AIエージェント組織実装の最適解

back

出版実績

仕事術・ビジネススキルの本

著者：園田亜斗夢／川俣彰広
定価：2,200円（本体2,000円＋税10％）
発行日：2026年9月25日
ISBN：9784295412571
ページ数：248ページ
サイズ：188×130（mm）
発行：クロスメディア・パブリッシング
発売：インプレス

立ち読み

東大発AIベンチャーの経営者兼トップエンジニアが語る AI実装の壁を突破して、組織の成果を最大化する方法

▼AIを導入したのになぜ、企業は変われないのか？
生成AIが急速に普及する一方、多くの企業では、AI実装の壁に直面しています。
その原因はAIの性能でも、社員のリテラシーでもありません。
AIの届け方、つまり、「設計思想」にあります。

著者が業種も規模も異なる100社以上の企業にAIの導入支援をしてわかったのは、AIエージェントの全社展開に成功し、高い成果を上げている企業に共通する、次のようなまったく新しい取り組みです。

「AIを活用してエース社員の暗黙知を形式知に変える」
「IT・DX部門ではなく、業務部門主導でAIを導入する」
「業務に活用できるAIアシスタントを社員一人ひとりが市民開発で作る」
「AIエージェントに自社らしさを学ばせ、その性能を飛躍的に高める」

本書では、これらが何を意味するのかを一つひとつ丁寧に紐解きながら、企業がAI実装の壁を突破して、業務や事業そのものを変革していくための具体策を提示します。

AI時代に企業の競争力を決定づける要因とは何か？

その答えを明らかにする本書は、組織のAI活用に課題を感じている経営者やAI推進担当者、チームリーダーだけでなく、すべてのビジネスパーソンにおすすめの一冊となっています。

著者紹介

園田亜斗夢／川俣彰広

園田亜斗夢
株式会社Lightblue代表取締役社長。東京大学工学部卒業、同大学院工学系研究科修了。博士（工学）。専門はニュースの推薦システムに関する研究。AIによる不完全情報ゲーム攻略に挑む「人狼知能プロジェクト」に参画し、共著書『人狼知能で学ぶAIプログラミング』（マイナビ出版）を出版。大学院在学中の2018年に株式会社Lightblueを創業、代表取締役社長に就任。生成AIを活用した企業向けAIプラットフォーム「Lightblue」を中心に、現場向けウェアラブルAI「Lightblue Field Link」、受託開発事業「delta」を展開し、国内生成AIプラットフォーム市場でシェア2位、導入企業100社以上を誇る。近著に『Pythonによる動画解析・ヒューマンセンシングAI』（オーム社）がある。

川俣彰広
株式会社Lightblue執行役員営業部長。株式会社ワークスアプリケーションズにてBtoBセールスとして7年間従事し、3年目に売上No.1、以降マネージャーとして3年連続予算達成。2019年、Webサイト翻訳SaaSのWovn Technologies株式会社に入社し、2年連続売上No.1を達成後、新規市場開拓や営業の仕組みづくりを主導。2023年より株式会社Lightblueに参画し、営業部長を経て執行役員に就任。生成AIを活用した企業向けAIプラットフォーム「Lightblue」の立ち上げからわずか2年で、上場企業を中心に100社以上への導入実績を築き、生成AI導入プロジェクトを推進している。

第1章　生成AIで働き方は変わったか　情報革命が終わらない理由

企業の生成ＡＩ導入に対する期待と現実のギャップ
AIで生み出された時間は溶けている？
AIをチームの生産性向上につなげるための設計思想
「神プロンプト」を追い求めることの限界
問題は社員の能力ではなく、「1割しか使えない仕組み」
5か国比較データが示す日本のAI活用の真実
情報革命を終わらせるための2つの条件

第2章　エース社員の暗黙知を形式知に変える　日本企業の本質的な強みとAI活用

「属人化は悪」という思い込み
外資系企業のやり方をインストールした弊害
AIに知識を与えなければアウトプットに差は出ない
「暗黙知→形式知化」の壁を突破する
AIは暗黙知を形式知化する変換装置になる
プロンプトエンジニアリングからコンテキストエンジニアリングへ
全社員がAIの恩恵を享受できる組織

第3章　誰がAIエージェントを作るべきか　ITDX部門主導から業務部門主導へ

AI活用を前提とした新しい働き方を定義する
AI全社展開が失敗する3つのパターン
AIエージェントは要件定義では設計できない
プロンプトが書けないならAIに書かせればいい
業務部門が自ら作る「市民開発」という考え方
作る人と使う人―AIアーキテクトモデル
ITDX部門は「作る人」から「支える人」へ

第4章　AIエージェント設計の実践メソッド　未経験の新人が高速で戦力に変わる

未経験でも結果を出す営業組織に変える
「400回の壁打ち」でAIアシスタントを鍛え上げる
AIには「想い」と「思考の型」が欠かせない
デジタルメンターが社員の成長を加速させる
AIエージェントは業務プロセスに一気通貫で組み込む
AIエージェント組織実装の4ステップ
営業部門以外でのAIエージェント活用法

第5章　AIエージェント組織実装の最適解　100社の導入支援からわかったこと

AI活用はあくまで手段にすぎない
ITDX部門を支援者に再定義する
初回接触の感動体験が定着の分水嶺になる
組織実装に成功している企業は何をしているのか
経営層管理職に「使う」「作る」側に回ってもらう
「業務」「ITDX」「人事」3部門の連携がカギ
組織実装のロードマップは4つのフェーズをたどる

第6章　AI活用のベストプラクティス　清水建設日立建機の成功事例に学ぶ

国内トップ企業はAIをどう活用しているのか
CASE 1　清水建設―社員8900人にAIが浸透した理由
CASE 2　日立建機―ベテランの知見を組織の力に変える

第7章　AI時代の働き方を再定義する　超高性能AIで伸びる企業は何が違うのか

超高性能AIが起こした新たな地殻変動
予算の天井が読めないなら、上限を設ければいい
アウトプットの成否を分けるのは意図と判断基準
「型」を持つ企業だけがAI進化の波に乗れる
エース社員にしかできない仕事を誰もができるように