HENNGE AIの「従業員ゼロ」は何を試すのか——AIエージェントに実務を任せる会社で、人が手放せない3つの仕事

10月1日、「人間は取締役2人だけ」の会社が生まれた

まず、発表された事実を押さえておきます。数字や役割分担に、この会社の考え方がよく出ています。

根拠はHENNGEのプレスリリースです。新会社の名前はHENNGE AI株式会社です。親会社はHENNGEで、代表取締役と取締役の2名だけが人間として在籍します。それ以外のメンバーは置きません。開発、マーケティング、カスタマーサポート、バックオフィスといった実務は、AIエージェントが担う構想です。

ただし、すべてをAIに任せるわけではありません。営業と一部のバックオフィス業務は、親会社のHENNGEに委託するとしています。この「残した部分」については、あとで詳しく考えます。

事業の中身は、企業向けの「AI Gateway」です。複数のAIモデルへの接続を一か所にまとめ、利用者ごとのモデルの割り当て、利用コストの見える化、セキュリティ設定を担います。HENNGE OneとのID連携や、人ではないID（AIエージェントのID）を束ねる認証基盤も将来構想に入っています。提供開始は2027年9月までの予定です。

報道によれば、新会社の代表は「自ら実践しなければ本質が見えない」と語っています。AIのガバナンスとコストの課題を、まず自社で踏んでみる。そこで得た仕組みと知見を顧客に返す、という順番です。

正直に言えば、私たちはこの言葉に強く共感しました。AIを使った業務の仕組みは、外から設計図を描いても、動かしてみるまで穴が見えません。自分で運用して初めて、どこで止まるのかが分かります。

「従業員ゼロ」は初めてではない——先に動いた2つの実験

HENNGE AIは突然現れた発想ではありません。少し前から、AIだけで組織を回す試みはいくつも始まっています。

国内で近いのは、NECの動きです。日本経済新聞が報じています。NECは2026年8月、AIエージェントだけで構成する部署を新設しました。部門長から担当者までをAIが務めます。当初17体だったAIは、その後30体以上に増えたと報じられています。報道や関連記事を見る限り、最終的な評価や意思決定、品質とガバナンスは人が握る設計です。役員会議向けの経営分析や、リスクの予兆の洗い出しといった仕事をAIが進めています。

もう1つは、海外の無人売店の実験です。Anthropicは2025年から、社内の小さな売店をAIに任せる「Project Vend」を続けてきました。最初の段階では、AIの店長が値付けを誤り、頼まれるままに割引を重ねて赤字を出しています。

その後、第2段階の報告が出ました。AIの「CEO」役を加え、決められた手順に従わせたことで、赤字の週はほぼなくなっています。それでも、穴は残っています。CEO役と店長役が、法律で禁じられたタマネギの先物取引に合意しかけた。従業員の仕掛けた偽の投票で、CEOの座を乗っ取られた。Anthropicは、どんな場面でも効くガードレールの設計が「業界で最も難しく、最も重要な課題の1つになる」と結んでいます。

ここ1年ほどで、「AI社員」という言葉もよく見かけるようになりました。AIエージェントに名前と役職を与え、組織図に並べる。NECの部署はその代表例で、HENNGE AIはそれを会社1社の単位まで押し広げたものだと言えます。

もっとも、名前を付けること自体に意味があるわけではありません。大事なのは、AIを組織に入れたときの組織設計です。誰がAIに仕事を渡し、誰が結果を確かめ、問題が起きたら誰が止めるのか。人の組織では暗黙のうちに決まっていたこの流れを、AIを入れるときには一から書き出す必要があります。

2つの実験から読み取れることは共通しています。AIだけで回る範囲は、確かに広がりました。一方で、AIが判断を誤ったときに誰がどこで止めるのかが、設計の中心に残り続けています。

注目すべきは「営業を親会社に残した」こと

HENNGE AIの発表で、私たちがいちばん目を留めたのは、何をAIに渡さなかったかです。

開発やサポートはAIに任せる。けれど営業は親会社に残す。この分け方には、はっきりした理由があると私たちは読んでいます。営業は、会社の外にいる人と約束を交わす仕事です。値引きをいくらにするか、納期をどこまで約束するか。一度口にした言葉は、社内のファイルのようには巻き戻せません。

社内で完結する仕事は、間違えても直せます。コードはレビューで差し戻せますし、下書きの文章は消して書き直せる。社外への約束は、出した瞬間に相手の手元に残ります。無人売店のAIが赤字を出したのも、まさに「客と約束する場面」でした。

