投稿者 global-ai-media 
生成AIの登場から数年を経て、AIは単なる「対話相手」から、複雑なタスクを自律的に遂行する「エージェント」へと進化しようとしています。SAPが提示する2026年のAIトレンドを参考に、グローバルな技術潮流を概観しつつ、日本企業が直面する課題と実務的な対応策について解説します。
生成AIから「自律型AIエージェント」へのパラダイムシフト
2023年から2024年にかけてのAIブームは、主にLLM（大規模言語モデル）による「コンテンツ生成」や「要約」が中心でした。しかし、2026年に向けて最も重要なテーマとなるのが、「AIエージェント（Agentic AI）」の実用化です。
元記事のシナリオにある「旅行の計画を立て、システムと連携し、ユーザーと対話しながら詳細を詰める」という挙動は、まさにAIエージェントの特徴を示しています。これまでのAIが「ユーザーの指示を待って答えを返す（受動的）」ものであったのに対し、エージェント型AIは「目標を与えれば、必要な手順を自ら計画し、複数のシステムを操作して完遂する（能動的）」という性質を持ちます。
日本企業において、これは単なる業務効率化以上の意味を持ちます。人手不足が深刻化する中、定型業務だけでなく、複数の判断を要する調整業務（日程調整、受発注処理、一次承認プロセスなど）をAIエージェントに委譲できる可能性が高まるからです。
ビジネスコンテキスト（文脈）の理解とデータの統合
AIエージェントが企業内で「使える」存在になるためには、社内の独自データやビジネスの文脈を正確に理解する必要があります。SAPなどのエンタープライズAIベンダーが強調するのは、汎用的な知識だけでなく、「その企業の商習慣やリアルタイムの業務データ」に基づいた出力です。
例えば、在庫管理において「在庫が減っています」と警告するだけでなく、「過去の販売傾向と現在のリードタイムを考慮し、サプライヤーA社へ明日までに発注すべき」と提案し、ドラフトを作成するレベルが求められます。
ここで日本企業が直面する壁が、データのサイロ化（部門ごとにデータが分断されている状態）と、紙文化や非構造化データの多さです。AIを2026年水準で活用するためには、今のうちからERP（基幹システム）やCRM（顧客管理システム）のデータを整備し、AIが読み取り可能な状態にする「データ基盤のモダナイズ」が不可欠です。
人間とAIの協働：Co-pilotからチームメイトへ
AIの進化は、人間の仕事を奪うのではなく、役割を変えるものです。2026年には、AIは単なるツール（Co-pilot）から、信頼できる「チームメイト」へと位置づけが変わっていくでしょう。
ただし、これにはリスクも伴います。AIが自律的に行動する範囲が広がれば広がるほど、「ハルシネーション（事実に基づかない回答）」や「誤った判断による自動実行」のリスクが経営に直結します。したがって、「Human-in-the-loop（人間が最終判断に関与する仕組み）」のデザインが極めて重要になります。
日本の組織文化において、責任の所在を明確にすることは非常に重要視されます。「AIが勝手にやりました」では済まされないため、どのタスクをAIに任せ、どこで人間が承認するかというワークフローの再定義が、技術導入とセットで求められます。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流と日本の現状を踏まえると、意思決定者や実務担当者は以下の3点を意識して準備を進めるべきです。
1. 「お試し（PoC）」から「業務プロセスへの組み込み」への脱却
チャットボットを導入して終わりではなく、業務フローそのものをAIエージェント前提で設計し直す必要があります。「稟議プロセス」や「問い合わせ対応」など、判断とアクションがセットになった業務の自動化を視野に入れてください。
2. 守りのガバナンスと攻めのデータ整備の両立
日本国内の著作権法やAIガイドライン、EU AI法などの規制動向を注視しつつ、自社のデータを安全にAIに食わせるための基盤整備（RAGの構築やデータクレンジング）を急ぐ必要があります。データがないところにAIの勝機はありません。
3. 従業員のAIリテラシー教育の転換
「プロンプトエンジニアリング」のような操作スキルの教育だけでなく、「AIが出した成果物をどう評価・監督するか」というマネジメントスキルの教育が全社員に必要になります。AIを部下として使いこなす能力が、2026年のビジネスパーソンの必須要件となるでしょう。