生成AIの活用が広がり、情報整理や要約、資料作成、プログラミングなど、多くの業務を短時間かつ低コストで行えるようになった。一方、鈴木氏は経営判断という観点から見れば、生成AIの「もっともらしさ」が新たなリスクを生んでいると警鐘を鳴らす。

　「問題は、AIが出した答えそのものではなく、検証しないまま合意してしまうことです。複雑な問題や課題に対してAIはもっともらしい答えを出してきます。それを十分に検証せず経営判断に利用してしまうのは非常に危険です」

　AIが提示する答えは論理的で読みやすく、時に強い説得力を持つ。しかし、結論がきれいに整えられるほど、その背後にある現場の違和感や反論、採用しなかった選択肢、実行上の摩擦は見えにくくなる。その結果、本来は議論すべき論点が表面化しないまま、組織が合意へと傾く恐れがある。

　しかし、AIによって下がったのは答えを得るコストだけではない。前提を問い直し、反論や別の選択肢を挙げ、結果を検証するコストもまた下がったといえる。鈴木氏は、AIに反論させ、現場でどのような違和感が生じるかを考えさせることで、意思決定に至る前に検討を重ねる重要性を、次のように説く。

　「もっともらしい答えが出てきた時にはそこで一旦止め、AIとともに何度も反復しながら検討を深めていく。こうしたプロセスが、経営判断や意思決定の場で必要になってきていると考えます」

　こうした考え方は、AIエージェントを企業の実務に組み込む場面でさらに重要になる。AIエージェントのPoC（概念実証）に取り組む企業は少なくないものの、実際に本番環境で稼働させている例はまだ限られる。鈴木氏が本番導入に向けて重視するのが、「動かす前に止め方を設計する」という原則である。

　FAQに回答するだけのエージェントであれば、導入の難度はそれほど高くない。しかし、社員情報を参照し、申請内容を判断したうえで業務システムに書き込み、その結果を顧客対応に利用するなど、実際の業務処理を担うエージェントとなれば、どの段階で動作を止めるのかをあらかじめ定めておく必要がある。

　問われるのは、人間がどこで介在するのかということだ。処理が誤ったまま進んだ場合、誰がその責任を負うのか。そこまで含めて設計しておかなければならない。問題が起きた際に説明責任を負うのはあくまで人と企業であり、「AIが実行した」という言い訳は通用しないからだ。

　そこで鈴木氏が示したのが、AIエージェントを安全に運用するための3つの制御である。AIがどのように振る舞うかを定める「行動制御」、動作状況を把握する「運用制御」、そして、どこで人間が介在するかを定める「判断基準の制御」だ。なかでも、特に見落とされがちなのが「判断基準の制御」である。AIにどこまで処理を委ね、どの段階で人間の承認に戻すのか。こうした「止め方」を定めておくことが、本番導入の重要な前提となる。

　AIの活用が進む中で、企業が確保すべき主権はデータだけにとどまらなくなっている。鈴木氏は、これから問われるのは「判断の主権」だと指摘する。そして、その主権を支えるのが、「コンテキスト」「判断」「学習」を自社の手元に残す設計力である。

　「コンテキスト」とは自社の業務やデータ、ルール、暗黙知といった企業固有の文脈をAIが利用できる資産として整えることだ。「判断」とは結論だけでなく、その前提や反論、採用しなかった選択肢、判断履歴まで組織に残すことを指す。「学習」とはエージェントが業務プロセスを実行する中で得られた知見を管理し、次の判断へと戻す仕組みである。

　導入したAIエージェントがどのデータを読めるのか、誰の代理として動くのか。何を判断でき、何を書き換えてよいのか。さらに、どこで人間の判断に戻し、エージェントの運用から得られた学習をどう管理するのか。そこまで設計して初めて、AIエージェントを企業の実務に組み込むことができる。

　鈴木氏は、企業が「判断の主権」を自らの手元に残すための条件について、次のように強調した。
「重要なのはどの基盤を使うか、どのLLMを使うかではなく、どの基盤の上でもコンテキスト、判断、学習を自社の手元に残せるよう設計することです。設計しないまま導入すれば、答えは早くなっても判断の力は積み上がりません」

　アバナードはAIを単なるツール導入で終わらせず、業務プロセス、システム開発、ガバナンス、運用までを一体で設計し、判断と学習が組織に残る仕組みづくりを支援する。鈴木氏は「自社をマイクロソフト テクノロジーを最初に活用する『Customer Zero』、つまり、まず自分たち自身が新しいテクノロジーを先行して活用し、そこで得た知見を顧客に提供していく考えだ」として講演を締めくくった。