投稿者 global-ai-media 
ChatGPTのような「対話型AI」から一歩進み、自律的にタスクを計画・実行する「AIエージェント」への注目が急速に高まっています。本記事では、新たなAIツール「Manus AI」のコンセプトを起点に、単なるチャットボットとは異なる「行動するAI」の本質と、日本企業が直面する導入の可能性およびリスクについて解説します。
ChatGPTとは何が違うのか：「思考」から「行動」へのシフト
生成AI市場は今、大きな転換点を迎えています。これまでのChatGPTやClaudeに代表されるLLM（大規模言語モデル）は、主に「テキストの生成」「情報の整理」「壁打ち相手」として機能してきました。しかし、今回取り上げる「Manus AI」のような新しい波は、そこから一歩踏み込んだ「自律型AIエージェント（Autonomous AI Agent）」としての性質を強く持っています。
元記事でも触れられている通り、この種のAIの最大の特徴は「単に思考して会話するだけでなく、デジタルタスクを計画し、実行する」点にあります。従来のAIが「メールの文案を作成する」ところで止まっていたのに対し、エージェント型AIは「文案を作成し、宛先を特定し、カレンダーを確認して日程を調整し、実際に送信ドラフトを作成する（あるいは送信する）」という一連のプロセスを、最小限の指示で完遂しようとします。
「AIエージェント」がもたらす業務プロセスの変革とRPAとの違い
日本国内の文脈において、この動きは「RPA（Robotic Process Automation）の高度化」と捉えると理解しやすいでしょう。日本企業では定型業務の自動化にRPAが広く普及していますが、従来のRPAは「画面のここをクリックする」といった厳密なルール定義が必要で、UIの変更や想定外の例外処理に弱いという課題がありました。
一方、LLMを頭脳に持つAIエージェントは、曖昧な指示（例：「競合A社の最新価格を調べてExcelにまとめて」）であっても、自らブラウザを操作し、検索し、情報を抽出してファイルを保存するといった判断を動的に行います。これは、日本の深刻な労働力不足に対する強力なソリューションになり得ます。特に、定型的だが判断が必要な「グレーゾーン」の業務（一次問い合わせ対応、経費精算の突合、単純なコーディングなど）において、劇的な工数削減が期待されます。
実装における課題：ガバナンスと「Human-in-the-loop」
しかし、AIが「行動」できるようになることは、リスクの質が変わることを意味します。チャットボットがハルシネーション（もっともらしい嘘）をつく場合、ユーザーが読んで気づけば済みますが、エージェントが勝手に誤った発注を行ったり、重要なファイルを削除してしまったりすれば、実損害に直結します。
日本の商習慣や組織文化において、この「誤作動のリスク」は導入の大きな障壁となります。したがって、AIエージェントを業務に組み込む際は、完全に任せきりにするのではなく、重要な意思決定の前に必ず人間が確認を行う「Human-in-the-loop（人間がループの中に入る）」の設計が不可欠です。また、AIがどのシステムにアクセスでき、何を実行してよいかという権限管理（IAM）や、ログの監査体制といったガバナンスの強化も、IT部門の急務となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
「Manus AI」のような自律型エージェントの登場は、AI活用が「情報支援」から「業務代行」のフェーズへ移行しつつあることを示しています。これを踏まえ、日本企業のリーダーや実務者は以下の点を意識すべきです。
- 「RPAの次」を見据えた検証：既存のRPAでメンテナンスに疲弊している業務があれば、AIエージェントによる代替が可能か、PoC（概念実証）を開始する価値があります。
- 責任分界点の明確化：AIが出力した成果物や実行したアクションに対して、最終的に誰が責任を持つのか、社内規定やワークフローを見直す必要があります。「AIが勝手にやった」は通用しません。
- サンドボックス環境でのスモールスタート：まずはインターネットから隔離された環境や、ミスが許容される社内業務（会議室予約、社内情報の検索・集約など）から導入し、AIの「振る舞い」における信頼性を評価することをお勧めします。
AIは単なる「賢い辞書」から「デジタルな同僚」へと進化しようとしています。技術の進化を冷静に見極め、過度な期待も恐れも抱かず、着実に業務プロセスへ組み込んでいく姿勢が求められています。