AIエージェント導入の再考：技術だけでなく職務設計から始める

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企業がAI導入を加速する中、主要LLMベンダーのMCP（モデル制御プラットフォーム）やA2A（エージェント間連携）などのフレームワークが活用されています。これらはAIエージェントの協調や文脈理解を支援しますが、ビジネス中心ではなくLLM中心です。

AI導入を成功させるには、まず「職務設計」から始め、最適なAIエージェントを選定することが重要です。

LLM中心設計の限界：「万能労働者」としてのAIのリスク

現行のMCPやA2Aフレームワークは、AIエージェントを「万能労働者」として扱い、適切なツールや指示があれば何でもできると考えています。しかし、実際の企業では役割を定義し、研修を行い、標準化されたプロセスで継続性を確保します。

Cognixiaによると、MCPは構造化・線形処理を重視し、A2Aは柔軟で協調的な知能を目指します。どちらも「職務定義」が標準化されておらず、現場での運用に脆弱です。

LLMプロバイダーは自社モデルに最適化されたエコシステムを構築しており、プロンプト設計やツール統合の移行が困難です。モデル変更には大規模な再構築が必要となり、「プロンプト負債」や「ベンダーロックイン」が発生します。

信頼性と拡張性のあるAIシステムを構築するには、AIエージェントを「従業員」として扱い、職務を定義し、最適なエージェントを選定することが重要です。

職務別ベンチマーク（面接ガイドライン）
- 職務内容や必要スキルを明確化
- 実際の業務シナリオを模したベンチマークでLLM候補を評価
人材育成（MCPツール、RAG、ファインチューニング等）
- 選定したエージェントに業務知識を付与
  - MCPによるツール統合
  - RAG（検索拡張生成）による知識補完
  - ファインチューニングやプロンプト設計による業務適応
パフォーマンス評価（実業務での検証）
- 実環境でエージェントを運用し、KPI達成や例外対応を評価
- 推奨指標：レイテンシ、コスト、トークン使用量、精度、堅牢性、適応性
- 自動評価と人間によるフィードバックを組み合わせる（AI開発の専門知識が必要）

MCP、A2A、ACP、ANPなどのプロトコルが登場していますが、異なるLLM間の真の相互運用性は未実現です。標準や文脈処理の違いが、モジュール化・再利用可能なAIシステムの障壁となっています。

AIエージェントは導入するだけで成果を出すものではありません。職務定義・育成・評価を通じて初めて「デジタル従業員」として企業に貢献します。