# エージェント型ワークマネジメントとは？現場の AI 業務変革 > エージェント型ワークマネジメントとは何か、現場でどう業務を変えるのかを解説します。AI チームメイトや AI スタジオなど 5 つの機能と、産業用ロボットメーカーの具体例で紹介します。 Source: https://asana.com/resources/agentic-work-management ## エージェント型ワークマネジメントがもたらす現場の AI 業務変革 #### 概要 エージェント型ワークマネジメントとは、AI エージェントがチームの一員としてワークフローに参加し、人と協働しながら業務を前に進める仕事の進め方です。本記事では、その土台となるワークグラフと、AI チームメイト、AI スタジオ、MCP ＆ AI コネクター、Asana ダッシュという 5 つの要素の役割を整理します。後半では、ワークイノベーションジャパン 2026 のプロダクトセッションで披露された産業用ロボットメーカーのデモをもとに、ワークグラフを土台として、Asana ダッシュ、AI スタジオ、AI チームメイトが実際の業務でどう連携するのかを紹介します。 ## なぜ今、組織に AI エージェントが必要なのか 生成 AI の導入が多くの企業で進む一方で、組織全体の生産性が目に見えて上がったと実感できている企業はまだ多くありません。[日経BP と Asana Japan が 2026年に実施した共同調査](https://resources.asana.com/GC-FY27-08-JP-AIxWorkReport2026_Reg.html) (従業員 300 人以上の民間企業に勤めるビジネスパーソン 451 人が対象) からは、その背景にある組織の構造的な課題が浮かび上がっています。 ### 「仕事のための仕事」が成果を奪っている 調査によると、ビジネスパーソンが 1 週間のうち会議に費やす時間は 8.4 時間、確認や連絡、情報共有に費やす時間は 7.1 時間にのぼります。これに対し、新しい価値を生み出す創造的な業務にあてられている時間は 6.8 時間にとどまっています。成果に直結する仕事よりも、仕事を回すための調整に多くの時間が割かれているのが実情です。[「仕事のための仕事」が生産性を下げる理由](https://asana.com/ja/resources/why-work-about-work-is-bad)を理解し、こうした時間を見直すことが、生産性向上の出発点になります。 ### 情報がブラックボックス化している 業務の中で次のような状況が「よくある」「ときどきある」と回答した人の割合は、情報が一部の人や部署にとどまっている (81.6%)、過去の経緯や判断理由が記録されていない (79.8%)、必要な最新情報を探すのに時間がかかる (76.7%)、同じ内容を複数の人に別々に説明している (72.3%) でした。業務の進め方や判断の背景が個人の頭の中にしか残っていない状態では、担当者の不在や異動のたびに業務が滞り、[属人化の解消方法](https://asana.com/ja/resources/individualization-of-work)が組織にとって避けて通れないテーマになっています。 ### 目標がつながっていない 複数の部署と連携して働いている人は 89.4% に達します。自社の経営目標を理解している人も 79.8% と高い水準です。一方で、他部門の目標を理解している人はわずか 27.7% にとどまりました。日々の業務では部門をまたいで協力しているにもかかわらず、相手が何を目指しているのかが見えていないため、優先順位のすれ違いや手戻りが生まれやすくなっています。[OKR などの目標管理の仕組み](https://asana.com/ja/resources/okr-meaning)で全社の目標と現場の業務をつなぐことの重要性が、データからも読み取れます。 ### 生成 AI は個人を変えたが、組織を変えるところまでは届いていない 生成 AI を何らかの形で導入している企業は 82.1% にのぼり、そのうち複数の業務で本格導入し、効果測定まで進めている企業も 30% を超えています。文章作成や要約、調べものなど、個人の作業効率化には AI が確実に浸透しつつあります。しかし、AI エージェントに目を向けると状況は異なります。