投稿者 global-ai-media 
OpenAIの取締役会長であり、企業向けAIエージェント企業SierraのCEOを務めるブレット・テイラー氏は、現在のAI開発状況について「まだ曲線の始まり（初期段階）にすぎない」と語りました。Salesforceの元共同CEOでもある同氏の視点は、これからのAI活用が「対話」から「実務の実行」へとシフトしていくことを示唆しています。本記事では、このトレンドを日本のビジネス環境に照らし合わせ、企業が次に取るべき戦略を考察します。
「まだ初期段階」という言葉の真意
生成AIブームが到来してから数年が経過し、多くの企業がChatGPTなどのLLM（大規模言語モデル）を導入しています。しかし、ブレット・テイラー氏の「We’re at the beginning of the curve（我々はまだ曲線の始まりにいる）」という言葉は、現在のAI活用が単なる序章に過ぎないことを示唆しています。
これは、これまでのフェーズが「AIの能力に驚く（Wow factor）」時期だったとすれば、これからのフェーズは「AIが実質的なビジネス価値を生む（ROI）」時期へと移行することを意味します。単に文章を要約したりメールの下書きを作ったりするだけでなく、企業の基幹システムと連携し、具体的なタスクを完遂する能力が求められているのです。
会話型AIから「エージェント型AI」への進化
テイラー氏が率いるSierraなどの企業が注目しているのは、「Agentic AI（エージェント型AI）」と呼ばれる領域です。従来のチャットボットがあくまで「情報の検索と提示」に主眼を置いていたのに対し、エージェント型AIは「自律的な行動」を特徴とします。
例えば、カスタマーサポートにおいて「返品規定を教えて」と答えるのが従来のAIだとすれば、「返品処理をシステム上で実行し、返送用ラベルを発行してユーザーにメールする」までを行うのがエージェント型AIです。
日本企業においても、社内規程を検索するRAG（検索拡張生成）システムの導入は進んでいますが、次のステップは、そこから経費精算システムを操作したり、会議室予約を完了させたりといった「アクション」への接続です。これにより、業務効率化のレベルは劇的に向上します。
「信頼性」と「ハルシネーション」の壁
企業がAIにアクションを委ねる際、最大の障壁となるのが「信頼性」です。もっともらしい嘘をつく「ハルシネーション（幻覚）」は、クリエイティブな用途では許容されても、顧客の注文処理や金融取引といったミッションクリティカルな業務では許されません。
テイラー氏のような実務家が強調するのは、AIの創造性をあえて制限し、企業のブランドやコンプライアンス基準を守るための「ガードレール」の重要性です。特に日本企業は「安心・安全」や「品質」への要求レベルが極めて高いため、確率的に動作するLLMを、いかに決定論的（いつ誰がやっても同じ結果になる）なビジネスプロセスに組み込むかが、エンジニアリングの腕の見せ所となります。
日本企業のAI活用への示唆
ブレット・テイラー氏の視点と、日本の商習慣・組織文化を踏まえると、以下の3点が実務上の重要な指針となります。
1. PoCのゴールを「回答精度」から「タスク完遂」へ再設定する
多くの日本企業のPoC（概念実証）は、「AIが正しい答えを返せるか」の検証で止まりがちです。しかし、真の価値は「AIがその後の処理まで代行できるか」にあります。API連携を前提としたアーキテクチャ設計を早期から進め、小さくても「最後まで仕事をやり切るAI」を目指すべきです。
2. 「おもてなし」と「効率化」のバランス設計
日本のサービス業における強みは、きめ細やかな対応です。AIエージェント導入に際しても、すべてを自動化するのではなく、AIが解決できない複雑な問題や感情的なケアが必要な場面では、シームレスに人間にエスカレーションする「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」の設計が不可欠です。これにより、AIによる効率化と日本的なサービス品質を両立できます。
3. ガバナンスを「ブレーキ」ではなく「ガードレール」と捉える
AIのリスクを恐れるあまり導入を躊躇するケースが見られますが、適切なガバナンスルールは、AIが高速道路を安全に走るためのガードレールです。何をしてはいけないかを明確に定義することで、逆にAIに自律的な権限を与えやすくなります。法務・セキュリティ部門と開発部門が対立するのではなく、安全な「走行許可範囲」を共に定義する体制づくりが急務です。