こんにちは、株式会社TIMEWELLの濱本です。
「2028年までに、世界には13億のAIエージェントが存在するでしょう」——マイクロソフト日本社長の津坂美樹氏[^2]の一言で、セッション全体の時間軸がセットされました。2028年というのは、私の感覚ではほぼ明日の話です。その明日に向けて、日本の現場では何が起きているのでしょうか。
SusHi Tech Tokyo 2026[^1]で開催されたこのパネルには、マイクロソフト日本社長の津坂美樹氏、Telexistence CEOの富岡仁氏[^3]、カケハシCEOの中川貴史氏[^4]、そして投資家視点からEmpower PartnersのGP、キャシー・松井氏が登壇しました。物理AI、企業内AIエージェント、ヘルスケアAI、投資家視点という多角的視野で、AIエージェント時代の実装最前線が語られました。
要約：このセッションの3つのポイント
- 東京都副知事のCopilot導入から1ヶ月で都庁内に1,000個のAIエージェントが生成、日経225企業の94%がCopilotスイートを使用しており、AIエージェント時代の到来は数字でも裏付けられている。
- Telexistence富岡氏は8年の試行錯誤の末に小売・物流に到達。日本の主要コンビニ3社で稼働、5時間でセットアップ可能、99%自動化＋1%遠隔オペレーターのハイブリッドモデルを確立した。
- AIエージェント導入成功要因の内訳は「アルゴリズム10%、ITインフラ20%、人間的課題70%」。技術ではなく組織と人間に対する理解の深さが勝敗を分ける。
SusHi Techが「AIエージェント実装」の集合地点に
SusHi Tech Tokyo 2026は、2026年4月27日〜29日に東京ビッグサイトで開催されたアジア最大級のイノベーションカンファレンスです。今年のテーマ「AI・ロボティクス」の中で、AIエージェントは最もホットな領域の一つでした。このセッションは、実装現場からの生々しいレポートが飛び交う場になりました。
TIMEWELLとしても、AIエージェントは「挑戦のインフラ」の中核パーツだと考えています。このセッションは、私たちの方向性を検証する貴重な機会でした。会場は1,000人規模でしたが、早い段階で満席になっており、AIエージェントへの関心の高さが空気として伝わってきました。
なおイベント全体のハイライトは、SusHi Tech Tokyo 2026 基調講演レポートに整理しています。
東京都の衝撃 — 1ヶ月で1,000個のエージェント
津坂氏が明かした数字が強烈でした。東京都副知事がMicrosoft Copilotを導入してから1ヶ月で、都庁内で1,000個のAIエージェントが生成されたといいます。1ヶ月で1,000個——これは組織の末端から一斉にAIエージェントが立ち上がっている証拠です。
| 指標 | 数値 | コメント |
|---|---|---|
| 東京都庁内のエージェント生成数 | 1ヶ月で1,000個 | 副知事Copilot導入後 |
| 日経225企業のCopilot利用率 | 94% | 大企業の標準装備に |
| GitHub Copilotの開発者生産性向上 | コーディング50%高速化 | 反復作業の自動化 |
| GitHub Copilotのコード生産量 | 3倍増 | 職務満足度も向上 |
「コード品質が落ちるのではないでしょうか？」という懸念に対して、津坂氏はクリアに答えました。GitHub Copilotが担うのは反復作業であり、開発者は創造的・戦略的な仕事にシフトしています。単なる自動化ではなく、仕事の質的変化が起きているということです。
津坂氏の新発表 — Agent 365
津坂氏は、マイクロソフトが翌月発表予定の「Agent 365」スイートを予告しました。これは企業内エージェントをセキュアに管理する新製品で、企業が数百・数千のエージェントを運用する時代への基盤になります。
「AIエージェントは企業内の『新しい従業員』です」と津坂氏は表現しました。新入社員にオンボーディング研修、権限管理、評価制度があるように、AIエージェントにも同じガバナンスが必要というわけです。Agent 365はまさにそのインフラになります。
Telexistence富岡氏 — 物理AIの8年の苦闘
富岡氏のプレゼンは、物理AIの実装における8年の試行錯誤を凝縮した内容でした。2017年創業以来、「正しいアプリケーションを見つける」ことに8年を費やしたといいます。そして辿り着いたのが、小売・物流セクターでした。
