投稿者 global-ai-media 
米国ケンタッキー州の教育専門職基準委員会（EPSB）が、新たなAIエージェント「Ask Diego」に関する報告を受けました。この事例は、AIの活用が「汎用的な対話」から、特定の法規制や専門基準に基づいた「実務支援」へとシフトしていることを示唆しています。本記事では、このトレンドを起点に、日本企業が専門領域でAIエージェントを導入する際のポイントとガバナンスについて解説します。
米国公的機関における「特化型AIエージェント」の登場
米国ケンタッキー州の教育専門職基準委員会（EPSB）における「Ask Diego」の導入事例は、一見するとローカルなニュースに見えますが、エンタープライズAIの潮流を捉える上で重要な示唆を含んでいます。これは単なる問い合わせ対応チャットボットではなく、教育者の資格基準や専門職としての規定という「厳格なルール」に基づいた回答を行うAIエージェントとしての位置づけがなされています。
これまで多くの組織が導入してきたAIチャットボットは、FAQの検索や一般的な会話にとどまるケースが多く見られました。しかし、現在注目されているのは、特定のドメイン（領域）知識を深く学習・参照し、専門的な判断支援を行う「ドメイン特化型エージェント」です。
汎用LLMと「ドメイン特化型エージェント」の決定的な違い
ChatGPTのような汎用的な大規模言語モデル（LLM）と、業務特化型のエージェントには決定的な違いがあります。それは「グラウンディング（Grounding：根拠に基づいた回答）」の厳密さです。
教育委員会の規定や企業の社内規程、法規制に関する質問に対して、AIがもっともらしい嘘（ハルシネーション）をつくことは許されません。そのため、最新の実務ではRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）技術を用い、信頼できるドキュメントのみを参照して回答を作成させるアーキテクチャが標準となりつつあります。「Ask Diego」のような取り組みも、膨大な規定集の中から正確な情報を引き出し、ユーザーの文脈に合わせて提示するという、高度な検索と要約の融合と言えます。
日本企業におけるバックオフィス・コンプライアンスへの応用
この流れは、日本の企業組織においてさらに大きな意味を持ちます。日本企業は、就業規則、経費精算規定、業界ごとのコンプライアンス基準など、明文化された（あるいは暗黙の）ルールが極めて複雑に絡み合っています。
例えば、社内の法務部門や人事部門への問い合わせ対応にAIエージェントを導入する場合、「一般的な法律論」ではなく「自社の最新の規定」に基づいた回答が求められます。単に「AIを導入しました」ではなく、「特定の業務規定に精通したエージェント（デジタル職員）を配置した」という考え方で設計することが、現場の信頼を得る鍵となります。
導入におけるリスクと「Human-in-the-loop」の重要性
一方で、専門領域にAIを適用する場合のリスク管理も不可欠です。AIエージェントが誤った法解釈や古い規定に基づいて回答した場合、企業としての責任問題に発展する可能性があります。
特に日本の商慣習では、ミスの許容度が低い傾向にあります。そのため、AIエージェントが回答する際には必ず「参照元の条文」を提示させる機能や、最終的な判断が必要なケースでは人間にエスカレーションする「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」をワークフローに組み込むことが、ガバナンスの観点から推奨されます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の米国の事例を踏まえ、日本企業がAI活用を進める上で意識すべき点は以下の3点に集約されます。
1. 「何でも屋」ではなく「専門職」として育てる
汎用的なAIを目指すのではなく、「社内規定特化」「製品仕様書特化」など、参照データを絞り込んだ専門エージェントとして開発することで、回答精度と実用性が向上します。
2. データの整備がAI活用の大前提
AIエージェントの賢さは、参照するドキュメントの質に依存します。PDF化された古い資料や、担当者の頭の中にしかない暗黙知を、AIが読み取れる形式（構造化データや整備されたナレッジベース）に整理することが、技術選定以上に重要です。
3. 責任分界点の明確化
AIの回答を「最終決定」とするのか、あくまで「参考意見」とするのか、社内での位置づけを明確にする必要があります。特に規制産業や公的な性格を持つ業務においては、AIの回答に対する人間の確認プロセスを業務フローとして定義することが求められます。