投稿者 global-ai-media 
2024年に中国で設立され、瞬く間に「世界初の汎用AIエージェント」として注目を集めたManus。この新興企業を巡るMetaの動きは、生成AIのトレンドが「対話」から「自律的な行動」へとシフトしていることを象徴しています。同時に、中国系AIスタートアップがシンガポールを拠点にグローバル展開を図る流れは、技術調達における新たな地政学的課題を浮き彫りにしています。本稿では、AIエージェントの実務的インパクトと、日本企業が留意すべきガバナンスの要点を解説します。
「対話」から「行動」へ：汎用AIエージェントの台頭
生成AIブームの初期、私たちの関心は「いかに自然な文章を生成するか（LLM）」にありました。しかし、今回のManusを巡る動向が示唆するのは、フェーズが明らかに「行動するAI（エージェント）」へと移行したという事実です。
従来のチャットボットがユーザーの質問に答える受動的なツールであったのに対し、AIエージェントは「目標」を与えられると、自律的に計画を立て、ブラウザ操作やAPI連携を行い、最終的なタスクを完遂する能力を持ちます。例えば、「競合製品の価格を調査してレポートを作成する」という指示に対し、検索、抽出、表計算ソフトへの入力、要約までを一気通貫で行うイメージです。
日本企業、特に労働力不足に悩む現場において、このシフトは極めて重要です。単なる「業務アシスタント」ではなく、「デジタルな労働力」としてのAI活用が現実味を帯びてきているからです。
「中国発・シンガポール経由」という地政学的リアリティ
Manusの事例で特筆すべきは、その出自と成長のプロセスです。2024年に中国で設立された同社が、シンガポールをハブとしてグローバル市場、そしてMetaのような巨大テック企業の目に留まる存在になったという点です。
現在、米中の技術覇権争いや半導体規制の影響を受け、優秀な中国系AIエンジニアやスタートアップが、中立的でビジネス環境の整ったシンガポールに拠点を移す動きが加速しています。これは「AI版の頭脳流出」であると同時に、グローバルなAIサプライチェーンの再編を意味します。
日本企業にとって、これは「技術の調達先」が複雑化することを意味します。最先端のAIツールを選定する際、表向きは米国やシンガポール企業であっても、その基幹技術やデータ処理の実態が中国由来であるケースが増えています。これ自体は技術的な優位性を示す場合もありますが、経済安全保障やデータガバナンスの観点からは、より慎重なデューデリジェンス（適正評価）が求められるようになります。
日本企業における「AIエージェント」活用の実務と課題
Metaがエージェント技術に関心を示す背景には、SNSやメタバース内でのユーザー体験を根本から変える狙いがあります。一方、日本の実務現場において、AIエージェントはどのように活用されるべきでしょうか。
期待されるのは、定型業務の自動化（RPAの高度化）だけでなく、非定型な判断を伴う業務の代行です。しかし、ここには「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクに加え、「暴走リスク」が加わります。エージェントが勝手に誤った発注を行ったり、不適切なメールを送信したりするリスクです。
日本の商習慣では「ミスのない完璧な業務」が求められる傾向が強いため、AIエージェントの導入には「Human-in-the-loop（人が必ず承認プロセスに入る仕組み）」の設計が不可欠です。また、組織文化として「AIの判断ミスを許容し、リカバリーするフロー」を構築できるかが、導入成功の分水嶺となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回のMetaとManusを巡る動向から、日本の意思決定者や実務者が持ち帰るべき要点は以下の3点です。
- 「チャット」で止まらず「エージェント」を試行する
文書要約や翻訳だけでなく、社内システムと連携してタスクを実行させるエージェント技術の検証（PoC）を開始してください。労働人口減少時代の日本において、これは競争力の源泉となります。 - AIサプライチェーンの透明性確保
導入するAIサービスがどこで開発され、データがどこで処理されているかを確認する「AIモデルの出自管理（Model Provenance）」を、調達基準やセキュリティチェックシートに組み込む必要があります。特に機密情報を扱う場合は、カントリーリスクを考慮したベンダー選定が重要です。 - 「結果責任」の所在明確化
AIエージェントが自律的に動く時代において、AIが行った処理の責任を誰が負うのか（プロダクトオーナーか、利用者か）を社内規定で明確にしておくことが、現場の混乱を防ぐ第一歩です。