投稿者 global-ai-media 
スタンフォード大学のJure Leskovec教授は、2026年までにAIが単なるチャットボットの域を脱し、自律的にタスクを完遂する段階へ移行すると予測しています。テキスト生成から「行動するAI」へのシフトが、企業の業務プロセスやシステム設計にどのような変革をもたらすのか、日本の実務環境を踏まえて解説します。
2026年、AIは「話す」から「行う」へ
生成AIブームの火付け役となったChatGPTの登場以降、多くの企業がテキスト要約やドラフト作成といった「言語処理」の領域でAI活用を進めてきました。しかし、スタンフォード大学コンピュータサイエンス学部のJure Leskovec教授が示唆するように、2026年に向けてAIの役割は大きく変化しようとしています。それは、人間と対話するだけの存在から、人間の代わりに具体的なタスクを自律的に遂行する「エージェント（Agent）」への進化です。
現在のLLM（大規模言語モデル）は、主に情報の検索や整理を得意としていますが、これからのAIは、その情報を元に「社内システムを操作する」「会議の調整を行う」「プログラムコードを修正してデプロイする」といった、実社会への「作用」を伴う行動が求められます。これは、単なる業務効率化のツールから、実質的な「デジタルワークフォース（労働力）」への転換を意味します。
生成AIから「エージェント型AI」へのパラダイムシフト
この変化の中核にあるのが「エージェント型AI（Agentic AI）」という概念です。従来のように人間がプロンプト（指示）を投げて回答を待つ受動的な関係ではなく、AIが目標（ゴール）を与えられた際、それを達成するために必要な手順を自ら計画し、複数のツールやAPIを使いこなして実行に移す仕組みです。
例えば、「来月のマーケティングキャンペーンの準備」という指示に対し、これまでのAIはキャンペーン案のテキストを出力するまでが限界でした。しかし、エージェント型AIは、過去のデータを分析し、CRM（顧客関係管理）システムからターゲットリストを抽出し、メール配信ツールにドラフトをセットし、担当者に最終承認を求めるところまでを自律的に行うことを目指します。この技術的進化は、RAG（検索拡張生成）の次のステップとして、現在シリコンバレーを中心に開発競争が激化しています。
技術的課題と日本企業が直面する「ラストワンマイル」
しかし、この「自律的行動」の実装には、チャットボットとは比較にならないほど高い信頼性が求められます。AIが誤ったメールの下書きを作る程度であれば人間が修正できますが、AIが誤って社内データベースを書き換えたり、誤発注を行ったりすることは許されません。
特に日本の商習慣においては、正確性やアカウンタビリティ（説明責任）が非常に重視されます。「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクが残る現状のLLMを、そのまま基幹システムに接続して自律動作させることは、コンプライアンスやガバナンスの観点から大きな障壁があります。また、日本企業には、紙文化やハンコ文化、レガシーシステム（古い基幹システム）が根強く残っており、AIが操作するためのAPIが整備されていないという「ラストワンマイル」の接続課題も深刻です。
日本企業のAI活用への示唆
2026年の「行動するAI」の到来を見据え、日本の経営層やエンジニアは以下の点に留意して準備を進めるべきです。
- レガシーシステムのAPI化とデータ整備：
AIが自律的にタスクをこなすためには、社内のシステムやデータにアクセスできる環境（API）が不可欠です。AI導入以前の課題として、社内システムのモダナイゼーションを進めることが、将来的な競争力の源泉となります。 - 「Human-in-the-loop（人間参加型）」プロセスの設計：
いきなり全自動化を目指すのではなく、AIが提案・準備し、人間が最終承認するプロセスを業務フローに組み込むことが重要です。これにより、日本企業が重視する品質管理と、AIによる効率化を両立させることが可能になります。 - ガバナンスの再定義：
「AIが何をして良いか、してはいけないか」という権限管理のルール策定が急務です。情報セキュリティポリシーを見直し、AIエージェントを「新しい従業員」としてどう管理するかという視点が必要になります。
AIは単なる「チャット相手」から「頼れる部下」へと進化しようとしています。この変化を単なる技術トレンドとして傍観するのではなく、自社の業務プロセスを根本から見直す機会と捉えられるかどうかが、2026年以降の企業の生産性を左右することになるでしょう。