エージェンティック経営の設計図｜「人+AI」で動く新しい組織の設計思想

「AIを導入したのに、結局は人が手作業で回している」「自動化ツールを入れたが、部分最適にとどまっている」——AI活用に取り組む企業の多くが、こうしたギャップに直面しています。生成AIやRPAを個別に導入しても、組織全体の動き方が変わらなければ、効果は限定的です。

いま注目されているのは、AIエージェントが自律的に業務を遂行し、人間と協働する「エージェンティック経営」という設計思想です。英語圏では「Agentic Enterprise」と呼ばれるこの概念を、日本企業の経営に適用するための具体的な設計図が求められています。

この記事では、エージェンティック経営の概念を体系的に整理し、従来の業務自動化との違い、設計原則、そして中小企業がCRM基盤で始められる現実的なステップまでを解説します。「AIの導入」ではなく「AIと人が共に動く組織の設計」という視点で、経営のアップデートを考えていきましょう。

この記事でわかること

• エージェンティック経営（Agentic Enterprise）の概念と定義
• 従来の業務自動化（RPA等）とエージェンティック経営の本質的な違い
• エージェンティック経営を支える4つの設計原則
• 「人＋AI」で動く組織の具体的なフレームワーク
• CRM基盤を活用したエージェンティック経営の実践方法
• 中小企業がエージェンティック経営を始めるためのステップ

エージェンティック経営とは何か

Agentic AIの本質：自律的に判断・行動するAI

まず「エージェンティック（Agentic）」という言葉の意味を押さえておきましょう。Agentic AIとは、人間からの指示を受けて、自ら情報を収集・判断し、タスクを実行するAIのことです。従来の生成AIが「質問に答える」受動的な存在だったのに対し、Agentic AIは「目的を理解し、自ら行動を計画・実行する」能動的な存在として位置づけられます。

例えば、従来のAIチャットボットは「この顧客の情報を教えて」と聞かれれば回答します。しかしAIエージェントは「新規リードが登録されたら、企業情報を調査し、スコアリングを行い、担当者にネクストアクションを提案する」という一連の業務を自律的に遂行します。

McKinseyの調査によれば、経営層の78%が「エージェンティックAIの価値を最大化するには、新しいオペレーティングモデルが必要」と回答しています。つまり、AIエージェントの導入だけでなく、それを前提とした組織の仕組みそのものを再設計する必要があるということです。

エージェンティック「経営」：組織運営にAIの自律性を組み込む設計思想

エージェンティック経営とは、単にAIエージェントを業務に導入することではありません。AIの自律的な判断・行動を組織運営の前提として組み込み、人間とAIが役割分担しながら経営目標を達成する設計思想です。

英語圏ではSalesforceが「Agentic Enterprise」というコンセプトを提唱していますが、その対象は主に大企業向けのエンタープライズソリューションです。本記事で提唱する「エージェンティック経営」は、CRM基盤を中心に中小企業でも段階的に実践できる、より現実的な設計思想として整理します。

ポイントは3つあります。

• AIを「ツール」ではなく「チームメンバー」として位置づける：AIが担当する業務領域を明確にし、責任範囲を設計する
• 人間の判断が必要な場面を設計する：すべてをAIに任せるのではなく、人間が介入すべきポイント（Human-in-the-Loop）を意図的に設計する
• データ基盤を「AIの活動基盤」として整備する：AIが正しく判断するための情報アーキテクチャを構築する

エージェンティック経営 vs 従来の業務自動化

エージェンティック経営の位置づけを理解するために、業務自動化の進化を整理してみましょう。

UiPathの調査では、77%の企業がエージェンティックAIへの投資準備があると回答しています。RPAの次のステップとして、多くの企業がAIエージェントによる業務自動化に注目しているのは間違いありません。しかし、重要なのは「AIエージェントの導入」と「エージェンティック経営」は別のものだということです。

AIエージェントの導入は「点」の話です。エージェンティック経営は「面」の話であり、AIエージェントが機能するための組織設計・データ設計・業務設計を包括的に行う経営レベルの取り組みです。

