投稿者 global-ai-media 
ChatGPTがDoorDashなどのサードパーティアプリと直接連携し、チャット画面から物理的なサービスの利用や決済までを完結させる機能強化が進んでいます。これは生成AIが単なる情報の「検索・要約」ツールから、ユーザーの代理としてタスクを実行する「エージェント」へと変貌を遂げていることを意味します。この変化がもたらす利便性と、日本企業が留意すべきプライバシー・セキュリティの新たな論点について解説します。
「知るAI」から「行うAI」へのパラダイムシフト
Tech Brewなどの報道によると、ChatGPTの新たなアプリストア構想（エコシステム）では、DoorDashのような外部サービスとアカウントを接続し、チャットインターフェースを通じて直接注文や手配が可能になるとされています。これは、これまでの「プラグイン」や「GPTs」の概念をさらに推し進め、LLM（大規模言語モデル）をあらゆるデジタルサービスのユニバーサル・インターフェースにしようとする動きです。
これまで私たちは、ChatGPTに「東京のおすすめの寿司屋を教えて」と尋ねていました。しかし今後は、「この寿司屋の予約を19時に取って、自宅までのタクシーも手配しておいて」という指示だけで、AIが背後で複数のアプリAPIを操作し、完結させるようになります。専門用語で「エージェンティック・ワークフロー（Agentic Workflow）」と呼ばれるこの動きは、AIが受動的なアドバイザーから能動的な実行者へと進化する重要な転換点です。
利便性の裏にある「データ集約」とプライバシーリスク
この進化は極めて便利である反面、AIプロバイダー側に極めてセンシティブな個人データが集約されることを意味します。外部アプリと連携するということは、購買履歴、位置情報、決済情報、さらには個人の嗜好といった「実生活のログ」をLLMに渡すことと同義です。
欧米に比べ、プライバシー保護やデータ主権に敏感な日本市場において、このモデルがどこまでスムーズに受け入れられるかは議論の余地があります。特に企業利用の文脈では、「従業員が個人のアカウントを業務AIに紐付けるリスク」や「AI経由での誤発注・誤操作」といった、従来にはなかったインシデントへの懸念が生じます。
日本企業における「SaaS連携」の可能性と課題
日本のビジネス現場に目を向けると、この「外部連携」のトレンドは、コンシューマー向けサービス（B2C）よりも、社内業務（B2B）でのインパクトが大きいと考えられます。例えば、ChatGPTのようなインターフェースから、kintoneの日報を登録したり、Salesforceの顧客情報を更新したり、Slackで特定のチームに連絡したりといったユースケースです。
しかし、ここで最大の障壁となるのが「幻覚（ハルシネーション）」と「アクセス権限の管理」です。AIが指示を誤解して誤ったデータを基幹システムに書き込んでしまうリスクや、本来閲覧権限のないデータをAI経由で引き出せてしまうリスク（プロンプトインジェクション攻撃など）に対し、日本企業のIT部門は極めて慎重になる必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の「アプリ連携」の動向から、日本のビジネスリーダーやエンジニアが押さえておくべきポイントは以下の3点です。
1. インターフェースとしてのAI活用を再考する
自社のサービスやプロダクトを開発する際、独自のUI（画面）を作り込むだけでなく、「AIからAPI経由で操作されること」を前提とした設計が必要になります。ユーザーは将来、御社のアプリを開かず、AI経由で御社のサービスを利用するようになるかもしれません。
2. 「Human in the Loop」の設計を徹底する
AIにアクション（注文、決済、データ削除など）を許可する場合、必ず人間が最終確認を行うプロセス（Human in the Loop）を組み込むことが、日本の品質基準やコンプライアンス観点では必須となります。全自動化を目指すのではなく、承認フローの効率化から着手すべきです。
3. ガバナンスポリシーの更新
「社内データを入れてはいけない」という従来のAI規定に加え、「AIに社外サービスの操作権限を与えてはいけない（または、どこまで許可するか）」という、アクションに対するガバナンス策定が急務となります。特に金融や医療など規制の厳しい業界では、API連携の範囲を慎重に線引きする必要があります。