投稿者 global-ai-media 
Lenovoが発表した「xIQ Agent Platform」は、ノーコードでのAIエージェント開発とガバナンス機能を統合し、企業へのAI実装を加速させるものです。本記事では、このニュースを起点に、生成AIの次の潮流である「エージェンティックAI（自律型AI）」の現在地と、日本企業が直面するインフラ・ガバナンスの課題について解説します。
「エージェンティックAI」がもたらす実務の変革
これまでの生成AI活用は、主に「人間が質問し、AIが回答する」というチャットボット形式や、RAG（検索拡張生成）を用いた社内ナレッジ検索が主流でした。しかし、現在グローバルな潮流は「エージェンティックAI（Agentic AI）」へと急速にシフトしています。
エージェンティックAIとは、単にテキストを生成するだけでなく、ユーザーの目標を理解し、必要なツールを選定し、自律的にタスクを実行するAIシステムを指します。今回、Lenovoが発表した「xIQ Agent Platform」が注目される背景には、こうした自律型AIを「ノーコードかつ数分で構築可能にする」という技術の民主化があります。これは、エンジニアリソースが不足しがちな日本の多くの企業にとって、業務効率化の突破口になり得る技術トレンドです。
ノーコード化による「現場主導」の可能性とリスク
xIQのようなプラットフォームの登場により、AI開発のハードルは劇的に下がります。人事部が採用プロセスを自動化するエージェントを作ったり、営業部門が見積もり作成を代行するエージェントを自作したりすることが、技術的な専門知識なしで可能になる未来が近づいています。
しかし、日本企業においては、この「手軽さ」が諸刃の剣となる可能性があります。現場主導でAI活用が進む一方で、情シス部門が関知しない「野良AIエージェント」が乱立するリスクです。エージェントは自律的にアクション（メール送信やAPI経由でのデータ操作）を行う能力を持つため、誤動作やハルシネーション（もっともらしい嘘）による実害は、単なるチャットボットの比ではありません。
ハイブリッドAIとガバナンスの両立
こうしたリスクに対応するため、重要になるのが「ガバナンス」と「インフラ」の設計です。Lenovoの発表でも「組み込みのガバナンス（built-in governance）」が強調されていますが、これは日本企業にとっても最優先事項です。
特に、機密情報を扱う業務においては、全てのデータをパブリッククラウドに送るのではなく、ローカル環境（エッジやオンプレミス）で処理する「ハイブリッドAI」のアプローチが現実的です。日本企業特有の厳しいセキュリティ基準やコンプライアンス要件を満たすためには、AIエージェントがアクセスできるデータ範囲を厳格に制御し、どの処理をクラウドで行い、どの処理をローカルで行うかというアーキテクチャの選定が不可欠となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のLenovoの動向から読み解く、日本企業の意思決定者・実務者が意識すべきポイントは以下の通りです。
1. 「対話」から「代行」へのマインドセット転換
AIを単なる「相談相手」としてではなく、定型業務を任せる「デジタルな同僚」として再定義する必要があります。どの業務プロセスをエージェントに自律実行させるか、業務の棚卸しと再設計が求められます。
2. ガバナンスを前提とした民主化
ノーコードツールによる現場の活用を推奨しつつも、IT部門は「ガードレール」としてのガバナンス基盤を整備する必要があります。ログの監視、アクセス権限の管理、そして万が一の暴走時に停止できる仕組み（キルスイッチ）の実装などが含まれます。
3. ハイブリッド環境の検討
通信遅延の解消やデータ主権の観点から、クラウド一辺倒ではなく、PCやエッジサーバー側で推論を行うハイブリッド構成の重要性が増しています。ハードウェア選定も含めたトータルなAIインフラ戦略が必要です。