投稿者 global-ai-media 
生成AIのトレンドは、単なる対話から自律的にタスクをこなす「Agentic AI（エージェンティックAI）」へとシフトしています。しかし、企業の現場には、AIが解釈できない「非構造化データ」が大量に眠っており、これが業務自動化の最大のボトルネックとなっています。本稿では、グローバルの最新議論をもとに、日本の文書管理文化特有の課題と、実務者が取るべきデータ戦略について解説します。
「対話」から「行動」へ：Agentic AIへの期待と現実
現在、世界のAI開発の最前線は、人間がチャットで指示を出すだけのフェーズを超え、AI自身が計画を立て、ツールを使い、自律的にタスクを完遂する「Agentic AI（エージェンティックAI）」へと向かっています。例えば、顧客からのメールを受け取り、内容を理解し、社内システムを照会し、適切な返信案を作成して、承認フローに乗せるまでを自律的に行うシステムなどがこれに当たります。
しかし、Forbesをはじめとする多くの専門メディアやアナリストが指摘するように、この理想を実現する上で巨大な障壁が存在します。それが「非構造化コンテンツ（Unstructured Content）」の扱いです。企業内に蓄積されたPDF、契約書、プレゼン資料、メールなどのデータは、人間には読めても、AIエージェントにとっては文脈を正確に掴むのが極めて困難な形式であることが多いのです。
「日付」の意味が分からない：コンテキストの欠如
AIは大量のテキストを処理する能力に長けていますが、文書内の特定の情報の「意味的役割」を理解することには依然として課題があります。
例えば、ある契約書の段落の中に「2024年3月31日」という日付があったとします。人間であれば、文脈やレイアウトから、それが「契約締結日」なのか「有効期限」なのか、あるいは「自動更新の通知期限」なのかを即座に判断できます。しかし、構造化されていないテキストデータとして読み込んだAIエージェントにとって、それは単なる「日付データ」に過ぎない場合があります。
もしAIエージェントが「契約締結日」を「有効期限」と誤認して基幹システムに登録してしまったらどうなるでしょうか。契約更新の機会損失や、法的なコンプライアンス違反に直結するリスクがあります。特に、複数の日付が散在する非定型のドキュメントにおいて、この「コンテキストの欠如」は致命的なエラー率につながります。
日本企業特有の「非構造化データ」の課題
この問題は、日本企業においてより深刻化しやすい傾向があります。日本のビジネス現場には、AI活用を阻む特有の「データ事情」があるためです。
- 「紙」文化の名残りとしてのPDF：DX（デジタルトランスフォーメーション）の過程で、紙書類を単にスキャンしただけの画像PDFが大量に存在します。OCR（光学文字認識）を通したとしても、レイアウト情報が失われ、文章のつながりが断絶しているケースが多々あります。
- 「ネ申エクセル」の問題：本来データベースとして扱うべき情報を、印刷時の見栄えを重視したExcel方眼紙で管理する慣習です。セル結合や視覚的な配置に依存したデータは、AIが機械的に読み解く際のノイズとなり、誤解釈の温床となります。
- ハイコンテキストな日本語表現：主語の省略や、曖昧な言い回しが多い日本語のビジネス文書は、文脈補完の難易度が高く、AIエージェントが正確な意図を汲み取るためのハードルを上げています。
RAG精度の向上とデータ前処理の重要性
これらの課題を解決し、Agentic AIを実務で機能させるためには、単にLLM（大規模言語モデル）の性能向上を待つだけでは不十分です。企業独自のデータをAIに参照させる「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）」のアーキテクチャを見直す必要があります。
具体的には、文書を単なるテキストの塊としてベクトル化するのではなく、メタデータを付与したり、文書の構造（ヘッダー、表、段落の関係性）を保持したままパース（解析）したりする「高度な前処理」が不可欠です。最近では、文書の視覚的なレイアウトごと理解できるマルチモーダルモデルの活用や、ナレッジグラフ（情報の関係性をネットワーク状に表現する技術）の導入も進んでいます。
「データをとりあえずAIに食わせれば何とかしてくれる」という考えを捨て、AIが消化しやすい形にデータを整備する「データエンジニアリング」への投資が、成功の鍵を握ります。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバル動向と日本の現状を踏まえ、意思決定者や実務担当者は以下の点に留意してプロジェクトを進めるべきです。
1. データガバナンスの再定義
AI活用の前段階として、社内文書の標準化を進める必要があります。スキャンPDFや複雑なExcelの使用ルールを見直し、機械可読性の高いフォーマットでの保存を推奨することが、将来的なAI導入コストを大幅に引き下げます。
2. 「人間参加型（Human-in-the-loop）」の設計
非構造化データを用いる以上、AIエージェントの判断には必ず一定の誤りが発生します。特に契約関連や意思決定に関わるプロセスでは、AIが抽出した情報を人間が最終確認するフローを業務プロセスに組み込むことが、リスク管理の観点から必須です。
3. 期待値コントロールと段階的導入
「どんな文書でも読み込んで自動処理する」という魔法のようなAIを目指すと、プロジェクトは頓挫します。まずは「請求書の明細入力」や「定型フォーマットの報告書作成」など、データの構造が比較的明確な領域からAgentic AIを適用し、徐々に適用範囲を広げていくアプローチが現実的です。