投稿者 global-ai-media 
汎用AIエージェント「Manus」が年間収益1億ドル（約150億円規模）のマイルストーンに到達したという報道は、生成AI市場の潮目が変わりつつあることを明確に示しています。これは単なる一企業の成功にとどまらず、AIが「人間の思考を補助するツール」から「実務を代行する労働力」へと進化し、企業活動に直接的な経済インパクトを与え始めたことを意味します。本記事では、このグローバルな潮流を紐解きながら、日本企業が備えるべきAIエージェント活用の要諦とガバナンスについて解説します。
「対話」から「行動」へ：汎用エージェントの台頭
これまで企業導入が進んできたChatGPTやCopilotなどのLLM（大規模言語モデル）ベースのソリューションは、主に「情報の検索・要約・生成」を担ってきました。しかし、今回話題となっている「Manus」をはじめとする次世代のAIエージェントは、その役割を「行動（Action）」へと拡張しています。
汎用AIエージェント（General-purpose AI agent）とは、ユーザーの曖昧な指示（ゴール）を受け取り、自ら必要な手順を計画（プランニング）し、ブラウザ操作やAPI連携、ドキュメント作成といった複数のツールを使いこなしてタスクを完遂するシステムを指します。例えば、「競合他社の価格調査をしてレポートにまとめて」という指示に対し、検索、サイト巡回、データ抽出、Excel作成、メール送信までを自律的に行うイメージです。
Manusが1億ドルの収益を達成したという事実は、この技術がもはや研究室のデモではなく、実務における「コスト削減」や「生産性向上」に対して企業が対価を支払う段階に入ったことを裏付けています。
日本企業の商習慣とAIエージェントの親和性
日本国内に目を向けると、慢性的な人手不足という社会課題に対し、AIエージェントは極めて有効な解決策になり得ます。特に日本の多くの大企業に存在する「定型化されているが手順が複雑な業務（経費精算の照合、受発注処理、定期的な市場調査など）」は、エージェント型AIが最も得意とする領域です。
一方で、日本企業特有の「暗黙知」や「阿吽の呼吸」に依存した業務フローは、エージェント導入の障壁となります。AIエージェントを機能させるためには、業務プロセスが言語化・標準化されている必要があるため、DX（デジタルトランスフォーメーション）の文脈で語られてきた「業務の棚卸し」が、AI活用の前提条件として改めて問われることになります。
実務導入におけるリスクと「AgentOps」の必要性
しかし、AIに自律的な行動を許可することには大きなリスクも伴います。従来のAIであれば「嘘をつく（ハルシネーション）」リスクは誤情報の生成に留まりましたが、エージェントが自律的に外部システムを操作する場合、誤った商品を大量発注したり、社外秘データを誤送信したりといった「実害」に直結する恐れがあります。
また、エージェントがタスクを完了できずに無限ループに陥り、API利用料（トークンコスト）が青天井になるリスクも考慮せねばなりません。したがって、日本企業の現場では、AIの行動を監視・制御する運用基盤「AgentOps」や、最終的な決定権を人間が持つ「Human-in-the-loop（人間がループに入る）」の設計が、従来のMLOps以上に重要となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のManusの事例とエージェント技術の進展を踏まえ、日本企業のリーダーや実務者は以下の3点を意識してAI戦略をアップデートする必要があります。
- 「チャット」から「ワークフロー」への視点転換：
単にLLMを導入して社員に対話させる段階から、具体的な業務フローの一部をAIエージェントに「委譲」する設計へとシフトする必要があります。まずはリスクの低い社内業務から、自律実行のPoC（概念実証）を開始すべきです。 - ガバナンスと権限管理の厳格化：
「誰が（どのAIが）何を実行できるか」という権限管理（RBAC）を再定義する必要があります。AIエージェントを「一人の社員」あるいは「派遣スタッフ」と見なし、アクセス権限や決済権限を適切に設定する社内規定の整備が急務です。 - 責任分界点の明確化：
AIエージェントがミスをした際の責任の所在を明確にする必要があります。特にBtoBサービスや顧客対応にエージェントを組み込む場合、商習慣や法規制（製造物責任法など）と照らし合わせ、どこまでを自動化し、どこから人間が介入するかという線引きが、技術力以上に重要な経営判断となります。