自分で考え、判断して、行動できる存在。
つまり、AIが主体的に仕事を進める「自律型アシスタント」
| 項目 | 従来型AI | SmartOps AI |
|---|---|---|
| 主な役割 | 1つの問いに答えるだけ | 自ら計画し、実行する |
| 判断力 | なし | あり（文脈を理解） |
| 柔軟性 | 低い | 高い |
| 例 | チャットボット | 自動でレポートを作成し、承認を回し、会議をセットするAI |
状況を理解し
売上が目標を超えた
自分で次にやるべきことを考え
資料を更新して提案しよう
必要なら他のAIに仕事を依頼
承認を依頼
人間に通知や提案を送る
つまり、AIが主体的に仕事を進める「自律型アシスタント」 です。
AIが文脈（状況）を共有し、自動でタスクを回すため、特定の人に依存しない。
複雑な承認フローやデータ整理が一気に短縮される。
AIは同じ品質で作業するため、ミスが減る。
現場の作業負担をAIが担うので、経営者は重要な意思決定に集中できる。
AI同士が「文脈（Context）」を共有しながら処理を進める
誤解が減る
AI間で必要な文脈が正確に伝わる
自律性が高まる
AIが自分で最適な行動を選べるようになる
柔軟に拡張できる
新しいAIやツールを追加しても連携しやすい
複数のAIエージェントや外部サービスを統括・調整するAI
音楽の「オーケストラ」の指揮者のように、各AIに役割を振り分けて、全体の流れを管理
AIエージェント間で 文脈（コンテキスト） を共有させる中心的な役割
オーケストレーターAI
＝
プロジェクトマネージャー（PM）
各AIエージェント
＝
チームの専門スタッフ
MCP
＝
プロジェクト進行表（みんなが共有するドキュメント）
A2A = Agent-to-Agent
「AI同士が自分たちで直接やり取りする仕組み」を意味します。
→ 担当者Aが資料作成 → 上司に提出 → 上司が別の担当者に依頼 → という流れを人が管理
→ AIが資料を作ったら、すぐに別のAIに自動で承認依頼 → 承認が終わったら次のAIが会議日程を調整 → …
と AI同士で勝手に進める
メリット
| メリット | 説明 |
|---|---|
| 自動化が進む | 人が中継しなくても、AI同士でタスクを回せる |
| 処理が速い | 人間の承認待ちや手動操作が不要になる |
| 柔軟に拡張できる | 新しいAIを追加してもすぐに仲間入りできる |
具体例
| 業務例 | A2Aの動き |
|---|---|
| 営業提案書作成 | AI-A: データ分析 → AI-B: 提案資料作成 → AI-C: 承認 |
| FAQ自動応答 | AI-A: 質問理解 → AI-B: 社内ナレッジ検索 → AI-C: 回答整理 |
| 社内レポート作成 | AI-A: KPI抽出 → AI-B: 要約 → AI-C: 経営会議資料生成 |
目的整理と導入計画立案
成果物
・AI活用目的資料（経営層承認用）
・主要KPIとゴール定義
データ・業務フロー整理
成果物
・データマップ（どこに何があるか一覧）
・現状業務フロー図
PoC（小規模試行導入）
成果物
・PoC成果レポート
・初期導入後の改善ポイント
本格導入（スケール展開）
成果物
・社内ガイドライン（利用ルール）
・業務マニュアル（使い方資料）
・AIワークフローテンプレート
トレーニングと定着化支援
成果物
・利用部門別Q&A
・改善提案集
・トレーニング報告書
効果測定とKPIレビュー
成果物
・KPIレビュー報告書
・次年度以降の改善計画案
経営視点と現場視点を両立
小規模試行でリスク最小化
ノーコード・ビジュアルフロー導入で現場担当者が主導できる
定着化支援とKPI改善まで含む、持続的改善モデルを提供
AIだけでなく、UI/UX、DX開発、スマホ開発まで垂直統合チーム
