文・構成：K.Kato x ChatGPT
AIエージェントの時代に、私たちは「一般解」というものを失いつつある。
すべてが特別解であり、各組織ごとに異なる「境界線」を描く必要がある。
その境界線とは、AIが担える範囲と、人が介在すべき領域との仕切りである。
かつて半導体産業では「Copy Exactly」という思想が支配していた。
どの工場でも同じ条件、同じ装置、同じ手順で再現することで歩留まりを確保する──これが20世紀から21世紀初頭を支えた普遍解だった。
だが今、AIを業務に導入する場面では、同じやり方をコピーしても同じ成果は出ない。
顧客のデータ環境、文化、リスク許容度、価値観──それぞれの文脈に応じて境界線は異なる。
ここに「一般解」はなく、すべてが「特別解」になる。
このありようはむしろ民芸に似ている。
土地ごとにある素材を生かし、職人が器をつくる。
型は似ていても、ひとつとして同じものはなく、そこに地域と人の個性が宿る。
AIエージェントの境界線設計も同じだ。
型（RAGや自信度しきい値）は共通だが、最終的な線引きは文化や哲学に依存する。
だからこそ、その線の置き方こそが企業の個性であり、競争優位となる。
では、誰がその境界を設計するのか。
従来のSIerのように「顧客に代わって構築する」モデルは、ロボット業界が示すように労働集約に陥りやすく、利益が出にくい。
プラットフォーマーがスケールを握るサブスクモデルも、日本では土壌が薄い。
ならば答えは、顧客自身が自らの手で境界線を引ける「工房」を整えることではないか。
ここで必要なのは専門家ではなく、ジェネラリストだ。
唯一の正解を持ち込むのではなく、顧客が自分たちの問いを引き出し、特別解を形にできるよう伴走する存在。
工房の世話人のように、灯をともし、場を保ち、顧客が自ら手を動かすことを支える。
その報酬は、顧客の収益が上がったときに「感謝」として受け取る。
これは単なる成果報酬ではない。
顧客と同じ方向を見つめ、その成功を心から願い、その喜びが「お礼」としてお金に変わる。
言い換えれば、これは現代に蘇る「感謝の経済」である。
AIエージェントのあるべき姿は、万能の代行者ではなく、境界を意識した伴走者。
そして、そのAIを生かす人間のあるべき姿は、境界を共に探し、特別解を自ら紡ぎ出す職人である。
私たちが果たすべき役割は、その職人が働ける「場」をつくり、信頼と感謝で循環する新しい経済を育むことなのだ。