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から、自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」へと急速に移行しつつあります。Forbesの最新記事では、AIエージェント市場が2029年までに約240億ドル（約3.6兆円）規模に達すると予測されていますが、同時に企業の導入を阻む大きな壁として「コンテキスト（文脈）の欠如」が指摘されています。本稿では、この課題を日本企業の商習慣やシステム環境に照らし合わせ、実務的な解決策と向き合い方を解説します。
チャットボットから「エージェント」への進化と市場の期待
生成AIブームの初期、多くの企業は「社内版ChatGPT」のような対話型インターフェースの導入に注力しました。しかし現在、世界のテックトレンドは、人間が指示を出さずとも自律的に複数のステップを踏んで業務を完遂する「AIエージェント」へとシフトしています。Forbesが取り上げたスタートアップ「Potpie」の事例や市場予測（2029年に約240億ドル規模へ成長）は、この流れが決定的であることを示唆しています。
AIエージェントは、単に質問に答えるだけでなく、例えば「来週の会議の資料を作成し、関係者にメールで送付し、カレンダーを調整する」といった複合的なタスクを、社内システムと連携して実行することが期待されています。しかし、ここで多くの企業が直面するのが「コンテキスト（文脈）の壁」です。
企業内AIにおける「コンテキスト」の正体
汎用的な大規模言語モデル（LLM）は、世界中の知識を持っていますが、あなたの会社の「文脈」は知りません。企業におけるコンテキストとは、単なる会話履歴にとどまらず、以下のような多層的な情報を指します。
- 固有の業務データ: 社内Wiki、過去のプロジェクト資料、顧客データベースなど。
- 動的な状態: 誰がそのデータにアクセス権を持っているか、現在のプロジェクトのフェーズはどこか。
- 暗黙知: 「A部長への報告は結論から書く」「この種の見積もりには法務確認が必須」といった、明文化されていないルール。
記事で触れられているように、AIエージェントが実用レベルで機能するためには、これらのコンテキストをLLMに正確に「注入」する必要があります。RAG（検索拡張生成）はその第一歩ですが、単に関連文書を検索して提示するだけでは、複雑なタスクをこなすエージェントとしては不十分なケースが増えています。
日本企業特有の難しさと「空気を読むAI」への挑戦
特に日本企業において、この「コンテキスト」の問題は深刻です。日本の組織では、業務プロセスが現場の「阿吽の呼吸」や「すり合わせ」に依存しているケースが多く、マニュアル化されていない業務フローが散見されます。
また、データが構造化されていない点も課題です。紙の書類、画像化されたPDF、属人化されたExcelマクロなどが点在しており、これらをAIが理解できるコンテキストとして整備するには、多大な労力を要します。海外製のAIエージェントツールをそのまま導入しても、「日本の商習慣に合わない」「精度が出ない」と感じるのは、このコンテキストデータの整備（データ・プレパレーション）が不足していることが主な要因です。
リスク管理：暴走するエージェントを防ぐために
AIエージェントは「行動」を伴うため、リスクも増大します。誤ったコンテキストに基づいて、AIが勝手に顧客へ誤ったメールを送信したり、権限のないデータを参照して回答を作成したりすることは、コンプライアンス上の重大な事故につながります。
したがって、日本企業がAIエージェントを導入する際は、技術的な精度だけでなく、以下のガバナンスが不可欠です。
- アクセス制御の徹底: ユーザーの役職や所属に応じた情報の出し分け（ACLの適用）。
- Human-in-the-loop（人間による確認）: エージェントが最終的なアクション（送信、決済、削除など）を行う前に、必ず人間の承認プロセスを挟む設計。
- 監査ログの保存: AIが「なぜその行動をとったか」という思考プロセス（Chain of Thought）を記録し、後から検証可能にすること。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流であるAIエージェント化は、日本の労働力不足を補う強力な武器になり得ますが、魔法の杖ではありません。実務担当者は以下のステップで着実に進めるべきです。
- 1. 「コンテキスト」の棚卸しとデジタル化: AIに処理させたい業務について、必要な情報や判断基準がデータとしてアクセス可能な状態にあるかを確認してください。暗黙知のドキュメント化が急務です。
- 2. 範囲を限定した導入: 最初から全社的な自律エージェントを目指さず、まずは「社内ヘルプデスク」や「コード生成」など、コンテキストが限定的で正解が明確な領域からエージェント化を進めてください。
- 3. ガバナンスとセットでの検討: 利便性だけでなく、「AIが誤作動した際に誰が責任を負うか」「データ漏洩を防ぐガードレールは何か」を設計段階から組み込むことが、結果として現場での定着を早めます。