投稿者 global-ai-media 
Metaが汎用AIエージェントを開発するスタートアップ「Manus」を買収したことは、生成AIの競争軸が「会話」から「行動」へとシフトしていることを象徴しています。本稿では、この買収の背景にある技術トレンドを解説し、日本のビジネス現場における自律型AI活用の可能性と、それに伴うガバナンス上の課題について考察します。
生成AIの次の戦場は「チャット」から「エージェント」へ
MetaによるManusの買収は、単なる一企業の吸収合併にとどまらず、AI業界全体の潮流を象徴する出来事です。これまでChatGPTやClaude、Llamaといった大規模言語モデル（LLM）の主な価値は、テキストの生成や要約、コードの記述といった「情報の処理」にありました。しかし、Manusが目指してきたのは、そこから一歩進んだ「自律的なタスク実行」です。
これを業界では「エージェント型AI（Agentic AI）」と呼びます。従来のチャットボットが人間からの指示に対してテキストで応答するのに対し、エージェント型AIは「来週の出張の手配をして」という指示を受ければ、フライトの検索、ホテルの比較、スケジュールの調整、そして予約の実行までを自律的に行おうとします。Metaがこの技術を取り込むことは、同社のオープンソースモデルであるLlamaを、単なる「賢い辞書」から「有能な秘書」へと進化させる狙いがあると考えられます。
日本企業における「次世代RPA」としての可能性
この技術動向は、日本企業にとって極めて親和性が高いと言えます。日本は以前よりRPA（Robotic Process Automation）の導入に積極的でしたが、従来のRPAは「画面上の決まった位置をクリックする」といった定型処理には強いものの、画面レイアウトの変更や例外処理に弱いという課題がありました。
Manusのような汎用エージェント技術は、言わば「判断力を持ったRPA」です。人間のように画面を見て（コンピュータビジョン）、文脈を理解し、臨機応変に操作を行うことが可能になります。これは、API連携が難しいレガシーシステム（古い基幹システムなど）が数多く残る日本の現場において、システム改修を行わずに業務自動化を推進する強力なツールとなり得ます。
例えば、紙の請求書をスキャンし、その内容を読み取って基幹システムに入力し、金額に矛盾があれば担当者にSlackで確認を求めるといった複雑なフローも、将来的には自然言語での指示だけで構築・実行できるようになるでしょう。
自律性の裏に潜むリスクとガバナンス
一方で、AIが「行動」できるようになることは、リスクの質が変わることを意味します。LLMが誤った情報を出力する「ハルシネーション（幻覚）」は、人間がファクトチェックをすれば防げました。しかし、AIエージェントが「誤って発注ボタンを押す」「機密データを社外に送信する」「データベースを上書きする」といった物理的なアクションを起こした場合、その被害は甚大です。
日本の商習慣や組織文化において、このリスクは導入の大きな障壁となります。稟議制度や厳格な承認フローが存在する日本企業では、「AIが勝手に判断して処理を進める」ことへの忌避感は欧米以上に強いでしょう。したがって、技術的には完全自動化が可能であっても、実務上は「Human-in-the-loop（人間がループの中に入る）」の設計が不可欠です。最終的な承認ボタンは人間が押す、あるいはAIのアクション範囲を読み取り専用（Read-only）から段階的に広げていくといった、慎重な運用設計が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
Metaの動きは、2025年以降のAI活用が「対話」から「代行」へ向かうことを示唆しています。日本のリーダーや実務者は、以下の3点を意識して準備を進めるべきです。
- 業務プロセスの可視化と標準化：AIエージェントに仕事を任せるためには、まず業務フローが明確でなければなりません。属人化している業務を洗い出し、AIが実行可能な粒度まで分解しておくことが、導入の近道となります。
- ガバナンスとサンドボックスの整備：AIが勝手に外部へアクセスしたり決済したりしないよう、権限管理を見直す必要があります。同時に、実データを使わずにAIエージェントの挙動をテストできる安全な検証環境（サンドボックス）を用意することが重要です。
- 「完全自動」ではなく「協働」を目指す：最初から全自動を目指すと、リスク懸念でプロジェクトが頓挫します。まずは「下書き作成」「情報収集」「一次スクリーニング」といった、人間が最終判断するための材料を揃える役割からエージェントを活用し、徐々に信頼を積み上げていくアプローチが現実的です。