投稿者 global-ai-media 
生成AIのトレンドは、単にテキストを生成する段階から、ユーザーに代わってタスクを実行する「エージェント型AI（Agentic AI）」へと移行しつつあります。米国の信用組合（Credit Unions）では、AIエージェントによる自動決済が広まるにつれ、「身に覚えのない請求」という新たな紛争リスクが浮上しています。本記事では、AIによる自律的な行動がもたらすビジネスチャンスと、日本企業が直面するであろうガバナンスや法的責任の課題について解説します。
「対話」から「行動」へ：エージェント型AIの現在地
これまでの生成AI活用は、ChatGPTに代表されるように、人間が質問しAIが答える、あるいは下書きを作成するといった「情報生成」や「対話」が中心でした。しかし、現在急速に注目を集めているのが「エージェント型AI（Agentic AI）」です。これは、AIが単に回答するだけでなく、APIを通じて外部システムと連携し、予約、発注、決済、メール送信といった具体的な「行動（Action）」を自律的、あるいは半自律的に実行する仕組みを指します。
この技術により、例えば「来週の出張手配をしておいて」と指示するだけで、AIがスケジュールを確認し、フライトとホテルを予約し、決済まで完了させるような世界が現実味を帯びてきました。これは業務効率化の観点からは極めて大きなブレークスルーですが、同時に新たなリスク管理の必要性を突きつけています。
「AIが勝手に買った」という抗弁：金融業界の教訓
元記事で取り上げられているのは、米国の信用組合（Credit Unions）が直面している「チャージバック（支払い拒否・返金要求）」に関する新たな課題です。ユーザーがAIエージェントに何らかの権限を与えて買い物をさせた際、後になってカード明細を見たユーザーが「自分はこの買い物を承認していない（I didn’t buy this）」と主張するケースが想定されています。
実際にはAIがユーザーの事前の包括的な同意に基づいて処理を行ったとしても、個別の決済タイミングでユーザーが関与していないため、心理的に「身に覚えがない」と感じてしまうのです。これは、従来の不正利用とは異なり、「正当な権限を持ったAIによる、ユーザーの記憶や意図と乖離した行動」をどう扱うかという、非常に厄介な問題を提起しています。
日本企業における「代理」と責任分界点
この問題は、日本の商習慣や法規制に照らし合わせると、さらに複雑になります。日本では、契約の成立や代理権の範囲について厳格な解釈が求められる傾向があります。
例えば、企業の購買システムにエージェント型AIを組み込んだ場合を想像してください。AIが在庫不足を検知して自動発注した部材が、実は仕様変更前の古い型番だった場合、あるいは発注量が多すぎた場合、その発注は「有効」なのでしょうか。民法上の「表見代理」のような概念がAIにどう適用されるのか、現時点では法的なグレーゾーンが多く残されています。
また、「現場の判断」や「阿吽の呼吸」で業務が回ることの多い日本組織において、AIが空気を読まずに（しかし論理的には正しく）処理を実行した場合、組織内のコンセンサスや決裁フロー（稟議）との整合性をどう取るかも実務的な課題となります。
UXデザインとガバナンスによる解決策
こうしたリスクを回避し、エージェント型AIをプロダクトや業務に組み込むためには、技術的な精度向上だけでなく、UX（ユーザー体験）とガバナンスの設計が不可欠です。
まず、ユーザーインターフェースにおいては、「AIが何を実行しようとしているか」をユーザーが明確に認識し、最終的な確定ボタンは人間が押す「Human-in-the-Loop（人間が介在する仕組み）」を当面の間は維持すべきでしょう。あるいは、AIが自律的に動く範囲（金額上限や対象カテゴリ）を厳密に設定できる機能が必須となります。
また、AIの行動履歴（ログ）は、監査可能な状態で保存されなければなりません。「なぜAIがその判断をしたのか」という推論プロセスがブラックボックスのままでは、トラブル発生時に企業としての説明責任（アカウンタビリティ）を果たせないからです。
日本企業のAI活用への示唆
エージェント型AIは、労働人口減少が進む日本において、生産性を劇的に向上させる切り札となり得ます。しかし、導入にあたっては以下の点を考慮すべきです。
- 「実行」の段階的導入：いきなりフルオートメーション（全自動）を目指すのではなく、まずは「AIが下書きやプランを作成し、人間が承認して実行する」というプロセスから開始し、信頼性を検証する。
- 明確な責任分界の規約化：自社サービスにAIを組み込む場合、AIの誤動作や意図しない実行結果について、プラットフォーマーとユーザーのどちらが責任を負うのか、利用規約や契約書で明確に定義する。
- トレーサビリティの確保：AIが行った操作のログを確実に残し、トラブル時に「誰の指示（プロンプト）に基づき、AIがどう解釈して実行したか」を追跡できる監査体制を構築する。
- 社内ルールの整備：従業員が外部のAIエージェントを利用して業務を行う際のガイドライン（機密情報の取り扱いや、AIに任せてよい決裁権限の範囲）を策定する。