【セミナー開催】「AI導入を阻む4つの壁」なぜ、AIエージェントはPoCで止まるのか

スパイスファクトリーが「AI導入を阻む4つの壁」と題したセミナーを開催した。テーマは単純だが鋭い：なぜAIエージェントはPoCで止まるのか。

PoC段階では、限定的なサンプルデータと理想的な入力条件下で「動く」ことを確認できる。しかし本番運用は別世界だ。未知の入力形式、想定外の例外ケース、権限管理、誤回答時の業務影響、コスト管理といった実務的な制約が一気に立ちふさがる。セミナーの問い立ては、AIベンダーや導入ベンダーが「うちのAIは精度90%です」と語る領域と、実務が求める「業務を任せられる状態」の間に、想像以上の距離があることを示している。

講師の山田崇広は、ERP導入や基幹システム運用の経験が長いコンサルタントだ。この背景が重要である。AIエージェント導入も、結局は「AI・コード・人の役割分担をどう設計するか」という、古くからあるシステム導入の問題なのだ。AIに任せる領域（曖昧さ、予測、判断補助）、コードで確実に制御すべき領域（データ整合性、トランザクション、権限チェック）、人間が決断・承認すべき領域（重要な業務判断、例外対応）という三層構造が作れない限り、本番化は難しい。品質維持、セキュリティ担保、責任分界といった論点も、AIの前には後景に退きやすい。

中小企業でAIエージェント導入を検討する組織は、「動くデモ」と「日々の業務で使える仕組み」の区別をはっきりつけるべきだ。PoCで成功した案件の8割が本番化できないとも聞く。その落とし穴は、AIの精度ではなく、運用継続の設計にある。