AI 時代の到来: 2025 年にジレンマに入り、2026 年のエージェント新時代を見据えて
✍️原文は「Technice Island」に掲載されました
2025 年の今年のキーワードを選ぶとしたら、最も人気のあるキーワードは AI ではないでしょうか。 AIといえば、台湾の職場ではもはや本格的に導入するかどうかではなく、AIを使って具体的に何をするか、成果につなげられるかが問われています。 工場での AOI (自動光学検査) から、オフィスでの文書処理、会議の概要、顧客サービスへの対応まで、AI はテクノロジー企業だけの専売特許ではなく、あらゆる階層の日常プロセスに浸透し始めています。
1. 現状の棚卸: 普及は成熟を意味しない
世界に目を向けてみると、世界中のプロフェッショナルがAIを活用するのが当たり前になっています。しかし、さらに考えてみると、効率の向上が大きな課題であることがわかります。 マッキンゼーが実施した調査によると、少なくとも 1 つのビジネス機能に AI を導入している企業の割合はすでに非常に高いですが、小規模なテストから全社規模まで AI を真に推進できる企業はまだ少数です。 このギャップは、台湾の産業で最も注目すべき部分です。
導入率は高いが、導入効果は低い
過去 2 年間、私は公共部門や企業で教える機会が多くありました。 授業後に企業の経営者の方と雑談していましたが、「AIを導入しました！」とよく言われました。しかし、本当にプロセスが書き換えられたのか、結果は数値化されているのか、部門を超えて展開されているのか、と問い続けるうちに、答えは曖昧になってきました。 台湾企業はツールの購入やさまざまな先端機器の輸入には非常に優れていますが、プロセスの変更、権利と責任の再配分、モデルで使用できるようになるまでのデータの在庫管理などは必ずしも得意ではありません。 簡単な比喩を使用すると、誰もが健康の大切さを知っており、ジムの会員権を購入しています。しかし、1年半経っても実際に筋肉がついた人はまだ少ないです。
※▲台湾のAI導入における典型的な矛盾。 (写真/提供：鄭偉泉)*
導入されたように見えて、実際には試用段階で行き詰まっているこの状態は、通常、次の 3 つの症状を示します。AI は個人の効率レベルで行き詰まっているが、正式なプロセスに含まれていない。 AI は 1 つの部門に閉じ込められており、他のシステムには接続されていません。 AI は、継続的に進化するオペレーティング システムではなく、1 回限りのプロジェクトとして扱われます。
産業格差は拡大し続ける
公平を期すために言うと、製造業は依然として業績が最初に見られる業界です。 そうですね、理由は簡単です！ その理由は、業界の問題点が明確であり、データが標準化されており、投資回収率の計算が簡単だからです。 大手製造会社は、AI ビジョンおよびシミュレーション プラットフォームを使用して欠陥特定の精度を向上させ、定量的な効率の向上をもたらしています。 AI が企業の生産ラインに直接組み込まれ、従業員が新しいプロセスに従うと、品質が向上します。
しかし、現場がサービス業や中小企業になると、データが散在し、プロセスが標準化されず、IT人材も不足し、導入コストも大きな問題となるなど、難しさは全く異なります。 政府は2025年末に商業サービス業向けのAIコーチングプログラムを開始し、導入規模や人材育成などを具体的な目標として、より多くの店舗の導入を目指すが、現時点での成果はまだ見えていない。
▲ 業界間のAI導入格差が拡大。 (写真/提供：鄭偉泉)
ホワイトカラー労働者が最も接触している生成型 AI については、急速に普及しますが、管理は非常に遅くなります。 従業員はそれぞれ独自の AI を使用します。業務効率は向上しますが、組織は未知のリスクを負わなければなりません。 一部の企業は「All in AI」という旗印を掲げながらも、従業員の AI 有料アカウントへの支払いに消極的です。
個人使用: 効率とストレスが同時に上昇
個人的な観点から言えば、2025 年の最も明らかな変化は、AI によってさまざまな書類の出力が高速化される一方で、スピードの競争が生まれることです。 最初に午後丸々かけてまとめたブリーフィングは、他の人が 1 時間以内に初稿として作成することができます。あなたが最初に経験を通じてゆっくりと磨き上げたコピーライティングは、他の人が AI を使用して 10 のバージョンで作成し、その後洗練することができます。
