投稿者 global-ai-media 
マイクロソフトをはじめとする主要ITベンダーが、生成AIの活用フェーズを「対話型アシスタント」から「自律型エージェント」へと移行させつつあります。基幹システム（ERP/CRM）が単なるデータ記録の場から、AIが自律的に業務を遂行する「AIファースト」のOSへと進化する中、日本企業が直面する機会と、実務運用におけるガバナンスの課題について解説します。
自動化から自律化へ：Agentic AIの台頭
昨今のAIトレンドにおいて最も重要なキーワードの一つが「Agentic（エージェンティック／自律的）」です。これまで企業導入が進んできた「Copilot（副操縦士）」型のAIは、人間が指示を出し、AIが下書きや要約を行うという、あくまで人間主体の支援ツールでした。対して、マイクロソフトなどが提唱し始めた「Agentic ERP/CRM」という概念は、AIが特定のゴールを与えられた際に、自らタスクを分解し、ツールを選択し、実行まで担う「自律型エージェント」を業務システムの中核に据えるものです。
これは、従来のRPA（Robotic Process Automation）のような「決められたルールの繰り返し」とも異なります。AIエージェントは、状況の変化や非構造化データ（メールの文面や会議の議事録など）を理解し、その都度最適なアクションを判断しようと試みます。つまり、企業のOS（オペレーティングシステム）自体が、人間が操作する画面から、AIが働き回るフィールドへと変質しようとしているのです。
「記録するシステム」から「行動するシステム」への転換
日本企業の多くにおいて、ERP（統合基幹業務システム）やCRM（顧客関係管理）は、長らく「System of Record（記録のためのシステム）」として機能してきました。正確な帳票発行や予実管理のために、人間がデータを入力する「箱」という位置づけです。
しかし、Agentic AIの文脈では、これらが「System of Action（行動のためのシステム）」へと進化します。例えば、サプライチェーンにおいて在庫不足が予測された際、AIエージェントが自律的に複数のサプライヤーへ見積もり依頼を出し、最適な条件を人間に提示、承認ボタン一つで発注処理まで完了させる、といった世界観です。これにより、現場の担当者は「データの入力・集計」という作業から解放され、「AIの判断の承認・修正」という監督者的な役割へシフトすることになります。
日本企業におけるリスクと「Human-in-the-loop」の重要性
一方で、この「自律性」は、品質とコンプライアンスを重視する日本企業にとって、大きな懸念材料も含んでいます。生成AI特有のハルシネーション（もっともらしい嘘）が、社内チャットの中だけで起きるならまだしも、誤った発注や不適切な顧客返信といった「実務アクション」として実行されてしまえば、経営リスクに直結するからです。
したがって、日本企業が導入を検討する際は、完全にAI任せにするのではなく、「Human-in-the-loop（人間がループの中に入る）」の設計が不可欠です。AIエージェントがタスクを遂行するプロセスの中に、必ず人間の承認フローや監視ポイントを設けること。そして、AIがなぜその判断をしたのかというログ（証跡）を確実に残すことが、日本の商習慣や内部統制においては必須要件となります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルベンダーが提示する「AIファースト」の世界観は魅力的ですが、そのまま導入して成功するものではありません。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. 業務プロセスの「標準化」と「粒度」の見直し
AIエージェントに自律的に動いてもらうためには、業務のゴールとルールが明確でなければなりません。「阿吽の呼吸」や「現場の暗黙知」に依存している業務プロセスを言語化し、AIが理解可能な形に標準化する必要があります。
2. データのサイロ化解消と品質向上
ERPやCRMがAIの活動基盤になるということは、そこに格納されているデータの質がAIのパフォーマンスに直結することを意味します。部門ごとに分断されたデータや、表記ゆれだらけのマスターデータでは、AIエージェントは正しく機能しません。データガバナンスの整備は、AI導入の前段階としての急務です。
3. 「AIの部下」をマネジメントする文化の醸成
従業員に対し、AIを「仕事を奪う敵」ではなく、「マネジメントすべき新しい部下」と捉えるマインドセット教育が必要です。AIの出力結果を鵜呑みにせず、責任を持って最終判断を下すスキルこそが、これからの人間に求められるコアコンピタンスとなります。