投稿者 global-ai-media 
Google CloudがNRF（全米小売業協会）関連の発表で示した新たな方向性は、単なるチャットボットではなく、自律的にタスクを遂行する「エージェンティックAI（Agentic AI）」による顧客体験の統合でした。生成AIの次なる潮流となるAIエージェントの可能性と、日本企業が直面するデータ統合やガバナンスの課題について、実務的な視点から解説します。
「対話」から「行動」へ：Agentic AI（自律型AIエージェント）の衝撃
これまで企業の顧客体験（CX）におけるAI活用といえば、あらかじめ決められたシナリオに沿って回答するルールベースのボットや、RAG（検索拡張生成）を用いた高度なFAQ対応が主流でした。しかし、Google Cloudが「Gemini Enterprise for Customer Experience」として打ち出したビジョンは、そこから一歩進んだ「Agentic AI（エージェンティックAI）」の世界です。
エージェンティックAIとは、単にユーザーの質問に答えるだけでなく、ユーザーの意図を理解し、裏側のシステムと連携して「行動（Action）」までを自律的に完結させるAIを指します。例えば、「注文を変更したい」という顧客に対し、在庫を確認し、配送手配を変更し、差額の決済処理までを自律的に行うようなイメージです。
このシフトは、日本の労働人口減少に伴うカスタマーサポートの人手不足解消において、決定的な打開策となる可能性を秘めています。しかし同時に、AIにシステム操作権限を与えることによるリスク管理も、新たな検討事項として浮上します。
最大の壁は「コンテキスト（文脈）」の維持とデータ統合
元記事でも問われている核心的な課題は、「AIは本当に顧客のコンテキスト（文脈）を理解できるか？」という点です。
多くの日本企業では、ECサイトの購買履歴、実店舗での行動データ、コールセンターへの問い合わせ履歴がそれぞれ別のシステム（サイロ）に分断されています。AIがどれほど高性能なLLM（大規模言語モデル）を搭載していても、参照するデータが断片的であれば、「先月店舗で相談した件ですが……」という顧客の問いかけに対応できず、期待外れな体験を生んでしまいます。
Googleが提唱する「統合プラットフォーム」のアプローチは、こうしたデータのサイロ化を解消し、マルチモーダル（テキスト、画像、音声など）な情報を一元的にAIに理解させることを目指しています。これは技術的な問題である以前に、部門間の壁を取り払う組織的な課題でもあります。
日本市場における「おもてなし」と「自動化」のバランス
日本市場において特有の難しさは、消費者が求めるサービス品質の高さにあります。海外では「AIで解決するなら多少の不自然さは許容する」という合理的判断が働く場合もありますが、日本ではAIのハルシネーション（もっともらしい嘘）や、文脈を無視した機械的な対応がブランド毀損に直結するリスクが高くなります。
したがって、Agentic AIを導入する場合でも、全てを無人化するのではなく、「AIエージェントが下準備をし、最終的な判断や感情面でのケアを人間が行う」といった、日本流の「Human-in-the-Loop（人間が介在する仕組み）」の設計が、当面は現実的な解となるでしょう。また、個人情報保護法やAI事業者ガイドラインに準拠した、厳格なデータガバナンスも必須となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGoogleの動向を含め、最新のCXトレンドから日本企業が得るべき示唆は以下の3点に集約されます。
- データの「つなぎ込み」がAI活用の前提条件となる
高性能なAIモデルを導入する前に、CRM、EC、実店舗などの顧客データ基盤を統合（あるいは連携可能な状態に）することが急務です。「コンテキスト」を扱えないAIは、顧客にとってストレス要因にしかなりません。 - 「回答するAI」から「仕事をするAI」へのマインドセット転換
FAQの自動化だけでなく、「予約変更」「返品処理」「見積もり作成」など、具体的な業務プロセスをAIエージェントに代行させるPoC（概念実証）を小さく始めるべき時期に来ています。 - リスクベース・アプローチによるガバナンス
自律型AIには誤作動のリスクが伴います。金融や医療などミスが許されない領域と、ECの商品推薦など許容度の高い領域を分け、リスクに応じた監視体制と権限管理（ガードレール）を設けることが、実務的な導入の鍵となります。