AIエージェント台頭で「何ができるようになるのか」
日立が語った人とAIの役割

ChatGPTの登場をきっかけに、生成AIの活用は一気に加速した。そして今、質問に回答するだけでなく質問に応じて自律的に動作して人の代わりにタスクをこなす「AIエージェント」が注目されている。

果たしてAIエージェントはどのような可能性を秘めているのか。一般社団法人AICX協会主催のAIエージェントをテーマとしたオンラインカンファレンス「AI Agent Day 2025」（2025年2月18～19日）に登壇した日立製作所（以下、日立）の吉田順氏の講演「日立グループにおける生成AIおよびAIエージェントの取り組み」から探る。

トップダウンとボトムアップの掛け算で生成AI活用を推進

日立はグループ全体で約27万人の従業員を擁し、日本のみならずグローバルで多様な事業を展開している。同社にとって生成AIは、人財不足をはじめとするさまざまな「社会課題」を解決する重要な手段という位置付けだ。「特に、製造の現場で働く方々の減少を踏まえ、フロントラインワーカーを支援することが主な取り組みの一つです」（吉田氏）

同社は、蓄積した生成AI関連のナレッジを顧客に提供して日本社会が抱える課題の解決に貢献したいと考えているという。その一環として、生成AI活用の最前線で活躍するエキスパート集団「GenAIアンバサダー」を2025年1月に選抜。同社の生成AI事業の価値を広く発信している。社内ではガイドラインを整備して教育やモニタリングを実施し、グループ専用のチャットbot「Effibot」（エフィボ）をはじめさまざまな形で生成AIを活用してきた。すでに従業員の3～4割が日常的に生成AIを使って業務を行っている。

吉田氏によると、社内で生成AIの活用を広げるポイントはトップダウンとボトムアップの掛け算で推進することだという。

「社長自ら『日立のあるべき姿』を発信し、各セクターで生成AI活用の環境整備や投資をしながらどのように戦略的に自社を変革するかを考えています。同時に、さまざまなワークショップや勉強会を開催してコミュニティーを立ち上げ、ボトムアップで生産性向上に向けたナレッジを共有しています」

日立は、Effibotに代表される文章の要約や翻訳・検索といった「オフィスワーカーの作業支援」、企画や営業、法務、財務といった「各業務部門の作業支援」、システム開発や機器・設備保守といった「各事業部門の作業支援」という3つのレイヤーに分けて生成AI活用を推進。この結果、すでに1000件以上ものユースケースが生まれている。GenAIアンバサダーも、こうしたボトムアップ活動を加速させる役割を果たしていると吉田氏は話した。

「問い合わせ対応の生産性が向上したり、保守作業の時間短縮につながったりと各所で成果が生まれています。こうした成功例を基にノウハウをフレームワーク化し、システム開発の分野なら『Hitachi GenAI System Development Framework』のようなパッケージとしてお客さまに提供しています」

日立が挑戦するAIエージェントの実用化

日立が生成AI活用の次の一手として注力しているのが、AIエージェントだ。

「これまでの生成AIはどちらかというと質問に応答するチャットbot的な使い方が多かったのに対し、AIエージェントは目標を与えると自律的に動いて人の作業を代行してくれるものです。この先はAIエージェントでさらに業務を自動化し、事業の成長と人財不足の解消を図りたいと考えています」

社内事例も生まれつつある。1つ目は、知りたいことについて指示を出すとAIエージェントが社外のWebサイトや社内データベース（以下、DB）を調べ、回答を組み合わせて返してくれる「社内外の情報検索エージェント」だ。これまでのように、人がWebサイトを検索したり生成AIに何度も質問したりせずに必要な回答を入手でき、「AIエージェントの活用を広げる第一歩になる」（吉田氏）と想定しているという。

2つ目は、同じく情報検索エージェントの一種だが、構造化データと非構造化データの両方に統合的にアクセスして回答が得られるOracleのDBソリューション「Oracle Database 23ai」を活用した「情報検索エージェント」だ。日本オラクルと日立の協創によって実現したAIエージェントで、生成AIが得意としてきた非構造化データのベクトル検索に加え、在庫数などRDB（リレーショナルDB）に格納された構造化データをSQLで検索することで、複雑な内容でも一度の質問で回答が得られる。

特定の業務に特化したAIエージェントの開発と適用も始めている。それが「システム開発向け機能調査エージェント」だ。

システム改修や障害対応の際には、どのAPIがどのDBのどのテーブル（DB内の領域）を参照しているかを把握しなければ、余計なトラブルを招きかねない。これを避けるには過去の設計書や要件定義、重ねられた改修に関する議事録などの情報を確認する必要があり、多大な工数がかかっていた。システム開発向け機能調査エージェントは、「この部分を改修する際に影響するシステムはどれか？」と尋ねるだけで情報を横断的に調査できるため、今後のシステム開発でさまざまな使い方が考えられるという。

