投稿者 global-ai-media 
生成AIのトレンドは、単なる対話型チャットボットから、複雑なタスクを自律的に遂行する「エージェンティックAI（Agentic AI）」へと急速に移行しています。しかし、AIエージェントを導入するだけでは成果は出ません。本記事では、日本企業が直面するデータ環境の課題と、AIエージェントを実務で機能させるために不可欠なデータアクセシビリティとガバナンスの要点について解説します。
チャットボットから「エージェンティックAI」への進化
昨今、生成AIの活用フェーズは「プロンプトを入力して回答を得る」段階から、AIが自ら計画を立て、ツールを使いこなし、タスクを完遂する「エージェンティックAI（Agentic AI：自律型AIエージェント）」の段階へと進んでいます。例えば、顧客からの問い合わせに対して回答を生成するだけでなく、CRM（顧客関係管理）システムを参照してチケットを起票したり、カレンダーを確認してミーティングを設定したりといった一連の実務を行うAIです。
しかし、こうした高度なAIエージェントが期待通りの働きをするためには、単に高性能なLLM（大規模言語モデル）を採用するだけでは不十分です。Forbesの記事でも指摘されている通り、AIエージェントが機能するための絶対条件は「データへのアクセス」が適切に確保されていることにあります。
データの「サイロ化」が最大の障壁
日本企業の多くは、部門ごとに異なるSaaSを利用していたり、オンプレミスのファイルサーバーに膨大なドキュメントが眠っていたりといった「データのサイロ化（分断）」という課題を抱えています。AIエージェントにとって、データは判断材料そのものです。もしAIが必要な顧客データや社内規定、過去のプロジェクト履歴にアクセスできなければ、その振る舞いは不正確になり、最悪の場合、幻覚（ハルシネーション）に基づいた誤ったアクションを実行してしまうリスクがあります。
実務においては、PDF、メール、チャットログ、議事録といった非構造化データを、AIが理解可能な形式（ベクトルデータ等）に変換し、エージェントがAPIを通じてスムーズに取得できる基盤を整備することが、モデルの選定以上に重要となります。
「誰が何を見てよいか」：権限管理の複雑化
データをAIに開放する際、同時に考慮しなければならないのが「権限管理（アクセス制御）」の問題です。人間が業務を行う際と同様に、AIエージェントも「そのユーザーが見てよいデータ」の範囲内でのみ動作する必要があります。
例えば、一般社員が使用するAIエージェントが、経営層向けの機密資料や人事評価データを検索・参照できてしまっては、コンプライアンス上、重大な事故につながります。RAG（検索拡張生成）などの技術を用いて社内データをAIに連携させる際は、既存のアクセス権限（ACL：Access Control List）を継承し、ユーザーごとの権限に応じた回答のみを生成する仕組みが不可欠です。これは、稟議制度や役職ごとの権限が厳格な日本企業の組織文化において、特に慎重な設計が求められる領域です。
日本企業のAI活用への示唆
エージェンティックAIの時代を見据え、日本企業の実務担当者が意識すべきポイントは以下の3点に集約されます。
1. データ基盤の「整地」を優先する
AIツールを導入する前に、社内のデータがどこにあり、どの程度アクセス可能かを棚卸しする必要があります。特に日本企業に多い「紙資料のスキャンPDF」や「属人化したExcel」は、AIにとって読み取りにくいデータです。これらをデジタル化・構造化する地道なDX（デジタルトランスフォーメーション）が、AI活用の成功率を大きく左右します。
2. 厳格なアクセス制御をRAGに組み込む
「便利だから全データをAIに読ませる」のは危険です。AI導入の初期段階から、セキュリティチームと連携し、データソースごとの閲覧権限をAIシステム側でも確実に反映できるアーキテクチャを採用してください。これは情報漏洩リスクを防ぐだけでなく、従業員が安心してAIを利用するための前提条件となります。
3. 小さな成功体験から「自律」の範囲を広げる
いきなり全社的な自律エージェントを展開するのではなく、まずは「カスタマーサポートの一次回答作成」や「社内規定の検索」など、参照データと権限範囲が明確な領域からスタートし、徐々にAIに任せるタスクの複雑度を上げていくアプローチが現実的です。