投稿者 global-ai-media 
生成AIの実装が進む中、多くの日本企業が直面するのが「なぜAIがその回答に至ったのか」が不透明な「ブラックボックス問題」です。この課題に対し、単なるテキスト生成ではなく、自律的に思考・行動する「Agentic AI（エージェント型AI）」が、プロセスの透明性を高める鍵として注目されています。本記事では、Agentic AIがもたらす説明可能性の向上と、日本企業が留意すべき実装のポイントを解説します。
LLM活用の壁となる「説明可能性」と「透明性」
現在、多くの企業が大規模言語モデル（LLM）を業務に組み込もうとしていますが、特に金融、医療、インフラといった規制の厳しい業界や、高い信頼性が求められる日本企業の現場において、最大の障壁となっているのが「説明可能性（Explainability）」と「透明性（Transparency）」の欠如です。
LLMは巨大なニューラルネットワークであり、入力に対してどのような計算を経て出力が生成されたのかを人間が完全に理解することは困難です。この「ブラックボックス」性は、AIがもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション」のリスク管理を難しくし、コンプライアンスやガバナンスの観点から、現場導入への決裁を躊躇させる要因となっています。
Agentic AI（エージェント型AI）とは何か
この課題に対する一つの解として議論されているのが、「Agentic AI（エージェント型AI）」のアプローチです。従来のLLMが「質問に対して確率的に尤もらしい単語を返す」受動的な存在であるのに対し、Agentic AIは「目標を達成するために自律的に計画を立て、ツールを使用し、結果を評価して修正する」能動的なシステムを指します。
例えば、「市場調査レポートを作成する」というタスクに対し、Agentic AIは以下のように動作します。まず必要な情報を定義し、Web検索ツールを使って最新データを収集し、信頼性を評価し、不足があれば再検索を行い、最終的に文章を生成します。重要なのは、この「思考と行動のプロセス」がステップごとに分かれている点です。
プロセス分解による透明性の向上
Agentic AIが説明可能性を向上させると期待される理由は、この「ステップごとのログ（記録）」が残る点にあります。従来のLLMへのプロンプト入力が一発勝負のブラックボックスだとすれば、Agentic AIは「思考の連鎖（Chain of Thought）」や「ツールの使用履歴」を可視化します。
もしAIが誤った結論を出した場合でも、エンジニアや管理者は「検索キーワードが不適切だったのか」「参照したソースが古かったのか」「論理推論の段階で飛躍があったのか」を追跡（トレース）できます。これは、日本の製造業におけるトレーサビリティや、金融機関における監査証跡と同様の安心感をシステムにもたらします。
日本企業における活用と実装の現実
日本国内の業務においては、単に「答えが出ればよい」というケースは稀で、「なぜその判断に至ったか」という根拠が常に求められます。Agentic AIのアプローチは、例えば社内規程に基づいた稟議書の自動チェックや、コールセンターにおける回答推奨などにおいて、判断根拠となる条文や過去事例を明示させるシステムと相性が良いと言えます。
ただし、リスクもあります。エージェントが自律的に動くということは、予期せぬツール操作を行ったり、タスクが無限ループに陥ったりする可能性も孕んでいます。また、プロセスが可視化されるとはいえ、各ステップの推論自体は依然としてLLMに依存しているため、完全なホワイトボックス化ができるわけではありません。
日本企業のAI活用への示唆
Agentic AIによる透明性向上は、日本企業のAIガバナンスにとって重要な視点を提供します。実務への示唆として、以下の3点が挙げられます。
1. 「結果」だけでなく「プロセス」を設計・評価する
AIプロダクトを導入・開発する際は、最終的な回答精度だけでなく、エージェントがどのような手順でタスクを処理しているかを監査できるインターフェースやログ設計を要求仕様に含めるべきです。
2. 人間による監督（Human-in-the-loop）の高度化
AIが提示した「思考プロセス」を人間が確認し、承認するフローを業務に組み込むことで、AIの自律性と人間の責任を両立させることができます。これは、日本の組織文化である「確認・承認」プロセスとも親和性が高い運用です。
3. 過度な期待をせず、適用領域を見極める
Agentic AIは複雑な処理が可能ですが、その分コスト（トークン消費量）や応答時間（レイテンシ）は増加します。即時性が求められるチャットボットよりも、時間をかけてでも正確性と根拠が求められるバックオフィス業務や調査業務から適用を開始するのが現実的です。