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AI Native時代とは何か｜「AIを使う」から「AI前提で業務を作る」へ

はじめに

最近、

• ChatGPT
• AIエージェント
• RAG
• Workflow

など、AI活用が広がっています。

ただ最近感じるのは、

「AIを使う」

段階から、

「AI前提で業務を再設計する」

段階へ移り始めていることです。

これは単なる業務効率化ではなく、

「AI Native」

に近い考え方です。

AI Nativeとは何か

従来は、

人間中心の業務
↓
AIを追加

でした。

一方、AI Nativeでは、

AIが前提
↓
人間が補助

に変わります。

つまり、

• AIが一次判断
• AIが分類
• AIが要約
• AIが検索

を行い、人間は、

• 最終確認
• 意思決定
• 例外対応

へシフトしていきます。

実際の現場で起きる問題

ただ実際には、

「AIを入れれば終わり」

ではありません。

例えば、

• RAG誤回答
• JSON崩れ
• Prompt肥大化
• API制限
• ログ不足

など、運用面の問題が出ます。

特に多いのが、

「PoCで止まる」

ケースです。

最近重要だと感じているもの

最近は特に、

• Human in the Loop
• Guardrail
• Logging
• Prompt管理
• AgentOps

などの重要性を感じています。

生成AIは、

「それっぽく間違える」

ため、

「どう運用するか」

がかなり重要になります。

AI Native時代で変わるもの

今後は、

• 業務設計
• 組織
• DX
• マネジメント

も変わっていくと思っています。

例えば、

• Promptが仕様書になる
• AI前提で業務分担する
• 人間は例外処理中心になる

などです。

おわりに

最近は、

「AIをどう作るか」

より、

「AIをどう運用へ組み込むか」

の方が重要になってきています。

今後も、

• AI Native
• AgentOps
• Guardrail
• AI運用

など、実務寄りで発信していきます。

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