誤解のないように言えば、AIに営業ができないと言いたいわけではありません。提案書の下書きや、問い合わせへの一次回答はAIが得意とする仕事です。ただ、その内容で相手と合意する最後の一歩は、責任を負える人が押す。HENNGE AIの線引きは、そう読むとすっきり理解できます。

私たちも「AIが実務を回す」働き方に近づいている

ここからは、私たち自身の話をさせてください。AI-Pathは「従業員ゼロ」ではありませんが、実務の多くをAIエージェントに任せる働き方をしています。

社内のメンバーは、業務委託を含めて29名です。多くのメンバーが、自分の作業を複数のAIエージェントに並行で任せています。代表は、寝ている間もAIに指示を出し続けます。1週間で4〜5個のプロダクトを並行して作ることもあります。議事録、需要予測、資料づくり、記事の執筆。画面に並ぶエージェントを見て回り、判断が要るところだけ人が入る。私たちはこれを「エージェントマネージャー」と呼んでいます。

この働き方を支えているのが、社内で作っている「Sibyl」という仕組みです。AIとのやり取りや、作業の中で下した判断、引き継ぎの内容を、会社の記憶として残します。誰がどのエージェントに何を任せ、どこで止まったのかが、あとから追えるようにしてあります。

任せる範囲を広げると、作業の速さは確かに変わりました。ただ、その裏で、人が1人で手を動かしていた頃には起きなかった失敗も起きています。次の3つは、どれも私たちが実際に踏んだものです。

失敗①——並行するエージェントが、同じ仕事を上書きした

1つ目は、エージェント同士の衝突です。人が見ていない場所で、2つのAIが同じ仕事に手を付けていました。

ある日、新しいコラム記事をAIエージェントに書かせていました。テーマを決めて調べ物から始め、下書きを保存する。ところが同じテーマの記事は、少し前に別の作業で書かれ、すでに公開されていたのです。エージェントは既存の記事を確かめないまま、自分の下書きで保存先を上書きしてしまいました。

幸い、記事の変更は1回ごとに履歴を残す仕組みにしていました。そのおかげで、元の本文は承認の記録ごと元に戻せています。公開中のページにも影響はありませんでした。それでも、配信用の原稿のように履歴を残していなかった部分は戻せず、書き直すことになっています。

この件から、私たちは2つのことを仕組みに入れました。1つは、作業を始める前に、同じテーマの既存記事を毎回検索させることです。もう1つは、エージェントが作業を始めるときに「この仕事は自分が持っている」と宣言させること。別のエージェントが同じ仕事を取ろうとすると、先に持っている人の名前が表示されます。

人の組織なら、朝会や隣の席の会話で自然に防げていた衝突です。AIだけで回すと、この「誰が何を持っているか」を仕組みで見えるようにしない限り、ぶつかり続けます。

失敗②——「説明で禁止しているだけ」では止まらない

2つ目は、ルールの書き方の問題です。AIへの指示文で「やってはいけない」と伝えるだけでは、止まらない場面がありました。

私たちは、AIエージェントに渡す秘密情報（外部サービスの鍵など）を、専用の保管庫で管理しています。あるとき、作業用の環境を見直していて、気づいたことがありました。エージェントが、仕事に必要な範囲を超えて保管庫の鍵を取り出せる状態になっていたのです。指示文では禁止していました。けれど、仕組みの上では止まっていなかった。

実際に悪用された形跡はありません。それでも、AIが「指示を読み違えたら取り出せてしまう」状態は、安全とは呼べないと私たちは判断しました。そこで、エージェントごとに使える鍵の範囲そのものを絞る方向へ、作り方を見直しています。

これは、無人売店の実験で起きた「偽の投票でCEOが乗っ取られた」話とよく似ています。AIは、もっともらしい理由を示されると、ルールの解釈を変えてしまうことがあります。だから、本当に越えてはいけない線は、言葉ではなく仕組みで引く。HENNGE AIが事業の柱に「人ではないIDの管理」を据えているのも、この問題意識の延長にあるはずです。

失敗③——社外に出る一歩だけは、人が押すと決めた

3つ目は、失敗というより、失敗しかけて決めたルールです。AIが作ったものを社外に出す最後の一歩は、人が押すことにしました。

記事の公開、顧客へのメール、提出する資料。どれもAIが下書きを作り、確認まで進めることはできます。けれど私たちは、公開の操作だけは人の明示的な承認がないと動かないようにしています。このコラムも例外ではありません。承認した日時が記事に記録されていないと、公開の処理そのものが止まる作りです。

