投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用フェーズは、単なる対話型チャットボットから、自律的にタスクを実行する「AIエージェント」へと急速に移行しつつあります。プログラミング不要（ノーコード）で高度なエージェント構築が可能になりつつある現在、日本企業は現場の業務知識をどのようにAIに実装し、同時にリスクを管理すべきか。最新の技術動向をもとに、実務的な視点で解説します。
「対話」から「行動」へ：AIエージェントの台頭
これまで多くの企業で導入されてきたChatGPTなどのLLM（大規模言語モデル）は、主に「質問に答える」「文章を要約する」といった情報処理に特化していました。しかし、現在注目されている「AIエージェント」は、そこから一歩進み、ユーザーの代わりに具体的な「行動」を起こすシステムを指します。
例えば、単に旅行プランを提案するだけでなく、フライトの空席確認を行い、カレンダーに予定を登録し、関係者にメールを送るといった一連のワークフローを自律的に遂行する能力です。紹介されている元記事（動画）のテーマである「ノーコードでのエージェント構築」は、この高度な技術がエンジニアだけの特権ではなくなりつつあることを示唆しています。
現場主導のDX：ノーコード開発の可能性
AIエージェント開発における最大のトピックは、コーディングスキルを持たないビジネス職（ドメインエキスパート）が開発に参加できる環境が整い始めたことです。DifyやLangFlow、あるいはOpenAIのGPTsのようなツールを使用することで、人事、経理、営業といった現場の担当者が、自身の業務フローを直接AIエージェントに落とし込むことが可能になります。
日本のビジネス現場、特に熟練者の暗黙知や複雑な商習慣が残る環境において、外部のエンジニアに要件を伝えるコストは甚大です。現場の人間が「自分で」エージェントを試作できることは、真の業務効率化（DX）を加速させる強力なドライバーとなり得ます。
日本企業が直面する「シャドーAI」のリスクと限界
一方で、ノーコードツールの普及は新たなリスクも招きます。いわゆる「シャドーAI」の問題です。現場部門がIT部門の管理外で勝手にエージェントを作成し、顧客データや社外秘情報を外部ツールに連携させてしまうリスクは、コンプライアンスを重視する日本企業にとって看過できない課題です。
また、AIエージェントは万能ではありません。複雑な判断が必要な場面でループ（堂々巡り）に陥ったり、誤ったアクション（ハルシネーションによる誤発注など）を実行したりする可能性が残ります。「2026年に向けて」という視点では技術は成熟していくでしょうが、現時点では「Human-in-the-loop（人が最終確認を行うプロセス）」を前提とした設計が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルなAIエージェントの潮流を踏まえ、日本の実務者は以下の3点を意識してプロジェクトを進めるべきです。
1. ガバナンス付きの民主化環境を整備する
ノーコード活用を禁止するのではなく、サンドボックス（隔離された実験環境）を提供し、利用可能なデータ範囲やAPI連携のルールを明確化した上で、現場の創意工夫を促す体制を作ることが重要です。
2. レガシーシステムとの連携を見据える
AIエージェントが真価を発揮するには、社内の基幹システムやデータベースへのアクセスが必要です。日本企業に多いオンプレミスのレガシーシステムと、最新のAIエージェントをどう安全に接続するか（APIゲートウェイの整備など）が、技術的な勝負所となります。
3. 「正解のないタスク」への適用は慎重に
現段階のAIエージェントは、定型業務の自動化（RPAの高度化版）としては非常に優秀ですが、高度な文脈理解を要する交渉や複雑な意思決定を任せるには時期尚早です。まずは社内ヘルプデスクや定型的なリサーチ業務など、失敗のリスクが許容できる範囲から「小さく始めて大きく育てる」アプローチが推奨されます。