投稿者 global-ai-media 
生成AIの利用は、単なるチャットボットとの対話から、自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」の構築へと進化しています。プログラミング知識が不要なノーコードツールの台頭により、現場のビジネスパーソン自身がAIエージェントを開発できる環境が整いつつあります。本稿では、この技術的転換点が日本の組織にもたらすメリットと、直面する「シャドーAI」などのリスクについて解説します。
AIエージェントの台頭とノーコード化の衝撃
「誰もがコードを書かずにAIエージェントを作成できる」。韓国のAIスタートアップEveryone’s AIのCEO、Kim Gwang-beom氏が指摘するように、生成AIのトレンドは急速に「利用」から「構築」へとシフトしています。これまでのChatGPTのような対話型AIは、人間が都度指示を出す必要がありましたが、「AIエージェント」は異なります。エージェントは、与えられたゴールに対して自ら推論し、Web検索や社内データベースへのアクセス、APIを通じた外部ツールの操作などを自律的に行い、タスクを完遂する能力を持ちます。
かつて、こうしたエージェントを構築するにはPythonなどの高度なプログラミングスキルと、LangChainのようなフレームワークの知識が不可欠でした。しかし、現在ではドラッグ＆ドロップや自然言語での指示だけでエージェントを設計できるプラットフォームが増加しています。これは、ITエンジニア不足に悩む日本企業にとって、現場の業務知識（ドメイン知識）を持つ非エンジニアが、自らの手で業務自動化を実現できる「草の根DX」の大きなチャンスとなります。
日本型組織における「現場主導」の可能性
日本のビジネス現場には、長年の経験に基づいた暗黙知や高度な業務フローが存在します。しかし、それをシステム化しようとすると、要件定義の段階でエンジニアとの意思疎通がうまくいかず、実態に即さないシステムが出来上がるという課題が頻発してきました。
ノーコードによるAIエージェント開発は、このギャップを埋める可能性があります。例えば、経理担当者が「請求書のPDFを読み込み、社内規定と照らし合わせて不備があればSlackで通知し、問題なければ会計ソフトに下書き登録する」というエージェントを自作できるようになります。現場の課題を最も理解している人間が、即座にソリューションを形にできるスピード感は、日本企業の生産性を底上げする鍵となるでしょう。
無視できない「シャドーAI」とガバナンスのリスク
一方で、この民主化は深刻なリスクも孕んでいます。IT部門が関知しないところで、各社員が勝手にAIエージェントを作成・運用し始める「シャドーAI」の問題です。
AIエージェントは自律的に動作するため、設定を誤れば、無限ループによるコスト増大や、誤った情報を顧客に自動送信してしまうリスクがあります。また、社外のノーコードプラットフォームに機密データを不用意にアップロードすることによる情報漏洩も懸念されます。日本の商習慣では「正確性」と「信頼」が何よりも重視されますが、品質管理されていない「野良エージェント」が乱立すれば、企業の信頼を損なう事故につながりかねません。
日本企業のAI活用への示唆
ノーコードAIエージェントの普及を見据え、日本の意思決定者や実務リーダーは以下の3点を意識して戦略を立てる必要があります。
- 「許可制」ではなく「ガイドラインベース」のガバナンス：
全面禁止はイノベーションを阻害します。どのデータなら扱ってよいか、どのプラットフォームを使用すべきかという明確なガイドラインを策定し、安全なサンドボックス（検証環境）を提供することが重要です。 - 現場担当者のAIリテラシー教育：
ツールが簡単になっても、AIが「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」をつく可能性や、プロンプトインジェクション（悪意ある入力による攻撃）のリスクを理解していなければ、安全なエージェントは作れません。技術教育よりも、リスク管理と設計思想の教育が急務です。 - 人間とAIの協働プロセスの再設計：
AIエージェントにすべてを任せるのではなく、「最終承認は人間が行う（Human-in-the-loop）」というプロセスを業務フローに組み込むことが、日本企業に求められる品質担保の現実解です。
技術の進化は待ってくれません。エンジニア任せにするのではなく、ビジネスサイドが主体となって「何を作るか」「どう管理するか」を考え始める時期に来ています。