投稿者 global-ai-media 
生成AIのトレンドは、単なるテキスト生成から、外部ツールを操作しタスクを完遂する「Agentic AI（自律型AI）」へと急速に移行しています。AnthropicによるClaude Skills（ツール利用機能）の拡張と標準化の動きは、企業内システムとAIの連携を劇的に加速させる可能性があります。本記事では、この技術的進歩が日本の実務やガバナンスにどのような影響を与えるか解説します。
「Agentic AI」とは何か：対話から実行へのパラダイムシフト
これまでの大規模言語モデル（LLM）は、ユーザーの質問に対して流暢なテキストで「回答」することが主な役割でした。しかし、現在注目されている「Agentic AI（エージェンティックAI／自律型AI）」は、そこから一歩進み、ユーザーの代わりに具体的な「行動」を起こすことを目的としています。
元記事にあるAnthropicの動きは、AIが外部のAPIやデータソース、社内ツールを操作するための「スキル（能力）」を標準化し、共有可能な資産にしようとする試みです。これは、AIに対して「在庫を確認して」と頼むだけでなく、「在庫を確認し、不足分を発注し、Slackで担当者に報告する」といった一連のワークフローを自律的に実行させるための基盤技術となります。
ベンダーロックインを防ぐ「スキルの標準化」
日本企業がシステム導入を検討する際、特定のベンダー技術に依存しすぎる「ベンダーロックイン」は常に懸念事項です。Anthropicが推進するような接続仕様のオープン化や標準化（最近ではModel Context Protocolなどが話題です）は、エンジニアにとって非常に重要な意味を持ちます。
従来、AIに特定のツールを使わせるには、モデルごとに固有の複雑な実装（Function Callingの定義など）が必要でした。しかし、これらが標準化されれば、一度開発した「社内DB検索スキル」や「経費精算API連携スキル」を、異なるAIモデルやアプリケーション間で再利用しやすくなります。これは、長期的なシステム保守運用（O&M）を重視する日本のIT現場において、開発工数の削減と資産の有効活用につながります。
日本企業における活用シナリオ：RPAの「頭脳」化
日本企業には、定型業務を自動化するRPA（Robotic Process Automation）が広く普及しています。Agentic AIは、このRPAに「判断力」を加える存在として期待されます。
- カスタマーサポート：規定集を参照して回答するだけでなく、顧客の意図を汲み取り、CRMシステムを操作して住所変更手続きや再発行処理までを（人間の承認を経て）完了させる。
- 社内ヘルプデスク：「VPNがつながらない」という問い合わせに対し、トラブルシューティングガイドを提示するだけでなく、ネットワークログを自動で確認し、一時的なリセットコマンドを発行する。
- 開発業務：仕様書をもとにコードを書くだけでなく、Gitリポジトリへアクセスし、既存コードとの整合性をチェックした上でプルリクエストを作成する。
ガバナンスとリスク：AIに「実行権限」を与える怖さ
一方で、AIに「実行権限」を与えることには大きなリスクが伴います。ここは日本の組織文化において最もハードルが高い部分となるでしょう。
LLMは依然として「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクを抱えています。もしAIが誤った判断で「全社員に誤メールを送信する」「重要なデータベースを書き換える」といった行動を取った場合、その責任の所在はどうなるでしょうか。また、プロンプトインジェクション攻撃によって、外部からAIを操作され、社内システムを悪用されるセキュリティリスクも考慮する必要があります。
したがって、Agentic AIの導入においては、AIが勝手に処理を完遂するのではなく、重要なアクションの直前で人間が確認する「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」の実装が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
Agentic AIの台頭を受け、日本企業の意思決定者やエンジニアは以下の点に留意してプロジェクトを進めるべきです。
- 「読み取り」から始め、「書き込み」は慎重に：まずは社内ドキュメントの検索やデータの抽出（Read操作）を行うエージェントから導入し、信頼性が確認できてから、システムへの入力や更新（Write/Action操作）を行う権限を段階的に付与してください。
- API整備という「足腰」の強化：AIがツールを使うためには、社内システムがAPIで操作可能になっている必要があります。レガシーシステムのAPI化や、データ基盤の整備は、AI活用以前の必須課題として取り組む必要があります。
- 監査ログの徹底：AIが「いつ、なぜ、どのツールを、どのように操作したか」を完全に追跡できるログ基盤を構築してください。これは内部統制やコンプライアンスの観点から、日本企業では避けて通れません。
- 標準規格の注視：Anthropicなどが主導するインターフェースの標準化動向を注視し、特定モデルに過度に依存しない、疎結合なアーキテクチャを採用することで、技術の陳腐化リスクを低減できます。