投稿者 global-ai-media 
グローバルなAI開発の潮流は、単なるチャットボットの導入から、自律的にタスクを遂行する「エージェント型AI」の実装と、それを支える統合プラットフォームへと移行しています。Publicis Sapientなどの最新動向を参考に、日本企業が抱えるレガシーシステムの課題といかに向き合い、実効性の高いAI活用を進めるべきかを解説します。
単発のツール導入から「プラットフォーム」への回帰
生成AIブームの初期段階において、多くの日本企業は特定のLLM（大規模言語モデル）を利用したチャットボットや、部門ごとの個別ツールの導入に注力してきました。しかし、現在グローバルで見られる動向は、より包括的な「エンタープライズAIプラットフォーム」へのシフトです。
Publicis Sapientなどが展開する「Bodhi」や「Slingshot」といったソリューション群が示唆しているのは、AIを単なる「便利な機能」として扱うのではなく、企業の基幹システムやデータパイプラインと深く統合する必要性です。特に、生成AIをPoC（概念実証）止まりにせず、全社規模でスケールさせるためには、データ管理、モデルのデプロイ、そしてガバナンスを一元管理できる基盤が不可欠になっています。
「エージェント型AI」がもたらす業務プロセスの変革
記事の元となった情報で触れられている「Agentic Solutions（エージェント型ソリューション）」という言葉は、今後のAI活用における最重要キーワードの一つです。これまでの生成AIは、人間が指示を出して回答を得る「受動的」なツールでした。対してエージェント型AIは、自律的に計画を立て、複数のツールやAPIを操作し、目的を達成するために行動する「能動的」なシステムです。
日本のビジネス環境において、これは深刻な人手不足（2024年問題など）に対する有力な解となり得ます。例えば、顧客からの問い合わせ内容を理解するだけでなく、在庫システムを確認し、配送手配を行い、完了メールを送るといった一連の業務フローをAIエージェントが完結させる未来が近づいています。しかし、AIが自律的にシステムを操作することには、誤作動や意図しない発注などのリスクも伴います。したがって、日本企業特有の厳格な承認フローや品質管理基準といかに整合性を取るかが、実装のカギとなります。
「レガシーモダナイゼーション」の加速装置として
日本企業にとって最大の足かせとなっているのが、経済産業省の「DXレポート」でも指摘されている「レガシーシステム（老朽化した基幹システム）」の存在です。興味深いことに、最新のAIプラットフォームは、これらレガシーシステムの刷新（モダナイゼーション）を支援する機能を強化しています。
古いコードの解析やドキュメント化、あるいはマイクロサービス化のためのリファクタリング（プログラムの内部構造の整理）をAIが支援することで、塩漬けになっていたシステムを現代的なアーキテクチャへと移行させる動きが活発化しています。AIを「新しいアプリを作るため」だけでなく、「古い負債を解消するため」に使うという視点は、多くの日本企業のIT部門にとって福音となるはずです。
サステナビリティとガバナンスの統合
AIの演算量増大に伴う電力消費やコストの問題、そしてAIの倫理的リスク（ハルシネーションやバイアス）への対応も、プラットフォーム選定の重要な基準です。「Sustain」のような名称が示す通り、AI運用の環境負荷やコスト効率、コンプライアンス遵守状況を可視化・管理する機能は、ESG経営を重視する日本の上場企業にとって必須要件となりつつあります。
特に日本では、個人情報保護法や著作権法、そしてEU AI法などの国際規制への準拠が厳しく問われます。個別のAIツールを乱立させる「シャドーAI」の状態を放置すれば、ガバナンスのリスクは高まる一方です。これらを統合的に監視できるプラットフォームの導入は、守りのDXという観点からも理にかなっています。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルトレンドと国内事情を踏まえ、日本の意思決定者や実務担当者は以下の点に着目すべきです。
- 「点」ではなく「面」での導入：個別の業務効率化ツールとしてではなく、レガシーシステムの刷新やデータ基盤の整備とセットでAI導入を計画すること。
- 人間参加型（Human-in-the-loop）の設計：エージェント型AIによる自動化を進める際も、最終的な承認や例外処理には人間が介入できるプロセスを組み込み、日本企業が重視する「安心・安全」を担保すること。
- ガバナンスの自動化：AIの利用ガイドラインを策定するだけでなく、プラットフォーム側で入力データのフィルタリングや出力の監査を自動化する仕組みを採用すること。
AIは「魔法の杖」から「実用的なインフラ」へと進化しています。海外製のプラットフォームを採用する場合でも、自社の業務プロセスや日本独自の商習慣に適合させられる柔軟性があるかを見極めることが、成功への第一歩となります。