エージェンティック経営の4つの設計原則

エージェンティック経営を実践するにあたって、押さえるべき設計原則が4つあります。

原則1：自律性の段階設計

AIにすべての判断を委ねるのではなく、自律性のレベルを段階的に設計することが重要です。

導入支援の現場でよく見かけるのは、いきなり「執行型」を目指してしまい、精度の問題やガバナンスの不安から頓挫するケースです。まずは参照型から始め、AIの精度と組織の信頼が蓄積されたら提案型へ、そして十分な実績ができてから執行型へ移行する——この段階設計が成功の鍵になります。

原則2：Human-in-the-Loopの品質設計

エージェンティック経営において、人間がどこで介入するかを意図的に設計することは最も重要な原則です。これを「Human-in-the-Loop（HITL）」と呼びます。

導入支援の現場で実際に機能しているHITLの設計パターンとしては、以下のような流れがあります。

1. AIが依頼を受け取る
2. AIが情報を調査・整理する
3. AIが実行案を作成する
4. 人間がレビュー・承認する
5. 承認後、AIが実行する

すべてのプロセスにHITLを入れると効率が下がります。逆にHITLなしで全自動にすると品質リスクが高まります。「この業務はAIだけで完結させてよいか」「人間の承認が必要なのはどの段階か」を業務ごとに定義することが、エージェンティック経営の品質を左右します。

原則3：データ基盤を中心とした情報アーキテクチャ

AIエージェントが正しく判断・行動するためには、AIがアクセスするデータの構造が適切に設計されている必要があります。

CRMを例にとると、会社・コンタクト・取引・チケットといったオブジェクト（データの単位）がどのように関連し合っているかが明確に定義されていなければ、AIは正しい情報を参照できません。導入支援の現場で一貫して強調されるのは、「データ構造をしっかり設計してから、その上でAIが正しく動く基盤を作る」という順序の重要性です。

具体的には、以下の要素が情報アーキテクチャとして整備されている必要があります。

• オブジェクト設計：どのデータをどの単位で管理するか（顧客、案件、活動など）
• リレーション設計：オブジェクト間の関連（1対多、多対多など）を定義する
• プロパティ設計：各オブジェクトにどの項目を持たせるかを設計する
• データ品質ルール：入力規則、必須項目、データクレンジングの仕組みを整備する

データ基盤が未整備のままAIエージェントを動かすと、不正確な情報に基づいた判断がなされ、かえって業務品質が低下するリスクがあります。

原則4：組織文化の適応設計

技術やデータの設計だけでは、エージェンティック経営は機能しません。AIと協働することを前提とした組織文化の醸成が不可欠です。

• AIへの信頼構築：小さな成功体験を積み重ね、AIの提案を受け入れる文化を作る
• 役割の再定義：「AIに仕事を奪われる」ではなく「AIと分担して成果を出す」という認識への転換
• 失敗許容の設計：AIの誤りを前提として、リカバリーの仕組みを組み込む
• 学習する組織：AIの判断結果を人間がフィードバックし、継続的に精度を改善するサイクルを回す

PwC Japanも「エージェント型AI：生成AIの新領域」というレポートで、エージェント型AIの導入には組織的な準備が不可欠であることを指摘しています。テクノロジーの導入と並行して、組織の受容力を高める取り組みが必要です。

「人＋AI」の組織設計図

ここからは、エージェンティック経営を実現するための具体的な組織設計フレームワークを示します。

AI担当領域と人間担当領域の切り分け

まず、業務を「AIが得意な領域」と「人間が担うべき領域」に切り分けます。

単純作業であれば、従来人間がやっていたものをAIで代替することは十分に可能です。重要なのは、「代替」だけでなく「協働」の設計を行うことです。AIが下準備をし、人間が最終判断を下す。人間が方針を決め、AIが実行する。この連携が組織のパフォーマンスを最大化します。

エスカレーション設計

AIエージェントが対応できない状況に遭遇した場合のエスカレーション（人間への引き継ぎ）ルールを事前に設計しておく必要があります。

• 信頼度閾値：AIの判断の確信度が一定以下の場合、人間にエスカレーションする
• 金額閾値：一定額以上の取引や決裁が必要な場面では人間が判断する
• 感情検知：顧客の不満やクレームの兆候を検知した場合、即座に人間に引き継ぐ
• 例外パターン：過去に発生したことのない状況では、人間の判断を仰ぐ