何らかの形で導入している企業は 47.8% あるものの、複数の業務や部門横断のプロセスで本格的に稼働させている企業は 13.3% にすぎません。AI が個人の道具として使われる段階から、組織の業務プロセスを担う存在へと進む段階には、まだ大きな隔たりがあります。 ### AI 活用が進まない理由は技術的制約ではない AI 活用が進まない理由として挙がったのは、AI ツールの推進・管理体制が整っていない (52.1%)、現行の業務プロセスが AI の活用を前提としていない (46.9%)、セキュリティや情報漏えいへの不安がある (43.8%) といった項目です。いずれも AI の技術的な限界ではなく、AI を受け入れる側の体制やプロセス、[AI ガバナンスのあり方](https://asana.com/ja/resources/ai-governance-strategy-compliance)に関わる課題です。 課題の本質は AI の性能ではなく、組織の業務構造にあります。 #### すぐに使えるエージェントで、チームの生産性をさらに高めましょう マーケティング、オペレーション、IT、医療、製造、小売、プロフェッショナルサービスなどに対応する 30 種類以上の設定済み AI チームメイトが、実際のワークフローの中でチームと連携して働きます。 - [詳しく見る](/product/ai/ai-teammates) - [詳しく見る](/product/ai/ai-teammates) ## エージェント型ワークマネジメントとは [エージェント型ワークマネジメント](https://asana.com/ja/product/ai)とは、AI エージェントを単なる便利なツールとしてではなく、チームの一員としてワークフローに迎え入れ、人と一緒に業務を進めていく考え方です。 これまでの AI 活用では、人が AI に指示を出し、返ってきた結果を自分で確認して次の作業に反映するという使い方が中心でした。AI はあくまで個人の作業を手伝う存在であり、業務の流れそのものには加わっていませんでした。 エージェント型ワークマネジメントでは、AI エージェントがタスクの担当者として割り当てられ、プロジェクトの目標や期限、関係者とのやり取りといったコンテキストを踏まえて作業を進めます。進捗や成果物はチームと同じ場所で共有され、AI が何を根拠に動いたかもアクティビティに記録されるため、人は確認や判断に集中できます。AI が業務を担う範囲が広がっても、最終的な意思決定の主導権は常に人の手にあります。 前章で見たように、AI 活用を阻んでいるのは技術的な制約ではなく、AI を受け入れる業務構造や体制の未整備でした。エージェント型ワークマネジメントは、AI を個人の道具から組織の業務プロセスを担う存在へと位置づけ直すことで、この課題に正面から向き合うアプローチといえます。[AI エージェントの基本的な仕組み](https://asana.com/ja/resources/ai-agent)とあわせて理解すると、全体像がつかみやすくなります。 Asana のエージェント型ワークマネジメントは、次の 5 つの要素で構成されています。 - **ワークグラフ**: 目標からタスクまで、組織のあらゆる仕事をつなぐ基盤 - **AI チームメイト**: 担当者としてワークフローに加わる、事前構築済みの AI エージェント - **AI スタジオ**: 定型業務を[ノーコード](https://asana.com/ja/resources/no-code)で自動化する AI ワークフロー - **MCP**&**AI コネクター**: 使い慣れた AI ツールや社外システムと Asana をつなぐ仕組み - **Asana ダッシュ**: 仕事を先回りして整理し、次のアクションを提示する専属の AI アシスタント ここからは、それぞれの要素を 1 つずつ解説します。 ## ワークグラフ: すべてをつなぐ基盤 ワークグラフは、チームが担当する仕事、その仕事に関する情報、仕事を行うメンバーの関係を記録し、組織の中で動いている仕事を互いの関係性ごとつなぎ合わせる Asana の基盤です。会社の目標、ポートフォリオやプロジェクト、日々のタスクが 1 つの構造の中で結びつき、目標、依存関係、リスクがリアルタイムでつながります。 この構造の特徴は、会社のミッションから現場の 1 つのタスクまでが一本の線でつながっている点にあります。