投稿者 global-ai-media 
Oracle AI Worldにおいて、IBMがOracle Fusion Applications向けに新たなAIエージェントの提供を発表しました。これは、生成AIの活用フェーズが単なる「対話・検索」から、ERP（統合基幹業務システム）内での「自律的なタスク実行」へと移行し始めたことを示唆しています。本稿では、このグローバルな動向を背景に、日本企業がAIエージェント導入前に整備すべきデータ基盤とガバナンスについて解説します。
「チャットボット」から「エージェント」への進化
生成AIのビジネス活用において、現在もっとも注目されているキーワードの一つが「AIエージェント」です。従来のAIチャットボットやRAG（検索拡張生成）が、ユーザーの質問に対して「情報を探し、回答を生成する」ことに主眼を置いていたのに対し、AIエージェントは「ユーザーの指示に基づいて、システムを操作し、タスクを完遂する」能力を持ちます。
今回、IBMがOracle Fusion Applications向けにAIエージェントを投入するというニュースは、企業の基幹システム（ERP）領域において、この「実行型AI」の実装が本格化していることを意味します。具体的には、調達、財務、人事といったバックオフィス業務において、AIが単なるアドバイザーから、承認プロセスの起案やデータ入力の代行を行う「デジタルな実務担当者」へと進化しようとしています。
AI導入の前に「何を構築すべきか」という問い
しかし、元記事のタイトルにある “What Enterprises Must Build Before AI Can Deliver”（AIが成果を出す前に企業が構築すべきもの）という視点は、多くの日本企業にとって極めて重要な示唆を含んでいます。高度なAIエージェントを導入すれば、即座に業務が自動化されるわけではありません。
AIエージェントがERP内で正しく機能するためには、その前提として「標準化された業務プロセス」と「整備されたデータ基盤」が不可欠です。日本企業においては、部門ごとに最適化された（サイロ化された）システムや、属人化した業務フロー、紙ベースのデータが依然として多く存在します。データが構造化されておらず、システム間の連携が取れていない状態でAIエージェントを導入しても、AIは正確な文脈を理解できず、誤った操作（ハルシネーションによる誤発注や誤送金など）を引き起こすリスクがあります。
日本企業における活用とリスク管理
日本国内においても、労働人口の減少に伴い、バックオフィス業務の省力化は喫緊の課題です。AIエージェントは、定型的な転記作業や一次承認の判断支援などで大きな効果を発揮する可能性があります。しかし、実務への適用にあたっては、以下の点に注意が必要です。
まず、AIの自律性をどこまで許容するかという「権限管理」です。例えば、購買発注において「金額が◯万円以下ならAIが自動処理、それ以上は人間が承認」といった明確なルール作りが求められます。また、日本特有の商習慣や複雑な承認フロー（稟議制度など）に対して、海外製のパッケージ標準機能であるAIエージェントがどこまで適合できるか、あるいは業務フロー側をグローバル標準（Fit to Standard）に合わせて簡素化できるかという経営判断も迫られるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
IBMとOracleの事例は、AI活用が「お試し」の段階を終え、基幹業務の深部へと入り込んできたことを示しています。日本企業がこの潮流を成果に繋げるためには、以下の3点が重要となります。
- データ基盤の整備（Data Readiness）：AIツールを導入する前に、自社のERP内のデータがAIにとって読み取り可能かつ信頼できる状態（クリーンデータ）であるかを見直すこと。部門横断的なデータ統合が最優先事項となります。
- 業務プロセスの標準化：AIエージェントの効果を最大化するために、属人的で複雑な日本独自の業務フローを見直し、可能な限りシンプルかつ標準的なプロセスへと再設計（BPR）する勇気が必要です。
- 「Human-in-the-Loop」の徹底：AIにすべてを任せるのではなく、最終的な意思決定やリスク管理には必ず人間が介在する仕組みを構築すること。特に金融商品取引法（J-SOX）などのコンプライアンス観点からも、AIの操作ログの監査証跡を残す設計が不可欠です。