きっかけは、社外向けの資料に社内向けのメモが紛れ込む危うさに気づいたことでした。AIは、渡された材料を丁寧にすべて使おうとします。その結果、社内の検討メモや作業の経緯まで、資料の中に残ってしまうことがある。今では、社外に出す前に社内向けの記述が混じっていないかを機械的に調べ、人が最後に目を通しています。

HENNGE AIが営業を親会社に残したのと、考え方は同じです。社内で完結して、間違えても戻せる仕事はAIに任せる。社外と約束する仕事、戻せない仕事は、AIに準備させても、最後の判断は人が持つ。この線を最初に引いておくと、任せる範囲を広げるときに迷いが減りました。

人が手放せない3つの仕事

3つの失敗と、先行事例を重ねると、AIに実務を任せても人が持ち続ける仕事が見えてきます。私たちは、次の3つだと考えています。

1つ目は、目的と境界を決めることです。どの業務をAIに任せるのか、どこから先は触らせないのか。この線は、AI自身には引けません。無人売店のAIが赤字を出したのは、能力が足りなかったからだけではありません。「利益を出すこと」と「客に親切にすること」のどちらを優先するかを、誰も決めていなかったからです。

2つ目は、社外に出る判断と、その責任を持つことです。前の章で書いたとおり、戻せない一歩を押す役割は人に残ります。ここで気をつけたいのが、責任の感覚が薄れていく問題です。Forbes JAPANが紹介した研究があります。北米と欧州の管理職の31%が、AIを「チームメイト」や「従業員」と位置づけていました。そして、AIを同僚のように扱うほど、結果に対する自分の責任を感じにくくなる傾向が指摘されています。AIを組織図に載せても、責任まで渡したことにはならない。この点は、NECもHENNGE AIも、最終判断を人に残すことで明確にしています。

責任の感覚を保つために、私たちは小さな工夫をしています。AIが作ったものを社外に出すとき、承認した人の名前を、画面で目立たせる必要まではありません。ただ、記録には残す。「このメールを送ると決めたのは誰か」が後からいつでも分かる状態にしておくと、承認する側の目つきが変わります。

3つ目は、記録を会社の記憶に変えることです。AIは1回ごとの作業を速く終えますが、その経験を自分から次に生かしてはくれません。なぜその判断をしたのか、どこでつまずいたのか。それを残し、次のエージェントに渡す仕組みがなければ、同じ失敗を何度でも繰り返します。私たちがSibylを作ったのも、ここを人の記憶力に頼らないためでした。

「従業員ゼロ」の前に、自社で決めておく6つのこと

ここまで読んで、「うちはまだ従業員ゼロなど考えていない」と思った方もいるかもしれません。ただ、1つの業務をAIエージェントに任せるだけでも、決めておくべきことは同じです。

私たちが顧客の業務を整理するときに使っている項目を、そのまま挙げます。

決めること	決めないと起きること	最初の一歩
任せる業務の範囲	AIが頼まれていない作業まで広げる	「この業務のこの工程だけ」と1文で書く
使える権限とID	必要以上のデータや鍵に触れてしまう	エージェントごとに専用のIDを作り、権限を絞る
人が承認する地点	戻せない操作が誰の確認もなく実行される	社外に出る操作と削除だけは承認制にする
作業と判断の記録	失敗の原因が追えず、同じ事故を繰り返す	何を任せ、何を判断したかを毎回残す
コストの上限	気づかないうちに利用料が膨らむ	業務ごとの月の上限と、超えたときの連絡先を決める
止め方と後片付け	使わなくなったエージェントが動き続ける	停止の手順と、権限を外す担当者を決めておく

この表の中で、HENNGE AIの事業がそのまま重なる行があります。「使える権限とID」と「コストの上限」です。AI Gatewayが掲げるモデルの割り当てやコストの見える化は、まさにこの2行を仕組みで支えるためのものです。自社でAIエージェントを動かしてみて、ここが一番困ると分かった。だから製品にする。順番として、とても筋が通っています。

もう1つ付け加えると、表の最後の行は見落とされがちです。使わなくなったエージェントの権限が残り続ける問題は、別の記事で詳しく書きました。AIエージェントの「退職手続き」もあわせてご覧ください。

