投稿者 global-ai-media 
世界的な投資会社Prosusが3万体以上のAIエージェントを展開・運用した事例は、生成AIの活用フェーズが「対話」から「実務代行」へと移行しつつあることを示しています。本記事では、単なるチャットボットを超え、自律的にタスクを遂行する「AIエージェント（Agentic AI）」の本質と、日本企業がこれを導入する際に直面する組織・ガバナンス面の課題について解説します。
単なるチャットボットから「行動するエージェント」への進化
これまでの生成AI活用は、人間がプロンプトを入力し、AIがテキストやコードを生成するという「Copilot（副操縦士）」型の支援が主流でした。しかし、現在グローバルで注目されているのは、AI自身が目標を達成するために必要な手順を考え、外部ツールを操作してタスクを完遂する「エージェンティック（Agentic）・ワークフロー」へのシフトです。
Prosusの事例で言及されている「シニアAIアカウントマネージャー」のように、AIは単に質問に答えるだけでなく、適切なデータの特定、分析、そして実務プロセスの一部自動化までを担うようになっています。これは、AIを「検索ツール」としてではなく、「特定のジョブディスクリプション（職務記述書）を持ったデジタル社員」として扱うことを意味します。
専門特化型エージェントによる分業体制の構築
「3万体のエージェント」という数字が示唆するのは、1つの巨大な万能AIがあらゆる業務をこなすのではなく、特定のタスクに特化した多数のエージェントが連携する未来です。
例えば、あるエージェントは「最新の市場データの収集」に専念し、別のエージェントは「収集したデータに基づく顧客へのメール作成」を担当し、さらに上位のエージェントがそれらを監督するといった「マルチエージェントシステム」の構築が進んでいます。これにより、単一のLLM（大規模言語モデル）にすべてを任せるよりも、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを抑制し、各タスクの精度を高めることが可能になります。
日本企業においては、部署や役割が明確に分かれている組織構造とこのアプローチは親和性が高い一方で、縦割り組織の壁（データのサイロ化）がエージェント間の連携を阻む可能性があります。エージェントを機能させるためには、社内APIの整備やデータ基盤の統合といった、足回りの整備が不可欠です。
自律性とガバナンスのバランス：日本企業が直面する課題
AIエージェントの最大のリスクは、その自律性にあります。チャットボットであれば誤った回答を人間が無視すれば済みますが、システム操作権限を持ったエージェントが誤ってデータを削除したり、不適切なメールを送信したりすれば、経営リスクに直結します。
品質とリスク管理に厳しい日本の商習慣において、完全な自律化は時期尚早と判断される場面も多いでしょう。重要なのは、AIに「どこまでの権限を与えるか」というガードレールの設計です。RAG（検索拡張生成）による回答根拠の明確化だけでなく、実行前の「人間による承認プロセス（Human-in-the-loop）」をワークフローにどう組み込むかが、実務適用の鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流であるエージェンティックなAI活用を、日本の組織文化に合わせて着実に進めるためのポイントは以下の通りです。
- ジョブ型AIの定義：漠然と「AIで業務効率化」を目指すのではなく、AIエージェントに任せるべきタスクをジョブディスクリプションとして明確に定義してください。「新入社員にマニュアルを渡して業務を依頼する」のと同じ粒度での指示出しと権限設定が必要です。
- 既存システムとのAPI連携：AIエージェントの価値は、社内のSaaSやデータベースを操作できて初めて最大化されます。レガシーシステムのAPI化や、セキュアな接続環境の整備（MLOps/LLMOps）への投資が、AI活用の成否を分けます。
- 失敗を許容できるサンドボックス環境：エージェントは試行錯誤（推論の連鎖）を行います。本番環境でいきなり走らせるのではなく、隔離された環境でエージェントの挙動を評価・修正できる体制を整えてください。
- 段階的な権限委譲：最初は「提案」までをAIに行わせ、実行は人間が担うフェーズから始め、信頼度が向上したタスクから順次「実行」権限を委譲するというステップ・バイ・ステップのアプローチが、コンプライアンス遵守の観点からも現実的です。