投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なるテキスト生成やチャットボットの枠を超え、複雑な業務プロセスを自律的に遂行する「カスタムAIエージェント」へと進化しています。本記事では、グローバルな技術トレンドを踏まえつつ、この進化が日本企業の現場にどのような変革をもたらすのか、実務的なメリットと直面すべきリスクの両面から解説します。
汎用モデルから「カスタムAIエージェント」への潮流
昨今のグローバルなAI市場において、E2ESPのような企業が注目されている背景には、明確なトレンドの変化があります。それは、ChatGPTのような「汎用的なチャットインターフェース」から、特定企業の固有業務や複雑なワークフローを完遂するために設計された「カスタムAIエージェント」へのシフトです。
これまでの生成AI活用は、主にRAG（検索拡張生成）を用いた社内Wikiの検索や、議事録要約といった「情報の抽出・整理」が中心でした。しかし、現在注目されているAIエージェントは、そこから一歩進み、ユーザーの曖昧な指示を解釈し、自らタスクを分解し、社内システムや外部ツール（API）を操作して、業務を「実行」する能力を持っています。
「対話」ではなく「行動」するAI
従来のAIとエージェント型AIの決定的な違いは、「自律性」と「ツール利用能力」にあります。例えば、「来月の在庫予測をして」と指示された場合、従来のチャットボットであれば一般的な予測手法を回答するか、学習済みデータに基づく不正確な数値を返すだけでした。
一方、カスタムAIエージェントは以下のようなプロセスを自律的に行います。
1. 計画立案：在庫管理DBへのアクセス、先月の販売データの取得、市場トレンドニュースの検索、予測モデルへのデータ入力という手順を自ら策定する。
2. ツール実行：実際にERP（基幹システム）のAPIを叩いてデータを取得し、Pythonコードを実行して分析を行う。
3. 報告・提案：結果をグラフ化し、発注書案を作成して人間に承認を求める。
このように、単に答えるだけでなく、業務アプリを操作（Function Calling）し、結果が出るまで試行錯誤できる点が、次世代のビジネスAIの本質です。
日本企業における活用と「レガシーシステム」の壁
日本国内において、このカスタムAIエージェントは「労働力不足の解消」と「属人化業務の標準化」に大きく寄与する可能性があります。
特に日本の商習慣では、システム化されていない「現場の調整業務」や、複数のレガシーシステム（メインフレームやオンプレミスの古いデータベース）をまたぐ手作業が多く残っています。AIエージェントは、これらのシステム間の「糊（のり）」としての役割を果たすことが期待されます。RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）は定型業務しか処理できませんでしたが、AIエージェントは「例外処理」や「非構造化データ（メールや画像など）」の判断を伴うプロセスも自動化できるため、既存のRPAを補完・代替する存在になり得ます。
導入におけるリスクと現実的な課題
一方で、実務への適用には慎重な姿勢も求められます。カスタムAIエージェントには、以下のような特有のリスクがあります。
1. 予期せぬ挙動（ハルシネーションと暴走）：
AIが自律的に判断してメールを送信したり、誤った発注を行ったりするリスクはゼロではありません。特に金融や医療、インフラなど、ミスが許されない領域では、完全に自律させるのではなく、必ず人間が最終確認を行う「Human-in-the-loop（人間参加型）」の設計が必須です。
2. 複雑な開発とメンテナンス：
「カスタム」である以上、プロンプトエンジニアリングだけでなく、API連携やデータパイプラインの構築など、従来のソフトウェア開発に近いエンジニアリング能力が求められます。PoC（概念実証）で動いても、本番環境での安定性や応答速度、コスト（トークン課金）の管理は大きな課題となります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルのトレンドと日本の実情を鑑みると、今後のAI導入において意思決定者は以下のポイントを意識すべきです。
目的は「AI導入」ではなく「ワークフローの再定義」
AIエージェントを入れるということは、業務フローそのものを見直すことを意味します。「今の業務をそのままAIにやらせる」のではなく、「AIが実行可能な形に業務を切り出す」視点が必要です。
「守り」のガバナンスと「攻め」の権限委譲
AIにどのシステムへのアクセス権（Read/Write）を与えるか、厳密な権限管理が求められます。特に日本企業はセキュリティ意識が高いため、AIが参照してよいデータ範囲を明確にするデータガバナンスの整備が、技術導入の大前提となります。
小さく始めて「育てる」意識
最初から全自動を目指すのではなく、まずは「AIが下書きを作成し、人間が承認する」というアシスタント領域から始め、AIの判断精度を確認しながら徐々に自律度を高めていくアプローチが、日本の組織文化においては最も成功確率が高いと言えるでしょう。