エスカレーションルールが曖昧だと、AIが不適切な対応を続けてしまうリスクがあります。「どの条件で」「誰に」「どのような情報とともに」エスカレーションするかを明文化しておくことが重要です。

評価・フィードバック設計

エージェンティック経営では、AIの業務品質を継続的に改善するための評価・フィードバックの仕組みが必要です。

• KPIの設定：AIが担当する業務ごとに、精度・速度・コストの指標を設定する
• 定期レビュー：AIの判断結果をサンプリングして人間がレビューする
• フィードバックループ：レビュー結果をAIの設定やプロンプトに反映し、精度を向上させる
• ダッシュボード：AIの稼働状況・エスカレーション率・エラー率を可視化する

CRM基盤でのエージェンティック経営の実践

CRMが「AIの活動基盤」になる理由

エージェンティック経営を始めるにあたって、多くの企業にとって最も現実的な起点となるのがCRM（顧客関係管理）プラットフォームです。その理由は3つあります。

1. 構造化されたデータが蓄積されている：CRMには顧客情報、商談履歴、コミュニケーション履歴などが構造化された形で蓄積されており、AIが参照しやすい
2. 業務プロセスが定義されている：パイプライン管理やワークフローなど、業務プロセスがシステム上に定義されているため、AIが行動するルールを設定しやすい
3. 複数部門のデータが集約される：マーケティング・営業・カスタマーサポートのデータが一箇所に集まるため、AIが部門横断で情報を活用できる

CRMのオブジェクト構造（会社・コンタクト・取引・チケットなど）をベースに、AIが各データにアクセスして情報を精査し、ネクストアクションを提案する——これがCRM基盤でのエージェンティック経営の基本形です。

CRM上でのAIエージェント活用例

具体的に、CRM基盤ではどのようなAIエージェントの活用が可能でしょうか。

例えば案件創出エージェントの場合、AIが依頼を受け取り、対象企業の調査を行い、アプローチ案を作成して人間にレビューを返却し、人間が承認した上でAIが実行する——このフローが「エージェンティック」の具体例です。

最近のCRMプラットフォームでは、ワークフロー内でAI処理を組み込むことが可能になっています。HubSpotのBreeze AIのように、ワークフローの中でLLM（大規模言語モデル）を使った処理を実行し、条件分岐や次のアクションにつなげる機能が実装されています。さらに、CRMのワークフロー内からOpenAI、Gemini、Claudeなどの外部LLMを呼び出して使用することも可能になっており、自社の要件に合わせたカスタムAI処理を組み込める環境が整いつつあります。

中小企業がエージェンティック経営を始めるステップ

エージェンティック経営は大企業だけのものではありません。CRM基盤を活用すれば、中小企業でも段階的に実践できます。以下の5つのステップで進めていきましょう。

ステップ1：データ基盤の整備

すべての起点はデータ基盤です。CRMのオブジェクト設計を見直し、AIが参照するデータの品質を担保します。

• CRMのデータ構造（オブジェクト・プロパティ・リレーション）を設計・整理する
• データ入力ルールを整備し、入力品質を高める
• 既存データのクレンジング（重複除去、欠損値補完）を実施する

ステップ2：パイロット業務の選定

最初からすべての業務にAIエージェントを導入するのではなく、小さく始めて成功体験を積むことが重要です。

• 定型的で、AIの精度を検証しやすい業務を選ぶ
• 失敗してもビジネスインパクトが小さい領域から始める
• 効果を定量的に測定できる業務を優先する

パイロット業務の候補としては、リード情報の自動リサーチ、問い合わせの一次分類、営業レポートの自動生成などがあります。

ステップ3：参照型AIの導入

まず「参照型」のAIエージェントから始めます。AIが情報を収集・整理して担当者に提示し、判断は人間が行うモデルです。

• CRMのワークフロー内でAIによるデータ整理・サマリー作成を設定する
• 担当者がAIの出力を日常的に確認し、精度を評価する
• AIの出力品質に基づいて、プロンプトや設定を調整する

