投稿者 global-ai-media 
米Fortune誌が予測する「2026年のテクノロジー動向」において、サイバーセキュリティやロボティクスと並んで警鐘が鳴らされているのが、AIの「予期せぬ振る舞い」です。生成AIの活用フェーズが「対話」から「自律的な行動（エージェント）」へと移行しつつある今、日本企業は利便性と引き換えに現れる新たなリスクとどう向き合うべきなのでしょうか。
「チャット」から「エージェント」へ：AIが行動主体になる時代
2023年から2024年にかけて、多くの日本企業がChatGPTや社内版LLM（大規模言語モデル）の導入を進めました。これまでの主な用途は、文章作成、要約、翻訳、あるいは社内ナレッジの検索（RAG）といった「情報の生成・処理」に留まっていました。しかし、2026年に向けて世界的な潮流となっているのは、AIが人間の指示を受けて自律的にツールを操作し、タスクを完遂する「AIエージェント」の普及です。
Fortune誌の記事でも触れられているように、AIがオペレーション（業務プロセス）に深く組み込まれるにつれ、単に答えを返すだけでなく、システムを操作して「行動」するようになります。例えば、顧客からの問い合わせを受けてデータベースを更新したり、在庫状況を見て発注を行ったり、コードを修正してデプロイしたりといった一連の作業です。
「創発的振る舞い」という新たなリスク
ここで重要なキーワードとなるのが「創発的振る舞い（Emergent Behavior）」です。これは、AIモデルが学習時には明示的にプログラムされていない能力や反応を示す現象を指します。複雑なタスクを解決する上では、AIが自ら手順を考え出すこの柔軟性が強力な武器となります。
しかし、ビジネス、特に品質と信頼を重んじる日本の商習慣において、これは「予期せぬリスク」と同義でもあります。従来のRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）は、人間が決めたルール通りに動くため予測可能でした。対してAIエージェントは、目的達成のために人間が想定していないショートカットを使ったり、誤った判断（ハルシネーション）に基づいてシステム設定を変更してしまったりする可能性があります。
記事が指摘する「予期せぬ振る舞いをするAIエージェント」は、もはやSFの話ではなく、サイバーセキュリティやロボティクスの現場で現実的な課題となりつつあります。AIが社内システムや外部APIへのアクセス権限を持った瞬間、情報漏洩だけでなく、意図しない「操作」による業務停止やコンプライアンス違反のリスクが生じるのです。
日本企業における「決裁」と「責任」の再定義
日本の組織文化には、稟議（りんぎ）や「報・連・相」に代表される、合意形成とプロセス重視の側面があります。AIエージェントの導入は、この文化と衝突する可能性があります。「誰がそのAIの判断を承認したのか？」「AIが勝手に発注した場合の責任はどこにあるのか？」という問いです。
AIによる自動化を進める際、欧米企業は「事後監査（何かあったら修正する）」のアプローチを取りがちですが、失敗が許容されにくい日本企業では「事前承認」のプロセスをAIにどう組み込むかが鍵となります。すべてを自動化するのではなく、重要な意思決定ポイントには必ず人間が介在する「Human-in-the-loop（ヒューマン・イン・ザ・ループ）」の設計が、技術的な精度以上に重要になります。
日本企業のAI活用への示唆
2026年の到来を見据え、日本企業の実務担当者や意思決定者は以下の点に留意してAI戦略をアップデートする必要があります。
1. ガイドラインを「情報取扱」から「権限管理」へ
これまでのAIガイドラインは「機密情報を入力してはいけない」という情報漏洩対策が中心でした。これからは、AIに「どのシステムへの操作権限を与えるか」「どの範囲まで自律的な実行を許可するか」という権限管理（IAM）とガバナンスの視点が必要になります。
2. 「部分的な自律」から始める実証実験
いきなりフルオートメーションを目指すのではなく、特定業務（例：一次対応メールの下書き作成まで行い、送信ボタンは人間が押す）から始め、AIの「振る舞い」の傾向とリスクを組織として学習する期間を設けるべきです。
3. 説明可能性とログの重要性
AIがなぜその行動をとったのかを後から追跡できる仕組み（トレーサビリティ）の確保は必須です。これは日本の製造業が培ってきた品質管理（QC）の考え方を、AIオペレーションに応用する良い機会とも言えます。
AI技術の進化は、単なる効率化ツールから「デジタルの同僚」へと役割を変えつつあります。技術の明るい側面だけでなく、その自律性がもたらす影の部分を直視し、日本的な組織運営の中にどう安全に着地させるか。その設計力が、これからのAI活用の成否を分けます。