投稿者 global-ai-media 
Salesforceが2026年の世界経済フォーラム（WEF）年次総会に向けて、AIエージェント「EVA」の提供を発表しました。単なる情報検索にとどまらず、文脈を理解し「推論（Reasoning）」を行うこのエージェントの登場は、生成AIの活用フェーズが「対話」から「自律的な実務代行」へと大きくシフトしていることを示唆しています。
「答えるAI」から「考えるAI」への転換点
Salesforceが世界経済フォーラム（WEF）の2026年年次総会（ダボス会議）に向けて展開するAIエージェント「EVA」のニュースは、今後のAI活用の方向性を明確に示しています。報道によれば、このAIは参加者に対して単にスケジュールやドキュメント情報を回答するだけでなく、状況に応じた「推論（Reasoning）」を行い、参加者の行動を支援するとされています。
これまでの生成AI、特にRAG（検索拡張生成）を組み合わせたチャットボットは、社内データベースやマニュアルから関連情報を探し出し、要約して提示することを得意としていました。しかし、これらはあくまで「検索の高度化」に過ぎません。これに対し、現在注目されている「エージェント型AI（Agentic AI）」は、ユーザーの曖昧な指示から目的を達成するための手順を自ら計画し、実行する能力を持ちます。
日本企業における「おもてなし」と「効率化」の両立
この「推論するエージェント」という概念は、日本のビジネス環境において極めて高い親和性を持っています。日本の商習慣では、顧客や取引先の意図を汲み取る「察する文化」や、きめ細やかな対応が求められます。従来の一問一答形式のチャットボットが日本市場でいまひとつ定着しきらなかった理由の一つは、マニュアル通りの回答しかできず、個別具体的な文脈（コンテキスト）を無視した対応になりがちだった点にあります。
AIエージェントが「推論」できるようになれば、「A社の担当者が来社するので資料を準備したい」という指示に対し、過去の議事録から関心事項を推測し、適切な資料をドラフトし、会議室の空き状況を確認するといった、従来は人間の秘書や若手社員が行っていた複合的なタスクを担える可能性が出てきます。深刻な人手不足に悩む日本企業にとって、これは単なるツールではなく「デジタルワークフォース（仮想労働力）」としての期待が高まります。
自律性の高まりが招くリスクとガバナンス
一方で、AIが自律的に推論し行動できるようになることは、新たなリスクも生みます。従来のAIであれば、誤った回答をしてもユーザーが「これは間違いだ」と判断して無視すれば済みました。しかし、エージェント型AIがシステム連携によって「会議室を予約する」「メールを送信する」「発注処理を行う」といった実アクションまで権限委譲された場合、誤った推論に基づく行動は実害に直結します。
特に日本の組織文化では、ミスに対する許容度が低く、説明責任が厳しく問われます。「AIが勝手にやりました」という言い訳は通用しません。したがって、エージェント型AIの導入においては、AIにどこまでの権限を与えるかという「権限管理」と、AIの行動履歴をどう監査するかという「トレーサビリティ（追跡可能性）」の確保が、技術選定以上に重要な経営課題となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のSalesforceとWEFの事例は、2026年を見据えたグローバルスタンダードが「エージェント」にあることを示しています。これを踏まえ、日本企業は以下の3点を意識して準備を進めるべきです。
- 「検索」から「ワークフロー」への視点変更：
単に社内Wikiを検索させるだけでなく、どの業務プロセス（申請、予約、分析など）をAIに代行させられるか、業務フローの棚卸しを行ってください。 - Human-in-the-loop（人間による確認）の設計：
AIが推論した結果をそのまま実行させるのではなく、重要なアクションの直前には必ず人間が承認するプロセスを組み込むことが、日本の品質基準とガバナンスを守る鍵となります。 - 特化型エージェントの育成：
汎用的なAIに全てを任せるのではなく、「経理担当エージェント」「カスタマーサポート支援エージェント」のように、特定の領域知識と推論パターンを持たせた専用エージェントを整備・検証していくアプローチが現実的かつ効果的です。