投稿者 global-ai-media 
生成AIの次のフェーズとして注目される「Agentic AI（エージェンティックAI）」。世界経済フォーラム（WEF）の記事は、GCC（湾岸協力会議）諸国がソブリンクラウドや規制の統一性を背景に、この分野で優位性を持つ可能性を指摘しています。本稿では、このグローバルな動向を紐解きながら、法規制や商習慣の異なる日本企業が、自律型AIの実装に向けてどのようにインフラとガバナンスを整備すべきかを解説します。
生成AIから「行動するAI」への進化
現在、AIのトレンドは、単にテキストや画像を生成するフェーズから、自律的にタスクを遂行する「Agentic AI（エージェンティックAI／自律型AIエージェント）」へと移行しつつあります。従来のチャットボットが人間の指示を待って回答を返すのに対し、Agentic AIは複雑な目標を与えられれば、自ら計画を立て、ツールを選定し、外部システムと連携して業務を完遂することを目指します。
この技術は、日本の深刻な労働力不足（人手不足）を補う切り札として期待されていますが、その実装には高度なインフラと明確なルール作りが不可欠です。
GCC諸国が持つ構造的な優位性とは
世界経済フォーラム（WEF）の記事によれば、サウジアラビアやUAEを中心とするGCC諸国は、Agentic AIの実装において構造的な優位性を持っているとされています。その要因は主に以下の3点に集約されます。
- ソブリンクラウドの整備：機密データを国内に留めるための国家主導のクラウド基盤（ソブリンクラウド）が急速に整備されており、AIエージェントがセキュアにデータを扱える環境があること。
- 統一された国家戦略：トップダウンでの意思決定が可能であり、AI導入に向けた投資や方針が国家レベルで統一されていること。
- 迅速な規制対応：新しい技術に対する法規制の適応が速く、実証実験から社会実装へのリードタイムが短いこと。
AIエージェントが実社会で機能するには、単にモデルが賢いだけでは不十分です。「どのデータにアクセスでき、どこまで自律的なアクション（決済や契約など）が許されるか」という環境整備が重要であり、GCC諸国はこの「場作り」において先行しようとしています。
日本企業における課題と「和製ソブリンAI」の可能性
一方、日本に目を向けると、状況は異なります。日本は民主的なプロセスや既存の法制度、厳格なプライバシー保護（個人情報保護法など）を重視するため、規制の変更には慎重な議論が必要です。また、企業内にはレガシーシステムが多く残っており、データがサイロ化しているため、AIエージェントがシステム間を横断してタスクを実行するのが難しいという技術的課題もあります。
しかし、悲観する必要はありません。日本国内でも経済安全保障の観点から、NTTやソフトバンクなどを中心に、国内のデータセンターで運用される「国産LLM」や「ソブリンクラウド」の構築が進んでいます。日本語の商習慣や独特の文脈（ハイコンテクストなコミュニケーション）を理解したAIモデルの開発は、日本企業の業務効率化において大きな強みとなります。
リスク管理：日本企業に求められるガバナンス
Agentic AIの最大のリスクは「予期せぬ動作」です。AIが勝手に誤った発注を行ったり、不適切な顧客対応を行ったりするリスクは、企業の信頼（トラスト）に直結します。
日本企業が得意とする「現場の細やかな管理」や「品質へのこだわり」は、AIガバナンスにおいてプラスに働く可能性があります。完全にAIに任せるのではなく、重要な意思決定ポイントには必ず人間が介在する「Human-in-the-loop（人間参加型）」のワークフローを設計し、段階的に権限を委譲していくアプローチが、日本の組織文化には適しています。
日本企業のAI活用への示唆
GCC諸国の事例と日本の現状を踏まえ、意思決定者やエンジニアが意識すべきポイントは以下の通りです。
- データ基盤の整備（DXの徹底）：Agentic AIはAPIを通じてシステムを操作します。社内システムがAPI連携できない、あるいはデータが紙やPDFでしか存在しない状態では、どれほど高性能なAIを導入しても「手足」を使えません。AI導入以前のDX（デジタルトランスフォーメーション）が前提条件となります。
- 「AIの権限」の明確化：社内規定において、AIエージェントに「参照のみ」を許可するのか、「ドラフト作成」までさせるのか、あるいは「実行（送信・決済）」まで認めるのか、権限レベルを定義する必要があります。
- ハイブリッドなインフラ選定：汎用的なタスクにはグローバルな高性能モデル（OpenAIやGoogleなど）を利用し、機密性の高い顧客データや独自ノウハウに関わる処理には、セキュアな国内環境やプライベート環境で動作するモデルを使い分けるアーキテクチャが現実解となります。
世界的な競争の中で、日本企業はスピード感だけでなく、安全性と信頼性を担保した「日本流のAgentic AI実装」を模索していく必要があります。