投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なるコンテンツ生成から、複雑なタスクを自律的に遂行する「エージェンティック（Agentic）AI」へと進化しています。米国の主要広告代理店グループであるStagwellやWPPが相次いで発表したAIエージェント基盤の事例をもとに、組織のナレッジをシステム化する「AIのOS化」という概念と、日本企業が取り組むべきガバナンスや実装のポイントを解説します。
「チャットボット」から「自律型エージェント」への転換点
生成AIの登場からしばらくの間、多くの企業における活用は「人間がチャット形式で指示を出し、AIがテキストや画像を生成する」という対話型が主流でした。しかし現在、世界のAIトレンドは、AIが目標達成のために自律的に思考し、複数のツールを操作してタスクを完遂する「エージェンティック（Agentic）AI」、すなわちAIエージェントへと急速にシフトしています。
その象徴的な動きが、グローバルな広告・マーケティング業界で見られます。Stagwellが発表した「The Machine」や、WPP Openが展開する「AI Agent Hub」といった取り組みは、単発のAIツール導入ではなく、組織全体で専門性を共有するための「オペレーティングシステム（OS）」としてAIを位置づけている点が特徴です。
これらのシステムでは、例えば「市場調査」「メディアプランニング」「クリエイティブ生成」といった特定の専門知識を持ったAIエージェントが、共通の基盤上で連携します。WPPが掲げる「代理店の専門知識をビジネス全体で利用可能にする」というビジョンは、AIを単なる効率化ツールとしてではなく、組織の知恵をスケーラブルにするためのインフラとして捉えていることを示唆しています。
専門知識を「OS」に組み込む意味
なぜ、単体のAIアプリケーションではなく「OS（基盤）」や「ハブ」という形態が重要なのでしょうか。これには主に2つの理由があります。
第一に、データのサイロ化を防ぎ、コンテキストを共有するためです。日本企業でもよく見られる課題ですが、部署ごとに異なるAIツールを使っていると、マーケティング部門の知見が営業部門に共有されず、一貫性のある施策が打てないという事態に陥ります。OSのような共通基盤があれば、各エージェントは同じデータレイク（データの保管場所）を参照し、文脈を維持したまま協働することが可能になります。
第二に、ガバナンスとセキュリティの一元管理です。AIエージェントが社内システムにアクセスして自律的に動くとなれば、セキュリティリスクは高まります。誰が（どのエージェントが）何をしたかというログを中央集権的に管理し、アクセス権限を制御するためには、OSレベルでの設計が不可欠です。
日本企業における「AI同僚化」の可能性と課題
この「AIエージェント」の潮流は、人手不足が深刻化する日本企業にとって極めて親和性が高いと言えます。従来のRPA（Robotic Process Automation）は定型業務しか処理できませんでしたが、AIエージェントは「今月の売上目標に対し、最適なプロモーション案を3つ作成し、社内規定に沿ってドラフトを作る」といった、非定型かつ判断を伴う業務を委譲できる可能性があります。
一方で、日本の商習慣や組織文化に照らし合わせると、いくつかのハードルも存在します。日本企業特有の「稟議（りんぎ）」や「合意形成」のプロセスに、AIの自律的な判断をどう組み込むかという問題です。「AIが勝手に判断して進めた」ことが許容されない文化では、AIエージェントの自律性を制限せざるを得ず、その真価を発揮できない恐れがあります。
また、品質への要求水準が高い日本では、AIが生成したアウトプットに対するハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスク許容度が低い傾向にあります。したがって、完全に自律させるのではなく、プロセスの要所要所で人間が確認を行う「Human-in-the-loop（人間がループに入る）」設計が、欧米以上に重要になります。
日本企業のAI活用への示唆
StagwellやWPPの事例は、AI活用が「個人の生産性向上」から「組織のケーパビリティ（能力）拡張」へとフェーズが移行していることを示しています。これを踏まえ、日本の意思決定者や実務者は以下の視点を持つべきでしょう。
- 「ツール導入」から「基盤構築」への意識転換：
特定の業務を楽にするSaaSを個別に導入するだけでなく、それらを連携させ、組織固有のデータやナレッジを学習させるための「AI基盤（OS）」をどう整備するかという中長期的な視点を持つ必要があります。 - AIエージェントの「職務分掌」の定義：
AIを「何でもできる魔法の杖」として扱うのではなく、新入社員を採用するように「このエージェントには何の権限を与え、どこまで自律させるか」という役割定義（ジョブディスクリプション）を明確にする必要があります。 - 日本流の「承認プロセス」との統合：
AIエージェントが作成した案を人間が承認するワークフローをシステム的に確立することです。これにより、AIのスピードと人間の責任担保を両立させる、日本企業らしい堅実なDX（デジタルトランスフォーメーション）が実現できます。