投稿者 global-ai-media 
GoogleがChromeブラウザ上で自律的にWeb操作を行うAIエージェント機能のテスト運用を進めています。WIREDによるレビュー記事をもとに、生成AIが単なる対話相手から「実務代行者」へと進化する過程での技術的課題と、日本企業が備えるべきガバナンスの視点を解説します。
生成AIの次のフロンティアは「ブラウザ操作」
生成AIのトレンドは、テキストや画像を生成するフェーズから、ユーザーに代わってソフトウェアを操作し、タスクを完遂する「自律型エージェント（Agentic AI）」へと急速にシフトしています。WIREDが報じたGoogleの「Auto Browse」機能は、まさにその象徴的な事例です。これはGoogleの最新モデルGeminiを使用し、Chromeブラウザ上のタブ内で、AIが自らWebサイトを閲覧し、クリックや入力といった操作を行うものです。
これまで人間が行っていた「検索結果を見て、リンクをクリックし、フォームに入力して、ボタンを押す」という一連のプロセスをAIが代行しようという試みです。これは、OpenAIやAnthropicなど他の主要プレイヤーも注力している領域であり、2024年から2025年にかけてのAI開発の主戦場となると目されています。
実用化への壁：WIREDレビューが示す「違和感」と「脆さ」
しかし、現時点での技術はまだ発展途上にあります。WIREDの記事では、AIがブラウザを操作する様子を「少し奇妙（bizarre）」であり、「完全には噛み合っていない（Didn’t Quite Click）」と評しています。これは、AIエージェント特有の課題を浮き彫りにしています。
主な技術的課題として、以下の点が挙げられます。
- レイテンシ（遅延）：AIが画面を認識し、次のアクションを推論してから実行するまでに時間がかかり、人間の操作スピードに及ばないこと。
- UIの脆弱性：Webサイトのデザインやボタン配置が少し変わっただけで、AIが迷子になったり、誤った要素をクリックしたりするリスク。
- 文脈理解の限界：「戦略を立てる（strategize）」ことはできても、複雑な業務フローの中で「なぜ今その操作が必要か」という人間の暗黙知を完全には再現できない点。
デモ映像では魔法のように見える技術も、実務環境で安定稼働させるには、まだ多くのハードルがあることが分かります。
日本の「RPA文化」とAIエージェントの親和性
この「ブラウザ操作AI」は、日本企業において非常に親和性が高い可能性があります。なぜなら、日本には定型業務を自動化するRPA（Robotic Process Automation）が深く浸透しているからです。従来のRPAは、事前に定義されたルール通りにしか動けず、サイトの仕様変更で頻繁に停止するという課題がありました。
AIエージェントは、画面の構造を視覚的に理解するため、多少のUI変更にも適応できる「柔軟なRPA」として機能する可能性があります。例えば、経理システムへの入力、競合他社の価格調査、SaaS管理画面での設定変更など、API連携が難しいレガシーなWebシステムが多い日本の業務環境において、ラストワンマイルを埋める技術として期待されます。
セキュリティとガバナンスの再定義
一方で、AIが「行動」できるようになることは、リスクの質が変わることを意味します。これまでAIがハルシネーション（もっともらしい嘘）を出力しても、人間が読んで判断すれば済みました。しかし、AIエージェントが勝手に「購入ボタンを押す」「データを削除する」「社外へメールを送信する」といったアクションを起こす場合、その損害は直接的です。
日本企業がこの技術を導入する場合、以下の観点でのガバナンスが不可欠になります。
- 権限管理：AIエージェントにどこまでの操作権限（Read onlyか、Write/Executeも許可するか）を与えるか。
- 認証情報の扱い：AIがログイン操作を行う際のID・パスワード管理をどうするか。
- 監査ログ：AIが「いつ、なぜ、そのボタンを押したか」を追跡できる仕組み。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGoogleの事例は、AIエージェントが「未来の技術」ではなく「目前の技術」であることを示していますが、同時に「全自動化」への過信も戒めています。実務への適用を考える際は、以下の3点を意識すべきです。
1. Human-in-the-loop（人間による確認）を前提にする
AIに最初から最後まで任せきりにするのではなく、重要な意思決定や最終的な「実行ボタン」のクリックは人間が行うプロセスを設計してください。AIはあくまで「下準備」や「ドラフト作成」の代行に留めるのが、現時点での安全な運用法です。
2. 業務フローの標準化・文書化を進める
AIエージェントに指示を出すためには、業務の手順が明確である必要があります。「よしなにやっておいて」という曖昧な指示はAIには通じません。AI導入以前の問題として、属人化した業務プロセスをマニュアル化・標準化しておくことが、将来的なエージェント導入の成功率を高めます。
3. 「SaaS操作」からスモールスタートする
基幹システムや顧客データに直結する部分ではなく、まずは公開情報の収集や、社内ツールの定型操作など、リスクの低い領域からAIエージェントの検証（PoC）を開始することを推奨します。Google ChromeのようなブラウザベースのAIは、導入のハードルが低いため、従業員のITリテラシー向上を兼ねたトライアルに適しています。