「コンタクトセンター向けオペレーター支援エージェント」のPoCも進めている。これは顧客からの専門的な質問に回答するプロセスを効率化するものだ。従来、オペレーターが問い合わせに回答するには質問の要件を把握した上で多様なドキュメントを参照して調査する必要があり、数時間かかっていた。ここにAIエージェントを導入して、マニュアルや過去の問い合わせ履歴なども参照して回答を得ることで対応時間を30分程度に短縮できたそうだ。

熟練者の暗黙知をどう再現するか

講演では、日立ならではの特徴が生きているユースケースとして「製造設備保全エージェント」も紹介された。これは、過去の保全記録や取扱説明書、設計図面などのOT（Operational Technology）データを学習し、さらに熟練者のスキルやノウハウをインプットしたAIエージェントだ。フィールド保守の際に見つかったトラブルの状況を入力すると原因を特定し、対策を返してくれる。製造業の現場ではフィールド保守人員の不足と若手へのノウハウ継承が課題となっているが、それを補うものと言える。

ポイントは、熟練者の「暗黙知」をAIエージェントでいかに復元するかに取り組んでいることだ。これが「現場で使えるエージェント」実現の鍵を握るという。

「障害が起きたとき、どのように障害の内容を把握し、原因の当たりを付けるかというプロセスは熟練者にとっては『当たり前』であり、過去の対応履歴には記されていませんでした。このため当初の検証では精度の高い結果が出ませんでしたが、基本的な分析プロセスや熟練者へのインタビューを通して得られた暗黙知も含めてAIエージェントに組み込むことで、原因や対策を高い精度でアウトプットできるようになりました」

「暗黙知を組み込む」と一口に言っても、やり方はさまざまだ。直接インタビューする方法だけでなく、作業の様子の動画を若手の動作と比較しながら生成AIでテキストに起こす方法もある。社内ドキュメント以外に「業界標準などの形式知で補完する方法もある」と吉田氏は話した。

「この2～3年で、RAG ※ などの活用によって図面や表も含めた形式知の学習は進んできました。しかしそれだけでなく、手順書などに書かれていないノウハウを形式知化して学習させることによって、熟練者に近いことが若手でも再現できると考えています。熟練者の多くはシニア世代であり、若手に自分たちのナレッジや技術を継承したいと考えています。そうした方々が持っている知恵と経験の結晶を残すことを尊重しながら、取り組みを進めています」

※Retrieval-Augmented Generation（検索拡張生成）の略称。LLMにない情報を利用して回答をつくる技術を指す。

人に寄り添うAIのあり方　「Beyond Smart」の実現へ

日立は、こうして積み重ねてきたユースケースで得た現場の声を通して、技術だけでは解決できない部分――生成AIやAIエージェントのUXデザインと、それを使う「人」の気持ちを尊重する重要性も学んできた。

　こんなことがあったという。同社がコンタクトセンター業務への生成AI適用を検証した際、現場のオペレーターに「生成AIは業務で役立ちますか？」とインタビューしたところ、「間違いが多くて使えません」という回答が少なくなかったそうだ。背景には、もし「AIが使える」と回答すれば自分たちの職が削減されてしまうのではないかという危惧があった。

　「そこで、生成AIを導入する目的は人員削減ではなく業務支援であり、皆さんを助けることが趣旨なのだと伝え直しました。これによって本音を引き出し、本当にオペレーターにとって使いやすい生成AIはどうあるべきかという議論を深掘りできたことで導入効果が上がっていきました」

　さらに、オペレーターへのインタビューで分かった別の観点がある。生成AIによって問い合わせ内容の要約・入力業務が効率化されると、オペレーターは息つく間もなく（クレームを含む）対応に追われることにもなる。オペレーターにとっては「ちょっとほっとできる時間」だった入力業務がAIに奪われることで、生産性は上がっても心理的な負担が増えてしまい離職率が高まる恐れもある。

「やはり使う人の側の気持ちになって考え、『この業務はオペレーターにとって必要なものだから自動化はやめておこう』といった判断を下すことも大事だと分かりました」

日立は引き続き、AIを使ってスマートな社会、スマートな環境を実現する「be smart」と、その先にある「人とAIの関係」を重視し、人に寄り添ったAIのあり方を考える「Beyond Smart」に取り組んでいく方針だ。

しばしば「AIは人間の仕事を奪う」といわれてきた。しかしそれは、人がコントロールすることで解決できる。吉田氏は、「AIを使う人への寄り添いを重視すべきです」と強調した。

「現場で働く方々がキツさや危険性などに脅かされるのではなく、生き生きと幸せに働ける未来をAIで実現したいと考えています。AIエージェントが今後、そこに貢献するのではないかと捉えています」

チャットbot型から「自律型」へ移行し始め、ますます存在感を高める生成AI。「AIエージェント元年」とされる2025年、あらためてAIと人の関係性やその役割を考えるタイミングが訪れている。

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