投稿者 global-ai-media 
英国のスタートアップLaunchLemonadeが、ノーコードAIエージェント構築プラットフォームの開発に向けたプレシード資金調達を完了しました。この動きは、プログラミング知識を持たない現場担当者が自ら「自律型AI」を作成・共有する時代の到来を象徴しており、日本企業のDX推進や人材不足解消においても重要な示唆を含んでいます。
「チャットボット」から「エージェント」への進化
英国を拠点とするLaunchLemonadeが48万ドル（約7,000万円強）の資金調達を行い、ノーコードでAIエージェントを構築できるハブ（拠点）と、クリエイター向けマーケットプレイスの開発を加速させると発表しました。金額規模こそプレシード段階のものですが、このニュースは世界のAIトレンドが「対話型AI（チャットボット）」から「自律型AIエージェント」へとシフトしつつあることを明確に示しています。
これまでのChatGPTに代表されるLLM（大規模言語モデル）活用は、人間が質問し、AIが答えるという「対話」が中心でした。一方、「AIエージェント」は、与えられたゴールに向かって、AIが自ら計画を立て、ツールを使い、タスクを実行する仕組みを指します。LaunchLemonadeが目指すのは、この高度な仕組みを、エンジニアではない一般のビジネスパーソンが「ノーコード（プログラミング不要）」で構築できる環境の提供です。
現場主導のDXと「クリエイターエコノミー」の可能性
今回のニュースで特に注目すべきは「クリエイターマーケットプレイス」の構築という点です。これはOpenAIの「GPT Store」のように、ユーザーが作成したAIエージェントを公開・販売できる仕組みを指します。
日本企業においても、この「マーケットプレイス」的な発想は、社内展開において極めて有効です。例えば、経理部門の担当者が「領収書チェックエージェント」を作成し、それを全社で共有する、あるいは営業部門のトップパフォーマーが「商談準備エージェント」を作り、若手社員に展開するといったシナリオです。エンジニアリソースが不足している日本企業において、現場のドメイン知識（業務知識）を持つ担当者が自らツールを作り、水平展開できる環境は、DX（デジタルトランスフォーメーション）を加速させる鍵となります。
日本企業が直面する「シャドーAI」とガバナンスの壁
一方で、ノーコードツールの普及はリスクも伴います。現場部門がIT部門の管理外で勝手にAIツールを導入・作成してしまう「シャドーAI」の問題です。
日本の商習慣や組織文化において、セキュリティとコンプライアンスは最優先事項です。現場が作成したエージェントが、顧客の個人情報を不適切に外部サーバーへ送信したり、誤った判断（ハルシネーション）に基づいて自動処理を行ったりすることは避けなければなりません。特にAIエージェントは「実行」を伴うため、単なるチャットボット以上にリスク管理が求められます。
したがって、ノーコードツールを導入する際は、「誰でも作れる」という利便性を享受しつつ、データの入出力範囲を制御するガードレール機能や、作成されたエージェントの監査ログを追跡できるガバナンス機能が備わっているかを見極める必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
LaunchLemonadeの事例を含む昨今のノーコードAIエージェントの潮流から、日本企業は以下の3点を意識して戦略を立てるべきです。
1. 「つくるAI」から「使うAI」、そして「現場が育てるAI」へ
開発をSIerや社内エンジニアだけに依存するモデルには限界があります。ノーコードツールを活用し、業務を熟知した現場担当者が「自分たちのためのエージェント」を作成・改善できる文化と環境を整備することが、労働人口減少時代の生産性向上に直結します。
2. 禁止ではなく「ガードレール」付きの解放を
リスクを恐れてAI活用を一律禁止にするのは、競争力を削ぐことと同義です。機密情報のフィルタリングや、エージェントが実行できるアクションの権限管理（例：メールの下書きまでは許可するが、送信は人間が承認する）など、技術的なガードレールを設けた上で、現場の創意工夫を促すガバナンス設計が求められます。
3. 社内マーケットプレイスによるナレッジ共有
優秀なAIエージェントを社内で共有・評価する仕組み（社内版マーケットプレイス）を作ることで、個人の暗黙知を組織の形式知へと昇華させることができます。これは日本企業が得意としてきた「現場力」を、AI時代に合わせてアップデートする有効な手段となるでしょう。