現在の成果は具体的です。日本の主要コンビニ3社で既にロボットが稼働しており、5時間でセットアップ可能だといいます。コンピュータビジョンで99%の操作を自動化し、残り1%の複雑ケースをフィリピンの遠隔オペレーターが制御するハイブリッドモデルです。
富岡氏が語った物理AIの本質的課題は、「訓練データの不足」でした。言語モデルはインターネット上に膨大なテキストがあります。しかし、物理世界でロボットがどう動くかという訓練データは、自社で収集するしかありません。だからフィリピンに遠隔操作センターを構え、人間の介入データを蓄積しているわけです。
35%以上の粗利益を確保する——富岡氏はこの数字を何度も強調しました。物理AIビジネスは、一定規模がないと経済性が成立しません。日本の小売・物流向けで約15万人分の労働力供給が可能と見積もっており、この巨大な労働力ギャップを埋めるのがTelexistenceの戦略でした。
カケハシ中川氏 — 薬局25%をカバーする基盤
中川氏が紹介したカケハシの規模感が印象的でした。日本全国17,000店舗（全薬局の25%超）をカバーし、3,000万人以上の患者相互作用データを保有しています。既に日本のヘルスケアインフラの一部と言える規模です。
新製品「AI Musubi Record」は、薬局カウンターにマイクロフォンを設置し、患者と薬剤師の会話を自動記録・分析するものです。記録作成時間の削減から入り、薬局職員の日常業務を簡素化することで、現場の心理的抵抗を回避するボトムアップアプローチを取っています。
これは極めて賢い戦略です。AIを「業務を奪うもの」として見せれば、現場の抵抗は強くなります。しかし「面倒な記録作成を手伝うもの」として入れば、受容度は全く違います。AIエージェントの社会実装は、技術よりも導入設計の巧拙で決まるという事実を、中川氏は実務で証明しています。
キャシー松井氏 — 投資家が見る「10倍エージェント」の衝撃
松井氏の視点は投資家ならではのシャープさでした。「スタートアップは、『10倍強力なエージェントが登場したとき、あなたのビジネスは生き残れるか』という問いに直面しています」。
これはすべてのSaaSスタートアップが向き合うべき問いです。AIエージェント時代には、以下のビジネスモデルが根本変化します。
| 従来モデル | エージェント時代の変化 |
|---|---|
| SaaS型定額課金 | エージェントの処理量課金へ移行 |
| カスタマーサクセス | エージェントが自動化される領域が拡大 |
| 営業サイクル | エージェント同士の交渉という新形態が登場 |
| 単一ベンダーロックイン | マルチエージェントの組み合わせが標準 |
一方、松井氏は日本のポジティブな側面も強調しました。「日本の人口減少・高齢化は『強制関数』として、AI採用の緊急性を高めます」。この逆風を味方に変えられる環境は、他国にはない日本の利点だと受け止めました。
筆者所感 — AIエージェントの「10-20-70ルール」
セッション途中で出てきた「10-20-70ルール」が私には非常に刺さりました。AIエージェントの導入成功要因の内訳は、アルゴリズム10%、ITインフラ20%、人間的課題（組織・文化・プロセス）70%、ということです。
これはTIMEWELLが日々痛感している現実と完全に一致します。多くの企業がAI導入で失敗する理由は、技術が悪いからではありません。組織の変革、ワークフローの再設計、従業員の心理的適応という「人間的課題」への投資が不足しているからです。
中川氏のボトムアップアプローチ、富岡氏の8年の試行錯誤、津坂氏のAgent 365による管理基盤——すべてこの「70%」を解くための工夫です。AIエージェントの勝敗は、技術ではなく、組織と人間に対する理解の深さで決まります。
人間の役割は「判断力・EQ・関係構築」
松井氏が強調したもう一つの重要ポイントは、「AIがタスク自動化を担う時代、人間には判断力（judgement）、感情的知性（EQ）、関係構築能力が残ります」ということでした。
これは教育機関への重要なメッセージです。これからの人材育成は、3領域にシフトする必要があります。
- 判断力：複雑で曖昧な状況下での意思決定
- EQ：他者の感情を読み取り、共感する能力
- 関係構築：信頼・協力・交渉を通じた価値創造
大学教育も、企業研修も、このシフトに対応しなければなりません。「正解を知る」から「正解を作る」への転換です。私が信州大学で特任准教授として関わる教育の現場でも、この転換が静かに始まっていると感じます。
失業対策とスキルシフトの必要性
松井氏が投資家として指摘したもう一つの重要論点が、「国家レベルでの失業対策とスキルシフトプログラムの並行実施」の必要性でした。
