投稿者 global-ai-media 
ChatGPTをはじめとする生成AIは、単なるテキスト生成ツールから、Webブラウザを介して実務を代行する「エージェント」へと進化を遂げています。海外記事で話題となった「1人企業の業務の80%を代行可能」という主張を足がかりに、この「実行型AI」のトレンドが日本のビジネス現場、特に労働力不足や生産性向上という課題に対してどのようなインパクトとリスクをもたらすのかを解説します。
「読むAI」から「操作するAI」へのパラダイムシフト
これまでの大規模言語モデル（LLM）におけるWebブラウジング機能は、主に「最新情報の検索」や「情報の要約」に限定されていました。しかし、最新のトレンドは、AIが人間のようにブラウザを操作し、クリック、スクロール、フォーム入力といった「アクション」を実行する段階へと移行しています。
元記事にある「1人企業の業務の80%を運営できる」という表現は、AIが単なる相談相手（チャットボット）から、自律的にタスクを完遂する「AIエージェント（Agentic AI）」へと進化していることを示唆しています。これは、技術的なスキルを持たないビジネスパーソンであっても、自然言語で指示を出すだけで、複雑なWeb操作を伴うワークフローを自動化できる可能性を意味します。
日本企業における活用シナリオとメリット
この技術は、日本の商習慣や組織課題において、具体的にどのような場面で役立つのでしょうか。
まず挙げられるのは、「定型的なWeb調査・入力業務」の劇的な効率化です。例えば、マーケティング部門における競合他社の価格調査、人事部門における求人サイトの巡回とスカウト候補のリストアップ、あるいは経理・総務部門におけるSaaS間でのデータ転記作業などです。これらは従来、RPA（Robotic Process Automation）が担ってきた領域ですが、AIエージェントは画面のレイアウト変更に強く、自然言語での柔軟な指示が可能である点で、RPAの導入ハードルが高かった中小企業や部門単位での導入に適しています。
また、深刻化する「労働力不足」への対応策としても期待されます。ベテラン社員が担っていた情報収集や一次選別といった工程をAIに委ねることで、人間は最終的な意思決定や、対人コミュニケーションが必要な「コア業務」に集中できるようになります。
実務適用におけるリスクとガバナンスの課題
一方で、AIにブラウザ操作権限を与えることには、テキスト生成とは異なる次元のリスクが伴います。
最大のリスクは「誤ったアクション」の実行です。AIが誤ったリンクをクリックする、意図しない商品を購入する、あるいはフィッシングサイトに情報を入力してしまうといった可能性はゼロではありません。従来の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」が、誤情報の生成に留まっていたのに対し、エージェント型AIでは実損害を伴う「誤操作」につながる恐れがあります。
また、日本企業のコンプライアンス観点からは、「シャドーAI」化の懸念もあります。従業員が個人の判断でAIに社内システムや外部サービスのID・パスワードを渡して操作させることは、重大なセキュリティインシデントになり得ます。さらに、Webサイトからのデータ収集（スクレイピング）に関しては、日本の著作権法や各サイトの利用規約（Terms of Service）との整合性を慎重に確認する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
AIが「実行能力」を持ち始めた今、日本企業のリーダーや実務担当者は以下の3点を意識する必要があります。
1. 業務プロセスの標準化と可視化
AIにタスクを代行させるためには、その業務手順が論理的に整理されている必要があります。日本の現場に多い「阿吽の呼吸」や「暗黙知」による業務は、AIにとって最大の障壁です。AI導入以前に、業務フローを言語化・標準化することが、成功への近道となります。
2. 「Human-in-the-Loop（人間による確認）」の設計
AIエージェントに完全に自律的な権限を与えるのではなく、重要なアクション（購入確定、メール送信、データ削除など）の直前には必ず人間が承認するプロセスを組み込むべきです。これは品質管理に厳しい日本のビジネス文化において、信頼性を担保するために不可欠な設計です。
3. AIガバナンスの更新
「情報を入力してよいか」という従来のガイドラインに加え、「AIにどのアカウント操作を許可するか」「どの範囲のWebアクセスを許可するか」という行動指針を策定する必要があります。禁止するだけでなく、安全な利用環境（サンドボックス環境など）を提供することが、現場のイノベーションを阻害しないための鍵となります。