現場の業務が進むと、その線をたどって上位の目標の進捗にも反映されます。目の前のタスクがどの目標に関わっているのかが、構造として見える状態になります。前章の調査では、他部門の目標を理解している人は 27.7% にとどまりました。目標と業務の関係が部門をまたいで見える状態をつくることは、この課題への手がかりになります。 ワークグラフは、AI エージェントにとっても土台になります。AI が的確に動くためには、その仕事が何のために行われ、誰が関わり、過去に何が起きたのかというコンテキストが必要です。AI チームメイトは、ワークグラフのコンテキストや共有メモリを使って動くため、一般論ではなく、その組織の状況に即した判断や提案が可能になります。 このあと紹介する AI チームメイト、AI スタジオ、MCP ＆ AI コネクター、Asana ダッシュの 4 つの要素は、すべてこのワークグラフの上で動いています。 ## AI チームメイト: 事前構築された AI エージェント ### AI チームメイトとは [AI チームメイト](https://asana.com/ja/product/ai/ai-teammates)は、Asana のワークフローの中で人と協働する、事前構築済みの AI エージェントです。最大の特徴は、同僚に仕事を頼むときと同じ感覚で、タスクの担当者として割り当てられる点にあります。 AI チームメイトは、割り当てられたタスクの内容だけでなく、ワークグラフを通じてそのタスクが属するプロジェクトの目標や期限、関連する過去のやり取りまでを把握したうえで作業に取りかかります。 調査や資料の作成、関係者への確認依頼といった作業を進め、その経過や成果物はタスク上のコメントや添付ファイルとしてチームに共有されます。人は AI チームメイトの作業内容をいつでも確認し、コメントで指示を補足したり、方向性を修正したりしながら仕事を進めます。 また、AI チームメイトは仕事を通じて得た知見を蓄積し、次の業務に生かします。担当者ごとに分散しがちなノウハウが組織の資産として残るため、[ナレッジマネジメントの実践](https://asana.com/ja/resources/knowledge-management)にもつながり、業務の属人化を防ぐ効果が期待できます。 AI チームメイトがアクセスできる情報の範囲や実行できる操作は、組織のアクセス権限や共有ポリシーに沿って管理されます。AI に仕事を任せながらも、ガバナンスを保った運用を実現します。 ### すぐに使える AI チームメイトギャラリー AI チームメイトは、ゼロから設計しなくても使い始められます。AI チームメイトギャラリーには、全般、マーケティング、PMO / 戦略オペレーション、IT、製造、小売、医療、プロフェッショナルサービスなど、業務カテゴリ別に30 種類以上の AI チームメイトがそろっています。 たとえば、ブリーフ作成や社内連絡を担う「コンテンツライター」、経営層向けのレポートを作成する「インサイトアナリスト」、業務リクエストを適切な担当者へ振り分ける「ワークインテークスペシャリスト」など、よくある業務を想定した AI チームメイトが用意されています。 自社の業務に近いものをギャラリーから選び、チームに加えるだけで、すぐに担当者として仕事を任せられます。ギャラリーにない業務には、役割やガイドライン、スキル、アクセス権限を設定して、自社専用の AI チームメイトを作ることもできます。 ## AI スタジオ: ノーコードで業務を自動化する ### AI スタジオとは [AI スタジオ](https://asana.com/ja/product/ai/ai-studio)は、日々の定型業務を自動化するノーコードの AI ワークフローツールです。依頼内容の仕分けや担当者の割り当て、情報の整理、タスクの分解といった、これまで人が手作業で行ってきた繰り返しの作業を、AI が決められたルールに沿って処理します。 従来の[ワークフローの自動化](https://asana.com/ja/resources/category/workflow-automation)は、「この条件を満たしたら、この処理を行う」というルールに従うものでした。AI スタジオでは、AI が依頼文やメールの内容を読み取り、文脈を踏まえて判断したうえで処理を進めます。