その結果、すぐに職場に新たな溝が生まれるだろう。上司が気にしているのは、もはや従業員がAIを使えるかどうかではなく、AIを使ってより良い判断を下し、より質の高い仕事を生み出せるかどうかだ。 Workday の最新の世界調査「AI エージェント時代: 人工知能の職場コラボレーション トレンド」によると、台湾の従業員の 88% が AI エージェントとのコラボレーションに前向きですが、AI エージェントをマネージャーとして受け入れることに前向きなのはわずか 16% であり、企業が AI を効果的に導入しながら人間の強みを活用する方法を模索する余地がまだ残っていることを反映しています。
▲個人用AI：ダブルエッジ効果。 (写真/提供：鄭偉泉)
4 つの主要な課題
- 人材と分業: 業界に欠けているのは、才能のあるエンジニアではなく、ビジネス、プロセス、データ、リスク、および AI をプロセスに統合する方法を理解するブリッジャーです。 台湾には中小企業が多く、部門ごとに責任を分担することに慣れているため、AIが特定の組織に閉じ込められやすい。
- データ ガバナンスと情報セキュリティ: 生成 AI の普及により、データの流出は IT 部門の問題から、すべての従業員にとって日常的な選択肢になりました。 情報ガバナンスと規制遵守は、企業が緊急に注意を払う必要がある問題となっています。
- パフォーマンスのギャップと ROI の幻想: 多くの企業が多くの PoC (概念実証) を行ってきましたが、複製、普及、監査が可能な運用状態に入ることができる企業はほんのわずかです。ご存知のとおり、導入は規模と同じではありません。 本当に難しいのは、組織にとって AI を日常的なものにすることです。
- 職務設計と雇用構造: 企業が AI を大規模に導入した後、将来的には特定の初級レベルのタスクや日常的なタスクが削減される可能性があります。つまり、監督者はタスクをハイブリッド モデルに分割し、AI が最初の草稿を行い、実際の人間が判断と責任を負います。 言い換えれば、企業の人事部門は、人材育成の経路を再設計し、「選考、育成、雇用、定着」という従来の中核となるサイクルをアップグレードする必要があることを認識する必要があります。
▲ AI 導入における 4 つの主要な課題。 (写真/提供：鄭偉泉)
2. 2026 年に向けて: エージェントベースの AI 書き換え作業
2026 年に起こる可能性が最も高い主な変化を一文で説明するとしたら、AI は、ユーザーが AI に動作を指示することから、プロセスの構想と実行を積極的に支援するものに変わると思います。 そうは言っても、これは エージェント AI の中核です。単に文で応答するだけでなく、目標に応じてタスクを分解し、ツールを接続し、手順を完了して結果を報告し、さらには承認の範囲内で独立して反復処理することもできます。
2026 年の AI トレンドについて語る際、Microsoft は AI エージェントがデジタルの同僚になるだろうと明確に述べました。言い換えれば、小規模なチームは、AI の助けを借りて、大規模な組織が必要となるプロジェクトを完了できるのです。
大きな環境推進力
全体的な数字から判断すると、来年の台湾の基調は、高水準の期間を経て依然として安定した成長となる可能性がある。 台湾研究院はこのほど経済予測を発表し、経済成長率を2025年に7.25％、来年は3.46％に大幅に修正した。 台湾工業大学は来年には関税の影響が本格的に現れ、AI熱が冷める可能性があると見ている。来年の経済状況には注意が必要だ。
ただし、AI ハードウェアの需要、輸出注文、サプライチェーンの勢いは短期的には消える可能性は低く、今後も企業投資を促進し続けるでしょう。
しかし、外部の不確実性により、企業の内部効率の重要性も増幅されます。 市場がボラティリティに直面し、競争が激化すると、企業は AI を予測可能な生産性へと転換する必要があります。 これにより、2026 年にはガバナンス型の AI の導入が加速することになります。これは、データの移動方法、権限の制御方法、エラーの追跡方法、責任の分担方法、結果の推定方法について、より注意を払うことを意味します。
個人に必要な 3 つのアップグレード
2026 年に入ると、職場における AI の能力には明確な二分化が見られるでしょう。AI をより高速なタイプライターとして扱う人々と、AI を作業システムとして扱う人々です。 前者は確かに高速に実行できますが、簡単に結びついてしまいます。後者は、より高品質の戦略とより実装可能なプロセスを同時に生み出すことができます。
