投稿者 global-ai-media 
2024年から2025年にかけてのAIトレンドは、単なる性能競争から「実用性」と「信頼性」の検証フェーズへと移行しています。ChatGPTの支配的な地位が続く一方で、小規模言語モデル（SLM）の台頭や自律型エージェント（Agentic AI）の課題が浮き彫りになってきました。本記事では、グローバルな動向を整理しつつ、日本の法規制や組織文化に即したAI活用の現実解を解説します。
「巨大さ」から「適切さ」へ：SLMとオンデバイスAIの現実味
生成AIの初期ブームでは「モデルのパラメータ数は大きければ大きいほど良い」という風潮がありましたが、2025年に向けたトレンドは明らかに変化しています。元記事で触れられている「Nano Banana（およびそれに類する小規模モデル群）」の台頭は、この象徴的な動きと言えます。
企業実務において、大規模言語モデル（LLM）は強力ですが、コスト、推論速度、そしてプライバシーの観点で課題がありました。これに対し、特定のタスクに特化させた小規模言語モデル（SLM：Small Language Models）や、スマートフォンやPCなどの端末側で動作するオンデバイスAIが注目されています。
日本企業にとって、これは朗報です。機密データを社外に出すことへの抵抗感が強い日本の組織文化や、製造業における組み込みソフトウェアへのAI適用（エッジAI）といったニーズに対して、SLMは非常に親和性が高いからです。すべてを巨大なクラウドAIに依存するのではなく、「適材適所」でモデルを使い分けるハイブリッドな構成が、今後のシステム設計の標準となるでしょう。
自律型エージェント（Agentic AI）の期待と「不発」の理由
もう一つの大きな潮流は、AIが単に質問に答えるだけでなく、自律的にタスクを遂行する「エージェント型AI（Agentic AI）」への進化です。しかし、元記事が「misfires（不発、失敗）」と指摘するように、完全な自律化はまだ多くの課題を抱えています。
エージェント型AIは、複雑な指示を分解し、外部ツールを操作して業務を完遂することを目指しています。しかし実務レベルでは、AIが無限ループに陥ったり、誤った判断に基づいて勝手に処理を進めたりするリスクが顕在化しました。特に日本のビジネス現場では、業務プロセス（SOP）の遵守と説明責任が厳しく求められます。AIが「なぜその判断をしたのか」がブラックボックスのまま自律的に動くことは、コンプライアンス上の大きなリスク要因となります。
したがって、現時点での現実解は「完全自動化」ではなく、人間が要所要所で承認や修正を行う「Human-in-the-loop（人間が介在する）」設計を前提とした、部分的なエージェント利用に留めるべきです。
ガバナンスと法的リスク：支配的プレイヤーとの付き合い方
OpenAIのChatGPTなどが引き続き市場をリードしていますが、グローバルでは著作権侵害やデータ利用に関する訴訟、EUのAI法（AI Act）のような規制強化が相次いでいます。テックジャイアントへの依存は利便性をもたらす一方で、彼らの規約変更や法的リスクの影響を直接受ける脆弱性も意味します。
日本では著作権法第30条の4により、AI学習に対する法的なハードルは比較的低いとされていますが、生成物の利用（出力）に関しては通常の著作権侵害のリスクが存在します。また、経済安全保障の観点からも、特定の海外ベンダーのみに依存するリスク（ベンダーロックイン）を懸念する声が高まっています。
日本企業としては、法的リスクを過度に恐れて萎縮するのではなく、社内ガイドラインを整備しつつ、マルチモデル（複数のAIモデルを切り替えて使える環境）のアプローチを採用し、リスク分散を図る姿勢が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルトレンドと課題を踏まえ、日本の実務者は以下の3点を意識して意思決定を行うべきです。
1. 「クラウド一辺倒」からの脱却とSLMの活用
社外秘情報や個人情報を扱う業務、あるいはリアルタイム性が求められる現場業務には、オンプレミスやローカル環境で動作するSLMの導入を検討してください。これにより、セキュリティリスクを低減しつつ、ランニングコストを抑制することが可能です。
2. エージェント導入は「人との協働」を前提に
「AI社員」のような完全自律型を急ぐのではなく、定型業務のアシスタントとしてエージェントを配置し、必ず人間が最終確認を行うワークフローを構築してください。日本の現場が強みとする「カイゼン」活動の一環として、AIの挙動を継続的にモニタリングし、フィードバックを与える仕組みが成功の鍵です。
3. リスク許容度に応じたガバナンス策定
「禁止」か「放任」かの二元論ではなく、データの重要度に応じて利用するモデルや環境を使い分けるポリシーを策定してください。また、生成AIの出力内容に対するファクトチェック（事実確認）のプロセスを業務フローに正式に組み込み、AIによる「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」による事故を防ぐ体制を整えることが、信頼を重んじる日本社会での実装には不可欠です。