投稿者 global-ai-media 
2025年は「AIエージェント（Agentic AI）」が本格的に実務へ浸透する転換点として議論されています。単にテキストを生成するだけでなく、自ら計画し、ツールを使いこなし、業務を完遂する「行動するAI」は、日本の労働力不足や生産性課題にどのような解をもたらすのか。技術的な進歩と実務への適用におけるリアリティを、日本企業の商習慣を踏まえて解説します。
「対話」から「行動」へ：Agentic AIの定義と現在地
これまでの生成AI、特にChatGPTの登場以降に普及した活用形態は、主に「情報の要約」や「コンテンツの生成」といった、人間への知的支援が中心でした。しかし、現在注目を集めている「AIエージェント（Agentic AI）」は、その役割を大きく拡張しようとしています。
AIエージェントとは、与えられたゴールに対して自ら推論（Reasoning）を行い、必要なタスクを分解し、外部ツール（Web検索、社内データベース、SaaSのAPIなど）を自律的に操作して目的を達成するシステムを指します。例えば、「来週の会議資料を作って」と指示するだけで、カレンダーから日時を確認し、関係者の過去の議事録を検索し、ドラフトを作成してチャットで共有するところまでを行うようなイメージです。2025年というタイムラインは、LLM（大規模言語モデル）の推論能力が向上し、こうした複雑なワークフローの実装コストが現実的な範囲に収まり始めた時期と重なります。
期待と現実のギャップ：自律性は万能ではない
一方で、実務の現場においては「AIに全てを任せる」ことへの高いハードルも浮き彫りになっています。AIエージェントは自律的に判断を繰り返す（ループ処理を行う）ため、一度判断を誤ると、誤った前提のまま作業を進めてしまうリスクがあります。また、APIを叩いてデータを書き換えるようなアクションを伴う場合、システム障害やデータ破損のリスク管理も必要です。
特に「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」の問題は完全には解決されておらず、エージェントが誤った根拠に基づいて勝手に顧客へメールを送信したり、誤った発注を行ったりすることは、企業のガバナンス上、許容できないリスクです。そのため、2025年の議論は「完全自動化」から、人間が承認プロセスに介在する「Human-in-the-loop（人間参加型）」の設計へと、より現実的な着地点を見出しつつあります。
日本型組織とAIエージェントの親和性
日本のビジネス環境において、AIエージェントは特有の可能性を秘めています。日本の業務プロセスは、稟議や回覧といった定型的な承認フローが多く、役割分担が明確化されているケースが多々あります。これは、特定のタスク（例：経費精算の一次チェック、契約書の条項確認、定型メールのドラフト作成など）に特化した「特化型エージェント」を組織内に配置する設計と相性が良いと言えます。
一方で、「空気を読む」「文脈を察する」といったハイコンテキストなコミュニケーションが求められる場面では、AIエージェントの導入は慎重になるべきです。また、日本企業は失敗に対する許容度が低い傾向にあるため、エージェントの挙動をブラックボックス化せず、ログの透明性を確保し、いつ誰がどう介入できるかを設計段階で組み込むことが、導入成功の鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
最後に、AIエージェント時代における日本企業の向き合い方について、実務的な観点から整理します。
1. RAG（検索拡張生成）からの脱却と進化
社内規定を検索して回答するだけのチャットボット（RAG）から一歩進み、検索結果をもとに申請書の下書きまで作成するような「アクションを伴う機能」を付加することで、現場の生産性は劇的に向上します。
2. 「完全自動化」ではなく「高機能な助手」としての配置
責任の所在を明確にするため、AIエージェントはあくまで「準備・下ごしらえ」を担当させ、最終的な「決定・送信」ボタンは人間が押すというワークフローを維持すべきです。これは日本の法規制やコンプライアンス遵守の観点からも安全なアプローチです。
3. ガバナンス体制のアップデート
AIが自律的に動くようになると、従来のセキュリティ対策に加え、「AIが意図しない挙動をした際のキルスイッチ（緊急停止）」や「AIの活動ログ監査」が必要になります。情報システム部門は、AIを単なるツールとしてではなく、一種の「デジタル従業員」として管理する視点が求められます。
2025年以降、AIは「賢い辞書」から「頼れる同僚」へと進化を遂げようとしています。技術の成熟度を見極めつつ、自社の業務フローに適合したサイズのエージェントを育てていく姿勢が重要です。