投稿者 global-ai-media 
ChatGPTのような対話型AIは、人間が指示を出さなければ動かない「受動的」なツールに過ぎません。これに対し、自ら思考し、ツールを使いこなし、タスクを完遂する「エージェント型AI（Agentic AI）」が今、世界的な注目を集めています。医療分野での萌芽的事例を端緒に、日本企業が目指すべきAI活用の次なるステージと、それに伴うガバナンスのあり方を解説します。
「受動的な検索エンジン」からの脱却
生成AIの登場以降、多くの日本企業が社内チャットボットの導入を進めてきました。しかし、現場からは「プロンプト（指示出し）が難しい」「結局、人間がすべてチェックしなくてはならず、手間が変わらない」といった声も聞かれます。元記事でも指摘されている通り、現在のChatGPTの多くは「受動的な知識エンジン（Passive Knowledge Engine）」として機能しています。ユーザーが入力をし、AIが答え、次の入力を待つ――この往復作業は、多忙な医師やビジネスパーソンにとって認知的な負荷が高いものです。
ここで登場するのが「エージェント型AI（Agentic AI）」という概念です。これは、単に質問に答えるだけでなく、ユーザーが設定したゴール（目的）に向けて、自律的に手順を計画し、必要な外部ツール（検索、データベース照会、計算、メール送信など）を使いこなしながらタスクを完遂しようとするAIシステムを指します。「聞けば答える」存在から、「頼めばやってくれる」存在へのシフトと言えます。
医療現場における「自律的サポート」の可能性
医療分野は、エージェント型AIの恩恵を最も受けやすい領域の一つです。従来のAIが「診断ガイドラインの要約」を出力するだけだったのに対し、エージェント型AIは電子カルテ（EHR）システムと連携し、「患者の症状に基づき、最新の論文を検索し、推奨される検査オーダーの下書きを作成し、処方薬の飲み合わせリスクをチェックする」といった一連のワークフローを実行できます。
日本においては、「医師の働き方改革」が喫緊の課題となっています。医師不足や過重労働が深刻化する中、カルテ入力やサマリ作成、紹介状の準備といった事務作業の負荷軽減は急務です。エージェント型AIが、医師の指示を待たずに必要な情報を先回りして準備（プレパレーション）することで、医師は患者との対話や最終的な意思決定といった、人間にしかできない業務に集中できるようになります。
日本の法規制・商習慣におけるリスクと実装のポイント
一方で、日本国内での実装には慎重な検討が必要です。特に医療分野においては、医師法第17条（医業の独占）により、AIが最終的な診断や治療方針の決定を行うことは認められていません。AIはあくまで「支援ツール」であり、最終責任は医師にあります。
また、エージェント型AI特有のリスクとして、AIが誤った判断に基づき勝手に処理を進めてしまう「暴走」や、不正確な情報を事実のように語る「ハルシネーション」が、実務プロセスに組み込まれることで被害が拡大する恐れがあります。日本の企業文化においては、ミスゼロが求められる傾向が強いため、いきなりフルオートメーション（完全自動化）を目指すのではなく、「Human-in-the-loop（人間が必ず承認プロセスに介在する仕組み）」をワークフローに組み込むことが、信頼獲得とリスク管理の両面で不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
医療に限らず、一般企業においてもエージェント型AIへの移行は重要なトレンドとなります。以下に、意思決定者が押さえるべきポイントを整理します。
1. 「チャット」から「ワークフロー」への視点転換
単に「AIと会話する」ツールではなく、既存の業務システム（SaaS、社内DB）とAPI連携させ、業務プロセスそのものを代行させる設計を検討してください。RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）と生成AIの融合領域が、次の投資対効果（ROI）の源泉となります。
2. 責任分界点とガバナンスの明確化
AIエージェントが自律的に動く際、どこまでを許可し、どこで人間の承認を挟むかという「権限管理」が重要になります。社内のAIガバナンス規定において、AIによる自動実行の範囲を明確に定義する必要があります。
3. 日本固有の文脈への適応
稟議制度や根回しといった日本独自の商習慣に対し、AIがどのように適合するかを考える必要があります。例えば、複雑な稟議申請の下書きや、関連部署への事前確認メールのドラフト作成など、日本企業の「調整コスト」を下げる領域での活用が、現場の受容性を高める鍵となるでしょう。