投稿者 global-ai-media 
米Infinitusがヘルスケアプラン向けの「エージェント型AI（Agentic AI）」サポート機能を発表しました。従来のチャットボットとは異なり、文脈を保持し自律的にタスクを遂行するこの技術は、顧客対応のあり方を大きく変える可能性があります。本稿では、この事例を端緒に、日本企業が自律型AIエージェントを導入する際のポイントと、法規制・組織文化を考慮した実装戦略について解説します。
「聞くだけのAI」から「行動するAI」へ
生成AIの活用は、単なる情報の検索や要約を行うフェーズから、具体的なタスクを自律的に遂行する「エージェント型AI（Agentic AI）」のフェーズへと移行しつつあります。今回のInfinitusの事例は、まさにその潮流を象徴するものです。
記事にある通り、従来のカスタマーサポートにおける最大の不満の一つは「たらい回し」や「状況の再説明」でした。担当者が変わるたびに、あるいは電話をかけ直すたびに、顧客は自身の置かれた状況を一から説明しなければなりません。これは、システム間の連携不足や、AIがその場限りの対話しか記憶しない「ステートレス」な仕様であったことに起因します。
エージェント型AIの特長は、過去の文脈やユーザーの状態（ステート）を保持し、それを踏まえてCRM（顧客関係管理）システムや業務システムと連携し、「自ら判断して処理を進める」点にあります。単に「マニュアルを検索して回答する」だけでなく、「予約を変更する」「申請手続きを完了させる」といったアクションまでを担うことが期待されています。
日本市場における「コンテキスト維持」の重要性
この技術動向は、日本のビジネス環境において極めて重要な意味を持ちます。日本企業、特に金融、保険、通信、自治体などの窓口業務では、丁寧な対応が求められる一方で、慢性的な人手不足により電話がつながりにくい状況が続いています。
日本の商習慣では「察する文化」やハイコンテキストなコミュニケーションが重視されます。顧客が一度伝えたことをAIが正確に記憶し、次のアクションを先回りして提案できれば、AI対応に対する「冷たい」「融通が利かない」というネガティブなイメージを払拭できる可能性があります。
しかし、これを実現するためには、AIモデルの性能だけでなく、裏側にある社内データの統合が不可欠です。多くの日本企業では部門ごとにデータがサイロ化（分断）されており、AIエージェントが顧客の「文脈」を完全に把握することを阻害しています。エージェント型AIの導入は、単なるツールの導入ではなく、組織横断的なデータ基盤の整備とセットで考える必要があります。
リスクとガバナンス：自律性へのブレーキをどう設計するか
一方で、AIに「行動」させることにはリスクも伴います。生成AI特有のハルシネーション（もっともらしい嘘）が、回答の誤りにとどまらず、誤った送金や契約変更といった「誤った行動」につながる恐れがあるからです。
特に、日本の法規制やコンプライアンス順守の観点からは、以下の点が重要になります。
- 説明責任と監査証跡：AIエージェントがなぜその判断・行動をしたのか、ログを追跡可能にすること。
- 個人情報保護法への対応：ヘルスケアや金融などの機微な情報を扱う場合、学習データへの利用制限や、第三者提供の同意範囲を厳格に管理すること。
- Human-in-the-loop（人間の関与）：完全に自律させるのではなく、重要な意思決定や最終承認のプロセスには必ず人間が介在するフローを設計すること。
「何でも自動化できる」という過度な期待は禁物です。まずは定型業務かつリスクの低い領域からエージェント化を進め、徐々に適用範囲を広げていくアプローチが現実的です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアが押さえておくべきポイントは以下の通りです。
1. 「対話」ではなく「解決」をゴールにする
チャットボットを導入して終わりではなく、顧客の課題（申請、変更、問い合わせ）が「完了」するところまでをAIに担わせる設計を目指すべきです。そのためには、APIを通じた社内システムとの連携（Function Calling等の技術活用）が必須となります。
2. 既存の業務フロー（縦割り）を見直す契機とする
AIエージェントが文脈を維持して対応するには、部署をまたぐデータアクセスが必要です。AI導入を、組織のサイロ化を解消し、業務フロー全体を最適化するBPR（ビジネスプロセス・リエンジニアリング）の機会と捉えてください。
3. 「おもてなし」と「効率化」の住み分け
全ての対応をAIにする必要はありません。事前情報の聴取や定型手続きはAIエージェントが文脈を維持したまま高速に行い、感情的なケアや複雑な判断が必要な場面で人間がスムーズに引き継ぐ。このハイブリッドな体験設計こそが、日本企業が目指すべきAI活用の形です。