ一方、任せる範囲が広がるほど業務の目的、扱う情報、確認する人を曖昧にできません。小さな定型作業から始め、つながる工程を一つずつ増やし、複雑な仕事は見直しながら扱う。この順番なら、導入の可否を急がず、自社に合う使い方を見つけられます。
次の一歩として、日常業務を一つ選び、「入力」「期待する下書き」「人が確認して終える点」の3行を書き出してみてください。その記録が、AIに任せられる範囲を安全に育てる土台になります。