投稿者 global-ai-media 
シンガポール情報通信メディア開発庁（IMDA）が、自律的にタスクを遂行する「Agentic AI」向けの新たなガバナンスフレームワークを発表しました。生成AIが単なるコンテンツ生成から「実業務の代行」へと進化する中、日本企業が直面する新たなリスクと、それを制御するための指針について、同国の先進的な取り組みを参考に解説します。
「対話」から「行動」へ：Agentic AIの台頭とリスクの変化
生成AIの活用は、テキストや画像を生成するフェーズから、複雑な目標を達成するために自律的に計画・判断し、外部ツールを操作してタスクを完遂する「Agentic AI（エージェンティックAI／自律型AI）」のフェーズへと移行しつつあります。
従来のLLM（大規模言語モデル）であれば、最大のリスクは誤情報の出力（ハルシネーション）や著作権侵害といった「情報の質」に留まっていました。しかし、Agentic AIはAPIを通じて社内システムを操作したり、インターネット上で予約を行ったりといった「行動」を伴います。したがって、誤った判断が実世界や基幹システムに直接的な損害を与える可能性があり、ガバナンスの難易度は格段に上がります。
IMDAが提唱する「エージェントの境界線」の重要性
今回、シンガポールのIMDAが発表したフレームワークの中で特に注目すべきは、「エージェントの境界線（Agent Boundaries）」の定義に言及している点です。これは、AIが自律的に振る舞える範囲を明確に区切ることを指します。
日本企業の現場に当てはめれば、例えば「経費精算のアシスタントAI」を導入する場合、申請書の「下書き作成」まではAIに一任するが、「最終承認ボタンの押下」や「送金処理」といった不可逆的なアクションはAIの権限（バウンダリー）の外側に置く、といった設計思想です。ITシステムの「最小権限の原則」と同様に、AIエージェントに対しても、その能力と責任範囲を技術的かつ運用ルール的に制限するガードレール（安全策）の設置が不可欠となります。
AIエージェントの「品質保証（Assurance）」へのアプローチ
記事では、AIエージェントの品質保証（Assurance）のための基盤構築についても触れられています。従来のソフトウェアテストとは異なり、確率的に挙動が変わる生成AIが、複雑なタスクフローの中で「意図しない近道」や「無限ループ」に陥らないかを検証する必要があります。
日本の商習慣では、システムに対して「100%の正確性」を求める傾向が強いですが、Agentic AIにおいてそれは現実的ではありません。そのため、エラーが発生した際にどのように人間にエスカレーションするか、あるいは被害を最小限に抑える「フェイルセーフ」の機能をどう組み込むかが、実務上の焦点となります。
日本企業のAI活用への示唆
シンガポールの新フレームワークは、AI規制とイノベーションのバランスを重視する同国らしい実用的な内容であり、日本企業にとっても以下の3点で重要な示唆を含んでいます。
- 「人間に代わって行動する」リスクの再評価：
チャットボット（RAG）の導入だけで満足せず、将来的にAPI連携による自動化を目指す場合は、今のうちから「AIにどこまでの操作権限を与えるか」という議論をセキュリティ部門や法務部門と開始する必要があります。 - 責任分界点の明確化：
AIエージェントがミスをした際、最終責任は「利用者」にあるのか「開発ベンダー」にあるのか、あるいは「管理者」にあるのか。日本の組織文化では責任の所在が曖昧になりがちですが、Agentic AIの導入には、ジョブディスクリプションと同様に、AIの職務範囲の定義が求められます。 - ガバナンスを「ブレーキ」ではなく「ハンドル」と捉える：
厳しすぎる規制は活用を阻害しますが、適切な「境界線」と「保証」の仕組みがあれば、企業は安心してAIに高度なタスクを任せることができます。ガバナンスを整備することは、AI活用を加速させるための必須条件であると認識すべきです。