投稿者 global-ai-media 
インドの大手ITサービス企業Infosysが生成AIベンダーAnthropicとの提携を強化し、自律型AIエージェントの企業導入を加速させています。この動きは、生成AIの活用フェーズが「対話」から「実務代行」へとシフトしていることを示唆しており、SIerへの依存度が高い日本企業にとっても重要な先行指標となります。
グローバルSIerが選んだ「エージェント型」へのシフト
インドのIT大手Infosysが、生成AI「Claude」を開発するAnthropicとの戦略的提携を発表しました。このニュースの核心は、単に大手同士が手を組んだということではなく、InfosysがAnthropicの新しい機能である「Claude Cowork」などのエージェント機能に焦点を当てている点にあります。
これまで企業における生成AI活用は、ドキュメントの要約やドラフト作成といった「人間の思考の補助（Copilot）」が主流でした。しかし、今回注目されているのは、AIがPC操作を代行し、複数のアプリケーションを横断してタスクを完遂する「エージェント型（Agentic AI）」のアプローチです。グローバルなシステムインテグレーター（SIer）がこの領域に本腰を入れ始めたことは、企業ITにおけるAIの実装形態が次の段階へ進んだことを意味します。
日本企業と親和性の高い「SIer主導」の導入モデル
日本市場において、このニュースは特有の意味を持ちます。欧米企業と比較して、日本企業は自社開発（内製化）よりもSIerへの外部委託比率が高い傾向にあります。Infosysのような巨大SIerが、AIベンダーの先端技術を噛み砕き、業務プロセスに組み込んで提供するというモデルは、まさに日本の商習慣において最も受け入れられやすい形です。
日本の大手SIer各社も同様に、OpenAIやGoogle、そしてAnthropicなどの基盤モデルを活用したサービス展開を急いでいます。しかし、単にAPIを繋ぐだけでなく、「自社の業務フローの中で、AIがどこまで自律的に動くことを許容するか」という設計・実装力が問われるフェーズに入っています。
業務代行AIにおけるガバナンスと「Human-in-the-loop」
エージェント型AIの導入において、日本企業が最も慎重になるべきはガバナンスとリスク管理です。チャットボットが不正確な回答をする「ハルシネーション」のリスクに加え、エージェント型では「AIが誤った操作を実行してしまう」という物理的な業務リスクが発生します。
例えば、AIが誤って未承認の発注処理を行ったり、社外へ機密データを送信したりする可能性もゼロではありません。したがって、AIにタスクを任せる際には、必ず人間が最終確認を行うプロセス（Human-in-the-loop）をワークフローに組み込むことが不可欠です。日本の組織特有の「稟議」や「承認」のプロセスは、スピード感を阻害する要因と見られがちですが、エージェント型AIの暴走を防ぐガードレールとしては機能する可能性があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のInfosysとAnthropicの提携事例を踏まえ、日本の意思決定者や実務担当者は以下の点に留意してプロジェクトを進めるべきです。
- 「チャット」から「ワーク」への意識転換：
AI活用を「社内FAQ」や「議事録作成」に留めず、定型的なPC操作やデータ入力など、具体的な「作業」を代行させる実証実験（PoC）へとステップアップさせる時期に来ています。 - 業務プロセスの標準化（SOP）が前提：
AIエージェントに指示を出すためには、業務手順が明確に言語化・標準化されている必要があります。属人化した業務が多い日本企業では、AI導入の前にまず「業務の棚卸しと標準化」が最大の壁となります。 - SIer・ベンダーとの協業体制の見直し：
ベンダーに「AIで何かできないか」と丸投げするのではなく、自社の業務フローの中で「どの判断と操作をAIに委譲するか」という要件定義を主導できる体制が必要です。ベンダー選定においては、単なる技術力だけでなく、AIガバナンスやセキュリティ設計に知見があるかを重視すべきです。