投稿者 global-ai-media 
生成AIのトレンドは、テキストを生成する「チャットボット」から、PC操作やタスクを自律的に実行する「エージェント」へと移行しつつあります。米国企業Runlayerが、オープンソースのAIエージェント「OpenClaw」に向けたエンタープライズ機能の提供を開始したというニュースは、企業がこの新技術をどう安全に取り込むべきかという重要な問いを投げかけています。
「チャット」から「アクション」へ：自律型エージェントの台頭
生成AIの進化において、現在最も注目されているのが「Agentic AI（エージェント型AI）」です。従来のLLM（大規模言語モデル）が質問に対する「回答」を生成することに長けていたのに対し、エージェント型AIは、ユーザーの曖昧な指示に基づいて計画を立て、ブラウザ操作、アプリケーションの切り替え、データ入力といった「行動」を自律的に行います。
今回取り上げる「OpenClaw」のようなオープンソースのエージェントは、人間がPCで行う操作（Computer Use）を模倣し、複雑なワークフローを自動化する能力を持っています。しかし、オープンソースの強力な機能をそのまま企業環境に持ち込むことは、セキュリティやガバナンスの観点から大きなリスクを伴います。Runlayerのアプローチは、こうしたOSS（オープンソースソフトウェア）の柔軟性と、企業が求める堅牢な管理機能のギャップを埋めようとするものです。
企業導入における最大の壁は「制御不能なリスク」
日本企業、特に金融や製造、インフラなどの規制産業において、AIエージェント導入の障壁となるのは「誤作動」と「情報漏洩」への懸念です。自律的にマウスやキーボードを操作できるAIが、誤って重要なファイルを削除したり、機密情報を社外に送信したりするリスク（暴走リスク）は、チャットボットのハルシネーション（もっともらしい嘘）とは比較にならない実害をもたらす可能性があります。
Runlayerのようなソリューションが登場した背景には、エージェントの行動を監視・制御する「安全装置」へのニーズがあります。具体的には、AIが実行するコマンドのフィルタリング、機密情報のマスキング、そして監査ログの完全な記録です。企業がOSSベースの革新的な技術を採用するためには、こうした「ミドルウェア」によるガバナンスの担保が不可欠となります。
日本市場における可能性：レガシーシステムと「次世代RPA」
日本のビジネス環境において、この種のAIエージェントは「次世代のRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）」として大きな可能性を秘めています。国内企業の多くは、APIを持たないレガシーシステムや、複雑なGUI（画面操作）を伴うSaaSを併用しており、システム間のデータ連携に多大な工数を割いています。
従来のRPAは定型業務には強いものの、画面レイアウトの変更や例外処理に弱いという課題がありました。LLMを頭脳に持つAIエージェントは、画面の文脈を理解し、多少の変更にも適応できる柔軟性を持っています。DX（デジタルトランスフォーメーション）が進まない「2025年の崖」問題に対し、API連携が難しいシステムの自動化を担う「ラストワンマイル」のツールとして期待されます。
日本企業のAI活用への示唆
RunlayerとOpenClawの事例は、AIエージェントの実用化が「実験室」から「現場」へ移りつつあることを示しています。日本企業がこの潮流を捉え、成果を上げるためのポイントは以下の3点です。
- 「Human-in-the-Loop」の徹底：AIエージェントを完全に自律させるのではなく、重要な決定や最終承認のプロセスには必ず人間を介在させる設計にする必要があります。特に初期段階では、AIは「実行者」ではなく「提案者」として位置づけるのが安全です。
- 既存RPAとの棲み分けと統合：すべてをAIエージェントに置き換えるのではなく、ルールベースで安定している処理は既存のRPAに任せ、判断が必要な非定型業務にAIを適用するハイブリッドな運用が現実的です。
- シャドーAIへの対策：便利なOSSツールは現場レベルで勝手に導入されがちです（シャドーAI）。禁止するだけではイノベーションを阻害するため、情シス部門は「安全に使える環境（サンドボックスや管理ツール）」を整備し、公式な検証プロセスを用意することが求められます。