投稿者 global-ai-media 
生成AIブームは「チャットボット」による対話支援から、タスクを自律的に遂行する「AIエージェント」へとフェーズを移しつつあります。エンジニア不足が叫ばれる中、ノーコードによる開発の民主化が進むこの領域において、日本企業はどのように備え、どのようなガバナンス体制を構築すべきか、最新の動向を踏まえて解説します。
単なる「回答」から「行動」するAIへ
これまでの生成AI、特にChatGPTなどの大規模言語モデル（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を生成して「回答」することでした。しかし、現在急速に注目を集めているのが「AIエージェント」という概念です。
AIエージェントとは、単に情報を返すだけでなく、与えられた目標（ゴール）を達成するために、自ら計画を立て、必要なツール（Web検索、API連携、ファイル操作など）を選定・実行し、その結果を評価して修正を行うシステムを指します。例えば「競合他社の最新ニュースをまとめて」と頼むだけでなく、「競合の最新リリースを分析し、自社製品との比較表を作成して社内チャットに投稿する」といった一連のワークフローを自律的に遂行する存在です。
2026年に向けて予測される大きなトレンドは、このAIエージェント構築のハードルが劇的に下がり、プログラミング知識を持たないビジネスパーソンでも、ノーコードツールを用いて独自の「デジタル同僚」を作成できるようになる点です。
日本企業における「RPA」の延長としての可能性
日本企業、特に事務処理の効率化において、RPA（Robotic Process Automation）は広く普及しています。しかし、従来のRPAは「定型業務」には強いものの、判断が必要な「非定型業務」や、フォーマットが定まっていないデータの処理には弱いという課題がありました。
AIエージェントは、このRPAの限界を突破する「自律型RPA」あるいは「コグニティブ・オートメーション」として機能する可能性を秘めています。曖昧な指示を解釈し、状況に応じて柔軟にタスクを実行できるため、日本企業の現場にある「行間を読む必要がある業務」や「その都度判断が必要な事務作業」への適用が期待されます。
「野良AI」のリスクとガバナンスの重要性
ノーコード開発の進展は「現場主導のDX」を加速させる一方で、かつての「野良Excel（マクロ）」問題と同様に、「野良AIエージェント」が組織内で増殖するリスクも孕んでいます。
誰が作ったかわからない、どのようなロジックで動いているか不明なエージェントが、勝手に外部APIを叩いたり、社内データを不適切に処理したりすることは、セキュリティおよびコンプライアンス上の重大な懸念事項です。特に日本の商習慣では、意思決定のプロセスや責任の所在が重視されるため、AIが勝手に行った処理の結果責任を誰が負うのか、という点は導入時の大きなハードルとなります。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントの普及期を見据え、日本の経営層やプロダクト担当者は以下の点に留意して準備を進めるべきです。
1. 人間参加型（Human-in-the-Loop）プロセスの設計
AIエージェントに完全に処理を任せきりにするのではなく、重要な意思決定や外部への発信の前には必ず人間の承認を挟むワークフローを設計してください。これにより、AIの幻覚（ハルシネーション）リスクを低減しつつ、責任の所在を明確にできます。
2. 現場主導とITガバナンスのバランス
ノーコードツールによる現場の創意工夫を推奨しつつ、利用するツールやアクセス権限、ログの監視体制についてはIT部門がしっかりと手綱を握る必要があります。「サンドボックス（検証）環境」を用意し、安全性が確認されたエージェントのみを本番環境へデプロイする認証制度などの導入が推奨されます。
3. 「RPAの置き換え」ではなく「補完」としての活用
既存のRPA資産をすべてAIエージェントに置き換える必要はありません。ルールベースで完結する処理は従来のRPAに任せ、例外処理や高度な判断が必要な部分にAIエージェントを組み込む「ハイブリッド運用」が、コスト対効果と安定性の観点から最も現実的な解となるでしょう。
技術の進化は速いですが、焦って未成熟な技術を全社導入するのではなく、まずは特定の部署や業務に絞ったPoC（概念実証）を通じて、組織としての「AIを使いこなす作法」を確立していくことが肝要です。