投稿者 global-ai-media 
Alphabet（Google）が生成AI「Gemini」に対し、巨額の投資と戦略転換を進めています。単なるチャットボット機能から、企業の業務基盤（OS）への進化、そしてAIが自律的に商取引を行う「エージェント型コマース」への展開。本記事では、このグローバルな潮流を解説しつつ、日本企業が直面する実務的な課題と活用のポイントを紐解きます。
「機能」から「OS」へ：AIの役割の根本的な変化
AlphabetがGeminiに対して進めている戦略の核心は、AIを単なる「便利なチャット機能（Feature）」から、企業のワークフローを支える「オペレーティング・レイヤー（Operating Layer）」へと昇華させる点にあります。これまでの生成AI活用は、ユーザーが能動的にプロンプトを入力し、回答を得るという対話型が中心でした。しかし、Googleが目指すのは、Gmail、Google Docs、Driveなどの業務アプリケーションの裏側で、AIがOSのように常駐し、データの連携やタスクの実行をシームレスに行う世界です。
既に800万以上の有料エンタープライズシート（ID）が販売されているという事実は、この統合型のアプローチが企業の現場で受け入れられ始めていることを示唆しています。日本企業においても、Google Workspaceは広く普及しており、特別なAIツールを導入せずとも、既存の業務環境そのものがAI化されていく流れは避けられません。
「Agentic Commerce（エージェント型コマース）」の衝撃
今回のニュースで特に注目すべきキーワードは「Agentic Commerce」です。これは、従来の「検索して購入する」という人間の行動を、AIエージェントが代行・支援する形態を指します。「自律型エージェント（Agentic AI）」と呼ばれるこの技術は、ユーザーの曖昧な指示（例：「来月の出張の手配をしておいて」）に基づき、フライトの検索、ホテルの比較、そして予約・決済までを自律的に遂行することを目指しています。
EコマースやB2Bの受発注業務において、AIが「提案者」から「実行者」へと変わることは、ビジネスモデルに大きな変革をもたらします。しかし、ここで重要になるのが、AIが勝手に契約や決済を行うことに対する法的・倫理的な責任の所在です。
日本企業における「自律型AI」導入のハードルと勝機
グローバルでは急速に進む「AIの自律化（エージェント化）」ですが、日本の商習慣や法規制と照らし合わせた場合、いくつかの実務的な壁が存在します。
まず、**「責任分界点」の明確化**です。日本の企業文化では、意思決定のプロセス（稟議など）や責任の所在を重視します。AIエージェントが誤った発注や不適切な顧客対応を行った場合、誰が責任を負うのか。現行の日本の法律や社内規定は、AIの「行為」を前提としていません。したがって、AIを導入する際は、完全に自律させるのではなく、「Human-in-the-loop（人間が最終確認を行うプロセス）」を業務フローにどう組み込むかが、ガバナンス上の鍵となります。
次に、**「商流と信頼」**です。AIが自動でサプライヤーを選定するような未来において、長年の付き合いや阿吽の呼吸といった日本の「ハイコンテクスト」な商習慣がどう扱われるかは課題です。一方で、定型的な消耗品の発注や、単純な日程調整などの「非コア業務」におけるエージェント活用は、人手不足に悩む日本企業にとって強力な効率化手段となり得ます。
日本企業のAI活用への示唆
Alphabetの巨額投資と戦略転換は、AIが「試す」段階から「インフラとして使い倒す」段階に入ったことを示しています。日本の意思決定者や実務担当者は、以下の3点を意識して戦略を立てるべきです。
1. 「SaaS統合」を前提としたデータ整備
AIは独立したツールではなく、既存のSaaS（Google WorkspaceやSalesforceなど）に組み込まれていきます。社内のドキュメントやデータが、AIから読み取り可能な状態で整理されているか（非構造化データの整備）、アクセス権限は適切かを見直すことが、AI活用の第一歩です。
2. 「エージェント」を見据えたガバナンス策定
AIが単に回答するだけでなく「行動」し始めることを前提に、ガイドラインを策定する必要があります。特に、個人情報保護法や著作権法への対応に加え、「AIがどこまで自動実行して良いか」という権限管理のルール作りが急務です。
3. 「おもてなし」と「自動化」の住み分け
Agentic Commerceの潮流の中で、顧客接点のすべてをAIに任せるのはリスクがあります。定型業務やスピードが求められる処理はAIエージェントに任せ、複雑な交渉や感情への配慮が必要な場面は人間が担当する。このハイブリッドな設計こそが、日本企業の強みを生かすAI活用の形となるでしょう。