投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なる対話から自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」へと移行しつつあります。しかし、AIがシステム操作や意思決定を行うようになった時、そのミスをどのように「取り消し（Undo）」できるでしょうか。本記事では、企業の事業継続性（ビジネスレジリエンス）の観点から、AIエージェントにおける「復旧可能性」の重要性と、日本企業が講じるべき具体的なリスク対策について解説します。
「チャット」から「エージェント」へ：高まる自律性とリスク
現在、生成AIの活用トレンドは、人間が質問して回答を得る「チャットボット」形式から、目標を設定すれば自律的に計画・実行を行う「AIエージェント」へと急速に進化しています。例えば、顧客からのメール内容を理解し、CRM（顧客関係管理）システムを更新し、適切な担当者に通知を送るといった一連の業務フローを自動化する試みです。
しかし、ここで見落とされがちなのが「復旧可能性（Recoverability）」という概念です。AIが単にテキストを生成するだけであれば、間違った回答は修正すれば済みます。しかし、AIエージェントが「データベースを書き換える」「API経由で発注を行う」「メールを送信する」といった「アクション」を伴う場合、その誤作動がビジネスに与える影響は甚大です。
なぜAIエージェントの「復旧」は難しいのか
従来のソフトウェア開発では、バージョン管理やバックアップによって「前の状態に戻す」ことが比較的容易でした。しかし、AIエージェントの場合、以下の理由から復旧が複雑になります。
第一に、AIの挙動は確率的であり、常に同じ結果を返すとは限らない点です。エージェントがどのような思考プロセス（Chain of Thought）を経てその行動に至ったか、ログが複雑になりがちで、問題の特定と切り戻しが困難な場合があります。
第二に、外部システムへの「不可逆な変更」です。AIが誤って誤った請求書を顧客に自動送付してしまった場合、システム上のデータはロールバック（巻き戻し）できても、失われた顧客の信頼や発生した混乱は「Undo」できません。Computer Weeklyが指摘するように、AIエージェントを以前の状態に復元できない、あるいはその変更を取り消せない場合、組織は無防備な状態に置かれることになります。
日本企業に求められる「失敗を前提とした」設計思想
日本の企業文化では、伝統的に「ミスゼロ」や「完璧な品質」が求められる傾向にあります。しかし、確率的に動作するLLM（大規模言語モデル）をベースとしたAIエージェントにおいて、100%の精度を保証することは技術的に不可能です。
したがって、日本企業がAIエージェントを業務プロセス、特に基幹システムや顧客接点に組み込む際は、「AIは間違いを犯す」ことを前提とした「レジリエンス（回復力）」の設計が不可欠です。これには技術的な対策と運用上の対策の両面が必要です。
技術的・運用的なアプローチ
具体的には以下のような対策が実務上求められます。
- ステート管理とスナップショット： AIエージェントの状態（メモリや学習内容）を定期的に保存し、異常検知時に直前の正常な状態へ即座に復旧できる仕組みをMLOps（機械学習基盤の運用）に組み込むこと。
- トランザクション制御： AIによる重要な操作（決済、データ削除など）は即時確定させず、人間の承認（Human-in-the-loop）を経て初めてコミットされる「仮登録」状態を経由させること。
- 監査証跡（トレーサビリティ）の確保： AIが「なぜその操作を行ったか」の推論プロセスをログとして完全に保存し、事後検証可能にすること。これは内部統制（J-SOX）の観点からも重要です。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルな議論の中で強調される「AIエージェントの復旧可能性」は、日本企業にとっても無視できない課題です。今後のAI導入において、以下の点を意思決定の指針としてください。
- 「止める勇気」と「戻す技術」の実装： AIの暴走やドリフト（精度の劣化）を検知した際、直ちにエージェントを停止し、システムを安全な状態に戻す「キルスイッチ」と「ロールバック手順」を開発初期から要件に含めてください。
- 段階的な権限委譲： 最初からAIにフルアクセス権（読み書き権限）を与えず、まずは「参照のみ」から始め、信頼性が確認できた範囲で徐々に「書き込み権限」を与える段階的な導入計画を立ててください。
- 責任分界点の明確化： AIが行った操作に対する責任は最終的に人間が負う必要があります。AIの復旧不可能なミスを「システムエラー」として処理するのか、業務プロセス上の「事故」として扱うのか、ガバナンス体制を整備することが急務です。