投稿者 global-ai-media 
OpenAIがChatGPTへのアプリ投稿の門戸を広げ、チャット上の会話から外部ツールでの「実務アクション」を直接実行可能にする動きを加速させています。これは、生成AIが単なるコンテンツ生成ツールから、業務プロセスを完遂する「オペレーティングシステム」へと進化する重要な転換点です。本稿では、この変化が日本企業の実務にもたらす価値と、考慮すべきガバナンス上の課題について解説します。
「読む・書く」から「行動する」AIへの進化
これまでのChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）の主な役割は、テキストの要約、翻訳、コード生成といった「情報の処理・生成」に留まっていました。しかし、今回のOpenAIによるアプリ投稿の開放と外部連携の強化は、AIがチャット画面を飛び出し、現実の業務システムを操作する「エージェント（代理人）」へと進化することを意味しています。
具体的には、ユーザーが「来週の会議室を予約しておいて」と指示するだけで、AIが社内のスケジューラーにアクセスし、空き状況を確認し、予約を確定させる——といった一連のワークフローが、チャットインターフェースだけで完結するようになります。これは従来の「RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）」が定型業務を自動化していたのに対し、生成AIが非定型の指示を解釈し、適切なツールを選んで操作を行うという点で、柔軟性が飛躍的に向上しています。
日本企業のシステム環境と「ラストワンマイル」の接続
日本企業において、この機能を活用する最大のメリットは、分散したSaaSやレガシーシステムへのアクセスを一元化できる点にあります。多くの企業では、勤怠管理、経費精算、顧客管理（CRM）などがバラバラのシステムで運用されており、従業員はその都度ログインし直して操作を行う必要がありました。
ChatGPTのようなLLMがこれらのシステムの「共通インターフェース」として機能すれば、従業員は自然言語で指示を出すだけで、裏側にある複数のシステムを横断した処理が可能になります。これは、DX（デジタルトランスフォーメーション）において課題となりがちな、複雑なUI/UXによる従業員のシステム利用定着の壁を、チャットという最も身近なインターフェースで突破する可能性を秘めています。
「実行権限」を与えることのリスクとガバナンス
一方で、AIに「情報を参照する権限」だけでなく「アクションを実行する権限」を与えることには、慎重なリスク評価が必要です。これを「AIガバナンス」の観点から見ると、以下の2つのリスクが特に重要になります。
- ハルシネーションによる誤操作：AIがもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション」は、文章作成であれば修正すれば済みますが、外部システムでの「発注確定」や「データ削除」といったアクションで発生した場合、取り返しのつかない実害を生む可能性があります。
- 権限昇格とプロンプトインジェクション：悪意ある入力によってAIが騙され、本来そのユーザーが持っていない権限でシステムを操作してしまうリスクです。
日本の組織文化では、ミスに対する許容度が低く、責任の所在を明確にすることが重視されます。したがって、AIによるアクションを完全に自動化するのではなく、最終的な実行ボタンは人間が押す「Human-in-the-loop（人間が介在するプロセス）」の設計が、導入初期においては極めて重要になります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の「実務を行うアプリ」へのプラットフォーム開放を受け、日本企業のリーダーや実務担当者は以下の点に着目して準備を進めるべきです。
- 「参照」と「実行」の分離：まずは社内ナレッジの検索など「参照」のみを行うアプリから導入し、信頼性が確認できた業務から順次「実行（更新・登録）」機能を付与する段階的なアプローチを取ること。
- 承認フローへの組み込み：AIが作成したアクションプラン（メール下書きや発注内容）を、必ず人間が確認・承認するプロセスを業務フローに組み込むこと。これは日本の「稟議」や「確認」文化とも親和性が高い導入方法です。
- API連携のセキュリティ基準策定：どのデータなら外部LLMに渡してよいか、どの操作ならAPI経由で許可するかという、技術的なセキュリティ基準をIT部門主導で早期に策定すること。
AIは「チャット相手」から「手足を動かす部下」へと進化しようとしています。この変化をただの機能追加と捉えず、業務プロセスの抜本的な見直しを行う機会として活用できるかが、今後の競争力を左右するでしょう。