投稿者 global-ai-media 
生成AIは「対話」から「行動」へと進化しています。Google Chromeで実験的に導入されつつある「Auto Browse」機能は、AIがWebブラウザ上で人の代わりに調査や購買、メール作成などの操作を行う「AIエージェント」の可能性を示唆しています。本記事では、この技術動向が日本のRPAや業務効率化にどのようなパラダイムシフトをもたらすのか、そして企業が備えるべきガバナンスについて解説します。
「チャット」から「アクション」へ：AIエージェントの台頭
これまでの生成AI、特にChatGPTやGeminiのような大規模言語モデル（LLM）の主な役割は、ユーザーの問いかけに対してテキストやコードで「回答する」ことでした。しかし、現在シリコンバレーを中心に急速に関心が高まっているのが「Agentic AI（自律型AIエージェント）」です。
ZDNETの記事で取り上げられているGoogle Chromeの「Auto Browse」機能（実験的な機能）は、まさにこのトレンドを象徴しています。これは、AIが単に情報を検索して要約するだけでなく、ユーザーの指示に基づいてWebサイトを巡回し、ボタンをクリックし、フォームに入力し、カートに商品を入れるといった「Webブラウザ上の操作」を代行するものです。
例えば、「予算内で最適なオフィスチェアを探し、比較表を作成して、上司への承認依頼メールの下書きを作る」というタスクを、一連の流れとしてAIに任せることが視野に入ってきています。
RPAとの違いと、日本企業における親和性
日本企業、特にバックオフィス業務においては、RPA（Robotic Process Automation）が広く普及しています。RPAは「決まった手順」を高速かつ正確に繰り返すことに長けていますが、Webサイトのレイアウトが少し変わったり、予期せぬポップアップが出たりすると停止してしまう弱点がありました。
一方、Chromeに組み込まれるようなAIエージェントは、LLMの推論能力を使って画面の状況を理解します。「『購入』ボタンの色が変わった」「在庫切れの表示が出たので別サイトを探す」といった判断を動的に行える点が、従来のRPAとの決定的な違いです。
人手不足が深刻化する日本において、定型業務ではない「判断を伴う非定型業務」の自動化は悲願です。ブラウザベースのAIエージェントは、既存のSaaSやWebシステムを改修することなく、その「操作」を自動化できるため、DX（デジタルトランスフォーメーション）のラストワンマイルを埋める技術として高い親和性を持っています。
実務適用におけるリスクと「Human-in-the-loop」
しかし、技術的な可能性と実務利用の間にはまだ距離があります。記事内での検証でも見られるように、AIエージェントは時として誤った商品を選択したり、意図しない操作を行ったりするリスク（ハルシネーションの一種）を抱えています。
特に企業利用においては、以下のリスクを考慮する必要があります。
- 誤発注・誤送信のリスク：AIが勝手に決済を完了させたり、未確認のメールを送信したりすることは、コンプライアンス上許容されません。
- セキュリティと権限管理：ブラウザ上のAIに、社内システムやECサイトへのログイン権限をどこまで委ねるかという問題です。
- シャドーAIの懸念：従業員が個人のブラウザ設定でAIエージェントを有効化し、会社の管理外で業務データを処理させるリスクがあります。
したがって、当面の実務においては、AIがプロセスを完遂するのではなく、最終的な「承認（クリック）」や「確認」は必ず人間が行う「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」が不可欠となります。
日本企業のAI活用への示唆
Google Chromeのような身近なツールにエージェント機能が実装され始めることは、AI活用が「特定ツールの利用」から「インフラへの融合」へシフトすることを意味します。日本の意思決定者や実務担当者は、以下の視点を持つべきです。
1. 「次世代RPA」としての評価と検証
既存のRPAでメンテナンスコストが高止まりしているフローや、複雑すぎて自動化を諦めていたWeb業務について、AIエージェントによる代替が可能か、PoC（概念実証）の準備を始める時期に来ています。特にSaaSを多用するスタートアップやWeb系企業では、早期の導入効果が見込めます。
2. ブラウザ・ガバナンスの再構築
これまでWebブラウザの管理といえば、有害サイトへのアクセス制限などが主でした。今後は「ブラウザ上のAIにどの社内データの読み取りを許可するか」「どのアクション（購入、投稿など）を禁止するか」という、よりきめ細かいポリシー策定が必要になります。情報システム部門は、ブラウザベンダーが提供するエンタープライズ向けの管理機能のアップデートを注視する必要があります。
3. UI/UXの再定義（プロダクト開発者向け）
自社でWebサービスやSaaSを提供している企業の場合、将来的には「人間のユーザー」だけでなく「AIエージェント」が自社サイトを操作しに来ることを想定する必要があります。AIが情報を取得しやすいHTML構造（セマンティックなマークアップ）や、APIの整備が、自社サービスが選ばれるための新たなSEO（Search Engine OptimizationならぬAI Agent Optimization）となる可能性があります。