投稿者 global-ai-media 
MetaによるシンガポールのAIスタートアップ「Manus」の買収は、生成AI競争の主戦場が「対話」から「行動（エージェント）」へ移行したことを明確に示しています。同時に、中国との関係遮断を明言したこの動きは、AIサプライチェーンにおける地政学的リスクの高まりを象徴しており、日本企業の技術選定にも重要な示唆を与えています。
生成AIの次は「AIエージェント」：言葉から行動へ
Metaが20億ドル（約3,000億円）という巨額を投じてシンガポールのスタートアップ「Manus」を買収した背景には、AI開発の焦点が大規模言語モデル（LLM）の「性能向上」から、それらを活用して実務を遂行する「AIエージェント」の実装へと移っている現状があります。
これまで私たちが触れてきたChatGPTのようなチャットボットは、主にテキストの生成や要約を得意としていました。対して「AIエージェント（Agentic AI）」は、ユーザーの曖昧な指示に基づき、AIが自律的に計画を立て、外部ツールを操作し、タスクを完遂することを指します。例えば、「旅行の計画を立てて」と言うだけでなく、実際に航空券の予約サイトにアクセスし、空席を確認して仮押さえまで行うような振る舞いです。
日本のビジネス現場においても、単なる文書作成支援にとどまらず、複雑な社内ワークフローの自動化や、顧客対応の完結といった「労働力としてのAI」への期待が高まっています。Metaのこの動きは、エージェント技術が実験室レベルを超え、実用段階に入りつつあることを示唆しています。
開発体制における「脱中国」と経済安全保障
今回の買収劇で特筆すべき点は、Metaが「中国との関係をすべて断つ（Cut all ties with China）」と明言している点です。これは単なる企業の広報戦略にとどまらず、米中ハイテク摩擦がAIのサプライチェーンに深く影を落としていることを意味します。
日本企業にとっても、AI導入における「経済安全保障」は無視できない課題です。日本国内では経済安全保障推進法に基づき、基幹インフラや重要物資のサプライチェーン強靭化が求められています。AIモデルやその学習データ、開発に関わる人材や資本がどの国・地域に由来するのかというトレーサビリティ（追跡可能性）は、今後ますます厳しく問われることになるでしょう。特に金融、重要インフラ、行政サービスなどでAIを活用する場合、ベンダー選定における地政学リスクの精査（デューデリジェンス）は必須要件となりつつあります。
日本企業のAI活用への示唆
Metaの動向とグローバルなトレンドを踏まえ、日本の実務家は以下の点に留意してAI戦略を進めるべきです。
1. 自律型エージェントのガバナンス設計
AIが自律的に「行動」する場合、従来以上にリスク管理が重要になります。AIが誤って不適切な発注を行ったり、機密データを外部APIに送信したりするリスクがあるためです。日本企業特有の承認プロセスや責任分界点と、AIの自律性をどう融合させるか、「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」の設計が急務です。
2. サプライチェーンリスクの再点検
導入するAIツールやAPIが、どの国のサーバーを経由し、どの国の資本が入った企業によって開発されているかを確認する必要があります。特に米国プラットフォーマーの技術を利用する場合、米国の輸出規制や対中政策の影響を直接受ける可能性があるため、BCP（事業継続計画）の観点からも依存度のコントロールが求められます。
3. 労働力不足解消への現実解としての期待
少子高齢化による労働力不足が深刻な日本において、AIエージェントは「生産性向上」の切り札になり得ます。ただし、魔法の杖ではありません。まずは定型業務でありながら手順が複雑なタスク（経費精算の突き合わせや、一次問い合わせの自動処理など）からスモールスタートし、エージェント技術の成熟度を見極めながら適用範囲を広げていくアプローチが推奨されます。