投稿者 global-ai-media 
Anthropic社による「Agent skills」の発表など、生成AIは単なる対話相手から、ツールを操作しタスクを実行する「エージェント」へと進化しています。この技術的転換点が日本のDXや業務プロセスにどのような影響を与え、企業はどのようなガバナンスを構築すべきか解説します。
「読む・書く」から「行動する」AIへの進化
これまでの生成AI、特にChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）は、主にテキストやコードの生成、要約、翻訳といった「情報の処理」に特化していました。しかし、今まさに訪れようとしている大きな波は、AIが外部のツールやソフトウェアを自律的に操作する「エージェント型AI（Agentic AI）」への進化です。
元記事にあるAnthropic社の動きや、OpenAIが推進する機能拡張は、AIにあたかも「手足」を与える試みと言えます。これまで人間がAIの出力結果をコピーして別のソフトに入力していた作業を、AI自身がAPIやブラウザ操作を通じて完結させる世界観です。これは単なるチャットボットの高度化ではなく、RPA（Robotic Process Automation）の知能化に近いパラダイムシフトです。
標準化される「AIのスキル」と相互運用性
Anthropic社が提唱する「Agent skills」やオープンスタンダードなツールの概念は、AI開発における重要な課題である「相互運用性」に一石を投じるものです。特定ベンダーのプラットフォームに依存せず、多様なAIエージェントが共通の定義でタスクを実行できるようになれば、企業は自社の業務システムとAIをより柔軟に接続できるようになります。
例えば、カレンダー予約、在庫確認、社内DBへのクエリといった個別の「スキル」を部品化し、それをChatGPTやClaudeといった異なるモデルが状況に応じて使い分けることが可能になります。これは、システム開発におけるマイクロサービス化の流れが、AIの推論プロセスにも適用されることを意味します。
日本企業のDXにおける勝機：レガシーシステムとの架け橋
この動きは、日本企業にとってどのような意味を持つのでしょうか。多くの日本企業では、長年運用されているレガシーシステムや、サイロ化されたSaaSが混在しており、これらがDXの足枷となっています。
エージェント型AIは、これらの分断されたシステムの「架け橋」となるポテンシャルを秘めています。API連携が難しい古いシステムであっても、AIがGUI（画面）を認識して操作したり、標準化されたスキルを通じてデータを仲介したりすることで、大規模なシステム改修を行わずにワークフローを自動化できる可能性があります。これは、人手不足が深刻化する日本において、ホワイトカラーの生産性を劇的に向上させる鍵となり得ます。
「行動するAI」に伴うリスクとガバナンス
一方で、AIが「行動」できるようになることは、リスクの質が変わることを意味します。従来のAIのリスクは「ハルシネーション（嘘の情報を出力する）」が主でしたが、エージェント型AIでは「誤ったファイルを削除する」「不適切なメールを勝手に送信する」「誤発注を行う」といった、実害を伴うインシデントに直結します。
したがって、日本企業が導入を検討する際は、従来のセキュリティ対策に加え、「AIが実行できる権限の最小化」や「Human-in-the-loop（人が最終承認を行うプロセス）」の設計が不可欠です。また、AIがどのツールをいつ使用したかを記録する監査ログの整備も、コンプライアンスの観点から重要になります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の技術動向を踏まえ、日本の意思決定者や実務者は以下の3点を意識して準備を進めるべきです。
1. 「チャット」以外のユースケース探索
AIを単なる「相談相手」としてではなく、業務プロセスの「実行者」として再定義してください。定型業務の中で、判断と操作がセットになっているタスク（例：請求書の内容を確認して経理システムに入力する）が、エージェント型AIの最初の適用領域となります。
2. 社内データのAPI化・構造化の推進
AIがツールを使いこなすためには、社内システムがAIにとって「触りやすい」状態である必要があります。APIの整備や、社内ドキュメントの構造化を進めることは、将来的にどのようなAIモデルを採用するにしても共通の資産となります。
3. 「行動」に対するガバナンスルールの策定
AIにどこまでの操作権限を与えるか、社内規定を整備する必要があります。「読み取り専用」から始め、徐々に「書き込み・実行」権限を付与する段階的なアプローチが、リスクを抑えつつ効果を最大化する現実的な解となるでしょう。