投稿者 global-ai-media 
Scientific Americanが取り上げたオープンソースのエージェント「Moltbot」は、AIが単なる対話相手から、PC操作やソフトウェア実行を自律的に行う「行動するAI」へと進化したことを示唆しています。API連携が難しいレガシーシステムが多い日本企業にとって、この技術はDXの突破口となる可能性がある一方、セキュリティと統制面で新たな課題を突きつけています。
「対話するAI」から「行動するAI」へのパラダイムシフト
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の活用は、これまで「チャットボットによる質疑応答」や「文章作成支援」が主流でした。しかし、今回取り上げられた「Moltbot」のような技術は、AIの役割が根本的に変化していることを示しています。それは、人間と会話するだけでなく、人間の代わりにコンピュータを操作し、ソフトウェアをインストールし、実務を完遂する「エージェント（代理人）」への進化です。
この種のAIエージェントは、APIが提供されていないアプリケーションであっても、人間と同じように画面（GUI）を認識し、マウスやキーボード操作を模倣してタスクを実行します。これは、Anthropic社の「Computer Use」やオープンソースコミュニティで開発が進む「OpenInterpreter」などと同様のトレンドにあり、2024年以降のAI開発の主戦場の一つと言えます。
日本企業の「レガシーシステム問題」に対する特効薬となるか
日本国内の多くの企業、特に歴史ある大企業や自治体では、API連携が困難なレガシーシステムや、Webブラウザ経由での手作業が必須の業務システムが依然として現役で稼働しています。これまで、こうした業務の効率化にはRPA（Robotic Process Automation）が導入されてきましたが、従来のRPAは「画面レイアウトが少し変わっただけで停止する」「事前に厳密なシナリオ定義が必要」といった柔軟性の欠如が課題でした。
Moltbotに代表されるLLMベースのエージェントは、画面上の文脈を理解して動的に操作を決定できるため、「コグニティブ（認知的）なRPA」として機能する可能性があります。これは、エンジニア不足に悩む日本企業にとって、システムの全面刷新（モダナイゼーション）を待たずに業務自動化を推進できる強力な選択肢となり得ます。
権限委譲のリスクと「AIガバナンス」の重要性
一方で、AIに「コンピュータを操作する権限」を与えることは、重大なセキュリティリスクを伴います。記事にあるように「デジタルライフを運用する」ということは、AIが勝手にメールを送信したり、外部サイトからファイルをダウンロードして実行したりできることを意味します。
日本の組織文化においては、決裁権限や責任分界点が厳格に定められています。もしAIエージェントが誤って発注を行ったり、機密情報を社外のクラウドストレージにアップロードしたりした場合、その責任は「AIを使用した従業員」にあるのか、「AIを導入した管理者」にあるのか、あるいは「AIベンダー」にあるのか、法的な整理も追いついていません。特にオープンソースソフトウェア（OSS）であるMoltbotのようなツールを企業で利用する場合、商用サポートの有無や、入力データが学習に利用されないかといったデータプライバシーの観点から、厳格な審査が必要です。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェント技術の進展を踏まえ、日本の実務者は以下の3点を意識して導入検討を進めるべきです。
1. 「Human-in-the-loop（人間による確認）」を前提としたプロセス設計
AIエージェントにPC操作を任せる場合でも、最終的な「実行（送金ボタンを押す、メールを送信するなど）」の直前には必ず人間の承認を挟むフローを設計してください。日本の商習慣である「確認・承認」プロセスをAIワークフローにも組み込むことが、事故防止の防波堤となります。
2. サンドボックス環境での検証と利用制限
いきなり本番環境のPCや基幹システムでエージェントを稼働させるのではなく、隔離された仮想環境（サンドボックス）で動作を検証すべきです。また、インターネットへのアクセス制限や、操作可能なアプリケーションのホワイトリスト化など、ゼロトラストの考え方に基づいたセキュリティ対策が不可欠です。
3. 「RPAの置き換え」ではなく「補完」としての位置づけ
定型業務は従来のRPAに任せ、判断が必要な非定型業務や、例外対応の一部をAIエージェントに任せるという「ハイブリッド運用」が現実的です。すべてをAIに任せるのではなく、AIが得意な領域（柔軟性）と苦手な領域（厳密性・説明責任）を見極め、適材適所で配置することが、日本企業におけるAI活用の成功鍵となります。