投稿者 global-ai-media 
ダボス会議（世界経済フォーラム）において、世界の経営層は「エージェント型AI（Agentic AI）」に熱視線を送っています。Google DeepMindのデミス・ハサビス氏が語るGemini 3のマイルストーンを端緒に、単なる対話から「行動するAI」へとシフトする潮流と、日本企業が備えるべき実務的な視点を解説します。
「対話」から「行動」へ：エージェント型AIへのシフト
ダボス会議における議論の中心が、生成AIの「誇大広告（ハイプ）」への懸念から、より実務的な「エージェント型AI（Agentic AI）」の導入へと移行しています。Google DeepMindのデミス・ハサビス氏が言及した「Gemini 3」のマイルストーンは、この流れを決定づける技術的裏付けと言えるでしょう。
これまで主流だったチャットボット形式の生成AIは、人間が指示を出し、それに対してテキストやコードを返す「受動的な支援者」でした。対してエージェント型AIは、曖昧なゴール（例：「来週の出張手配をして」）を与えられると、自らタスクを分解し、検索や予約システムなどの外部ツールを操作して、完遂まで自律的に行動する能力を持ちます。ハサビス氏の発言は、AIが推論能力と長期記憶を高め、複雑なビジネスプロセスを実行できる段階に到達しつつあることを示唆しています。
日本企業の現場における「エージェント」の活用価値
日本のビジネス現場、特にバックオフィスや開発現場において、エージェント型AIはこれまでのRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）の限界を突破する可能性があります。従来のRPAは「決まった手順」を高速化するものでしたが、手順が変われば停止してしまいます。一方、エージェント型AIは状況判断が可能です。
例えば、経理部門において「請求書の突合と承認依頼」を行う際、AIエージェントはフォーマットの異なる請求書を読み解き、社内規定（規程）を参照して勘定科目を判断し、不備があれば担当者にSlack等で問い合わせるといった柔軟な動きが期待されます。少子高齢化による労働力不足が深刻な日本において、定型業務ではない「判断を伴う実務」を委譲できることは、極めて大きなメリットとなります。
自律性がもたらすリスクとガバナンスの壁
しかし、AIに「行動」を委ねることは、リスクも飛躍的に高まることを意味します。単に間違った回答をするだけでなく、勝手に誤った発注を行ったり、重要なデータを削除したりする可能性があるからです。これを「幻覚（ハルシネーション）」のリスクとして片付けるのではなく、システム設計レベルでの対策が求められます。
日本の組織文化においては、責任の所在が不明確になることを嫌う傾向があります。したがって、エージェント型AI導入の初期段階では、AIがすべての工程を完結させるのではなく、最終的な決定権限（承認ボタンの押下など）を人間が持つ「ヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-in-the-loop）」の設計が必須となるでしょう。また、AIがどのような思考プロセスを経てその行動に至ったかを追跡できる「監査ログ」の整備も、コンプライアンスの観点から重要になります。
日本企業のAI活用への示唆
Gemini 3をはじめとする次世代モデルの登場により、AI活用は「検索・要約」から「代行・実行」のフェーズに入ります。この変化を捉え、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。
第一に、「業務のAPI化」です。AIエージェントが活躍するためには、社内システムやSaaSがAPIで連携可能であり、AIが操作できる状態にある必要があります。レガシーシステムのモダナイズは、AI活用の前提条件となります。
第二に、「権限管理の見直し」です。AIエージェントにどの範囲のデータアクセスと操作権限を与えるか、従業員と同様あるいはそれ以上に厳格なID管理と最小権限の原則（Least Privilege）を適用する必要があります。
第三に、「失敗を許容するサンドボックス環境の構築」です。いきなり本番環境で自律動作させるのではなく、隔離された環境でAIエージェントの挙動をテストし、日本特有の商習慣や複雑な承認フローに適応できるか検証するプロセスが、実務実装への近道となります。