投稿者 global-ai-media 
MicrosoftによるWindows 11へのAI統合が加速し、Workdayなどの主要SaaSも「AIエージェント」戦略を打ち出しています。AIが単なる「チャットツール」から「OSや業務基盤の一部」へと進化する中、日本企業が直面するガバナンスの課題と、ハードウェア更新を含めた実務的な対応策について解説します。
「アプリ」から「インフラ」へ──Windows 11に見るAIの浸透
Techzineなどの報道にある通り、MicrosoftはWindows 11のInsider Buildを通じて、AI機能のOSレベルでの統合をさらに深めようとしています。これは、これまでブラウザを開いてアクセスしていたChatGPTのような「独立したAIアプリ」を利用する段階から、PCの操作そのものやローカルファイル、設定情報にAIが直接介在する段階へと移行していることを意味します。
具体的には、Copilotの機能強化や、設定メニューの自然言語検索などが挙げられますが、本質的な変化は「OSがコンテキスト（文脈）を理解し始めている」という点です。ユーザーが画面上で何を見ているか、どのアプリを行き来しているかをOS側のAIが認識し、支援を行う動きは、業務効率を劇的に高める可能性がある一方で、従来のセキュリティ境界線の見直しを迫るものでもあります。
「生成」から「代行」へ──SaaS領域でのAIエージェント戦略
OSの進化と並行して注目すべきは、WorkdayをはじめとするエンタープライズSaaSベンダーが打ち出している「AIエージェント」戦略です。これまでのAI機能は、メールの下書き作成や要約といった「生成」が主眼でした。しかし、新たなトレンドは、ユーザーの代わりに複雑なワークフローを実行する「代行（エージェント）」へとシフトしています。
例えば、人事・財務システムにおいて、AIエージェントが「経費精算の不備を検知し、規定に基づいて本人に修正依頼を送り、承認ルートに乗せる」といった一連のプロセスを自律的に行う未来が近づいています。これは人手不足に悩む日本企業にとって強力な助っ人となりますが、同時に「AIの判断に対する責任の所在」という新たなガバナンス課題を生じさせます。
日本企業が直面する「シャドーAI」とハードウェアの課題
Windowsという基盤そのものにAIが組み込まれることで、情報システム部門による制御は難易度を増します。これまでは特定のAIサービスのURLをフィルタリングすれば利用を制限できましたが、OS標準機能としてAIが動作する場合、一律の禁止は生産性を著しく損なうだけでなく、現実的に不可能な場合もあります。
また、AI処理をクラウドではなくデバイス上（エッジ）で行う「オンデバイスAI」の流れも加速しています。これにはNPU（Neural Processing Unit）を搭載した「AI PC」が必要となります。日本企業ではPCのリースサイクルが3〜5年と長期にわたることが一般的ですが、AIの進化速度に合わせて、従業員に配布するデバイスのスペックや更新サイクルを見直す必要性に迫られるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの技術動向と日本の実務環境を踏まえると、以下の3点が重要な意思決定ポイントとなります。
1. 「禁止」から「監視・教育」へのポリシー転換
Windows自体にAIが統合される以上、「AI利用禁止」というルールは形骸化します。OS標準のAI機能が扱うデータ範囲（ローカルファイルを含むか、学習データに利用されるか）を正確に把握し、IntuneなどのMDM（モバイルデバイス管理）ツールを用いて、組織のポリシーに合わせた機能制御設定を行う準備が必要です。
2. PCリプレース計画への「NPU」要件の組み込み
クラウドへのデータ送信を避けるため、機密性の高い処理をローカルPC上のAIで行うニーズは、日本企業において特に高まると予想されます。次回のPC更新時には、NPU搭載モデルを標準スペックとして検討し、オンデバイスAIを活用できる土壌を整えておくことが、将来的なセキュリティと生産性の両立に繋がります。
3. 「人間参加型（Human-in-the-loop）」プロセスの設計
SaaS等のAIエージェント活用においては、完全に自動化するのではなく、最終承認や例外処理の段階で必ず人間が介在するフローを設計すべきです。特に日本の商習慣では、経緯や文脈への配慮が重視されます。AIに「下準備」をさせ、人間が「決裁」を行うという役割分担を明確に定義することが、現場の混乱を防ぐ鍵となります。