投稿者 global-ai-media 
生成AIのトレンドは、単なる「チャットボット」から、自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」へと急速に移行しています。本稿では、Lindy AIに代表される「ノーコードでのAIエージェント生成」という最新潮流をテーマに、エンジニア不在でも高度な自動化が可能になる未来と、日本企業が直面する「シャドーAI」などのガバナンスリスクについて実務的な観点から解説します。
「チャット」から「エージェント」へ：AI活用のフェーズシフト
これまで多くの日本企業における生成AI活用は、ChatGPTのようなチャットインターフェースを通じて「文章作成」や「要約」「翻訳」を行うことが主流でした。しかし、グローバルなAI開発の最前線では、AIが自律的にツールを使いこなし、複雑なワークフローを完遂する「AIエージェント（Agentic AI）」へのシフトが鮮明になっています。
AIエージェントとは、人間が逐一指示を出さなくとも、「目的」を与えられれば、それを達成するための手順を自ら考え、外部のAPIやソフトウェアを操作してタスクを実行するAIシステムのことです。
Lindy AIが示唆する「ノーコード・エージェント」の台頭
今回取り上げる「Lindy AI」のようなツールが注目されている理由は、AIエージェントの構築プロセスを劇的に簡略化した点にあります。「プロンプトから60秒でエージェントを作成する」という謳い文句が示す通り、自然言語で「カスタマーサポート用のボットを作って」「私の代わりに日程調整をして」と指示するだけで、特定の役割を持ったAI社員（エージェント）が生成されます。
これは、従来Pythonなどのプログラミング言語を駆使してLangChainなどのフレームワークで開発する必要があった「AIアプリケーション開発」の民主化を意味します。日本の現場においても、非エンジニアの現場担当者が、自身の業務を代替する「専属AIアシスタント」を即座に作成できる時代の到来を示唆しています。
日本企業における活用可能性：定型業務からの解放
日本国内では少子高齢化による人手不足が深刻化しており、AIエージェントによる業務効率化への期待は非常に高いものがあります。具体的には以下のような領域での活用が考えられます。
一つ目は、日程調整やメール対応などの秘書業務です。日本のビジネス習慣特有の丁寧なメール作成や、複数の関係者とのスケジュール調整をエージェントに任せることで、人間はより創造的な業務に集中できます。二つ目は、社内ヘルプデスクや一次対応の自動化です。総務やIT部門への問い合わせに対し、社内規定（RAG：検索拡張生成）を参照しながら自律的に回答・処理するエージェントを、各部署の担当者が手軽に作成できるようになります。
利便性の裏にあるリスク：精度の限界と「シャドーAI」
一方で、こうしたツールを手放しで導入することにはリスクも伴います。まず認識すべきは、AIエージェントは依然として「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクを抱えている点です。特に日本の商習慣では、わずかなミスが信用の失墜につながるケースも多く、顧客対応などの対外的な業務に完全自律型のAIを導入するには慎重な検証が必要です。
また、組織的な観点から最も懸念されるのが「シャドーAI」の問題です。誰でも簡単にAIエージェントを作れるようになれば、IT部門が把握していないところで、従業員が勝手に業務データを外部サービスに連携させ、セキュリティ事故を引き起こすリスクが高まります。Lindy AIのような便利なSaaSの登場は、ガバナンスの難易度を一段階引き上げる要因ともなり得ます。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流である「ノーコードAIエージェント」を日本企業が取り入れるにあたり、以下の3点が重要な意思決定のポイントとなります。
1. 「Human-in-the-loop」を前提としたプロセス設計
AIエージェントに全ての権限を委譲するのではなく、最終的な承認や重要な判断には必ず人間が介在する「Human-in-the-loop（人間がループに入ること）」の設計を徹底すべきです。特に初期段階では、AIは「下書き」や「提案」までを担当させ、実行ボタンは人間が押す運用が安全です。
2. 現場主導のDXとガバナンスの両立
現場部門が自らAIエージェントを作成できることはDX加速の大きなチャンスです。これを禁止するのではなく、利用可能なツールやデータ範囲を明確にしたガイドラインを策定し、「認可されたサンドボックス（実験環境）」を提供することが、イノベーションと安全性のバランスを保つ鍵となります。
3. 独自の業務フローへの適合性評価
海外製ツールは日本の複雑な商流や独特なSaaSエコシステムに完全に対応していない場合があります。導入検討の際は、単に機能の多さを見るのではなく、自社が利用しているグループウェアやチャットツール（Slack, Teams, Chatwork等）との連携がスムーズか、日本語のニュアンスを正しく理解できるかをPoC（概念実証）で厳しく評価する必要があります。