投稿者 global-ai-media 
自律型AIエージェント（Agentic AI）の実用化が進む中、Salesforceは「Agentforce」を企業活動のOSとして位置づけようとしています。「AIエージェントは決してゼロから構築すべきではない」という同社の主張は、開発リソースの最適化が課題となる日本企業にとって重要な示唆を含んでいます。このトレンドを紐解き、日本企業が取るべきAI実装戦略について解説します。
「Agentic Enterprise（自律型AI企業）」のOSを目指す動き
生成AIのトレンドは、人間が指示を出して回答を得る「チャットボット（Copilot）」型から、AIが目標達成のために自ら計画を立ててツールを使いこなす「エージェント（Agent）」型へと急速に移行しています。Salesforceが展開する「Agentforce」は、まさにこの流れを象徴するものです。記事によれば、彼らはこのプラットフォームを「Agentic Enterprise（AIエージェントが活躍する企業）」のためのオペレーティングシステム（OS）として位置づけています。
これは単なる機能追加ではなく、顧客データ（CRM）、業務フロー、そしてAIモデルを一つの基盤上で統合し、AIが「認識」から「行動」までをシームレスに行える環境を提供することを目指すものです。データが存在する場所（Data Cloud等）で直接エージェントを動かすことで、セキュリティとコンテキスト理解の両立を図るアプローチと言えます。
「ゼロから作らない」という選択肢の合理的理由
元記事で特に注目すべきは、「AIエージェントを構築する際、決してゼロから始めるべきではない（You should never, ever be starting from scratch）」という主張です。これは技術的な観点からも、ビジネス的な観点からも理にかなっています。
自律型のエージェントをスクラッチで開発する場合、LLM（大規模言語モデル）の選定だけでなく、プロンプトエンジニアリング、コンテキストウィンドウの管理、外部ツールとのAPI連携、そして何よりハルシネーション（もっともらしい嘘）を防ぐためのガードレール構築など、膨大なエンジニアリングリソースが必要となります。既存のSaaSプラットフォームに組み込まれたエージェント構築基盤を利用することは、これらの「差別化につながらない重労働（Undifferentiated Heavy Lifting）」を回避し、自社固有のビジネスロジックや顧客体験の設計に集中するための現実解と言えます。
日本企業の開発文化と「SaaS活用」のジレンマ
日本企業、特に伝統的な大企業では、独自の業務要件にシステムを合わせるためにスクラッチ開発や大幅なカスタマイズを行う傾向が根強くあります。しかし、AIエージェントの領域においてこのアプローチを固持することは、開発スピードと保守コストの両面で大きなリスクとなります。
AIモデルやエージェント技術の進化サイクルは極めて速く、独自に構築した基盤は数ヶ月で陳腐化する可能性があります。Salesforceのようなプラットフォーマーが提供する「標準機能としてのAIエージェント」を活用し、そこに自社固有のデータやナレッジをどう連携させるか（グラウンディング）に注力する方が、ROI（投資対効果）が出やすいケースが増えています。
日本企業のAI活用への示唆
今回のSalesforceの動向や世界のAgentic AIトレンドを踏まえ、日本企業は以下の3点を意識してAI戦略を練る必要があります。
1. 「作るAI」から「使いこなすAI」へのマインドシフト
独自のLLM基盤やエージェントフレームワークを内製することにこだわりすぎず、既存のSaaSやプラットフォームに実装されるエージェント機能を最大限活用する方針への転換が求められます。特にCRMやERPなど、業務データが存在する場所でAIを動かすことが、レイテンシやセキュリティの観点からも効率的です。
2. データの整理整頓（Data Readiness）の加速
AIエージェントが正しく機能するためには、正確で構造化されたデータが不可欠です。「ゼロから作らない」としても、AIに参照させるデータが整備されていなければ、有用なアウトプットは得られません。日本企業特有の「属人化した非構造データ（日報や議事録など）」を、AIが解釈可能な形に整備することが急務です。
3. AIエージェントに対するガバナンスの再定義
自律的に動くエージェントは、予期せぬ挙動をするリスクがあります。プラットフォーム側が提供するガードレール機能を理解しつつ、日本国内の法規制や自社のセキュリティポリシーに照らし合わせて、AIに「許可するアクション（メール送信、データ更新など）」と「許可しないアクション」を明確に定義し、人間が監督する（Human-in-the-loop）プロセスを設計することが不可欠です。