投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用フェーズは、単なるチャットボットによる質疑応答から、複雑なタスクを自律的に遂行する「AIエージェント」の時代へと移行しつつあります。本記事では、複数の業務プロセスを統合・管理（オーケストレーション）するAIエージェントの可能性と、日本企業が導入する際に直面する「暗黙知の壁」やガバナンス上の課題について、実務的な視点から解説します。
「聞けば答える」から「自律的に動く」へ
これまでの企業における生成AI活用は、主にChatGPTのような「対話型インターフェース」を通じて、文書作成や要約、アイデア出しを行うことが中心でした。しかし、今まさに技術の焦点は「AIエージェント」へとシフトしています。
AIエージェントとは、あらかじめ設定された目標（ゴール）に基づき、自律的に計画を立て、ツールを操作し、タスクを完遂しようとするシステムを指します。単に人間が入力したテキストに反応するだけでなく、必要に応じて社内のデータベースを検索し、Slackで連絡し、カレンダーを調整するといった「行動（アクション）」を伴う点が最大の特徴です。
タスク・オーケストレーションによる業務の再定義
元記事で触れられている「タスク・オーケストレーション（Task Orchestration）」は、このAIエージェント活用の核心部分です。企業の実務は、メールの返信一つをとっても、CRM（顧客管理システム）の確認、在庫の照会、上長への承認申請など、複数のシステムやプロセスが複雑に絡み合っています。
従来のRPA（Robotic Process Automation）は、定型的な手順を自動化することには長けていましたが、例外処理や非定型な判断が必要な場面では停止してしまう限界がありました。一方、LLM（大規模言語モデル）を頭脳に持つAIエージェントは、状況を理解し、「在庫がない場合は代替案を提示する」「緊急度が高い場合はチャットツールで即時通知する」といった判断を含めたワークフロー全体の指揮（オーケストレーション）を行うことが可能です。
日本企業における導入の壁：業務プロセスの「曖昧さ」
AIエージェントは強力なツールですが、日本企業での導入には特有の難しさがあります。それは、日本の組織文化に深く根付いた「阿吽（あうん）の呼吸」や「暗黙知」の存在です。
AIエージェントにタスクを委譲するためには、業務の入力、判断基準、出力、そして使用するツールが明確に定義されている必要があります。しかし、多くの日本企業では職務記述書（ジョブ・ディスクリプション）が曖昧で、「いい感じに進めておいて」といったハイコンテクストなコミュニケーションで業務が回っていることが少なくありません。AIエージェント導入の前提として、まずは業務プロセスを言語化・標準化するという、泥臭い業務整理（DXの基本）が改めて求められます。
「ハルシネーション」が引き起こす実務リスクとガバナンス
AIが「行動」できるということは、同時にリスクも増大することを意味します。生成AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」が、チャットの回答だけでなく、システム操作において発生した場合、誤発注や誤送金、不適切なデータの削除といった実害に直結する恐れがあります。
したがって、AIエージェントの実装においては、人間による承認フロー（Human-in-the-loop）を必ず組み込む設計が不可欠です。また、AIがアクセスできる権限を最小限に絞る（最小権限の原則）、ログを詳細に記録して監査可能にするといった、従来のITガバナンスをAI向けに拡張した対応が急務となります。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントによるタスク・オーケストレーションは、労働人口減少が進む日本において、生産性を維持・向上させるための重要な鍵となります。今後の導入に向けて、意思決定者や実務担当者は以下の点を意識すべきです。
- 業務の「標準化」を先行させる： AIに任せる前に、属人化している業務フローを可視化し、ルールベースで説明できる状態に整理すること。これがAI活用の土台となります。
- 「小さく始めて監視する」アプローチ： 最初から全自動を目指すのではなく、まずは「AIが下書きを作成し、人間が実行ボタンを押す」という半自動化からスタートし、信頼性を確認しながら自律度を高めていくこと。
- 責任分界点の明確化： AIエージェントがミスをした際、誰が責任を負うのか（ユーザーか、管理者か、ベンダーか）を社内規定や契約で明確にしておくこと。
AIエージェントは「魔法の杖」ではありませんが、適切に指導（設計・管理）すれば、極めて優秀な「デジタル社員」となり得ます。技術の進化をただ待つのではなく、受け入れるための組織側の準備を今から進めていくことが重要です。