投稿者 global-ai-media 
単に質問に答えるだけのチャットボットから、ユーザーの意図を汲み取り自律的に行動する「エージェント」へと、生成AIの活用トレンドがシフトしています。Vercel AI SDKを用いたサポートエージェント構築の事例をもとに、日本企業が直面するカスタマーサポートの課題解決に向けた技術的アプローチと、実装時に考慮すべきリスクについて解説します。
「回答」から「解決」へ：自律型エージェントの台頭
生成AIの活用において、現在最も注目されているのが「AIエージェント（Agentic AI）」への進化です。これまでの多くのAIチャットボットは、RAG（検索拡張生成）などの技術を用いて社内文書を検索し、回答を生成することに主眼を置いていました。しかし、ユーザーが求めているのは「情報の提示」ではなく、「問題の解決」です。
今回取り上げるVercel AI SDKを用いたチュートリアルが示唆しているのは、AIが会話の履歴から「次に何をすべきか」を自律的に判断するアーキテクチャの標準化です。例えば、ユーザーが「注文をキャンセルしたい」と言った場合、単にキャンセルのポリシーを回答するのではなく、AIが自ら「注文状況確認API」を叩き、条件を満たせば「キャンセル実行API」を呼び出すといった一連の判断を行います。これを「ツール利用（Tool Use / Function Calling）」と呼びますが、この実装の敷居が劇的に下がってきています。
Vercel AI SDKがもたらす開発体験と実用性
Vercel AI SDKは、Next.jsなどのフレームワークで有名なVercel社が開発するオープンソースライブラリです。このSDKが実務で選ばれる最大の理由は、AIモデル（OpenAI, Anthropic, Googleなど）の差異を吸収し、統一的なインターフェースで開発できる点にあります。
日本企業のエンジニアリング組織において、特定のAIモデルに依存する「ベンダーロックイン」は長期的なリスクとなり得ます。Vercel AI SDKを採用することで、プロトタイプ段階ではOpenAIのモデルを使い、コスト削減のために本番では軽量なモデルに切り替える、といった柔軟な戦略が可能になります。また、AIの回答をストリーミング（文字がパラパラと表示される形式）でUIに反映させる処理が容易であり、ユーザーを待たせないためのUX（ユーザー体験）設計が組み込まれている点も、実務的なメリットと言えます。
日本市場における「行動するAI」のリスクと対策
しかし、AIに「行動（APIの実行）」を許可することは、日本企業にとって大きなガバナンス上の課題を突きつけます。例えば、AIが誤った判断で高額な返金処理を実行してしまったり、顧客に対して誤った約束をしてしまったりするリスクです。
日本の商習慣では、サービスの品質や正確性に対して非常に厳しい目が向けられます。米国の一部のスタートアップのように「ベータ版だから多少のミスは許容される」という考え方は、日本の大手企業のカスタマーサポートでは通用しにくいのが現実です。
そのため、以下の「Human-in-the-loop（人間による確認）」の設計が不可欠です。
- 読み取り専用の自律化：在庫確認やステータス照会など、データを「読む」操作はAIに任せる。
- 書き込み操作の承認：予約の確定や決済の実行など、データを「書き換える」操作の直前には、必ずユーザーに確認ボタンを押させる、あるいは人間のオペレーターへのエスカレーションを挟む。
Vercel AI SDKには、こうした人間による確認フローをUIコンポーネントとして組み込む機能もサポートされており、技術とオペレーションの両面でリスクを制御する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のサポートエージェント構築のトレンドから、日本の実務者が持ち帰るべき要点は以下の通りです。
- 「検索」から「アクション」への移行：単なるFAQボットの導入にとどまらず、基幹システムやAPIと連携し、具体的なタスクを完遂できるエージェントの開発を視野に入れるべきです。これは労働人口減少が進む日本において、業務効率化の切り札となります。
- UXファーストの開発：AIの応答速度は顧客満足度に直結します。ストリーミング生成や、AIが考え中であることを示すUI（スケルトンスクリーンなど）の実装は、技術的な詳細ではなく必須の要件として捉える必要があります。
- 段階的な権限委譲：最初から全ての判断をAIに委ねるのではなく、まずは「情報収集」のエージェント化から始め、信頼性が確認できた領域から徐々に「実行権限」を与えていく段階的なリリース計画が、日本企業のリスク管理に適しています。