投稿者 global-ai-media 
Meta社によるAIスタートアップ「Manus」の20億ドル超での買収は、生成AIの競争軸が「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」へと完全に移行したことを決定づけました。年間収益1億ドルを稼ぎ出すという同スタートアップの実績は、AIエージェントがすでに実験室を出て、実ビジネスで価値を生み出し始めていることを証明しています。本稿では、この買収劇が示唆するグローバルトレンドと、日本のビジネス環境におけるAI自動化の新たな可能性について解説します。
「テキスト生成」から「タスク実行」へ：Agentic AIの台頭
Meta社が20億ドル（約3,000億円規模）以上を投じて買収したManusは、単なる有望な研究開発企業ではありません。記事によれば、すでに年間約1億ドルの収益を上げているとされており、これはAIが実際のビジネスプロセスの中で「実用的な価値」を提供していることの左証です。
これまで生成AIの主流は、ChatGPTに代表されるような「人間が質問し、AIが回答やコンテンツを生成する」対話型でした。しかし、現在急速に注目を集めているのは「Agentic AI（エージェント型AI）」と呼ばれる領域です。これは、AIが単にテキストを返すだけでなく、ソフトウェアの操作、予約の実行、データの集計、他システムへのAPIコールなど、具体的な「行動（Action）」を自律的に行う技術を指します。
Metaがこの領域に巨額投資を行った背景には、MicrosoftやGoogle、OpenAI、Anthropicといった競合他社もまた、AIエージェント機能（例：PC操作を行うComputer Useや、複雑な推論を行うモデル）に注力している事実があります。AIは「アシスタント（助言者）」から「エージェント（代理人）」へと進化しようとしています。
日本企業における「RPA 2.0」としての可能性
この動きは、日本企業にとって極めて親和性が高い可能性があります。日本は労働人口の減少という構造的な課題を抱えており、業務効率化のためにRPA（Robotic Process Automation）の導入が進んでいる国の一つです。
従来のRPAは「定型業務」の自動化には強力でしたが、少しでも手順が変わったり、判断が必要な「非定型業務」には対応できず、エラーで止まってしまうという課題がありました。ここにAgentic AIが組み合わさることで、曖昧な指示でも文脈を理解し、画面上のUI変更にも柔軟に対応しながら業務を完結させる「RPA 2.0」とも呼ぶべき高度な自動化が実現しつつあります。
例えば、経理部門における請求書の突合や、カスタマーサポートにおける複雑な払い戻し処理など、これまで「人が判断してクリックしなければならなかった」領域まで自動化の範囲が広がることを意味します。
「ハルシネーション」が引き起こす実務リスクの変化
一方で、実務導入に際してはリスクの質が変わることに注意が必要です。従来のチャットボットであれば、AIが嘘をつく（ハルシネーション）リスクは「誤情報の拡散」に留まっていました。しかし、AIエージェントが「実行権限」を持つようになると、リスクは物理的・金銭的な損害に直結します。
例えば、AIが誤った判断で「誤発注を行う」「不適切なメールを顧客に送信する」「機密データを外部ストレージに移動させる」といった事故が起こり得ます。日本の商習慣において、こうしたミスは企業の信頼を大きく損なう可能性があります。
したがって、AIエージェントの導入にあたっては、AIにどこまでの権限を与えるか（Read onlyか、Write/Executeも許可するか）、そして最終的な承認プロセス（Human-in-the-loop）をどの段階に設けるかという、厳格なガバナンス設計が不可欠となります。
日本企業のAI活用への示唆
MetaによるManus買収は、AI技術が「賢さ」を競うフェーズから「実用性・遂行能力」を競うフェーズに入ったことを示しています。日本の企業・組織においては、以下の3点を意識して今後の戦略を立てるべきでしょう。
1. 「チャットボット」以上の活用シナリオを描く
社内Wikiの検索や文章要約といったLLMの基本機能に加え、今後は「予約手配」「定型メールのドラフト作成と送信準備」「CRMへのデータ入力」といった、具体的なタスクをAIに任せる検証を開始すべき時期に来ています。
2. 既存のRPA・自動化ツールの見直し
すでに導入しているRPAが「保守運用が大変」「例外処理に弱い」という課題を抱えている場合、AIエージェント技術を組み込んだ次世代ツールへの置き換えや連携が、コスト削減と安定稼働の鍵になる可能性があります。
3. 「行動するAI」のためのガバナンス策定
AIにシステム操作権限を与えることを見越したセキュリティポリシーの策定が必要です。特に日本企業では、責任の所在が曖昧になりがちです。「AIが勝手にやった」では済まされないため、監査ログの取得や、AIの行動範囲を制限するガードレールの技術的実装をセットで検討することが求められます。