投稿者 global-ai-media 
Salesforceの自律型AI「Agentforce」のARR（年間経常収益）が前年比330%増を記録しました。この数字は単なる一企業の好業績にとどまらず、企業の生成AI活用が「人間の支援（Copilot）」から「業務の代行（Agent）」へと本格的に移行し始めたことを示唆しています。日本企業がこの潮流をどう捉え、実務に落とし込むべきかを解説します。
「Copilot」から「Agent」へのパラダイムシフト
Salesforceが発表した「Agentforce」のARR（Annual Recurring Revenue：年間経常収益）が前年比330%増という急激な成長を見せているというニュースは、エンタープライズAI市場における重要な転換点を示しています。これまで多くの企業が導入してきた「Copilot（副操縦士）」型のAIは、あくまで人間が主導し、AIが下書きや要約を行うという「支援」の役割にとどまっていました。
これに対し、Agentforceに代表される「AIエージェント」は、AIが自ら推論し、ツールを操作し、一連のワークフローを完結させる能力を持ちます。例えば、顧客からの問い合わせに対して、AIが自律的にCRM（顧客関係管理）データを参照し、適切な回答を作成するだけでなく、必要に応じて返品処理や配送手配といったバックエンドのシステム操作まで行うことが可能です。
日本企業における「自律型AI」の可能性と障壁
労働人口の減少が深刻な日本において、人間を支援するだけでなく、業務そのものを「代行」するAIエージェントへの期待は非常に大きいと言えます。特に、定型業務が多いバックオフィスや、人材不足が慢性化しているカスタマーサポート領域では、即効性のあるソリューションとなり得ます。
しかし、日本企業特有の課題も存在します。AIエージェントが正確に機能するためには、社内のデータが構造化され、システム間で連携されている必要があります。多くの日本企業では、部門ごとにデータがサイロ化（孤立）しており、またレガシーシステムがAPI連携に対応していないケースも散見されます。AIに「行動」させるための土台となるデータ基盤（Data Cloud等）の整備が追いついていないことが、導入の大きな障壁となるでしょう。
「ハルシネーション」のリスクとガバナンス
AIエージェントの実装において、最も警戒すべきはリスク管理です。チャットボットが誤った情報を回答する「ハルシネーション（幻覚）」も問題ですが、エージェントが誤った判断でシステム上のデータを書き換えたり、誤発注を行ったりした場合、その損害は実社会に及びます。
日本企業がこの技術を採用する場合、AIを完全に「放置」するのではなく、「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」を業務プロセスにどう組み込むかが重要です。AIが処理案を作成し、最終的な承認は人間が行う、あるいは信頼度の高いタスクのみを自動化するといった、段階的な権限委譲の設計が求められます。これは、慎重な判断を好む日本の組織文化とも親和性が高いアプローチと言えます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のSalesforceの事例は、SaaSベンダーが提供するプラットフォーム上で、AIエージェントが実用段階に入ったことを証明しています。これを踏まえ、日本企業は以下の3点を意識してAI戦略を見直すべきです。
1. 「作るAI」から「使うAI」へのシフト
自社でゼロからLLM（大規模言語モデル）やエージェントを開発するのではなく、CRMやERPなど、すでにデータが蓄積されているプラットフォームに組み込まれたAI機能を活用する方が、導入スピードとコスト対効果の面で有利な場合があります。
2. データの「整備」が最優先事項
AIエージェントはデータが燃料です。社内規定、顧客履歴、製品マニュアルなどがデジタル化され、AIが読み取り可能な状態（グラウンディング可能な状態）になっていなければ、どんなに高性能なAIも機能しません。DXの一環として、非構造化データの整理を急ぐ必要があります。
3. リスク許容度の定義とスモールスタート
全社一斉導入ではなく、まずは「社内問い合わせ対応」や「一次対応の自動化」など、リスクコントロールがしやすい領域からエージェントを導入し、成功体験とガバナンスのノウハウを蓄積することを推奨します。