Samsungはなぜ今、「AIの使い方」ではなく「仕事の進め方」を変えようとしているのか

イベント後に最も鮮明になった一文は「働き方と組織文化」だった

Samsung Electronicsは9月30日、ソウルの瑞草社屋でSamsung AI Forum 2026を開催した。公式テーマは「The Agentic Shift: From Intelligence to Impact」で、Agentic AIやPhysical AIを実際の業務と成果につなげる方法が議論された。

全永鉉代表取締役副会長は、Agentic AIが単なる技術革新を超えて「働き方と組織文化の根本的な変化」をもたらすと述べた。事前プログラムから見えていたAgentic Workflowの方向が、当日は経営側の業務・組織の言葉として確認された形だ。

午後のDS部門AX Innovationトラックでは、AX/PIセンターが半導体業務全般にAIを適用した設計・製造の革新事例を紹介した。単なるAI研究イベントとして読むより、実際の業務構造の変化を示すシグナルとして見る方が正確だ。

最初の移動はChatbot → Workflow

チャットボットは、人が質問しAIが答える構造に近い。Workflowでは、仕事を段階に分け、必要なツールを使い、出力を検証し、次の工程につなげる必要がある。

これは人材にも重要な違いだ。プロンプトが上手いことと、自分の業務をAIが実行できる形に構造化することは同じ能力ではない。

AI活用が個人の対話から業務プロセスへ移るほど、必要な能力はTool UsageからWorkflow DesignとVerificationへ広がる。

二つ目は個人生産性 → 組織生産性

AWSの基調講演タイトルは「From Individual Productivity to Enterprise Wide Impact」だ。一人の社員が速くなることと、会社全体の生産性や意思決定構造が変わることは別問題である。

全社導入では、何を自動化するか、AIにどこまで権限を与えるか、どのデータやシステムと接続するか、誰が誤りを確認するか、成果を何で測るかまで設計しなければならない。

そのためAI能力は、個人の利用スキルだけでなく、組織の仕事と統制点を設計する能力にも広がる。

6月は「どのAIを使うか」、9月は「AIと仕事をどう分けるか」へ

Samsung ElectronicsのDX部門は6月、社員がChatGPT、Gemini、Claudeを業務で利用できるよう外部生成AIを正式導入した。1つのサービスに固定せず、仕事の目的に応じて選べるようにした。

この段階の中心がAIへのアクセスとツール選択だったとすれば、9月のAgentic Shiftは一段深い。目標を与え、AIが中間作業を実行するほど、人は仕事を分解し、権限を決め、出力を検証する役割を多く担う。

つまり「AIを使える」と「自分の仕事のどこをAIに任せ、どこを人が最後まで責任を持つか設計できる」は同じ能力ではない。

三つ目はDigital → Physical

午前には物理世界に根ざしたAgentが扱われ、午後のDX部門AI TechnologyトラックにはPhysical AIが独立したセッションとして置かれている。

AIがソフトウェアの外に出てロボットや実製品を動かすと、モデルだけでは足りない。センサー、制御、ハードウェア、安全、システム統合、現実世界の不確実性が同時に入ってくる。

必要な人材も単一のAI職種では説明しにくくなる。Domain ExpertiseとAIをシステムレベルでつなげる役割の価値が高まる可能性がある。

四つ目は完成したモデル → 学び続けるシステム

Samsung Researchの午前基調講演はContinual LearningによるSelf-Evolving Expert Agentを扱い、DXトラックの最終セッションもContinual Learningだ。

一度モデルを作って配備すれば終わりではなく、環境やデータが変わるたびに学習し、観察し、検証し、改善するシステムを前提としている。

この構造では、学習・配備・監視・検証・改善を一つの運用サイクルにつなぐ能力が重要になる。

DSトラックの最後は「Toward AI-Native DS」

午後のDS部門AX Innovationトラックは、DellのAI-Native Enterprise、Anthropicの安全な業務活用を経て、Samsungの「Toward AI-Native DS」で終わる。

AI-Nativeを既存業務にツールを一つ追加することだけで捉えると狭すぎる。AIが最初から存在する前提で、業務・自動化・判断・検証の構造を設計する問題に近い。

設計、工程、製造、品質、設備、データが複雑につながる半導体事業では、ドメイン専門性とAIシステム設計を結び付ける力が重要になる。

フォーラムの言葉だけではない。半導体業務ではすでにmulti-agent workflowが登場している

Samsung Electronicsは2026年3月のNVIDIA GTCで、DS部門のAgentic AIによる半導体設計・製造戦略を公開した。

公式資料では、アナログ設計で強化学習や遺伝的アルゴリズムを使い、将来的にはschematic agentとlayout agentが継続的にフィードバックするmulti-agent workflowへ進む方向を示している。

製造ではAgentic AIとDigital Twinを組み合わせ、設備・工程・歩留まりを統合管理し、長期的にはroboticsとAIを統合したautonomous AI factoryを目指すとしている。9月フォーラムのAgentic WorkflowやAI-Native DSは、抽象的な言葉だけではない。

求職者に必要な質問も「AIを使えるか」から一段深くなる

このフォーラムをSamsungの採用基準として読むべきではない。ただ、自分の職務をAI時代にどう説明するかという問いは作れる。

自分の業務のどこをAIに任せられるか。出力を何で検証するか。人が最後まで責任を持つ判断はどこか。ドメイン知識とAIをどのWorkflowで結び付けられるか。

AIツール名を並べるより、実際の仕事の問題、AIの役割、検証ポイントを一緒に説明する方が強いEvidenceになり得る。

BANSEOG VIEW | AIを使う人から、AIが働く構造を作る人へ

Samsung AI Forum 2026は、Chatbot、Agentic Workflow、Enterprise Impact、Physical AI、Continual Learning、AI-Native DSへと進む。

Banseogはこの順序を、AI活用の単位が個人のツールから業務システムと組織構造へ広がる公開capability signalとして読む。

この方向が続けば、人材戦略の問いも「AIを使えるか」から「自分の領域でAIが実際に働く構造を設計し、その結果を検証できるか」へ移る可能性がある。

必要な組み合わせはDomain Expertise + AI Workflow Design + Verification & Judgment + System Integrationに近づく。