投稿者 global-ai-media 
ChatGPTやClaudeなどのLLMをWebブラウザに統合し、Web閲覧や定型業務を自動化するツール「HARPA AI」が注目を集めています。単なるチャットボットを超え、ブラウザ上の操作を実行する「エージェント型」への進化を示すこの事例をもとに、日本企業が直面する業務効率化のチャンスと、避けて通れないセキュリティ・ガバナンスの課題について解説します。
チャットから「アクション」へ：ブラウザ拡張型AIの台頭
生成AIの利用形態は、専用のチャット画面で対話するフェーズから、ユーザーの作業環境に直接入り込むフェーズへと移行しつつあります。その象徴的な事例の一つが、Chrome拡張機能として提供されている「HARPA AI」です。このツールは、ChatGPT、Claude、Gemini、Grokといった主要なLLM（大規模言語モデル）をブラウザ上で呼び出し、現在閲覧しているWebページの内容を読み取らせたり、要約させたり、あるいはページ上の要素を監視（モニタリング）させたりすることを可能にします。
これは、ユーザーがわざわざテキストをコピーしてAIにペーストする手間を省くだけでなく、AIが「WebブラウザというOS」の上で直接タスクを実行する「AIエージェント」への第一歩と言えます。日本国内でも多くの企業が生成AIの導入を進めていますが、こうした「現場のワークフローに溶け込むAI」こそが、実務における生産性向上の鍵を握っています。
「次世代RPA」としての可能性と日本の親和性
日本企業、特にバックオフィス業務においては、RPA（Robotic Process Automation）による定型業務の自動化が広く普及しています。HARPA AIのようなツールは、このRPAの概念を生成AIでアップデートするものと捉えることができます。
従来のRPAは「画面上の座標Xをクリックする」といった厳密なルール設定が必要で、Webサイトのデザインが少し変わるだけで動作が止まるという脆さがありました。一方、LLMを組み込んだ自動化ツールは、HTMLの構造や文脈（コンテキスト）を理解できるため、「競合サイトの価格情報を抽出する」「特定のニュースが出たら通知する」といった指示に対し、より柔軟に対応可能です。
人手不足が深刻化する日本において、非エンジニアの現場担当者が、自分専用の「ミニ自動化ボット」をブラウザ上で手軽に作成・運用できる環境は、草の根レベルでのDX（デジタルトランスフォーメーション）を加速させる可能性があります。
シャドーAIとセキュリティリスクへの懸念
一方で、実務への導入には慎重なガバナンスが求められます。ブラウザ拡張機能は、原理的にブラウザが表示しているすべての情報（DOM）にアクセスできる権限を持つ場合が多くあります。これは、社内システムの管理画面や、機密情報が含まれるWebメールの内容、SaaS上の顧客データなども、AIプロバイダーや拡張機能の開発元に送信されるリスクがあることを意味します。
特に「HARPA AI」のようなサードパーティ製ツールの場合、企業が契約しているMicrosoft Copilotなどのセキュアな環境とは異なり、データが学習に利用されるのか、通信がどこを経由しているのか、利用規約やプライバシーポリシーを個別に精査する必要があります。
日本企業では、従業員が会社の許可なく便利なツールを使い始める「シャドーIT」ならぬ「シャドーAI」が課題となっています。業務効率化のメリットは明白ですが、情報漏洩リスクとのトレードオフをどう管理するかが、IT部門やセキュリティ担当者の喫緊の課題です。
日本企業のAI活用への示唆
HARPA AIのようなツールの登場は、AI活用が「対話」から「自動化」へと進化していることを示しています。これを踏まえ、日本企業は以下の3点を意識すべきです。
1. ブラウザ拡張機能の管理ポリシー策定
一律禁止はイノベーションを阻害しますが、無制限の許可はリスクが高すぎます。企業として認可する「ホワイトリスト方式」の導入や、ブラウザ設定での権限管理を徹底し、どのツールであれば機密情報を扱っても良いかを明確にする必要があります。
2. 「RPA × 生成AI」の再評価
既存のRPAシナリオがメンテナンスコストの増大で形骸化していないか見直すべきです。LLMを組み込んだ新しい自動化ツールへの置き換えや連携により、より堅牢で柔軟な自動化環境を構築できる可能性があります。
3. 現場主導のユースケース発掘
トップダウンのAI導入だけでなく、こうしたツールを使って現場がどのような「小さな自動化」を行おうとしているかを観察することは重要です。そこにこそ、全社展開すべき本質的な業務課題が隠されていることが多いからです。