投稿者 global-ai-media 
多くの組織がITモダナイゼーションの成果を強調する一方で、自律的に業務を遂行する「AIエージェント」の普及は足踏み状態にあります。なぜ最新のAIモデルを導入しても、実務の「自動化」は進まないのか。その背景にある、AIと既存システムの間に横たわる「モダナイゼーションのギャップ」について解説します。
AIエージェントへの期待と現実の乖離
生成AIブームの第2フェーズとして、単に人間と対話するだけのチャットボットから、複雑なタスクを自律的に計画・実行する「AIエージェント」への注目が高まっています。しかし、最新のレポートや市場の動向を見ると、多くの企業が「モダナイゼーション（システム刷新）は順調」と回答しているにもかかわらず、実務レベルでのAIエージェント活用は期待されたスピードで進んでいません。
このパラドックスの正体こそが「モダナイゼーションのギャップ」です。多くの企業が行ってきたクラウド移行やDX（デジタルトランスフォーメーション）は、あくまで「人間が使うためのシステム」の刷新であり、「AIが操作するためのシステム」への準備が整っていないという事実が浮き彫りになりつつあります。
チャットはできても「行動」ができない理由
現在、多くの日本企業が導入しているLLM（大規模言語モデル）活用基盤は、社内ドキュメントを検索して回答を生成するRAG（検索拡張生成）システムが主流です。これは業務効率化に寄与しますが、あくまで「情報の提示」に留まります。
一方、AIエージェントに求められるのは「行動」です。例えば、「在庫を確認して不足分を発注する」「顧客のメール内容に基づいてCRM（顧客関係管理）システムを更新し、請求書を発行する」といったタスクです。これを実現するには、AIが基幹システムやSaaSとAPI（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）を通じてシームレスに連携できなければなりません。
ここで多くの企業が壁に直面します。基幹システムがレガシー（旧式）でAPIが整備されていない、あるいはデータ構造がスパゲッティ化しており、AIが正確にデータを読み書きできない状態にあるのです。
日本企業の「2025年の崖」とAI活用の足かせ
日本国内特有の課題として、経済産業省が警鐘を鳴らす「2025年の崖」問題があります。長年運用されてきたメインフレームや、過度にカスタマイズされたオンプレミスシステムは、最新のAIモデルが「手足」として使うにはあまりに複雑で閉鎖的です。
AIエージェントを動かすためには、システムがマイクロサービス化され、明確なAPI仕様で外部から操作可能になっていることが理想です。しかし、画面スクレイピングやCSV連携でなんとかつないでいるような現場の実情では、AIエージェントに自律的な操作を委ねることは、技術的にもリスク管理的にも極めて困難です。「AI導入」を急ぐ前に、「AIがアクセス可能な状態へのデータ・システム整備」という地味で困難な土台作りが不可欠なのです。
ガバナンスと「ハルシネーション」のリスク
また、日本企業の組織文化において重要となるのが「責任の所在」と「リスク管理」です。AIエージェントが自律的に行動する場合、AIが誤った発注を行ったり、誤った情報を顧客に送信したりするリスク（ハルシネーションによる誤作動）を完全にゼロにすることは現状できません。
日本の商習慣では、発注や契約には厳格な承認プロセス（稟議）が存在します。AIエージェントを導入する場合、AIにどこまでの決裁権を持たせるのか、あるいは必ず人間の承認（Human-in-the-Loop）を挟むのかという、業務プロセスの再設計が必要です。単なる技術導入ではなく、ガバナンスの再定義が求められる点で、導入のハードルは高くなります。
日本企業のAI活用への示唆
以上の背景を踏まえ、日本企業はAIエージェント時代に向けて以下の点に着目して準備を進めるべきです。
- 「AIフレンドリー」なインフラへの再投資：
既存システムのクラウド移行（リフト＆シフト）だけでは不十分です。AIがAPI経由で安全にデータを操作できるよう、バックエンドシステムの標準化とAPI整備を優先事項としてください。 - 段階的な権限委譲：
いきなり「完全自律型」を目指すのではなく、まずは「提案型（AIが下書きを作成し、人間が実行ボタンを押す）」から始め、リスクを評価しながら徐々に自動実行の範囲を広げるアプローチが現実的です。 - 業務プロセスの可視化と標準化：
AIに業務を任せるためには、その業務手順が明確でなければなりません。属人化している日本の現場業務を標準化し、デジタルデータとして扱える状態にすることが、AIエージェント活用の前提条件となります。
AIエージェントの革命は「魔法」によって起きるのではなく、堅実なシステムモダナイゼーションの延長線上にあります。流行のツールに飛びつく前に、まずは足元のデータ基盤とシステム構造を見直すことが、結果として最短の近道となるでしょう。