投稿者 global-ai-media 
世界最大の広告代理店グループであるWPPが、社内の専門知識を全社で活用可能にする「AI Agent Hub」を発表しました。この動きは、生成AIの活用フェーズが単なる「対話」から、特定業務を自律的に遂行する「エージェント」へと移行し始めたことを象徴しています。本記事では、WPPの事例を端緒に、AIエージェントがもたらす組織変革の可能性と、日本企業が直面する実装上の課題について解説します。
WPPの事例が示す「AIエージェント」の実用段階
英国に拠点を置く世界最大の広告代理店グループWPPが、同社のAIプラットフォーム「WPP Open」上で「AI Agent Hub（AIエージェントハブ）」を展開しました。この取り組みの核心は、グループ内に散在する高度な専門知識やクリエイティブなノウハウを、AIエージェントを通じて全社で利用可能にする点にあります。
これまで多くの企業が導入してきた「社内チャットボット」は、主にドキュメント検索や要約を目的としていました。しかし、WPPが掲げる「エージェント」は、特定の専門家の振る舞いを模倣し、戦略立案やデータ分析、クリエイティブ生成といった一連のワークフローを、ある程度の自律性を持って遂行することを目指しています。これは、AI活用が「ツールの提供」から「デジタルワークフォース（仮想労働力）の配備」へと進化していることを意味します。
単なる「生成」から「代行」へ：AIエージェントとは何か
ここで改めて、「AIエージェント」という言葉の定義を整理しておきましょう。従来のLLM（大規模言語モデル）との最大の違いは、「自律的な行動計画とツール利用」にあります。
通常のLLMは、ユーザーのプロンプトに対してテキストを返すだけですが、AIエージェントは「目的」を与えられると、それを達成するために必要な手順を自ら考え（推論）、検索エンジンや社内データベース、APIなどを呼び出して（ツール利用）、タスクを実行します。WPPの事例で言えば、「特定のブランドトーンに基づいたキャンペーン案の作成」という指示に対し、過去の成功事例の参照、ターゲット分析、コピーライティング、画像生成といった複数の工程を、エージェントが連携して行うイメージです。
日本企業における「暗黙知」の継承とスケール
この「専門性のエージェント化」という概念は、日本企業、特に熟練者の「勘と経験」や「暗黙知」に依存しがちな組織にとって、極めて重要な示唆を含んでいます。
少子高齢化による労働力不足が深刻化する日本において、ベテラン社員の退職に伴う技術やノウハウの喪失は喫緊の課題です。特定の業務プロセスをAIエージェントとして定義・実装することは、単なる業務効率化を超え、組織の「知の継承」としての側面を持ちます。例えば、法務チェック、品質管理の初期診断、複雑な見積もり作成など、属人化しやすい業務をエージェントに代替・支援させることで、経験の浅い社員でも一定の品質で業務を遂行できる「スキルの民主化」が可能になります。
ガバナンスの壁：自律動作するAIをどう管理するか
一方で、AIエージェントの実装には、従来以上のガバナンスとリスク管理が求められます。AIが自律的にツールを操作するということは、誤った判断に基づいて社内システムを操作したり、不適切なデータを外部に送信したりするリスクも孕んでいるからです。
日本企業がこの技術を取り入れる際には、「Human-in-the-loop（ヒトの介在）」の設計が不可欠です。エージェントがすべての工程を完結させるのではなく、重要な意思決定や最終承認のプロセスには必ず人間が関与するフローを組む必要があります。また、エージェントがどのような論理でその結論に至ったのかを追跡できる「監査ログ」の仕組みも、コンプライアンスの観点から重要になるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
WPPのAI Agent Hubの事例を踏まえ、日本のビジネスリーダーや実務者が意識すべきポイントを以下に整理します。
- 「チャット」から「ワークフロー」への視点転換：
AIを単なる質問箱として使う段階から脱却し、複数の手順を伴う業務プロセスそのものをAIエージェントに委ねられないか検討してください。特に、定型業務と判断業務が混在する領域が狙い目です。 - 属人化した「専門知」の棚卸しと形式知化：
社内にどのような「専門家（エージェント）」がいれば業務が回るかを定義することは、業務プロセスの可視化そのものです。AI実装の前段階として、社内の暗黙知を洗い出す良い機会となります。 - 段階的な権限委譲と責任分界：
いきなりフルオートメーションを目指すのではなく、最初は「提案」までをAIに行わせ、実行は人間が行う形から始めましょう。AIの精度向上に合わせて、徐々に権限を委譲していくアプローチが、日本の商習慣におけるリスク管理として現実的です。 - マルチエージェントシステムの検討：
一つの巨大なAIですべてを解決しようとせず、「調査担当」「分析担当」「執筆担当」のように機能を分割し、それらを連携させるアーキテクチャ（マルチエージェント）を採用することで、回答精度と制御性が向上します。