たとえば、不具合報告のメールから発生場所や原因の見立て、重要度を読み取ってタスクに設定したり、対応に必要な作業をサブタスクに分解したりと、判断を伴う業務まで自動化の対象に含められる点が特徴です。 ### 自然言語でルールを組める AI スタジオでは、「何を自動化したいか」を普段の言葉で伝えると、AI がその内容をトリガー、条件、アクションに分解し、ルールを組み立てます。組み立てられた内容は、確認して修正したうえで公開します。複雑な設定画面を操作したり、プログラムを書いたりする必要はありません。 たとえば後述のデモシナリオでは、メールで届いた不具合報告から必要な情報を整理し、サブタスクに分解して、関係するプロジェクトにも登録するルールを、システム部門ではなく担当者本人がノーコードで作成しています。 自動化の仕組みづくりをエンジニアや情報システム部門に依頼する必要がないため、業務をよく知る担当者自身が、自分のチームに合ったルールを素早く構築します。業務の進め方が変わったときも、作成したルールを編集して見直せるため、[業務改善の進め方](https://asana.com/ja/resources/business-improvement)を継続的に回していくうえでの手段にもなります。 ### 運用の透明性 AI に業務を任せるうえでは、AI が何をどのように処理したのかを把握できることが大切です。AI スタジオでは、ルールの実行履歴で、実行ごとの AI クレジットの消費量を確認します。管理者は、管理コンソールの使用状況から、ルールごとの消費量も把握できるため、どの自動化にどれだけのクレジットが使われているのかを見ながら運用していけます。 ## MCP ＆ AI コネクター: 使い慣れた AI ツールと Asana をつなぐ MCP ＆ AI コネクターは、チームが使っている AI ツールを Asana につなぎ、すべての仕事を 1 つのプランに集約する仕組みです。Asana を開いていないときでも、使い慣れた AI ツールから、Asana で管理している最新の仕事のデータを参照できます。 MCP (Model Context Protocol) は、AI ツールが外部のデータやアプリケーションと連携するためのオープンな標準規格です。MCP を通じて Asana とつながった AI ツールからは、プロジェクトの進捗確認やタスクの作成、担当者や期限の更新といった操作を、普段の会話の流れの中で行えます。AI ツールの画面から離れずに、Asana の仕事を直接進められる点が特徴です。 AI コネクターは、主要な AI ツールと Asana をつなぐ連携です。ChatGPT、Microsoft 365 Copilot、Gemini、Claude などとの連携があります。たとえば Claude では、Asana のワークグラフにアクセスして、タスク、プロジェクト、目標を検索、作成、更新し、進捗を追えます。Microsoft 365 Copilot では、Asana のタスクやプロジェクトが Microsoft Search の対象になり、Copilot から Asana の内容を検索、参照できます。 AI ツールと Asana を行き来しながら仕事を進めると、タスクやアイデアが分散し、AI ツールでの会話の内容がチャットの中にとどまりがちです。[コンテキストスイッチによる生産性の低下](https://asana.com/ja/resources/context-switching)を抑えるために、ツールをつなぐことは有効な対策のひとつです。 ## Asana ダッシュ: あなた専属の AI 参謀 ### Asana ダッシュとは [Asana ダッシュ](https://asana.com/ja/product/ai/dash)は、一人ひとりの仕事を AI が先回りして整理し、次に取るべきアクションを提示する、専属アシスタントのような存在です。 忙しい日ほど、何から手をつけるべきかを考えるだけで時間がかかります。大量のメールや通知、進行中の複数のプロジェクトを見比べながら優先順位を決める作業は、それ自体が「仕事のための仕事」になりがちです。Asana ダッシュは、ワークグラフを通じて自分が関わる目標やプロジェクト、タスクの状況を把握したうえで、今日向き合うべき仕事を整理して示します。利用者は状況の把握に時間を使うのではなく、示された内容をもとに判断し、行動に移すことに集中します。 ### 社内外の情報を横断して把握 仕事の情報は Asana の中だけにあるわけではありません。取引先や他部門からの重要な連絡がメールで届いたり、チームチャットでのやり取りの中で急ぎの依頼が発生したりすることも日常的です。 Asana ダッシュは、Asana 内のタスクやプロジェクトに加えて、Outlook などのメールや Microsoft Teams などのチームチャットも横断してチェックします。そのうえで、届いた連絡の内容とプロジェクトの期限や目標との関係を踏まえ、その日の優先事項を提案します。たとえば、メールで届いた不具合報告が重要な会議の判定に関わるものであれば、それを最優先で対応すべき事項として示します。複数のツールを行き来して情報を拾い集める手間が減り、[仕事の優先順位の付け方](https://asana.com/ja/resources/how-prioritize-tasks-work)に迷う時間を短縮します。 ### 実績データに基づく判断支援 Asana ダッシュには、仕事の状況について自然な言葉で質問できます。たとえば「この課題の対応は、来月の会議に間に合うか」と尋ねると、一般論ではなく、その組織の過去の実績データに基づいた具体的な見通しを返します。似た課題への対応に過去どれくらいの期間がかかったのか、現在の進捗のペースで期限に間に合うのかといった根拠をもとに答えるため、勘や経験だけに頼らない判断を支援します。 Asana ダッシュはモバイルからも利用できます。移動中や外出先でも状況を確認し、対応の優先度を見極めたり、必要な関係者を招集したりする判断をその場で下せます。オフィスに戻るまで判断を保留する必要がなくなるため、課題への初動を早め、[プロジェクトのリスク管理](https://asana.com/ja/resources/project-risk-management-process)にも役立ちます。 #### Asana AI について知る AI は単なるツールではなく、チームメイトです。重点を置くべきポイントをアドバイスし、仕事に関するアクションを起こし、組織に適応する、Asana AI をご紹介します。 - [詳しく見る](https://asana.com/product/ai) - [詳しく見る](https://asana.com/product/ai) ## デモシナリオ: 産業用ロボットメーカーでの活用例 ここまで紹介した機能が、実際の業務でどう連携するのかを見ていきます。このデモシナリオは、「ワークイノベーションジャパン 2026」のプロダクトセッションで、アサナジャパンの AI ソリューションスペシャリストとカスタマーサクセスマネージャーが実演したデモをもとにしています。舞台は、架空の産業用ロボットメーカー「アサナ精機」です。 ### 登場人物と課題設定 主人公は、生産技術部で課長代理を務める藤木さんです。藤木さんは、設計部、品質保証部、購買部、工場といった複数の部門にまたがる業務を横断的に管理する立場にあります。一方で、各部門のメンバーに直接指示を出す権限は持っていません。部門をまたいで仕事を前に進めるには、関係者一人ひとりに状況を説明し、協力を依頼して回る必要があります。[部門横断コラボレーションの課題](https://asana.com/ja/resources/cross-functional-collaboration)に悩む多くの管理職と同じ立場といえます。 藤木さんの会社では現在、次世代ロボットアームの量産準備が進んでいます。ところが、工場の関節組み立て工程で位置ずれの不具合が発生しました。試作評価では 100 台中 62 台しか基準を満たしておらず、11月に開かれる量産判定会議の合格基準である 85 台には大きく届いていません。限られた時間の中で原因を突き止め、対策を講じる必要があります。 ### Asana ダッシュが優先対応を提示 朝の通勤電車の中で、藤木さんはスマートフォンから Asana ダッシュに、今日優先して対応すべきことは何かを尋ねます。Asana ダッシュは Asana の中だけでなく、Outlook や Microsoft Teams も横断してチェックします。 そこで見つかったのが、合田さんから Outlook に届いていたメールです。試作したロボットアームのうち、基準を満たした台数が目標値を下回っているという報告でした。