投稿者 global-ai-media 
Googleの生成AI「Gemini」が、新たなフェーズである「Agentic Era（エージェント時代）」へと足を踏み入れようとしています。AIが単なる「相談相手」から、ユーザーに代わってタスクを完遂する「代行者」へと進化する中、日本企業はこの技術的パラダイムシフトをどう捉え、実務に組み込むべきか。技術の現状と導入に向けた現実的なアプローチを解説します。
チャットボットから「エージェント」への進化
GoogleのGeminiをはじめとする昨今のAIモデル開発において、最も注目されているキーワードが「Agentic（エージェント的）」な能力です。これまでの大規模言語モデル（LLM）は、主にユーザーの質問に対してテキストやコードで「回答する」ことが役割でした。しかし、Agentic AI（エージェント型AI）は、そこから一歩進んで、自ら推論し、計画を立て、外部ツールやアプリケーションを操作して「行動する」ことを目指しています。
具体的には、単に「東京から大阪への出張プランを教えて」と答えるだけでなく、ユーザーのスケジュールを確認し、新幹線の空席を検索し、ホテルの予約画面まで遷移して（あるいは予約を完了して）結果を報告するといった一連のプロセスを担う能力です。GoogleがGemini 2.0等の次世代アップデートでこの領域を強化するという動向は、AIが受動的なツールから能動的なパートナーへと変化する大きな転換点を示唆しています。
日本企業における「自律型AI」の活用可能性
日本国内のビジネス現場において、この「行動するAI」はどのような価値をもたらすでしょうか。従来のRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）は定型業務の自動化に貢献しましたが、事前の厳密なシナリオ設定が必要でした。対してAgentic AIは、LLMの柔軟な言語理解能力をベースにしているため、「曖昧な指示」から意図を汲み取り、状況に応じて手順を調整しながらタスクを実行できる点が画期的です。
例えば、カスタマーサポートにおいて、顧客の問い合わせ内容から必要な情報を社内データベースで検索し、回答案を作成するだけでなく、CRM（顧客関係管理）システムへのログ登録や、必要に応じた担当部署へのエスカレーション通知までをAIが自律的に行うことが想定されます。人手不足が深刻化する日本企業にとって、こうした「非定型業務の自動化」は生産性向上のラストワンマイルになり得ます。
実用化に向けたリスクとガバナンスの課題
一方で、AIに「行動」させることには特有のリスクが伴います。最大の懸念は、AIが誤った判断に基づいて行動してしまう「誤操作」や「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」の影響が、物理的な操作やシステム変更に及ぶ点です。テキストの回答であれば人間が読んで修正できますが、AIが誤って重要なメールを送信したり、誤った数量で発注処理を行ったりした場合、その損害は甚大です。
また、日本企業特有の組織文化として、厳格な承認プロセスや責任分界点の明確化が求められます。「AIが勝手にやった」では済まされないため、どの範囲の操作をAIに許可し、どの権限を持たせるか（RBAC：ロールベースアクセス制御）という、従来のITガバナンスよりも高度な設計が必要になります。
日本企業のAI活用への示唆
GeminiのAgentic化に象徴される「行動するAI」のトレンドを踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の点を意識して準備を進めるべきです。
1. Human-in-the-loop（人間による確認）の徹底
AIエージェントがいかに高度化しても、最終的な実行ボタン（決済、送信、削除など）は人間が押す、あるいはAIの行動ログを人間が定期的に監査するプロセスを必ず組み込むべきです。完全な自律化ではなく「人間の能力拡張」として設計することが、リスク管理と現場の受容性の両面で有効です。
2. 業務プロセスのAPI化と標準化
AIエージェントが活躍するためには、社内システムが外部から操作可能（API連携可能）である必要があります。レガシーシステムのモダナイズを進め、業務フローをデジタル上で完結できるように整備しておくことが、AIエージェント導入の前提条件となります。
3. 小規模かつ失敗許容度の高い領域からの導入
いきなり基幹業務や顧客対応に自律型AIを導入するのではなく、まずは社内の情報収集、会議調整、ドキュメントの下書き作成など、ミスが発生しても修正が容易な領域から「エージェント機能」をテストし、組織としてのナレッジを蓄積することが推奨されます。