投稿者 global-ai-media 
生成AIのトレンドは、人間と対話するチャットボットから、PC操作やタスク実行を自律的に行う「AIエージェント」へと移行しつつあります。ボット専用のSNS「Moltbook」や、ローカル環境で動作するオープンソースエージェント「OpenClaw」といった最新事例をもとに、AI同士が連携し、実務を代行する未来において日本企業が留意すべきリスクとチャンスを解説します。
「対話」から「行動」へ：自律型AIエージェントの進化
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、テキストやコードの生成、要約、翻訳といった「情報の処理」でした。しかし、直近の海外動向、とりわけ「OpenClaw」のようなツールの登場が示唆しているのは、AIがPC上のマウスやキーボードを操作し、人間と同様にアプリケーションを動かす「Computer Use（コンピュータ操作）」の実用化です。
OpenClawは、オープンソースかつローカル環境で動作するAIエージェントとされており、これは企業の機密情報をクラウドに送信せずに、手元のPC内でタスクを完結させたいというニーズに応えるものです。日本企業においては、セキュリティポリシーの観点からSaaS型AIの導入に慎重なケースも少なくありませんが、こうした「ローカル実行型エージェント」の進化は、現場レベルでの業務自動化（ハイパーオートメーション）を一気に加速させる可能性があります。
AI同士がつながる世界：マルチエージェントシステムの可能性
もう一つの注目すべきトピックは、AIボット向けSNSとも形容される「Moltbook」の存在です。これは単なる技術的な実験場にとどまらず、将来的に「AIエージェント同士が情報を交換し、連携してタスクを遂行する」マルチエージェントシステムの縮図とも言えます。
現在のビジネスプロセスでは、API連携が主流ですが、将来的には「調達担当AI」と「サプライヤーの販売担当AI」が自律的に条件交渉を行うような世界観も現実味を帯びてきます。AIが人間を介さずに独自のネットワーク（社会性のようなもの）を構築し始めたとき、そこで交わされる情報の真正性や、意図しない「結託」をどう防ぐかという新たな課題も浮上します。
日本企業における「RPAの壁」と次世代ガバナンス
日本は世界的に見てもRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）の普及率が高い国ですが、従来のRPAは「決まった手順を決まった通りに繰り返す」ことに特化していました。一方で、今回取り上げたようなAIエージェントは、画面の状況を視覚的に理解し、予期せぬポップアップやレイアウト変更にも柔軟に対応できる「判断力」を持っています。
これは既存のRPAを置き換える強力なツールになり得ますが、同時に「AIが勝手に判断して誤った発注をした」「社内規定に反する操作を行った」というリスクも孕んでいます。従来の「手順を管理する」ガバナンスから、「AIの行動範囲と権限を管理する」ガバナンスへの転換が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルのエージェント技術の進展を踏まえ、日本のビジネスリーダーや実務担当者は以下の点に着目して戦略を練るべきでしょう。
- 「ローカル×自律型」の検証開始：
機密保持の観点からクラウドAIを敬遠していた企業こそ、OpenClawのようなローカル実行型エージェントの検証を始めるべきです。特に定型業務が多いバックオフィス部門では、従来のRPAではカバーしきれなかった「判断を伴う作業」の自動化が期待できます。 - 「Human-in-the-loop」の制度化：
AIエージェントがPCを操作できるといっても、最終的な承認や責任の所在は人間にあります。AIに「下書きと準備」までは任せても、「実行ボタン」は人間が押す、あるいは事後監査を徹底するといった運用ルール（Human-in-the-loop）を早期に整備することが、リスクコントロールの鍵となります。 - エージェント間連携を見据えた標準化：
将来的に社内外のAIエージェント同士が連携することを想定し、業務フローやデータの標準化を進めておくことが重要です。属人的な業務プロセス（暗黙知）が多い日本企業において、これを形式知化しておくことが、AIエージェント活用時の競争力に直結します。