Asana ダッシュは、この状況への対処を最優先事項として提案します。 藤木さんが「これ、11月の判定会議に間に合う？」と尋ねます。 Asana ダッシュは「このままだと、間に合う可能性は低いです」と答えます。理由として挙げられたのは、第 3 次試作が 10 月下旬の予定で、会議までに数字を作る時間がタイトなこと、そして今回の第 2 次試作の結果が 100 台中 62 台で、会議の合格基準である 85 台に届いていないことでした。 これは一般的な AI には返せない回答です。Asana ダッシュは、このプロジェクトの判定会議が 11月 20日に予定されていることや、これまで社内で同様の対応にどれだけの期間がかかってきたかを把握しているため、そこから逆算して具体的な見通しを示せます。 猶予がほとんどないと判断した藤木さんは、すぐに動きます。 Asana ダッシュに「今日の夕方に関係者の緊急会議を入れて」と依頼し、設計、品質、工場の管理メンバーとの会議を設定します。 さらに、届いたメールを課題リストに残すよう指示します。 地味に見えますが、大切なステップです。メールのままでは、この件は藤木さんの受信箱の中にしか存在しません。Asana のタスクになった瞬間から、チーム全員の仕事になります。 こうして藤木さんは電車を降りる前に、Outlook に届いた情報も含めて優先度を判断し、判定会議に間に合うかを確認したうえで、関係者を会議に招集するところまでを済ませました。 ### AI スタジオがタスクを自動整理 Asana ダッシュで起票したタスクは、課題を管理するプロジェクトの「新規」セクションに入ります。ただし、この時点のタスクにはメールの文章がそのまま貼られているだけで、担当者も期日も空欄のままです。何が起きていて、誰に何を依頼するのかを整理して書き直す作業は、短くても 15 分はかかります。 ここで動き出すのが、AI スタジオのルールです。AI がメールの文章をもとに、発生場所、原因の見立て、重要度、期日といった必要な情報を整理してタスクに設定します。さらに、やるべき作業を 3 つのサブタスクに分解します。 整理されたタスクは、課題管理のプロジェクトに加えて「次世代ロボットアーム 量産準備」プロジェクトにも追加されます。コピーではなく、同じ 1 つのタスクが 2 つのプロジェクトに同時に存在するため、どちらで更新しても情報は常に一致します。 日々の課題リストの 1 件が、経営陣を含む必要な関係者にそのまま共有され、課題がどこで発生していて、11月の判定会議にどう影響するのかが一目でわかる状態になります。 人が同じ整理を行えば 15 分はかかり、書き方も人によってばらつきます。AI スタジオのルールであれば、毎回同じ品質で整理されます。しかも、この仕組みを作ったのはシステム部門ではなく、藤木さん本人です。藤木さんはノーコードで、自らルールを組み立てました。 ### AI チームメイトが対策案を文書化 AI スタジオで課題とやるべき作業が整理できたら、次はそれを実行に移すフェーズです。最初に取りかかるのは、サブタスクの 1 つである「対策案を文書化する」ことです。 藤木さんは、このサブタスクの担当者に AI チームメイト「量産移行サポーター」を設定します。同僚に仕事を依頼するときと、まったく同じ操作です。 担当者に設定されると、量産移行サポーターはすぐに動き始めます。 大きな仕事に取りかかるとき、まず作業をいくつかに分解してから始める人も多いのではないでしょうか。量産移行サポーターも同じように、「過去事例を調査して原因情報を集める」というタスクを自ら作成し、自分に割り当てます。与えられた業務を自分で考え、完了まで自律的に進めていきます。 量産移行サポーターは、依頼された内容に応じて必要なスキルを使い分けながら、社内に蓄積された情報を探します。 続いて「対策案を比べて、検証の条件を整理する」というタスクも自ら作成して実行し、調べた過去の情報をドキュメントにまとめます。今回見つかった類似事例は 6 件、導き出された対策は 3 案でした。参照する過去の情報やアウトプットの保存先には、SharePoint を使うことも可能です。 何を根拠にどう動いたのかは、すべてタスクのアクティビティに記録されます。AI の作業がブラックボックスになることはありません。こうした調査と比較を経て、量産移行サポーターは 3 つの対策案のうち、案 1 の「器具を作り直す」を推奨しました。 ### 関係部門のレビューも AI チームメイトが取りまとめ 量産移行サポーターは、文書化を完了させるには必要な知見を持つ人の確認が欠かせないと判断し、関係者にタスクを割り当てて意見を求めます。 案 1 について、設計部の板橋さんからは、妥当ではあるものの作業時間が伸びる可能性があるという指摘。 品質保証部の浦野さんからは、前世代機のデータで見直してはどうかという提案が寄せられました。 量産移行サポーターは 2 人のコメントを盛り込み、修正版を作成し直します。 ここに、汎用の AI に同じことを頼んだ場合との決定的な違いがあります。汎用の AI に「対策を考えて」と頼めば、良い答えが返ってきて、個人の生産性は高まります。 一方、AI チームメイトは他のメンバーと双方向にやり取りしながら仕事を進め、組織としての生産性を高めます。AI を含むチームの関係者がリアルタイムにつながり、進捗を漏れなく共有しながら業務が前に進んでいきます。 ### メモリで担当者の知見をチームの共有財産に 藤木さんは最終的に提出された修正案を確認し、案 1 で進めると判断しました。あわせて「今後、効果の見込みには必ず実測データを添えてください」とコメントを残します。 すると次回からは、最初から実測データが添えられた状態でアウトプットが届くようになります。これまで担当者の頭の中にしかなかった知見が、チームの共有財産になったのです。Asana では、この仕組みを「メモリ」と呼んでいます。 この一連のやり取りの中で藤木さんが行ったのは、次の 3 つだけです。 - AI チームメイトに業務を割り当てた - アウトプットを確認し、提案内容を踏まえて判断した - 同じことを繰り返さないよう、次回に向けて一言残した 情報を集め、比較し、まとめ、関係者にフィードバックを求める。こうした一連の進め方を担ったのが、AI チームメイトです。 ### 結果 対策を反映した第 3 次試作では、100 台中 88 台が基準を満たし、製品は量産判定会議を通過しました。 藤木さんのタスクは、ワークグラフを通じて量産準備プロジェクト、さらには会社全体の事業目標とつながっています。そのため、課題への対応状況は経営層が確認する画面にもそのまま反映され、現場で積み重ねた業務改善が全社の目標達成にどう貢献しているのかが、組織全体から見える状態になっています。 #### 今すぐ最初の AI チームメイトを割り当てましょう チームには、単に仕事について質問するだけでなく、仕事を割り当てられる AI が必要です。Asana AI チームメイトは、メンバーを割り当てるのと同じように、タスクに割り当てられるエージェントです。 - [料金を見る](https://asana.com/pricing) - [料金を見る](https://asana.com/pricing) ## まとめ エージェント型ワークマネジメントは、AI エージェントをチームの一員としてワークフローに迎え入れ、人と AI が協働しながら業務を前に進める考え方です。Asana では、次の 5 つの要素がそれぞれの役割を担い、この仕組みを支えています。 - **ワークグラフ**: 会社の目標から現場のタスクまでをつなぎ、AI が組織の実情に即して動くためのコンテキストを提供する基盤 - **AI チームメイト**: タスクの担当者として割り当てられ、調査や資料作成、関係者との調整までを担う AI エージェント - **AI スタジオ**: 現場の担当者が自然言語でルールを組み、判断を伴う定型業務まで自動化するノーコードのツール - **MCP ＆ AI コネクター**: 使い慣れた AI ツールを Asana につなぎ、すべての仕事を 1 つのプランに集約する仕組み - **Asana ダッシュ**: 社内外の情報を横断して優先事項を整理し、実績データに基づいて判断を支援する専属の AI アシスタント 日経BP と Asana Japan の共同調査が示したように、多くの組織で AI 活用を阻んでいるのは技術の限界ではなく、情報の分断や目標のつながりの欠如、AI を前提としていない業務プロセスといった組織の構造的な課題です。エージェント型ワークマネジメントは、仕事の情報と目標をワークグラフで一元化し、そのうえで AI に実務を任せる仕組みを整えることで、この課題に応えます。 