投稿者 global-ai-media 
Google DeepMindを率いるデミス・ハサビス氏は、ChatGPTに続くAIの「キラーアプリ」の開発に注力しています。単なる対話型AIを超え、目標に向かって自律的に計画・実行する「AIエージェント」への進化は、日本のビジネス現場にどのような変革をもたらすのか。技術の現状と、日本企業が備えるべき組織体制やリスク管理について解説します。
「チェスマスター」が描く次の一手
生成AIブームの火付け役となったのはOpenAIのChatGPTですが、Googleも決して沈黙しているわけではありません。Google DeepMindのCEOであり、かつてチェスの神童と呼ばれたデミス・ハサビス氏は、現在、生成AIの次なる「キラーアプリ」の開発に注力しています。ハサビス氏のバックグラウンドであるゲーム理論や強化学習（AlphaGoなどで実証された技術）は、現在のAI開発競争において重要な意味を持ちます。
これまでの大規模言語モデル（LLM）は、確率的に「もっともらしい次の単語」を予測することに特化していました。しかし、ハサビス氏らが目指すのは、単に流暢な文章を書くことではなく、ユーザーの目的を理解し、複雑な手順を計画し、実行まで担うシステムの構築です。これは業界で「エージェント（Agentic AI）」と呼ばれる領域であり、今後のAI活用の主戦場になると予測されています。
「対話」から「行動」へ：エージェント型AIの衝撃
現在の多くの企業導入事例は、議事録要約や社内ナレッジ検索といった「情報の整理・生成」に留まっています。これに対し、Googleや他のテック巨人が目指す「キラーアプリ」としてのAIエージェントは、「行動」を主体とします。
例えば、「来週の出張手配をして」と指示するだけで、フライトの空き状況を確認し、社内規定（旅費規程）と照らし合わせ、ホテルの予約を行い、カレンダーに登録し、経理システムに仮申請を行うといった一連のプロセスを完結させるイメージです。これは、APIを通じて外部ツールを操作する能力と、タスクを分解して順序立てて実行する推論能力（Reasoning）の高度な統合によって実現されます。
日本企業における活用可能性と「現場」の壁
この「行動するAI」は、労働人口減少が深刻な日本において、極めて高い親和性を持ちます。特に、定型業務が多いバックオフィス部門や、人手不足が常態化しているコールセンター業務において、単なる回答提示ではなく「手続きの代行」までAIが担えれば、生産性は劇的に向上します。
しかし、日本企業特有の商習慣や組織文化が壁となる可能性もあります。例えば、曖昧な指示（「いい感じでやっておいて」）が通じにくい点や、稟議・承認プロセスが複雑でAIによる自動処理となじまないケースです。また、現場のオペレーションが属人化しており、AIに教えるための標準化されたマニュアルやデータが存在しないことも、導入の大きな障壁となり得ます。
ガバナンスとリスク：AIが勝手に契約を結ぶ日？
エージェント型AIの最大のリスクは、その自律性にあります。AIが誤った判断で不適切な発注を行ったり、誤った情報を顧客に送信したりした場合、その法的責任は誰が負うのかという問題です。日本の法律や企業コンプライアンスの観点からは、AIの行動をどこまで許可し、どこで人間が承認（Human-in-the-loop）を行うかという設計が極めて重要になります。
特に金融や医療、インフラといったミスが許されない領域では、Googleのようなプラットフォーマーが提供する技術をそのまま使うのではなく、自社のポリシーに合わせた厳格なガードレール（安全性確保の仕組み）を構築する必要があります。ハサビス氏が目指す世界観は魅力的ですが、実務への適用には慎重な検証が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
Googleの動向やエージェント型AIの進化を踏まえ、日本の意思決定者や実務担当者は以下の点を意識すべきです。
1. 「生成」から「代行」への視点転換
AI活用を「文章や画像の作成」だけでなく、「業務プロセスの代行」という視点で再定義してください。どの業務フローならAIに権限委譲できるか、棚卸しを始める時期に来ています。
2. 業務の標準化とデータ整備
「空気を読む」ことが得意な日本の組織文化は、AIにとってはブラックボックスです。AIエージェントが機能するためには、業務ルールが明確で、参照すべきデータがデジタル化されていることが前提となります。DX（デジタルトランスフォーメーション）の基本に立ち返り、足元のデータ整備を進めることが、将来的なキラーアプリ導入への最短ルートです。
3. ガバナンス体制の先回り
AIが自律的に動くことを想定したガイドラインの策定が必要です。「AIが勝手に行った操作」による損害をどう防ぐか、技術的な制限と運用ルール（最終承認は人間が行うなど）の両面からリスク管理体制を検討してください。