AIによって多くのルーチンタスクが自動化されるとき、それに従事していた人々が次の仕事にスムーズに移れるインフラが必要です。これは企業や市場だけでは解けない、国家課題だと言えます。日本の失業保険制度と職業訓練制度を、AI時代用に再設計することが急務だと感じます。
Telexistenceモデルが示す「日本×グローバル人材」の未来
富岡氏のTelexistenceモデル——日本でロボットが稼働し、フィリピンで人間が遠隔制御する——は、「日本の労働力不足をグローバル人材でカバーする」新しい雇用モデルです。
これは移民政策とも異なる、新しい労働力グローバル化の形態です。物理的に日本に移住しなくても、リモートで日本の現場を支援できます。「日本で生まれた労働需要を、世界中の人材で満たす」という構造は、長期的に見て日本の競争力維持の重要要素になるはずです。
金融機関のAIエージェント導入モデル
津坂氏のセッション後、別の登壇者から興味深い数字が出ました。日本の大手銀行でも、Microsoft Copilotの導入が2025年から2026年にかけて3倍以上に拡大しているそうです。法務・コンプライアンス領域での利用が特に伸びており、契約書レビュー時間の60%削減を達成した銀行もあるとのことでした。
金融業界は規制が重く、AIの導入が遅れる業界と見られがちです。しかし実際には、反復作業が多く、定型文書の量が膨大という特性が、AIエージェントとの相性が良いのです。規制を守りながらAIを活用する——このバランス設計こそが、日本の金融機関の競争優位になります。
AIエージェントと「組織設計」の根本見直し
AIエージェントが本格導入されると、組織設計も変わります。従来の「部長-課長-担当者」というピラミッド構造は、「人間監督者-AIエージェント群」というフラット構造に近づきます。
1人の人間が10個、20個のAIエージェントを監督し、そのエージェントたちが実務を遂行します。この構造では、管理職の数は減少し、個人の権限範囲は拡大します。組織階層の簡素化、意思決定の高速化、成果主義の徹底——これらが同時に進行します。
TIMEWELLでもこの変化を先取りし、AIエージェントと共に働く人材育成プログラムの開発を進めています。AI時代のリーダーシップは、従来の「部下を管理する」から「エージェントを設計する」へとシフトするのです。
まとめ — AIエージェント時代の5つの準備
このセッションから持ち帰った、企業がAIエージェント時代に準備すべき5つの事項を整理します。
| # | 準備事項 | 担当 |
|---|---|---|
| 1 | エージェント管理インフラ（Agent 365のような統合プラットフォーム） | 情シス／CIO |
| 2 | ボトムアップ導入戦略（現場の心理的抵抗を最小化） | 事業部門長 |
| 3 | 人間の判断力・EQ強化（残る人間の仕事に集中） | 人事／教育担当 |
| 4 | 組織設計の70%投資（技術より人間的課題を重視） | 経営者 |
| 5 | グローバル人材との協業モデル（Telexistence型のハイブリッド設計） | 経営者／HR |
TIMEWELLとしても、AIエージェントを前提にした「挑戦のインフラ」を設計し直す局面に来ています。津坂氏、富岡氏、中川氏、松井氏——4人のリーダーの言葉を、改めて組織の意思決定に反映させたいと思います。
2028年の13億エージェント時代は、もうすぐそこです。その時代に向けて、日本企業と個人がどう備えるか。私たちTIMEWELLは、個人が自分の仕事を「AIと共に再定義する」旅を伴走する存在でありたいと、このセッションを聞いて改めて思いました。
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関連記事
- SusHi Tech Tokyo 2026 基調講演レポート
- グリーンインテリジェンスとサーキュラーエコノミー【SusHi Tech Tokyo 2026】
- Claude Agent SDKでAIエージェントを実装する
参考文献
[^1]: SusHi Tech Tokyo 2026 公式. https://sushitech-startup.metro.tokyo.lg.jp/ [^2]: Microsoft Japan. https://www.microsoft.com/ja-jp/ [^3]: Telexistence 公式サイト. https://tx-inc.com/ [^4]: カケハシ 公式サイト. https://www.kakehashi.life/