投稿者 global-ai-media 
米ヘルスケアIT企業の10Bridgeが、医療データの相互運用性を高めるAIエージェントを発表しました。この事例は、単なるチャットボットを超え、複雑なシステム間連携やレポーティング業務を自律的に遂行する「エージェント型AI」の台頭を象徴しています。日本の多くの組織が抱える「レガシーシステム」や「データのサイロ化」という課題に対し、AIエージェントがどのような解決策となり得るのか、リスク管理の観点も含めて解説します。
「対話」から「実行」へ：AIエージェントによるワークフロー自動化
米国のヘルスケアIT企業である10Bridgeが発表した新しいAIエージェントは、医療データの相互運用性（Interoperability）における複雑な課題を解決するために設計されました。具体的には、手作業によるレポート作成の排除や、API（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）が整備されていないシステム間の統合支援などが挙げられます。
生成AIのブーム初期は、人間が質問しAIが答える「チャットボット」形式が主流でしたが、現在はAIが具体的なタスクを自律的に実行する「AIエージェント」へとトレンドがシフトしています。10Bridgeの事例は、AIが単に医療知識を検索するだけでなく、異なるフォーマットのデータを変換し、システム間で受け渡し、最終的なレポートを出力するという「実務プロセスそのもの」を担い始めていることを示しています。
日本の「レガシーシステム」問題とAIの親和性
このニュースは、日本企業にとっても重要な示唆を含んでいます。医療業界に限らず、日本の多くの大企業では、長年運用されてきたレガシーシステム（メインフレームやオンプレミスの業務システム）が現役で稼働しており、APIが公開されていない、あるいはデータベース構造が複雑で外部連携が困難であるケースが散見されます。
従来、こうしたシステム間のデータ連携には、大規模なシステム改修や、RPA（Robotic Process Automation）による画面操作の自動化が必要でした。しかし、AIエージェントは、非構造化データ（自然言語で書かれたカルテや日報など）の内容を理解し、必要な情報を抽出して別システムに入力可能な形式に整える能力を持っています。
つまり、莫大なコストをかけてシステム全体をモダナイズ（最新化）する前に、AIエージェントを「接着剤」として利用することで、レガシーシステムと最新のクラウドサービスをつなぎ、業務効率化を実現できる可能性があるのです。
ヘルスケア領域におけるリスクとガバナンス
一方で、医療データのような機微な情報をAIに扱わせる場合、高いレベルのリスク管理が求められます。特に生成AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘の出力）」は、医療現場では致命的なミスにつながりかねません。
AIエージェントをデータ連携に活用する場合、以下の点がクリティカルな課題となります。
- データの正確性とトレーサビリティ：AIがデータを変換・移動した際、その根拠が追跡可能であること。
- プライバシー保護：個人情報が学習データに利用されない環境の構築や、匿名化処理の徹底。
- Human-in-the-Loop（人間による確認）：AIが自動処理した結果を、最終的に専門家が承認するプロセスの組み込み。
10Bridgeのようなソリューションも、全自動化を目指しつつ、実際には専門家による監視プロセスを前提とした運用が求められるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本企業がAI活用を進める上での要点を整理します。
1. 「APIがない」を言い訳にしない
システム連携の障壁となっていたAPIの欠如やデータ形式の不一致こそ、LLM（大規模言語モデル）やAIエージェントが得意とする領域です。完全なシステム刷新を待つのではなく、AIを用いて現行システムのまま「つなぐ」アプローチを検討する価値があります。
2. 「チャット」以外のユースケース探索
社内QAボットの導入が一巡した今、次は「社員の代わりにシステム操作やデータ入力を代行するエージェント」の開発・導入が競争力の源泉となります。特に、定型業務ではないが判断が必要な「グレーゾーン」の事務処理に可能性があります。
3. 失敗が許されない領域での段階的導入
ヘルスケアや金融など、ミスが許されない領域では、AIを「オートパイロット（自動操縦）」ではなく「コパイロット（副操縦士）」として位置づけるべきです。AIエージェントが下書きやデータ整形を行い、人間が最終確認をするワークフローから始め、信頼性を評価しながら徐々に自動化範囲を広げるのが現実的なロードマップです。