投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なるテキスト生成やチャットボットによる情報検索から、自律的にタスクを遂行する「AIエージェント（Agentic AI）」へと進化しつつあります。米国連邦政府での活用検討が進む中、この技術は日本企業の複雑な業務フローやレガシーシステム連携にどのような解決策をもたらすのか。技術的な可能性と、導入に向けたガバナンスの要点を解説します。
AIエージェントとは何か：チャットボットとの決定的な違い
これまでの生成AI（ChatGPTなど）の主な用途は、人間が入力した質問に対して答えを返す、あるいは文章を作成するといった「情報の生成」が中心でした。しかし、現在注目されている「AIエージェント（Agentic AI）」は、そこから一歩進み、ユーザーの目標を達成するために「行動」することを主眼としています。
元記事では、米国連邦政府のサービス提供における変革が取り上げられていますが、その核心は「複数のシステムにまたがる作業の自動化」です。例えば、報告書を提出するために複数のシステムにログインし、必要なデータを認証・取得し、フォームに入力して提出するといった一連のプロセスを、AIエージェントが人間に代わって遂行します。
これは単にAPIを呼び出すだけでなく、AIが「計画（Planning）」を立て、現在の状況を判断し、適切なツールを選んで実行するという自律性を持っている点が大きな特徴です。
日本企業の課題にAIエージェントはどう効くか
日本企業、特に歴史ある大企業においては、部門ごとに異なるSaaSや、長年運用されているオンプレミスのレガシーシステムが混在しており、データがサイロ化しているケースが散見されます。従業員は、業務を完遂するために複数の画面を行き来し、手作業でデータの転記を行っているのが実情です。
ここにAIエージェントを導入する意義は、システム全面刷新（リプレース）という巨額投資を伴う解決策の手前で、既存システムを活かしたまま業務フローを自動化できる可能性にあります。RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）と似ていますが、RPAがあらかじめ決められた手順を厳格に守るのに対し、AIエージェントは「データの形式が少し違う」「エラーが出た」といった非定型な状況に対しても、LLMの推論能力を使って柔軟に対応できる点が異なります。
実務適用におけるリスクとガバナンス
しかし、AIに「行動」させることは、企業にとって新たなリスクを招くことでもあります。チャットボットが不正確な回答をする「ハルシネーション（幻覚）」のリスクに加え、AIエージェントには「誤った操作を実行してしまう」リスクが伴います。
例えば、AIエージェントが発注システムにアクセスできる場合、誤って大量の商品を発注してしまったり、機密情報を意図しない宛先に送信してしまったりする可能性があります。日本の商習慣においては、決裁権限や承認フローが厳格に定められていることが多いため、AIエージェントの導入にあたっては以下の点が重要になります。
まず、AIに与える権限を最小限に留める「最小権限の原則」を徹底すること。次に、重要なアクションの直前には必ず人間の承認（Human-in-the-loop）を挟む設計にすることです。また、AIがどのような推論を経てその行動に至ったかというログを追跡可能にすることも、監査やコンプライアンスの観点から不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントの台頭は、日本のDX（デジタルトランスフォーメーション）を加速させる強力な武器となり得ます。今後の意思決定において、以下の3点を意識することをお勧めします。
1. プロセス全体の見直しと「つなぎ役」としてのAI
単一タスクの効率化ではなく、システムを横断する業務フロー全体を俯瞰してください。システム統合が困難な領域こそ、AIエージェントが「つなぎ役」として価値を発揮します。
2. 権限管理と責任分界点の明確化
技術的な検証（PoC）と並行して、法務・コンプライアンス部門を巻き込んだガバナンス設計を早期に行う必要があります。「AIが勝手に行ったこと」で済まされない実害を防ぐため、AIが実行可能なアクションの範囲（ガードレール）を明確に定義してください。
3. 小さく始めて「行動」の信頼性を検証する
いきなり顧客向けのサービスや決済に関わる部分に適用するのではなく、まずは社内の情報収集や、ドラフト作成後のシステム登録補助など、リスクの低い領域から「行動するAI」の挙動を確認し、組織としての信頼を積み重ねることが重要です。