投稿者 global-ai-media 
生成AIは今、単にテキストや画像を生成する段階から、人間の代わりにPCを操作しタスクを完遂する「エージェント」へと進化しつつあります。マイクロソフトの研究事例などから見えてくる、ローカル環境で動作する軽量モデル（SLM）とUI操作型AIの可能性について、日本企業のセキュリティ要件やDX推進の観点から解説します。
「対話」から「行動」へ：UI操作型エージェントの台頭
これまでの大規模言語モデル（LLM）の主な役割は、ユーザーの問いかけに対してテキストで回答することでした。しかし、最新のAI研究の潮流は、そこから一歩進んだ「AIエージェント」、特にグラフィカルユーザーインターフェース（GUI）を直接操作できるモデルへとシフトしています。
元記事で触れられているマイクロソフトの新しいAIモデル（Fara-7B等に代表される軽量モデル）の事例は、AIが人間のようにブラウザを閲覧し、クリックやタイピングを行う能力を持っていることを示しています。これは、API連携が用意されていないレガシーなシステムや、Webブラウザ上の複雑なSaaS操作であっても、AIが人間の代わりに画面を見て操作を行える可能性を示唆しています。
なぜ「ローカル動作」が重要なのか
この技術動向において特筆すべきは、「ローカル環境（オンデバイス）で動作する」という点です。通常、GPT-4のような高性能なモデルはクラウド上の巨大なサーバーで処理されますが、今回の事例では70億パラメータ（7B）クラスの比較的軽量なモデルが使用されています。
日本企業、特に金融、医療、製造業などの機密性の高いデータを扱う組織にとって、すべてのデータをクラウドに送信しなければならない点はAI導入の大きな障壁となってきました。しかし、PC端末内で完結して動作するAIであれば、社外秘の情報や顧客データが外部サーバーに送信されるリスクを根本から排除できます。これは、厳格な情報セキュリティポリシーを持つ日本企業にとって、極めて現実的な解となります。
RPAとの違いと「曖昧さ」への対応
PC操作の自動化といえば、日本ではRPA（Robotic Process Automation）が広く普及しています。しかし、従来のRPAは「座標Aをクリックして入力Bを行う」といった定型的なルール記述が必要で、Webサイトのデザインが少し変わっただけで動かなくなる「脆弱さ」がありました。
一方、視覚情報と文脈を理解するAIエージェントは、「『申請』ボタンを押す」という指示があれば、ボタンの位置や色が多少変わっても柔軟に対応できます。これは、日本の現場に多く残る「人の判断が介在する定型業務」の自動化において、RPAでは埋められなかったラストワンマイルを埋める技術になり得ます。
自律操作に伴うリスクとガバナンス
一方で、AIに「操作」権限を与えることには特有のリスクも伴います。テキスト生成におけるハルシネーション（もっともらしい嘘）は、エージェント型AIにおいては「誤ったボタンをクリックする」「誤送信する」といった物理的な実害に直結します。
したがって、企業がこの技術を導入する際は、「AIが操作する範囲」と「人間が承認するプロセス（Human-in-the-loop）」の設計が不可欠です。完全に自律させるのではなく、下書きや入力補助までをAIが行い、最終的な実行ボタンは人間が押すといった運用設計が、当面の現実解となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回の技術動向から、日本企業は以下の3点を意識して今後のAI戦略を検討すべきです。
- オンデバイスAIの評価開始：クラウド利用が難しい業務領域でも、ローカル動作する小規模モデル（SLM）であれば導入できる可能性があります。高性能なクラウドAI一辺倒ではなく、適材適所でエッジAIの活用を検討してください。
- 「柔軟なRPA」としての期待：既存のRPAでメンテナンスコストが高止まりしている業務や、判断が複雑で自動化を諦めていた業務に対し、UI操作型AIエージェントが適用できるか注視する必要があります。
- ガバナンスの再定義：AIに「何を見せるか（データ入力）」だけでなく、「何をさせるか（権限付与）」という観点でのガバナンス策定が急務です。特に誤操作時の責任分界点や、監査ログの取得方法は重要な論点となります。