ＡＩ進化の４Ｓｔｅｐｓ　２０３０年ＡＩエージェントのその先の世界へ

2冊連続で10万部突破しました感謝です！

PR　経営学見るだけノート

PR マーケティング見るだけノート

---

AIの進化が止まりませんね！２０２５年ついにAI エージェントが登場してきました！！ChatGPTでは月額３万円コースでしかまだ提供されていませんが今後はドンドン普及していくでしょう！これからどうなっていくのか？について予測してみました！まずは振り返りから。

AI進化の3ステップモデル

■ Step 1：単体LLM（ChatGPTなど）

特徴：

• ユーザーからの明示的な指示（プロンプト）に対して反応
• 「受動的な回答者」の段階
  限界：
• 単一タスクに限定
• 外部ツールやAPIと連携できない

例：
「東京の天気を教えて」→ 「現在の東京の天気は晴れ、気温25℃です」
（※実際の天気データにアクセスできないため、学習データ内の一般的な回答）

---

■ Step 2：オーケストレーション（n8n/Zapierなど）

特徴：

• 複数のツール/APIを人間が設計したワークフローで連携
• 「自動化エンジン」の段階
  限界：
• あくまで人間の設定に依存
• 状況判断や臨機応変な対応が不可

例：
【人間が事前設定】

1. Gmailで「旅行計画」という件名のメールを受信
2. ChatGPTに内容を転送→提案生成
3. カレンダーに予定を自動登録

---

■ Step 3：自律型AIエージェント

特徴：

• 自らタスクを分解・手段を選択（例：使用するAPI/LLMの決定）
• 「目的駆動型」の段階
  核心：
• ユーザーが「旅行がしたい」と伝えるだけで、
  → 予算/日程/好みを推測し、
  → 航空券・ホテル・現地アクティビティを最適な組み合わせで提案

技術要件：

• マルチモーダル処理（テキスト/画像/音声の統合理解）
• 外部ツールの動的呼び出し（例：リアルタイム価格比較API）

---

「目的の自己決定」は次の段階か？

■ Step 3との関係

AIエージェント（Step 3）は与えられた目的を最適化しますが、「目的自体の生成」はさらに上位のステップと言えます。

■ Step 4：自己目的化AI（将来像）

特徴：

• ユーザーの潜在ニーズを察知し、目的そのものを提案
• 「人間の意図を超えた最適化」が可能に

具体例：

• ユーザーが「ストレス解消法を教えて」と質問 → Step 3：マッサージ/旅行/運動などの選択肢を提示 → Step 4：
  • ユーザーの健康データを分析
  • 「実は睡眠不足が根本原因」と診断
  • 「明日は残業せず、20時に就寝することを提案します」

倫理的課題：

• 人間の意思決定権を侵すリスク
• バイアス増幅の危険性（例：AIが「効率化」を過剰重視し、人間関係を軽視）

---

各ステップの技術比較表

	Step 1	Step 2	Step 3	Step 4
自律性	なし	ルールベース	条件付き自律	完全自律
目的設定	人間	人間	人間	AI
必要技術	LLM	ワークフローエンジン	マルチエージェントシステム	意識モデル
ビジネス影響	業務効率化	プロセス自動化	産業構造変革	社会システム再定義

---

現実的な展開予測

• 2025-2027年：Step 3（AIエージェント）の普及期
• 事例：医療診断支援で「患者データ→検査提案→医師承認」のフロー自動化
• 2030年代以降：Step 4の限定的導入
• 初期適用領域：
  • 高齢者ケア（認知症患者の未表明ニーズの推測）
  • サプライチェーン最適化（需要予測に基づく自動生産調整）

この進化において、企業はStep 3への対応が急務です。AIエージェントに「選ばれる」設計（API連携/構造化データ）を整えつつ、Step 4の倫理的枠組みについても議論を深める必要があります。

★カール経営塾動画★では経営MBAのプラットフォーム戦略（R) 経営戦略からマーケティング、ファイナンス、起業関連など様々な動画講座、無料講座も登場して大人気です！ぜひチェックしてみてください！