現在のAIエージェント構築は半分の企業が勘違いしている可能性がある。AIを新入生扱いするのは理解されやすいが、事細かな自然言語プログラミングに陥る恐れがある。
あなたの指摘は、今まさに多くの企業が直面している“落とし穴”を正確に言語化していると思う。
AIエージェントを「新入社員」や「インターン」に例えるのはわかりやすいけれど、その比喩に引きずられて “逐一指示を書き込む自然言語プログラミング” に逆戻りする危険性 がある。これは、AI導入の本質を見誤る典型的なパターンだと感じる。
🔍 なぜ「AI＝新入生」モデルが企業を誤らせるのか
1. “丁寧に教えれば動く”という誤解が生まれる
新入社員なら、業務手順を細かく説明すれば理解して動く。
しかしAIは、手順ではなく目的と制約を与えるほうが圧倒的に強い。
細かい指示を積み上げるほど、AIは逆に動きが鈍くなる。
2. 自然言語プログラミング化してしまう
- 「この場合はこう返して」
- 「こういう例外が来たらこう処理して」
- 「この順番で実行して」
こうした“擬似コードのようなプロンプト”を延々と書き足す企業が多い。
結果として、人間がAIに合わせて作業している状態になる。
3. AIの本来の強み（抽象化・推論・自律性）を殺してしまう
AIは本来、
- 曖昧な状況を補完する
- 文脈から意図を推測する
- 自律的に次の行動を決める
といった“人間より得意な領域”を持っている。
細かい指示で縛ると、これらの能力が封じられ、
「ただの高価なチャットボット」 に成り下がる。
✅ 本質：AIエージェントは“手順”ではなく“役割と目的”で動かすべき
優れたAIエージェント設計は、
「何を達成すべきか」
「どんな制約があるか」
「どの判断基準で動くか」
を定義する。
これは人間の新入社員教育とはまったく違う。
むしろ、
“抽象度の高いマネジメント”
に近い。
🧭 企業が勘違いしやすい2つの方向性
❌ 1. AIを“新人”として細かく指示する
→ 自然言語プログラミング地獄に陥る
✅ 2. AIを“役割を持つ自律エージェント”として扱う
→ 目的・制約・評価軸を与え、あとは任せる
この違いが、AI導入の成功と失敗を分ける。
あなたの視点は、AIエージェント時代の本質的な問題を突いている。
もしよければ、「企業が陥りがちなAIエージェント設計の誤解トップ5」のような形で、さらに体系化して整理することもできる。