投稿者 global-ai-media 
生成AIのトレンドは、単なるテキスト生成から、自律的にタスクを遂行する「エージェント型AI（Agentic AI）」へと急速にシフトしています。本稿では、AIがシステム操作や外部連携を行う際に生じる従来とは異なるリスクの所在と、日本の商習慣や組織文化に適合したガバナンス体制の構築について解説します。
「対話」から「行動」へ：エージェント型AIの台頭
これまでの生成AI、特にChatGPTに代表されるLLM（大規模言語モデル）の主な役割は、情報の要約、アイデア出し、コード生成といった「コンテンツの生成」でした。しかし現在、技術の潮流は「エージェント型AI（Agentic AI）」へと移り変わっています。
エージェント型AIとは、単に人間と対話するだけでなく、与えられたゴール（目標）を達成するために自律的に計画を立て、APIを通じて外部ツールを操作し、Webブラウジングやデータベース検索、メール送信などの「行動」を実行できるシステムを指します。日本国内でも、業務効率化やDX（デジタルトランスフォーメーション）の文脈で、RPA（Robotic Process Automation）の次世代版として高い関心が寄せられています。
エージェント型AI特有のリスク領域
AIが「行動」主体になることで、リスクの性質は大きく変化します。従来のLLMにおける主なリスクは、ハルシネーション（もっともらしい嘘）や不適切な発言、著作権侵害といった「情報の正確性と権利」に関するものでした。しかし、エージェント型AIには以下のような実務的なリスクが加わります。
- 意図しない操作の実行：AIが指示を誤解し、本番環境のデータを削除したり、誤った発注を行ったりするリスク。
- 権限昇格とセキュリティ：プロンプトインジェクション攻撃（AIを騙す入力）を受け、AIが本来アクセスすべきでない社内システムへ侵入する踏み台にされるリスク。
- 無限ループとコスト：AIがタスクを完了できず、有料APIを延々と叩き続け、クラウドコストが青天井になるリスク。
特に日本の企業文化においては、システムによる誤操作が顧客や取引先に及んだ場合の「信用の失墜」に対する懸念が強く、これが導入の大きな障壁となり得ます。
日本企業に求められるガバナンスのアプローチ
エージェント型AIを安全に導入するためには、既存のITガバナンスを拡張する必要があります。「AIを信頼するが、検証する」という姿勢だけでは不十分で、システム的な制約（ガードレール）が不可欠です。
1. AIへの「最小権限の原則」の適用
従業員にアクセス権限を付与するのと同様に、AIエージェントにも「最小権限の原則」を適用すべきです。例えば、顧客データベースへのアクセスは「読み取り専用」に限定する、決済操作はAI単独では行わせず必ず人間の承認を挟む、といった制御です。日本の組織における「職務分掌」の考え方を、AIエージェントにも適用するイメージです。
2. 「Human-in-the-loop」の実装と承認フロー
完全に自律的な動作（Human-out-of-the-loop）は、現時点ではリスクが高すぎます。特に重要な意思決定や外部へのアクション（メール送信や契約更新など）の手前では、必ず人間が内容を確認し、承認ボタンを押す「Human-in-the-loop」のプロセスをシステムに組み込むべきです。これは日本企業の「稟議（りんぎ）」や「承認」のプロセスと親和性が高く、現場の安心感醸成にもつながります。
3. 可観測性（Observability）と監査ログ
AIが「なぜその行動をとったのか」を後から追跡できるように詳細なログを残すことは、説明責任を果たす上で必須です。LLMの思考プロセス（Chain of Thought）や、使用したツールの履歴を記録し、問題発生時に原因を特定できる体制を整えることは、コンプライアンス遵守の観点からも重要です。
日本企業のAI活用への示唆
エージェント型AIは強力なツールですが、導入には戦略的なガバナンスが必要です。意思決定者および実務担当者は以下の点を意識してプロジェクトを進めてください。
- 適用範囲の明確化：まずは社内システム内での情報検索や下書き作成など、外部への影響が少ない「読み取り」主体のタスクから開始し、徐々に「書き込み・実行」権限を拡大する。
- AIを「新人社員」として扱う：AIエージェントを「熟練したエキスパート」ではなく、「指導と監督が必要な新人」と見なし、監督者（人間）とセットで配置する業務設計を行う。
- 法規制との連動：個人情報保護法や著作権法に加え、各業界のガイドラインを遵守しているか、AIの挙動がそれらを逸脱しないような技術的制約（ガードレール）を設ける。
技術の進化に対し、過度に恐れることなく、かといって過信もせず、日本企業らしい堅実な管理体制の中でAIの自律性を活用していくことが、競争力強化への鍵となります。