投稿者 global-ai-media 
生成AIの進化は、単にテキストや画像を生成する段階を超え、複雑なタスクを自律的に遂行する「Agentic AI（エージェンティックAI）」へと向かっています。MITスローン経営大学院の記事をベースに、この技術がビジネスプロセスをどう変えるのか、そして日本企業が直面する実装上の課題と機会について解説します。
「Agentic AI」とは何か？従来の生成AIとの違い
これまで私たちが親しんできたChatGPTのような生成AIは、主に「質問に対して答えを返す」あるいは「コンテンツを作成する」という受動的な役割を担ってきました。これに対し、「Agentic AI（自律型AIエージェント）」は、より能動的（エージェンシー）な性質を持ちます。
MITスローンの記事でも触れられている通り、Agentic AIは単に情報を提示するだけでなく、ユーザーの目標を達成するために自ら計画（プランニング）を立て、外部のツールやAPIを操作し、必要に応じて修正を行いながらタスクを完遂します。例えば、「旅行の計画を立てて」と指示された場合、従来のAIであればおすすめのスポットをリストアップするだけですが、Agentic AIはユーザーのスケジュールを確認し、予算内でフライトやホテルを検索・予約し、関係者に旅程メールを送信するところまでを自律的に実行することを目指します。
ビジネスにおける具体的な活用イメージ
この技術がビジネス現場、特に日本企業の業務に適用された場合、単なる「業務効率化」以上のインパクトをもたらす可能性があります。
例えば、サプライチェーン管理において、在庫不足の予兆を検知した際、AIエージェントが自動で複数のサプライヤーに在庫確認を行い、価格と納期を比較した上で発注ドラフトを作成し、担当者の承認を求めるプロセスまでを自動化できます。また、カスタマーサポートにおいては、顧客からの複雑な問い合わせに対し、社内のデータベースを検索するだけでなく、CRM（顧客関係管理）システムを操作して登録情報を更新したり、返金処理のチケットを発行したりといった「実作業」までを担うことが可能になります。
日本企業が直面するリスクと課題
しかし、AIに「行動」させることには特有のリスクが伴います。従来のAIであれば、誤った回答（ハルシネーション）をしても情報の修正で済みましたが、Agentic AIが誤って「誤発注」や「誤送信」を行った場合、実害が発生します。
日本企業、特に金融や製造などの信頼性が重視される業界では、以下の点に注意が必要です。
- ガバナンスと責任分界点：AIが行った判断や操作に対して、誰が責任を負うのか。AIの自律性をどこまで許容するかというポリシー策定が不可欠です。
- レガシーシステムとの接続：Agentic AIが能力を発揮するには、社内システムがAPIで連携可能である必要があります。多くの日本企業に残る、API連携が困難なレガシーシステムが導入のボトルネックになる可能性があります。
- Human-in-the-loop（人間による確認）：完全な自動化を目指すのではなく、重要な意思決定や外部へのアクションの直前には必ず人間が介在するプロセス設計が、日本の商習慣における信頼担保には現実的です。
日本企業のAI活用への示唆
「Agentic AI」の登場は、AI活用が「情報の整理」から「プロセスの実行」へとシフトすることを意味します。日本の実務担当者が押さえておくべき要点は以下の通りです。
- 「対話」から「ワークフロー」への視点転換：AIを単なるチャットボットとしてではなく、業務フローの一部を担う「デジタル社員」として設計する必要があります。どの業務プロセスをAPIで開放できるか、システム基盤の見直しが急務です。
- 「承認文化」との融合：日本の組織文化である稟議や承認プロセスの中に、AIエージェントをどう組み込むかが鍵です。「AIが起案し、人間が承認する」というモデルであれば、心理的抵抗も少なく、リスクもコントロールしやすいでしょう。
- スモールスタートとサンドボックス：いきなり基幹業務に適用するのではなく、影響範囲が限定的な社内業務（会議調整や備品発注など）からエージェント技術を導入し、挙動の正確性とリスクを検証することが推奨されます。