投稿者 global-ai-media 
Google Chromeへの生成AI「Gemini」の統合が加速しており、特に「Auto Browse（自動ブラウジング）」機能が実務におけるゲームチェンジャーとして注目されています。本記事では、ブラウザが単なる閲覧ソフトから「自律的な作業実行環境」へと進化する流れを解説し、日本企業が直面する業務効率化やセキュリティガバナンスへの影響を考察します。
ブラウザが「AIエージェント」の実行基盤になる
Googleは近年、同社の生成AIモデルであるGeminiをChromeブラウザに深く統合する動きを強めています。今回注目されている「Auto Browse」機能は、ユーザーの指示に基づいてブラウザが自律的にWebページを操作・閲覧し、情報の抽出や要約、タスクの実行を行うものです。
これまで、AIを活用するには「ChatGPT」などの専用チャット画面に移動してプロンプトを入力する必要がありましたが、Chromeへのネイティブ統合は、ユーザーが普段見ているWebページそのものがAIの作業フィールドになることを意味します。これは、単なる検索補助を超え、AIがユーザーの代わりにWeb上のタスクをこなす「AIエージェント」化の大きな一歩と言えます。
「次世代RPA」としての側面と日本企業の親和性
日本企業では、定型業務を自動化するRPA（Robotic Process Automation）の導入が広く進んでいますが、従来のRPAは「画面上の座標」や「決まったHTMLタグ」を指定するシナリオベースの自動化が主であり、Webサイトのデザイン変更で動作が停止するなどの脆さがありました。
GeminiのようなLLM（大規模言語モデル）を組み込んだブラウザ機能は、人間のように「文脈」を理解して操作を行うため、多少のレイアウト変更にも柔軟に対応できる可能性があります。これは、いわば「次世代のRPA」とも呼べるものであり、労働人口減少による人手不足に悩む日本企業にとって、情報収集や競合調査、Web経由の申請業務などの効率化において強力なツールになり得ます。
オンデバイスAIによるプライバシーとセキュリティの向上
ChromeへのAI統合において、技術的な観点で重要なのが「オンデバイス実行（Gemini Nanoなどの軽量モデル活用）」の可能性です。すべてのデータをクラウドに送信するのではなく、ブラウザ内部（ローカル環境）で処理が完結する場合、機密情報や個人情報が外部サーバーに送信されるリスクを大幅に低減できます。
日本の個人情報保護法や企業の厳格なセキュリティポリシーにおいて、外部へのデータ送信はAI導入の大きな障壁となってきました。ブラウザ内で完結するAI処理が標準化されれば、金融や医療、製造業の設計部門など、機密性が求められる現場でのAI活用が現実的な選択肢として浮上します。
「シャドーAI」のリスクとガバナンスの課題
一方で、ブラウザに高度なAI機能が標準搭載されることは、企業の情報システム部門にとって新たな課題も突きつけます。従業員が会社の許可なくAI機能を利用し、意図せず社内データを処理させてしまう「シャドーAI」のリスクです。
従来の「ChatGPTへのアクセスをファイアウォールでブロックする」といった単純な対策では、ブラウザそのものに組み込まれたAI機能は制御しきれない可能性があります。企業は、Chromeのエンタープライズ管理機能を活用した適切なポリシー設定（機能のオン・オフ制御）や、従業員向けの利用ガイドラインの再整備を急ぐ必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
ChromeのAI機能強化は、特別なツールを導入せずとも、日常業務のインフラであるブラウザ上で高度なAIが使えるようになることを意味します。これを踏まえ、以下の3点を意識した対応が推奨されます。
1. ブラウザ管理ポリシーの見直し
Chromeのアップデートに伴い、AI機能がデフォルトで有効になるケースも想定されます。情報システム部門は、エンタープライズ設定での制御可否を早期に検証し、自社のセキュリティ基準に照らして「許可・制限・禁止」の線引きを明確にする必要があります。
2. 既存RPAとの棲み分けと移行の検討
Webベースの定型業務については、高価なRPAライセンスを維持するよりも、ブラウザ標準のAI機能で代替できる領域が増えてくるでしょう。特に「調査・要約・入力」といったタスクについては、PoC（概念実証）を行い、コスト対効果を再評価する時期に来ています。
3. 「Human-in-the-Loop」の徹底
Auto Browseのような機能は便利ですが、AIが誤った情報を拾ったり（ハルシネーション）、誤ったボタンを押したりするリスクはゼロではありません。完全に無人化するのではなく、最終的な確認・承認プロセスに必ず人間が介在する「Human-in-the-Loop」の設計を業務フローに組み込むことが、事故を防ぐ鍵となります。