ステップ4：提案型・執行型への段階移行

参照型AIの精度が安定し、組織のAIへの信頼が醸成されたら、提案型・執行型へ段階的に移行します。

• AIにネクストアクションの提案機能を追加する
• Human-in-the-Loopの承認フローを設計・実装する
• 承認後の自動実行機能を段階的に有効化する

ステップ5：組織全体への展開と文化醸成

パイロット業務での成功事例を基に、他の業務領域へ展開していきます。

• パイロットの成果を社内共有し、AI活用の理解を広げる
• 各部門の業務を「AI担当・人間担当・協働」に分類し直す
• AIの活用度合いを評価指標に組み込み、継続的な改善文化を醸成する

まとめ

エージェンティック経営とは、AIエージェントの自律的な判断・行動を組織運営の前提として組み込み、人間とAIが協働して経営目標を達成する設計思想です。

本記事で解説した要点を整理します。

1. エージェンティック経営の本質：AIツールの導入ではなく、「人＋AI」で動く組織そのものの設計
2. 4つの設計原則：自律性の段階設計、Human-in-the-Loopの品質設計、データ基盤の情報アーキテクチャ、組織文化の適応設計
3. CRM基盤の活用：構造化データ・業務プロセス・部門横断データが揃うCRMが最も現実的な起点
4. 段階的なアプローチ：データ整備→パイロット選定→参照型→提案型→執行型と段階を踏む

「エージェンティックAI」の認知は広がりつつありますが、それを「経営」の設計思想として体系化し、実践に落とし込んでいる企業はまだ多くありません。だからこそ、いま設計を始めた企業が先行者優位を獲得できる領域です。

大切なのは、完璧な設計図を描いてから始めることではなく、小さく始めて、学びながら設計を進化させていくことです。CRM基盤のデータ整備から着手し、AIと人間が協働する組織の第一歩を踏み出してみてください。

よくある質問（FAQ）

Q. エージェンティック経営とは何ですか？

A. エージェンティック経営とは、AIエージェントが自律的に業務を遂行し、人間と協働する組織運営の設計思想です。従来の「AIをツールとして使う」アプローチとは異なり、AIの自律的な判断・行動を組織運営の前提として組み込み、人間とAIの役割分担を設計します。英語圏では「Agentic Enterprise」に相当する概念です。

Q. RPAとエージェンティック経営は何が違うのですか？

A. RPAは「決められたルール通りに画面操作を自動化する」技術で、判断能力を持ちません。一方、エージェンティック経営ではAIエージェントが目的に基づいて自律的に判断・行動します。また、RPAが個別業務の部分最適にとどまるのに対し、エージェンティック経営は組織全体の運営モデルを変革する包括的なアプローチです。

Q. 中小企業でもエージェンティック経営は実践できますか？

A. はい、CRM基盤を活用すれば中小企業でも段階的に実践可能です。大規模なシステム投資は不要で、既存のCRMプラットフォームに組み込まれたAI機能やワークフロー自動化から始められます。まずはデータ基盤の整備とパイロット業務の選定から着手し、参照型→提案型→執行型と段階的に自律性を高めていくアプローチが現実的です。

Q. エージェンティック経営を始める際、最初に取り組むべきことは何ですか？

A. 最初に取り組むべきはデータ基盤の整備です。CRMのオブジェクト設計（顧客・商談・活動などのデータ構造）を見直し、データ品質を担保するルールを整備します。AIエージェントはデータを参照して判断するため、参照先のデータが不正確だと、AIの判断も不正確になります。データ設計が、エージェンティック経営の成否を分けると言っても過言ではありません。

Q. AIにすべての業務を任せて大丈夫ですか？

A. すべての業務をAIに任せることは推奨しません。エージェンティック経営の重要な設計原則の一つが「Human-in-the-Loop（人間の介在）」です。AIが得意な業務（データ収集・整理、定型処理、パターン検出など）はAIに任せ、人間が担うべき業務（戦略判断、関係構築、倫理的判断、最終承認など）は人間が行う——この役割分担を設計することが、エージェンティック経営の核心です。