投稿者 global-ai-media 
Anthropicが発表した「Computer Use」のような、AIが自律的にPC画面を操作しタスクを実行する機能は、これまでのチャットボットとは一線を画すインパクトを持っています。しかし、最新の研究は、AIが単に仕事を奪うのではなく、複雑な業務プロセスの「ラストワンマイル」をどう埋めるかという、より現実的な課題を浮き彫りにしています。
「チャット」から「アクション」へ：AIエージェントの進化
これまで、ChatGPTやClaudeのような大規模言語モデル（LLM）の主な利用形態は「対話」でした。しかし、Anthropicが開発を進める「Computer Use」機能に代表されるように、現在のAI開発の主戦場は「自律的なエージェント」へと移行しています。これは、AIが単にテキストを生成するだけでなく、人間のようにマウスを動かし、クリックし、ファイルを開いて分析し、別のアアプリケーションに入力するといった「行動」を伴うものです。
この技術的進歩は、API（アプリケーション連携機能）が提供されていない古い基幹システムや、独自のGUI（グラフィカルユーザーインターフェース）を持つデスクトップアプリを、AIが直接操作できる可能性を示唆しています。これは、SaaSとレガシーシステムが混在する多くの日本企業にとって、DX（デジタルトランスフォーメーション）の新たな突破口になり得ます。
「仕事の代替」はそう単純ではない
「AIが仕事を奪う」という議論は以前から存在しますが、Anthropicの研究や最近の実証例が示しているのは、「タスクの自動化は可能だが、ジョブ（職務全体）の代替は極めて困難」という現実です。
例えば、経費精算という業務一つをとっても、「領収書の読み取り」や「システム入力」といった個別のタスクはAIエージェントが得意とする領域です。しかし、イレギュラーな承認フローの判断や、関係各所との文脈を読んだ調整といった業務全体を任せるには、現段階のAIモデルはまだ信頼性と安定性に欠けます。
AIエージェントは、指示された手順に従って操作を行うことには長けていますが、予期せぬエラー画面が出た際のリカバリーや、暗黙知に基づく判断においては、依然として人間の監督（Human-in-the-loop）が不可欠です。したがって、議論すべきは「AIvs人間」ではなく、「AIエージェントをどのタスクに割り当て、人間がどこで品質を担保するか」というワークフローの再設計です。
RPAの次世代版としての可能性とリスク
日本国内ではRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）が広く普及していますが、従来のRPAは厳密なルール設定が必要で、画面レイアウトの変更で停止してしまうなどの脆さがありました。LLMベースのAIエージェントは、画面の「意味」を理解して操作するため、多少のUI変更にも対応できる柔軟性を持っています。
一方で、リスクも存在します。AIが画面の内容を「誤読」して誤ったボタンをクリックしたり、機密情報が含まれるファイルを意図せず外部サービスへ送信してしまったりする可能性があります。また、AIエージェントにPCの操作権限を与えることは、セキュリティの観点からは非常に大きな権限委譲を意味します。ガバナンスが効いていない状態で現場部門が勝手に導入すれば、シャドーIT以上のセキュリティリスクとなり得ます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の動向を踏まえ、日本の実務担当者は以下の3点を意識してAI活用戦略を練るべきです。
1. 業務プロセスの「標準化」が前提条件
AIエージェントを活用するには、業務の手順が言語化・可視化されている必要があります。日本企業に多い「あうんの呼吸」や属人的な業務フローのままでは、AIは機能しません。AI導入の前に、業務プロセスの棚卸しと標準化を進めることが、結果として成功への近道となります。
2. 「レガシー」と「モダン」の架け橋としての活用
API連携が難しい古い社内システムと、最新のWebサービスの間を繋ぐ役割としてAIエージェントを検証してください。大規模なシステム改修を行わずに、既存の資産を活かしながら自動化を進める現実的な解となり得ます。
3. ガバナンスとサンドボックス環境の整備
AIにPC操作をさせる場合、誤作動によるデータ消失や漏洩のリスクを考慮する必要があります。本番環境でいきなり全権限を与えるのではなく、影響範囲を限定したサンドボックス（隔離環境）での検証や、AIの操作ログを人間が定期的に監査する仕組み作りが急務です。