- アップグレード 1: 能力を問い、定義する。 上司からの漠然とした要望をAIが実行できるタスクに変えることはできるでしょうか?エージェントベースの AI が普及するにつれて、タスクの定義はより管理スキルのようなものになります。 単に指示を与えるだけではなく、作業を割り当て、基準を設定し、出力形式を指定し、検証ステップを手配することになります。
- アップグレード 2: 検証と責任能力。 AIは確かに強くなりますが、あなたに責任はありません。 2026 年には、職場でのあなたの価値は、正しいか間違っているかをどのように判断し、決定にどのように責任を負うかにさらに焦点が当てられるでしょう?つまり、信頼できるAI、ガバナンスの枠組み、リスク管理がより重要になるということだ。
- アップグレード 3: コラボレーションおよび影響力機能。 AI が大量の定型業務を処理するようになると、人間の仕事は部門を越えたコラボレーション、コミュニケーション、説得、合意形成に重点が置かれるようになるでしょう。 要約すると、AI はあなたの成果物を速くするかもしれませんが、他の人にその費用を払ってもらい、組織にそれを導入する意欲を起こさせることができるかどうかが、あなたの昇進と影響力を決定します。
▲ 2026 年を迎える: 3 つの思考のアップグレード。 (写真/提供：鄭偉泉)
組織にとって必ずやるべきシステム構築
多くの企業にとって、2026 年の AI 導入における問題のほとんどは、純粋な技術的な問題ではなく、管理分野で発生するでしょう。 私の観察によれば、企業は次の 3 つのことをますます重視するようになるでしょう。
- 共通の AI 作業慣行を確立します。 異なる部門や機能の人々が AI を使用する場合、共通の規範がなければ、AI によって組織の運営がさらに混乱する可能性があります。 たとえば、企業や公共部門の内部規制では、少なくとも次の質問に答える必要があります。 クラウドにアップロードできないデータは何ですか?手動レビューが必要なタスクはどれですか?出典の引用が必要な出力はどれですか? AI だけで決定すべきではないものは何ですか?
- AI を複製可能なプロセス資産に変える。 本当に速く運営している組織は、成功したプラクティスをテンプレート化しているためです。適切なプロンプトの言葉を SOP にまとめ、適切なデータ構造をナレッジ ベースに編成し、適切なレビュー プロセスをチェックリストに設計し、適切な代理店のプロセスを再利用可能なタスク チェーンにカプセル化しています。
- 仕事と人材育成の道筋を再設計します。 AI が計画の最初の草案を作成し、日常的なタスクを実行できるようになったとき、企業の幹部は次のように答えなければなりません。 「新人はどのように学べばよいでしょうか?」新人はどんな仕事をするの？ 上司はどのように新入社員を指導するのでしょうか？ AI の使用方法だけを知っていて、その原則を理解していない新規参入者の空洞化を避けるにはどうすればよいでしょうか?そのため、来年は中小企業にとって、単なる教育ツールの操作から、指導方法や論理的思考への研修のレベルアップが求められることになる。
思考をアップグレードし、作業方法を書き直す
2025 年を振り返ると、台湾の職場における AI は非常に急速に進歩しており、目新しいものから日常的に使用されるものへの移行が完了していると思います。 2026 年を見据えると、業界では AI が半自動化されたデジタル ワークフォースとなり、これまで大規模なチームのみが達成できた成果を小規模なチームでも達成できるようになるでしょう。 そうは言っても、これは確かに新たな機会を生み出す一方で、新たなリスクを増幅させる可能性もあります。
しかし私たちは、AI の普及が成熟を意味するわけではなく、小規模なテストが大規模なテストを意味するわけではありません。 また、AI ツールを使用できることが AI を管理できることを意味するわけではありません。
したがって、最終的にチャンスを結果にできるかどうかの鍵は、実は非常に人間的なものなのです。よく考えてください。 AI を再現可能な作業方法に変えましたか?あなたの会社はAIを単なるツールではなくシステム化しましたか?さらに重要なのは、AI を使用できる状態から、定義、検証、責任を負える状態にアップグレードされましたか?
AIの出現は人間に取って代わるものではなく、人間に進化を強制するものです。 AI をデジタル パートナーとして扱うと、より速く行動できるようになります。 AI をデジタルの同僚として扱えば、効率を向上させることができます。 AI を管理が必要なシステムとして扱う場合にのみ、長く安定して作業を進めることができます。
