ドリーム・アーツ 取締役 CTO サービス＆プロダクト開発本部 本部長 石田健亮氏
サマリー：AIエージェントへの期待が先行する中、ドリーム・アーツが提唱する「DAPA」は、AIを意思決定プロセスに溶け込ませる現実解である。組織全体でAIを活用し、確実に成果を積み上げるアプローチを解説する。

生成AIの登場から数年、世界は「AIエージェント」への期待で沸き立っている。しかし、コンプライアンスと正確性が求められる大企業のビジネスプロセスにおいて、AIにすべての判断を委ねることは時期尚早であり、多くの企業は生成AIのPoC（概念実証）の段階で足踏みしているのが実情だ。この停滞を打破するカギは、AIに過度な期待を寄せることではなく、「人間とAIの協働」によって意思決定のスピードを高める、現実的なアプローチにある。本稿では、ドリーム・アーツが提唱する「DAPA」（DreamArts Practical AI）構想に基づき、日本の大企業が確実に成果を得るための実践的AI活用術を探る。

AIへの過度な期待と立ちはだかる現実の壁

　企業のAI活用は新たな局面を迎えている。2025年以降、大手ITベンダーがAIエージェント技術を次々と発表し、「ホワイトカラーの仕事がAIに置き換わる」という言説も飛び交う。しかし、ドリーム・アーツ取締役CTO（最高技術責任者）の石田健亮氏は、「AIエージェントが何でもやってくれる、というのは現時点では非現実的です」と冷静に分析する。

　特に大企業においては、契約交渉や部門横断的な合意形成といった複雑で暗黙知の多い業務領域が存在する。こうした領域でAIに全面的に頼るのは、高いリスクと心理的抵抗が伴う。「安心して利用できる」状態と技術的進歩の間には、依然として大きなギャップがあるのが実情だ。

　AIの導入が進む一方で、組織全体の生産性向上に結びついているかという問いには、多くの経営者が首をかしげる。石田氏はこう指摘する。「個人レベルでの手間の削減は、組織全体のビジネスプロセスから見ればごく一部にすぎません。その部分で効率が上がったとしても、プロセス全体への大きなインパクトは期待できないのです」

　また、「社内データを集約すればAIが価値を生む」という期待も、現実には空振りに終わるケースが少なくない。データは、活用される文脈や意思決定の構造が整理されていなければ、AIにとって意味を持たない。さらに、いくらPoCを繰り返しても既存の業務フローに組み込まれなければ、“PoC疲れ”がたまるだけだ。

　では、組織全体の生産性を確実に高めるAI活用とは何か。その答えは、組織の意思決定プロセスそのものにAIを組み込む設計思想にある。

AIを意思決定プロセスに溶け込ませる「DAPA」

　こうした課題認識を踏まえ、ドリーム・アーツが新たに提唱したのが「DAPA」（DreamArts Practical AI）というAI活用構想である。その核心は、AIを業務プロセスに自然に溶け込ませ、ユーザーにAIの介在を意識させないほど日常業務と一体化させることにある。

「DAPAの最優先事項は、プラクティカル（実践的・実務的・実用的）であることです」と石田氏は語る。

　ドリーム・アーツでは生成AIの登場以降、アルゴリズムを含めた深い研究と考察を重ねてきた。そこから得た結論は明快だ。AIに正解を求めたり、重要な意思決定を委ねたりすることは難しい。一方で、要約や転記といった領域では、AIは極めて高い能力を発揮する。この「得意・不得意」の見極めこそが、プラクティカルなAI活用の出発点となる。

　この構想が具体化したきっかけの一つは、ある顧客からの相談だった。