投稿者 global-ai-media 
生成AIブームが一巡し、世界の関心は「対話するAI」から「行動するAI（AIエージェント）」へと移行しつつあります。WorkdayのCTOが予測する「2026年のAIエージェント普及」という視点を足がかりに、テクノロジーそのものではなく「ビジネス価値」が問われるこれからのフェーズにおいて、日本企業が直面する機会とリスクを解説します。
「チャットボット」から「エージェント」への不可逆な変化
これまでの生成AI活用は、主にChatGPTに代表される「チャットボット」形式が主流でした。人間が質問し、AIが回答やドラフトを作成するという対話型の支援です。しかし、現在グローバルで急速に進んでいるのは「AIエージェント」への進化です。
AIエージェントとは、単にテキストを生成するだけでなく、ユーザーの意図を理解し、ツールを使いこなし、タスクを完遂する能力を持つAIシステムを指します。例えば、「来週の出張計画を立てて」と指示すれば、フライトの検索、ホテルの予約、社内システムへの経費申請の下書き作成までを自律的に（あるいは人間の承認を挟んで）実行するようなイメージです。
Workdayなどの大手エンタープライズSaaSベンダーが「2026年はAIエージェントの年になる」と予測している背景には、企業がAIに対して「面白さ」ではなく、具体的な「生産性向上（ROI）」を厳しく求め始めているという事実があります。
技術の新しさよりも「実利」が問われるフェーズへ
記事のテーマである「2026 is about value, not technology（2026年は技術ではなく価値がすべて）」という主張は、今後のAI導入における重要な示唆を含んでいます。初期のAIブームでは、どのLLM（大規模言語モデル）が高性能かという技術論が先行していましたが、これからは「そのAIが自社のワークフローをどれだけ自動化できたか」が唯一の評価軸となります。
日本企業においても、経営層からの「AIで何ができるのか」という漠然とした問いかけは減り、「AI導入で工数が何時間削減されたのか」「どの業務プロセスが不要になったのか」という実務的な成果が問われるフェーズに入っています。AIエージェントは、既存のSaaSや社内データベースと連携し、複雑な業務プロセスを代行することで、この「実利」を直接的に生み出す可能性を秘めています。
日本企業における「自律性」と「ガバナンス」のジレンマ
しかし、AIが「行動」し始めることにはリスクも伴います。単なる文章作成のミスであれば修正ですみますが、AIエージェントが誤って発注を行ったり、不適切な権限でデータを操作したりした場合、実害が発生します。
日本の商習慣では、正確性と責任の所在が非常に重視されます。「誰が承認したのか」が曖昧なままAIが自律的に処理を進めることに対して、組織的な抵抗感が生まれるのは避けられません。また、欧州のAI規制（EU AI Act）や国内のガイドライン整備が進む中、AIの行動に対する監査可能性（トレーサビリティ）の確保は必須要件となります。
したがって、日本企業におけるAIエージェントの導入は、「完全自動化」を目指すのではなく、人間が最終判断を行う「ヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-in-the-Loop）」の設計が現実的な解となるでしょう。RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）の高度版として捉えつつも、より柔軟で非定型な業務に対応できるパートナーとして位置づけるのが適切です。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流と日本の現状を踏まえ、今後のAI戦略において意思決定者が考慮すべきポイントは以下の通りです。
1. 「お喋り」から「連携」へのシフト
社内チャットボットの導入で満足せず、APIを通じて社内システムやSaaSと連携させる「Action」の領域へ踏み出す準備を進めてください。データがサイロ化している状態では、AIエージェントは真価を発揮できません。
2. 失敗許容範囲の明確化と権限管理
AIにどこまでの自律的な行動を許可するか、明確な線引きが必要です。「参照のみ」「下書きまで」「承認があれば実行可」といった権限レベルを業務ごとに定義し、ガバナンスを効かせた運用設計が求められます。
3. ベンダーロックインへの警戒とマルチモデル戦略
特定のプラットフォームのAIエージェントに依存しすぎると、将来的な切り替えが困難になります。AIモデルそのものはコモディティ化していくため、特定の技術に固執せず、ビジネス価値（業務効率や顧客体験の向上）を最優先にベンダーやツールを選定する視点が重要です。
2026年に向けて、AIは「魔法の杖」から「実務的な同僚」へと変わります。技術的なキャッチアップだけでなく、AIを受け入れるための業務プロセスの再定義こそが、今取り組むべき最重要課題と言えるでしょう。