私たちの見解: 「従業員ゼロ」は人を減らす話ではない

私たちの結論は、「従業員ゼロ」を人を減らす話として読まないほうがいい、ということです。

HENNGE AIの発表を、人件費を削る実験として受け取ると、大事なところを読み落とします。この会社が試しているのは、AIに任せたときに責任と判断をどこに置けば組織が回るのか、という設計です。取締役2人という最小の人数は、その問いをはっきりさせるための条件だと私たちは見ています。人が少ないほど、人にしかできない仕事が浮き彫りになるからです。

私たちの現場経験では、AIエージェントに任せる範囲を広げた会社ほど、人の仕事は減るのではなく変わります。手を動かす時間が減り、線を引く、承認する、記録を読み返す時間が増える。ここは意見が分かれるところかもしれません。私たちはこれを、「管理職が増える」のではなく「全員が少しずつ経営に近い仕事をする」変化だと捉えています。

だからこそ、いきなり組織全体をAIに置き換える必要はありません。1つの業務を選び、先ほどの6項目を決めて、AIに任せてみる。うまくいったら次の業務へ広げる。HENNGE AIが2027年に向けて会社ごと試していることを、私たちは業務1つの単位で小さく試せます。

よくある質問

Q. 従業員ゼロの会社は、法律上つくれるのですか。 株式会社には取締役などの役員が必要ですが、従業員を雇う義務はありません。HENNGE AIも取締役2名を置いたうえで、従業員を置かない形をとっています。ただし、契約の締結や対外的な責任は会社と役員が負います。AIが実務を担っても、責任の主体が人であることは変わりません。

Q. 中小企業でも、AIエージェントに実務を任せられますか。 任せられます。むしろ人数の少ない会社ほど、1人あたりの負担が大きい業務から効果が出やすいと感じています。最初は、議事録の整理や問い合わせの一次回答のように、社内で完結して間違えても直せる業務から始めるのが安全です。

Q. AIエージェントに任せてはいけない業務はありますか。 「任せてはいけない」より「最後の一歩を人が押すべき」業務があります。契約、値引き、公開、データの削除、権限の変更など、戻せない操作です。下書きや準備はAIに任せ、確定の操作だけ人の承認を挟むと、速さと安全を両立しやすくなります。

Q. NECやHENNGE AIのような大企業の事例は、自社の参考になりますか。 規模は違っても、線の引き方は参考になります。両社とも、最終判断と品質の責任を人に残しています。自社で真似するなら、組織の形よりも「どこで人が承認しているか」を見るのがおすすめです。

Q. AIエージェントの利用料は、どのくらいかかりますか。 任せる業務の量と、使うモデルによって大きく変わります。並行で動かすエージェントの数に比例して増えるため、業務ごとに月の上限を決めておくことが欠かせません。具体的な見積もりは、業務を棚卸ししたうえで出すのが確実です。

まず試すなら

1. AIに任せたい業務を1つだけ選ぶ。 社内で完結し、間違えても戻せる業務が向いています。「議事録の整理」「問い合わせの一次回答」のように、工程まで1文で書き出してください。
2. その業務の「戻せない一歩」に印を付ける。 社外に送る、データを消す、権限を変えるといった操作です。そこだけは人が承認する、と決めてから任せ始めます。
3. 1週間、AIに任せた内容と判断を記録する。 何を頼み、どこで人が直したかを残します。並行して動かすなら、エージェントマネージャーという働き方も参考にしてください。

AI-Pathでは、無償の業務プロセス診断（BPR）を実施しています。現場のヒアリングから、業務フロー・改善案・投資対効果のたたき台までを可視化します。そのうえで「どの業務をAIエージェントに任せ、どこで人が承認するか」を一緒に整理します。「従業員ゼロ」とまではいかなくても、AIに任せる範囲を広げたい場合は、お問い合わせからご相談ください。

参考リンク

• HENNGE、AI活用支援サービスを展開する新会社「HENNGE AI」を設立（PR TIMES） — 新会社の概要、AIエージェントが担う業務、AI Gatewayの機能
• 人間は「取締役2人だけ」 実務をAIが担う新会社、セキュリティサービスのHENNGE（ITmedia AI＋） — 営業の親会社委託、代表のコメント
• NEC、AIだけの無人部署が本格始動 「人数」は17人から30人以上に（日本経済新聞） — AIエージェントだけで構成する部署の動き
• Project Vend: Phase two（Anthropic） — AIに売店を任せた実験の第2段階と残った課題