AIに権限を渡すとは

「AI導入しました」というニュースリリースを見かける機会が増えています。ChatGPTを全社展開した、社内FAQをAIチャットボット化した、提案書作成をAI支援にした。

確かに便利になったのでしょう。作業時間は短縮されたはずです。

ただ、何かが足りない。そう感じることはないでしょうか。

AIを導入したはずなのに、結局、人間が全部やっている。AIに質問して、AIの回答をコピーして、自分で整形して、自分で実行する。AIは答えるだけ。実行するのは結局、人間です。

これは「AI導入」ではありません。「検索ツールの導入」です。

本稿で論じたいのは、AIが本当に機能するために必要な「権限」についてです。

権限とは何か

権限には大きく分けて2種類あります。

ひとつは、データ閲覧権限です。顧客データベースを見る権限、売上データを見る権限、社内ドキュメントを読む権限。人間の社員なら、業務に必要な情報にアクセスできます。AIはどうでしょうか。多くの場合、AIには何も見せていません。

もうひとつは、ツール実行権限です。メールを送る権限、カレンダーに予定を入れる権限、発注システムで注文を出す権限。人間の社員なら、業務に必要な操作ができます。AIはどうでしょうか。多くの場合、AIには何もさせていません。

権限がないAIは、何もできません。質問に答えることしかできません。

なぜ権限が必要なのか

ソフトウェア開発の現場で、興味深い変化が起きています。

「Devin」というAIツールがあります。このツールにSlackで依頼すると、AIが自分でコードを書き、テストを実行し、エラーを修正し、プルリクエストを作成します。途中で進捗報告があり、完了したら報告が来ます。

これは単なるコード生成ツールではありません。これまでプログラマに外注していた業務そのものを、AIが完遂しているのです。

なぜそれが可能なのか。AIに権限があるからです。コードを書く権限、テストを実行する権限、GitHubを操作する権限。これらがあるから、AIは「仕事を完遂」できます。

逆に言えば、権限がなければAIは何もできません。「このコードを書いてください」と依頼して、AIがコードを生成する。それをコピーして、自分で貼り付けて、自分でテストする。これは「仕事を渡した」ことになりません。

権限があって初めて、AIに「仕事を渡す」ことができます。

クラウドとの類似性

「AIにデータを渡すなんて危険だ」という声があります。

この声、聞き覚えがあります。

10年前、DXやIT化が進み始めた頃、「自社のデータをクラウドに上げるなんてとんでもない」という声がありました。外部のサーバーに大切なデータを置くなんて、セキュリティ上あり得ない、と。

今はどうでしょうか。ほとんどの企業が、Google DriveやSalesforceを当たり前に使っています。外国の企業が管理するデータベースに、自社の重要なデータを預けています。

同じことが、AIで起きています。

「AIにデータを渡すなんて」と言っている段階から、「当たり前にAIがデータにアクセスしている」段階への移行。これは時間の問題です。

権限を渡すことへの抵抗

とはいえ、抵抗があるのは理解できます。

よくある誤解は、「AIとやり取りしたら学習されてしまう」というものです。実際には、ChatGPTのようなサービスでも、企業向けプランでは学習に使われません。APIを通じた利用なら、なおさらです。

もうひとつの懸念は、コントロールを失う恐怖です。AIが勝手に動いたらどうするのか。間違った判断をしたらどうするのか。責任は誰が取るのか。

これらは正当な懸念です。だからこそ、適切な権限設計が必要になります。

適切な権限設計

むやみやたらにデータや権限を解放してはいけません。

必要なのは、セキュリティと権限の両立です。AIに何を見せるのか、AIに何をさせるのか、どこまで自律的に判断させるのか。これらを慎重に設計する必要があります。

例えば、最初は閲覧権限だけを与える。AIがデータを読めるようにするが、書き込みはできないようにする。次に、限定的な実行権限を与える。特定の操作だけAIができるようにする。そして段階的に権限を広げていく。

また、AIの行動をログに残し、監査できるようにする。AIが何をしたのか、常に追跡可能にする。異常な動きがあれば、すぐに検知できるようにする。

こうした設計は、各企業でカスタマイズする必要があります。業種によって、企業規模によって、必要な権限設計は異なります。

権限を渡した先の世界

適切に権限を設計し、AIに権限を渡すとどうなるか。

AIが自律的に業務を実行するようになります。人間が「この資料を作成してください」と依頼すると、AIが必要なデータを取得し、分析し、資料を作成し、完了報告をする。人間は途中経過を確認し、最終的な成果物を評価します。

これは、人間の部下に仕事を任せるのと同じです。細かい作業の一つひとつを指示するのではなく、ゴールを伝えて任せる。途中で進捗を確認し、必要なら軌道修正する。最後に成果物を評価する。

人間は監督と評価に専念できます。細かい作業から解放され、より高度な判断や、戦略的な思考に時間を使えます。

これがAXの入り口です。

まとめ

AIに権限を渡すとは、データ閲覧権限やツール実行権限をAIに移譲し、AIが自律的に業務を遂行できる状態を作ることです。

権限がないAIは、質問に答えることしかできません。「聞けるAI」で終わります。権限があって初めて、AIは「はたらくAI」になります。

かつて「クラウドにデータを上げるなんて」と言われた時代がありました。今は当たり前です。同じ認知の転換が、AIで起きています。

適切な権限設計をすれば、安全にAIに権限を渡せます。そしてそれは、AXの前提条件です。