投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なる質疑応答を行うチャットボットから、複雑なタスクを自律的に遂行する「AIエージェント」へと進化しています。しかし、その導入にはAIモデルの性能以上に、企業側のシステム環境やガバナンスの成熟度が問われます。本記事では、AIエージェントの可能性と、日本企業が直面する課題、そして実務的なアプローチについて解説します。
「知っているだけのAI」から「仕事をしてくれるAI」へ
これまでの生成AI活用は、主にRAG（検索拡張生成）を用いた社内ナレッジの検索や、議事録要約といった「情報の抽出・加工」が中心でした。しかし、現在グローバルで注目されているのは、AIが他システムと連携し、ユーザーに代わって具体的なアクションを実行する「AIエージェント（Agentic AI）」です。
元記事では、医療現場における臨床医の例が挙げられています。これまでは複数の電子カルテシステムを人間が操作していましたが、AIエージェントを使えば「来週のフォローアップ予約を入れておいて」と指示するだけで、AIがスケジュールを確認し、予約システムに登録し、患者への通知までを完結させることが可能になります。
これは、AIが単なる「相談役」から、手足を持って動く「実務担当者」へと進化することを意味します。日本国内においても、深刻な労働力不足を補う手段として、この「自律的なタスク実行」への期待は急速に高まっています。
最大の障壁はAIではなく「レガシーシステム」
しかし、AIエージェントを実務に適用するためには、大きなハードルがあります。それはAIモデルの賢さではなく、連携先となる既存システムの「接続性（Interoperability）」です。
多くの日本企業では、基幹システムがサイロ化（分断）されていたり、外部APIが整備されていないレガシーなオンプレミス環境であったりすることが珍しくありません。AIエージェントが「予約を入れる」「在庫を発注する」といったアクションを行うには、対象となるシステムがAPIを通じて機械的に操作可能である必要があります。
画面上のボタンを人間がクリックすることを前提としたUI（ユーザーインターフェース）しかないシステムでは、AIエージェントはその能力を発揮できません。つまり、AIエージェント導入の前段階として、社内システムのAPI化やデータの構造化といった「DXの基礎工事」が完了しているかどうかが問われているのです。
日本企業におけるリスクとガバナンス
また、AIに「実行権限」を持たせることには、情報参照のみの場合とは比較にならないリスクが伴います。AIが誤って誤情報を回答する（ハルシネーション）だけなら修正が可能ですが、誤って「大量の商品を発注する」「重要な顧客データを削除する」といったアクションを起こしてしまった場合、ビジネス上の損害は甚大です。
日本の商習慣や組織文化においては、責任の所在が曖昧になることを嫌う傾向があります。そのため、AIエージェントを導入する際は、完全に自律させるのではなく、最終的な実行ボタンは人間が押す、あるいは実行前に人間が承認フローを通すといった「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」の設計が不可欠です。
特に金融や公共インフラなど、高い信頼性が求められる領域では、AIがどのような論理でそのアクションを選択したのかを追跡できる「監査ログ」の整備や、異常な挙動を検知した瞬間に停止させる「キルスイッチ」の実装も重要な要件となります。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントの時代に備え、日本の意思決定者やエンジニアは以下の3点を意識して準備を進めるべきです。
第一に、「システム連携の整備」です。AIを導入する前に、自社の主要システムがAPIで安全に接続できる状態にあるかを見直してください。AIエージェントにとって、APIは「手足」です。手足がなければ、どんなに頭の良いAIも実務をこなすことはできません。
第二に、「段階的な権限委譲」です。最初からフルオートメーションを目指すのではなく、まずは「下書き作成」や「入力項目のプレビュー」までをAIに行わせ、最終確定は人間が行うプロセスから始めてください。これにより、現場の信頼を獲得しながらリスクをコントロールできます。
第三に、「業務プロセスの再定義」です。既存の非効率な業務フロー（例えば、ハンコをもらうための巡回など）をそのままAIに置き換えるのではなく、AIエージェントが実行しやすい形に業務自体をシンプルに設計し直すことが、結果として最大の生産性向上につながります。