投稿者 global-ai-media 
米国特殊作戦軍（SOCOM）が、自律的に行動する「エージェンティックAI（Agentic AI）」の実証実験パートナーの公募を開始しました。この動きは、生成AIのトレンドが単なる「対話・生成」から、リソース制約のある環境下での「自律的な行動・判断」へとシフトしていることを象徴しています。本稿では、この事例から読み取れる技術的トレンドを整理し、日本企業が次世代AIを実務に組み込む際に考慮すべきポイントを解説します。
生成AIの次は「行動するAI（Agentic AI）」へ
米国の防衛および安全保障関連のニュースメディアDefenseScoopによると、米国特殊作戦軍（SOCOM）は現在、「エージェンティックAI（Agentic AI）」の実験に向けた候補企業を募っています。ここで注目すべきは、単にテキストを生成するLLM（大規模言語モデル）ではなく、特定の目標に向かって自律的に計画を立て、ツールを使いこなし、行動する「エージェント」としての機能が求められている点です。
ビジネスの文脈においても、2024年以降の大きなトレンドとして、人が指示したことに対して回答するだけのAIから、複雑なタスクを自律的に遂行するAIエージェントへの移行が始まっています。SOCOMの公募要件には「AIエージェントのフレームワーク」が含まれており、これは将来的に、複数のAIが連携してタスクをこなすマルチエージェントシステムへの布石とも読み取れます。
実務実装のカギを握る「評価指標」と「SWaP-C」
今回のニュースで特に日本企業のエンジニアやPMが注目すべきは、AIの「精度評価（metrics and AI accuracy assessment）」と「戦術的リソースへの最適化」が強調されている点です。
生成AIの実装において最大の課題は、出力の不確実性（ハルシネーションなど）です。特に防衛や産業用途などのミッションクリティカルな領域では、曖昧な回答は許されません。そのため、AIがどの程度正確にタスクを遂行できたかを測定する明確なメトリクス（評価指標）の策定が不可欠となります。
また、記事中で言及されている「Low-SWaP-C（Low Size, Weight, Power, and Cost）」という要件は、日本の製造業やIoT分野にとって極めて親和性の高い概念です。これは「サイズ、重量、電力、コスト」を最小限に抑えることを意味します。クラウド上の巨大なGPUサーバーではなく、現場のエッジデバイス（ドローン、ロボット、ウェアラブル端末など）で高度なAIを動かすための最適化技術が、今まさに求められているのです。
日本企業のAI活用への示唆
米軍の動向は極端な例に見えるかもしれませんが、その技術的要件は日本の産業界が直面している課題と共通しています。以下の3点は、日本企業がAI戦略を練る上で重要な視点となります。
1. 「チャットボット」から「業務代行エージェント」への視点転換
社内FAQや議事録作成といった「支援」用途だけでなく、発注処理やシステム監視、異常検知後の初動対応など、AIに「行動」を委ねる領域を探索する必要があります。その際、エージェントが自律的に動くための権限管理やガードレール（安全策）の設計が、ガバナンス上の最重要課題となります。
2. エッジAIと現場力への回帰
日本企業が得意とする製造現場やインフラ保守の領域では、通信環境が不安定な場所も多く、クラウド依存には限界があります。「Low-SWaP-C」の視点を取り入れ、エッジデバイス上で推論を行う小規模言語モデル（SLM）や軽量なエージェントの実装を検討することは、現場のDXを加速させる鍵となります。
3. 評価指標（Evaluation）への投資
「なんとなく便利」で終わらせないために、AIのパフォーマンスを定量的に評価する仕組み（LLM Ops/MLOpsの一部）を早期に構築すべきです。特に自律型エージェントの場合、プロセスの透明性と結果の再現性を担保するための評価基盤が、信頼性向上の絶対条件となります。