デモシナリオで紹介したように、AI が調整や整理といった「仕事のための仕事」を引き受けることで、人は判断や意思決定といった本来の役割に集中できるようになります。主導権を人の手に残したまま AI の力を組織全体で生かすことが、これからの[生産性向上の取り組み](https://asana.com/ja/resources/how-to-be-more-productive)の鍵になるでしょう。 #### ワークイノベーションサミットのオンデマンドセッションを視聴する Asana の今年最大のイベント、ワークイノベーションサミットの限定動画コンテンツで、新時代の働き方をご確認ください。 - [今すぐ視聴する](/work-innovation-summit-on-demand-library) - [今すぐ視聴する](/work-innovation-summit-on-demand-library) - [AI の現状](/resources/category/ai-at-work) - [AI 活用とは？ ビジネスでの活用事例・活用法から導入のステップまで徹底解説](/ja/resources/ai-utilization) AI の現状 #### コンテンツライター 人手不足や働き方改革への対応が急務となる中、多くの企業が AI 活用を経営課題の解決策として注目しています。生成 AI や AI チャットボットといった AI ツールの進化により、これまで専門部署だけのものだった AI 技術は、現場の業務効率化や意思決定の支援にも活用できる段階に入りました。しかし「AI にできること」や「自社でどのように活用すればよいのか ... - [AI 導入で変わる意思決定プロセス: 経営戦略と現場を同期させる次世代のガバナンス](/ja/resources/ai-decision-making-process) AI の現状 AI #### コンテンツライター AI による意思決定とはAI による意思決定とは、人工知能が膨大なデータから最適解を導き出し、人間の判断力を高度に拡張するプロセスです。その根幹にあるのは、経験や主観ではなく客観的な数値を拠り所とするデータ駆動型 (データドリブン) 経営です。変化の激しいビジネス環境において、経営層は市場動向や財務データを可視化することでリスク管理に基づいた迅速な判断を行 ... - [自治体 AI 導入完全ガイド 2026: 官公庁の最新活用事例と行政 DX を成功させる 5 つのステップ](/ja/resources/public-sector-ai-adoption) AI AI の現状 #### コンテンツライター 自治体、行政における AI 導入の現状と背景現在、日本の多くの自治体の現場では、多様化する住民ニーズへの対応や深刻な労働力不足という大きな課題に直面しています。この課題解決の切り札として、人工知能、とりわけ生成 AI の活用が急速に広がっています。総務省の調査や各地の報告によれば、自治体における生成 AI の利用は、もはや一部の先進的な取り組みにとどまらず ... - [中小企業のための AI 活用例 18 選｜補助金や事例、アイディア](/ja/resources/smes-ai-applications) AI の現状 #### コンテンツライター 中小企業こそ AI を戦略的に導入することで、競争力の強化と持続的な成長を実現できます。本記事では、中小企業がどのように AI の活用を進め、DX (デジタルトランスフォーメーション) を実現できるのか、具体的な活用事例も交えながら解説します。中小企業にとって AI が不可欠な理由2030 年問題や 2050 年問題で代表されるように、深刻な人手不足の時代 ... - [エージェント型ワークマネジメントがもたらす現場の AI 業務変革](/ja/resources/agentic-work-management) AI の現状 The Work Innovation Lab - [コンテンツライター](/author/team-asana) なぜ今、組織に AI エージェントが必要なのか生成 AI の導入が多くの企業で進む一方で、組織全体の生産性が目に見えて上がったと実感できている企業はまだ多くありません。日経BP と Asana Japan が 2026年に実施した共同調査 (従業員 300 人以上の民間企業に勤めるビジネスパーソン 451 人が対象) からは、その背景にある組織の構造的な課 ...