投稿者 global-ai-media 
Salesforceの経営陣が指摘する「大規模言語モデル（LLM）への信頼低下」は、AIブームの終焉ではなく、実務適用へのフェーズ移行を意味しています。単なるチャットボットから、業務プロセスを自律的に遂行する「AIエージェント」への進化において、日本企業が直面する課題と解決策を解説します。
「魔法」から「実務」へ：信頼のゆらぎが意味するもの
米SalesforceのCEO、マーク・ベニオフ氏らが指摘する「LLMへの信頼性の低下」という言葉は、決して生成AIの価値が失われたことを意味するものではありません。むしろ、初期の過剰な期待（ハイプ）が落ち着き、企業が「実務で本当に使えるのか？」という厳しい目を向け始めたことの証左と言えます。
多くの企業がPoC（概念実証）を経て直面したのは、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクや、機密データの取り扱いに関する懸念でした。特に、「何でもできる魔法の杖」として導入されたAIが、実際には正確性を欠く回答をしたり、社内規定に反する挙動を見せたりしたことで、現場の信頼が揺らいでいるのが現状です。
「チャット」から「エージェント」への進化
この「信頼のギャップ」を埋めるために、グローバルのAIトレンドは単なるテキスト生成を行う「LLM」単体から、具体的なタスクを遂行する「AIエージェント」へとシフトしています。Salesforceが打ち出す「Agentforce」などのコンセプトも、まさにこの流れを汲むものです。
AIエージェントとは、LLMを頭脳としつつ、企業のCRM（顧客関係管理）データや社内ナレッジベース、業務システムとAPIで接続されたシステムを指します。単に会話をするだけでなく、顧客の注文履歴を参照してサポートチケットを更新したり、在庫を確認して発注ドラフトを作成したりといった「行動」を伴う点が特徴です。
ここで重要になるのが「グラウンディング（Grounding）」という技術概念です。AIの回答を、インターネット上の不確かな情報ではなく、企業が保有する信頼できるデータ（正解データ）に基づかせることで、ハルシネーションを抑制し、ビジネスで許容される信頼性を担保しようとする動きが加速しています。
日本企業における「ゼロリスク」文化との葛藤
日本企業において、この「信頼性」の問題は欧米以上に切実です。日本の商習慣では、サービスの品質や正確性に対して極めて高い水準が求められます。AIが誤った情報を顧客に伝えた場合、それがレピュテーションリスク（評判毀損）に直結するため、多くの企業が対外的なサービスへのAI実装に二の足を踏んでいます。
また、個人情報保護法や著作権法への配慮、そして組織内の意思決定プロセスにおける「説明責任」の要求も、AI導入のハードルとなっています。「AIが勝手にやったこと」では済まされない日本社会において、ブラックボックスになりがちなLLMをどうガバナンス（統制）下に置くかが、導入の成否を分ける鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
Salesforceの事例や現在の技術トレンドを踏まえ、日本企業がとるべきアクションは以下の3点に集約されます。
1. 「汎用」から「特化型エージェント」への転換
「何でも聞けるチャットボット」を目指すのではなく、「返品対応エージェント」や「コードレビュー支援エージェント」のように、スコープを限定し、特定のデータソースのみを参照する特化型AIを構築することで、信頼性と精度を現実的なレベルまで高めることができます。
2. 「Human-in-the-loop（人間による確認）」のプロセス設計
AIに全権を委ねるのではなく、最終的な承認や機微な判断は人間が行うプロセスを業務フローに組み込むことが重要です。これにより、AIのリスクをヘッジしつつ、業務効率化のメリット（下書き作成や調査時間の短縮など）を享受できます。
3. 独自の「信頼のアンカー（拠り所）」の整備
AIエージェントが参照するための社内データ（マニュアル、過去の対応履歴、商品データ）の整備が急務です。どれほど高性能なAIモデルを導入しても、参照するデータが整理されていなければ、信頼できるアウトプットは得られません。日本企業が得意とする「整理整頓」や「マニュアル化」の文化は、実はAI時代において強力な武器となり得ます。