投稿者 global-ai-media 
生成AIブームの裏で、既存技術をAIと称する「AIウォッシング」が増加しています。多くの経営層がその定義に曖昧さを抱える中、真にビジネスを変革する「エージェント型AI」と単なる自動化ツールをどのように見極めるべきか。本記事では、グローバルな視点と日本の実務環境を踏まえ、AI導入における正しい評価眼とリスク管理について解説します。
「AIウォッシング」という新たな課題
昨今の生成AIブームに伴い、世界的に「AIウォッシング（AI Washing）」と呼ばれる現象が顕著になっています。これは、環境配慮を装う「グリーンウォッシング」になぞらえた言葉で、実際にはAIの要素が薄い、あるいは従来のルールベースのシステムであるにもかかわらず、マーケティング目的で過剰に「AI搭載」を謳う行為を指します。
Forbesの記事でも指摘されているように、多くの経営幹部が「AIエージェント」の正確な定義を理解していない現状があります。日本国内においても、単なるチャットボットやOCR、従来のRPA（Robotic Process Automation）を「最新のAIソリューション」としてパッケージングし直す事例が散見されます。企業が投資対効果（ROI）を正しく評価し、現場の生産性を向上させるためには、まずこの「言葉のインフレ」に惑わされないリテラシーが求められます。
チャットボットと「エージェント型AI」の決定的な違い
現在、AI活用の最前線は、人間が問いかけて答えを得るだけの対話型AI（チャットボット）から、自律的にタスクを遂行する「エージェント型AI（Agentic AI）」へとシフトしています。
従来のLLM（大規模言語モデル）は、あくまで「賢い辞書」や「文章作成アシスタント」でした。対してエージェント型AIは、以下のような特徴を持ちます。
- 自律的な計画立案（Planning）： 曖昧な指示（例：「競合調査をしてレポートをまとめて」）に対し、必要な手順を自ら分解・計画する。
- ツールの使用（Tool Use）： Web検索、社内DBへのアクセス、メール送信、コード実行など、外部ツールを自ら選択して操作する。
- 自己反省と修正（Reflection）： 結果が不十分な場合、手順を見直して再試行する。
日本の現場で普及しているRPAは「決められた手順を高速に繰り返す」ことに長けていますが、例外処理には弱く、少しの仕様変更で停止してしまいます。エージェント型AIは、予期せぬ状況に対してもLLMの推論能力を使って柔軟に対応できる点が、RPAとの大きな違いです。
日本企業が導入前に確認すべき「見極め」のポイント
ベンダーの提案や社内開発プロジェクトを評価する際、それが単なるAIウォッシングなのか、真に自律性を持ったエージェントなのかを見極めるには、以下の視点が有効です。
1. 静的か動的か
そのシステムは、事前にハードコードされた（プログラムに直接書き込まれた）「If-Then」ルールに従っているだけか、それともAIがコンテキストを理解して動的に判断しているかを確認してください。「AI搭載」と言いつつ、裏側が巨大な分岐図になっているだけのケースは少なくありません。
2. エラー時の挙動
想定外のデータが入力された際、単にエラーを返すのか、あるいはAIが「何が問題か」を推論し、ユーザーに追加情報を求めたり、別のアプローチを試みたりする機能があるか。ここが実務における「使い勝手」を左右します。
3. 人間による監督（Human-in-the-loop）の設計
自律性が高いということは、勝手に誤ったメールを送ったり、不適切な契約書を作成したりするリスクも孕んでいます。特に日本の商習慣では、最終的な意思決定や承認プロセスに人間が介在する設計が不可欠です。完全に自動化するのではなく、重要なステップで「人間の承認」を求めるワークフローが組み込まれているかを確認しましょう。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルな動向と技術的背景を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の点に留意してAI活用を進めるべきです。
1. 用語の定義と期待値のすり合わせ
「AI」という言葉だけで議論を進めず、それが「生成（Creation）」「予測（Prediction）」「自律実行（Agent）」のどれを指しているのか、社内で言葉を定義してください。経営層と現場のエンジニアの間で「何ができるか」の期待値がズレていると、PoC（概念実証）疲れの原因となります。
2. 既存RPAとAIエージェントのハイブリッド運用
日本企業には既に多くのRPA資産があります。これらを全てAIに置き換える必要はありません。定型業務は安価で確実なRPAに任せ、例外対応や高度な判断が必要な部分にエージェント型AIを接続する「ハイブリッド構成」が、コストとリスクのバランスにおいて現実的な解となります。
3. ガバナンスと責任分界点の明確化
エージェント型AIが誤った判断をして損害を与えた場合、誰が責任を負うのか。ベンダー任せにせず、利用企業としてガイドラインを策定する必要があります。特に個人情報保護法や著作権法への配慮に加え、社内規定（稟議プロセスなど）とAIの動作をどう整合させるか、法務・コンプライアンス部門を早期に巻き込んだ体制づくりが推奨されます。