投稿者 global-ai-media 
生成AIのトレンドは、単なる対話から自律的にタスクを遂行する「エージェンティックAI（Agentic AI）」へと移行しつつあります。しかし、医療や金融といった規制の厳しい業界での導入において、最大の障壁となるのは技術的な性能ではなく、人間側の「業務プロセスの規律」であることが明らかになってきました。本稿では、米国アイバンクEvergenとUiPathの事例を題材に、日本企業が自律型AIを導入する際に直面する課題と、その解決策について解説します。
生成AIは「対話」から「行動」のフェーズへ
現在、世界のAI開発トレンドは、ユーザーの質問に答えるだけのチャットボットから、ユーザーの代わりに複雑なタスクを計画・実行する「エージェンティックAI（自律型AIエージェント）」へと急速にシフトしています。これは、AIが単に文章を作成するだけでなく、社内システムを操作し、データを照合し、ワークフローを回す役割を担うことを意味します。
しかし、企業実務、特に失敗が許されない規制産業において、AIに「行動」を委ねることは大きなリスクを伴います。今回取り上げるEvergen（ヒト組織・細胞の提供を行う医療関連組織）とUiPathの事例は、この課題に対する重要な示唆を含んでいます。彼らはドナー組織のスクリーニングという、極めて厳格なコンプライアンスが求められるプロセスにAIエージェントを導入しようと試みました。
技術の限界よりも「プロセスの曖昧さ」が浮き彫りに
この事例で特筆すべきは、プロジェクトが直面した課題が「AIの回答精度」そのものよりも、むしろ「既存業務プロセスの規律（Process Discipline）」にあったという点です。
医療記録の審査には、非構造化データ（手書きのメモや医師の所見など）の読み取りが必要であり、これまでは熟練の担当者が経験則や文脈判断に基づいて処理していました。ここにAIエージェントを導入しようとすると、人間が暗黙のうちに行っていた「行間を読む」作業や、明文化されていない例外処理がエラーの原因となります。
つまり、エージェンティックAIの導入テストは、AIの性能テストであると同時に、企業の業務プロセスがどれだけ標準化され、論理的に定義されているかを試す「リトマス試験紙」のような役割を果たしたのです。AIは曖昧な指示やプロセスを人間のように忖度してくれません。プロセスに欠陥があれば、AIはそれを高速かつ大規模に再現してしまうリスクがあります。
日本企業における「暗黙知」とAIガバナンスの衝突
この教訓は、日本のビジネス環境において特に重要です。日本企業は「現場力」が高く、個々の担当者の判断や調整能力（いわゆる暗黙知）によって業務品質が支えられているケースが多くあります。マニュアル化されていない「あうんの呼吸」で回っている業務に、そのまま自律型AIを適用しようとすれば、間違いなく破綻します。
また、日本国内では個人情報保護法や業法による規制も厳格です。AIが判断の根拠（ブラックボックス化）を説明できない場合、コンプライアンス上の懸念から導入がストップすることも珍しくありません。Evergenの事例でも、AIはあくまで「判断の支援・準備」を行い、最終的な承認は人間が行う「Human-in-the-loop（人間がループ内に入る）」の構成が重要視されています。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルな動向と日本の商習慣を踏まえ、実務担当者が意識すべきポイントを整理します。
1. AI導入前の「業務の棚卸し」と「標準化」の徹底
エージェンティックAIを活用するためには、業務プロセスが言語化・ルール化されている必要があります。「良きに計らえ」という指示はAIには通じません。特にベテラン社員の頭の中にある判断基準を形式知化し、例外処理を含めたワークフローを整備することが、AI導入の成功率を高める前提条件となります。
2. 完全自動化ではなく「人間による承認プロセス」の組み込み
特に金融、医療、製造などの高リスク領域では、AIに全権を委ねるのではなく、AIを「優秀な起案者」、人間を「承認者」と位置づける設計が現実的です。これにより、AIのリスク（ハルシネーション等）をヘッジしつつ、業務効率化の恩恵を受けることができます。日本の組織文化においても、最終責任の所在が明確になるこのアプローチは受け入れられやすいでしょう。
3. ガバナンスは「ブレーキ」ではなく「ガードレール」と捉える
AIガバナンスを単なる禁止事項と捉えず、「安全に高速走行するためのガードレール」として設計してください。どのようなデータを使ってよいか、どの範囲までAIに操作権限を与えるかというポリシーを事前に定めることで、現場は迷いなくAI活用を進めることができます。