投稿者 global-ai-media 
米大手ITサービス企業CognizantがGoogle Cloudとの提携を拡大し、「Agentic AI（自律型AIエージェント）」の企業規模での実装を加速させると発表しました。単なるチャットボット導入を超え、社内業務システムと深く連携したAI活用へシフトするこの動きは、日本企業にとっても次のフェーズを予見させる重要な事例です。
「対話」から「行動」へ：Agentic AIの台頭
生成AIの導入と言えば、これまでは「ChatGPTのようなチャット画面で質問し、回答を得る」という使い方が主流でした。しかし、今回のCognizantとGoogle Cloudの提携拡大で焦点となっているのは「Agentic AI（エージェンティックAI）」、すなわち自律型AIエージェントの実装です。
Agentic AIとは、人間が詳細な指示を逐一出さなくとも、AIが自律的にタスクを分解し、必要なツールやAPIを呼び出して「行動」するシステムを指します。例えば、「来週の会議設定」を頼めば、カレンダーの空きを確認し、参加者にメールを送り、会議室を予約するといった一連のアクションを完遂するレベルです。Cognizantのような大規模なITサービス企業が、この技術を「エンタープライズスケール（全社規模）」で運用しようとしている点は、世界のAIトレンドが「生成（Generation）」から「代行（Agency）」へとシフトしていることを強く示唆しています。
社内実践（ドッグフーディング）が品質保証の鍵
今回の発表で特筆すべき点は、Cognizant自身がGemini EnterpriseとGoogle Workspaceを社内で大規模に展開し、自らがユーザーとして活用・検証を行っていることです。これはIT業界で「ドッグフーディング」と呼ばれる手法ですが、AIガバナンスの観点から非常に重要です。
日本企業においても、経営層から「AIを使って何かやれ」と指示が降りる一方で、現場は「ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスク」や「セキュリティ懸念」により足踏みするケースが散見されます。まず自社内の閉じた環境、特にGoogle Workspaceのような日常的なグループウェアの中でAIエージェントを動かし、その挙動やリスクを実体験として蓄積することは、顧客向けのサービス開発や社外展開を行う前の必須プロセスと言えます。
日本企業における「自律型AI」活用の勘所
日本の商習慣において、Agentic AIの導入には特有のハードルがあります。日本の業務プロセスは、システム化されていない「人間による調整」や「暗黙の了解」に依存している部分が多いためです。AIに全権を委ねることは、決裁権限規定や責任分界点の観点から現実的ではない場合が多いでしょう。
したがって、日本企業における現実的なアプローチは、AIエージェントを「完全な自律稼働」させるのではなく、「Human-in-the-loop（人間がループの中に入る）」設計にすることです。AIがタスクの9割を準備・実行し、最終的な承認や送信ボタンの押下だけを人間が行う。あるいは、社内申請などの定型的ながら面倒な「つなぎ業務」をAIエージェントに任せ、人間は判断業務に集中する。こうした「協働型」の設計こそが、日本の組織文化に馴染みやすく、かつガバナンスを効かせやすい導入形態となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のグローバル動向を踏まえ、日本企業のリーダーや実務担当者は以下の点を意識してAI戦略をアップデートする必要があります。
- 「チャットボット」からの脱却：
単なる質疑応答システム（RAG含む）で満足せず、業務システムと連携してタスクを実行できる「エージェント化」の可能性を模索してください。API連携ができるかどうかが、今後のシステム選定の重要な基準となります。 - グループウェアとの統合を重視：
Google WorkspaceやMicrosoft 365など、社員が毎日使うツールの中にAIを溶け込ませることが、定着の近道です。Cognizantの事例も、スタンドアローンのAIツールではなく、既存のワークフローへの統合を重視しています。 - ガバナンスの再定義：
AIが「行動」し始めると、誤ったメール送信やデータの誤削除といった物理的なリスクが生じます。「AIにどこまで権限を与えるか」というアクセス権限管理と、AIの行動ログを監査できる体制づくりを、PoC（概念実証）の段階から検討する必要があります。