投稿者 global-ai-media 
米ベンチャーキャピタルa16z cryptoが発表した2026年の展望において、AIが「ステップごとの指示」ではなく「意図（Intent）」に基づいて自律的に行動し、資金移動さえも行う未来が示唆されました。生成AIの次のフェーズとして注目される「AIエージェント」の進化と、それが日本のビジネス環境にもたらす機会とリスクについて解説します。
チャットボットから「行動するAI」への転換
これまでの生成AI、特にChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）の主な役割は、情報の検索、要約、あるいはコンテンツの生成といった「思考の補助」に留まっていました。しかし、提示されたa16zのレポートが示唆するように、テクノロジーの焦点は今、明確に「実行（Action）」へとシフトしています。
記事にある「システムがステップごとの指示ではなく、意図（Intent）に基づいて行動する」という記述は、AI開発の最前線である「AIエージェント」の概念を指しています。従来のRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）が事細かなルール定義を必要としたのに対し、次世代のAIエージェントは「出張の手配をして」という曖昧な意図を理解し、フライトの選定から予約、決済までを自律的に完遂することを目指しています。
AIが「財布」を持つことの意味とリスク
特筆すべきは、AIが単にタスクをこなすだけでなく、「資金を移動させる（moving money）」という経済的な権限を持ち始める点です。ブロックチェーン技術や暗号資産（クリプト）の文脈では、AIエージェントが自身のウォレットを持ち、API利用料の支払いやサービス購入を人間を介さずに行う「Machine-to-Machine（M2M）経済」の到来が予測されています。
これは業務効率化の観点では革命的ですが、企業ガバナンスの観点では極めて大きなリスクを伴います。AIがハルシネーション（もっともらしい嘘）を起こし、誤った発注や送金を行った場合、その責任は誰が負うのか。日本の商習慣において重要な「承認プロセス」や「監査証跡」を、自律型AIにどう組み込むかが喫緊の課題となります。
日本企業における実装の壁と現実解
日本企業がこのトレンドを取り入れる際、最大の障壁となるのは技術よりも「法規制」と「組織文化」です。現在の日本の法律や企業規定では、AIが法的な主体として契約や決済を行うことは想定されていません。また、現場の判断を重視しつつも、稟議制度による合意形成を重んじる日本組織において、AIの独断専行は馴染みにくい側面があります。
したがって、日本国内での現実的な落とし所は、完全な自律稼働ではなく「Human-in-the-loop（人間がループの中にいる）」体制の構築になるでしょう。AIが意図を理解し、実行プランと決済準備までを行った上で、最終的な「Goサイン」だけを人間が出す。このような協調型モデルこそが、リスクを制御しつつ生産性を最大化する鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のトレンドから、日本の意思決定者や実務担当者が押さえるべきポイントは以下の3点です。
- 「対話」から「代行」への視点転換：AI導入のKPIを「従業員の質問対応時間削減」だけでなく、「定型業務の完遂率」や「プロセス代行範囲」に広げて検討してください。
- ガバナンスと権限規定の再設計：将来的にAIエージェントが社内システムや外部SaaSを操作することを前提に、APIのアクセス権限管理や、AIの行動ログ監査の仕組みをITガバナンスに組み込む必要があります。
- PoCでの「出口」の検証：AIにテキスト生成させるだけでなく、実際に社内APIを叩いて処理を完了させる実験（サンドボックス環境での実施）を小さく始め、自社の業務フローにおける「自律化」の限界点を見極めることが重要です。