投稿者 global-ai-media 
米Perplexityが新たに発表した「Computer」は、単なるAI検索ツールの枠を超え、複数のAIエージェントにタスクを振り分けるオーケストレーション（指揮・統合）ツールとしての性質を強く帯びています。本稿では、この動きが象徴する「単一モデルからマルチモデル・マルチエージェントへ」という世界的な技術トレンドを解説し、日本企業が今後のAI実装やガバナンス策定において留意すべき実務的なポイントを考察します。
「単一の最強モデル」から「適材適所のチーム戦」へ
生成AIの市場はこれまで、「GPT-4」や「Claude 3.5 Sonnet」といった特定の高性能モデル（LLM）の性能競争が主軸でした。しかし、Perplexityが新たに提示した「Computer」というコンセプトは、ユーザーが単一のモデルに依存するのではなく、タスクに応じて最適なAIモデルやエージェントを使い分ける「マルチモデル・オーケストレーション」の時代の到来を告げています。
このツールは、ユーザーの複雑な要求に対し、自身がすべてを処理するのではなく、背後に控える他の専門的なAIエージェントに作業を割り振る「司令塔」の役割を果たします。これはビジネスの現場におけるプロジェクトマネージャーや、建設業界におけるゼネコン（総合請負）の役割に似ています。ユーザーは司令塔に指示を出すだけで、裏側でどのモデルが計算を担当し、どのモデルが文章生成を担当するかを意識する必要がなくなります。
「AIのApp Store」化が進むプラットフォーム戦略
元記事では、この新しい仕組みをAppleの「App Store」になぞらえています。オープンなWeb上にあらゆるAIツールが散在している状態（OpenClawのようなオープンなエージェントツール群）に対し、Perplexityの「Computer」は、検証され、統合された使いやすいインターフェースを通じて、複数の強力なAI機能へのアクセスを提供しようとしています。
これは、企業ユースにおいて重要な意味を持ちます。オープンソースのモデルやツールを個別に組み合わせて自社開発するのは自由度が高い反面、メンテナンスコストやセキュリティリスクが高まります。一方で、Perplexityのようなプラットフォームが「キュレーション（選別・推奨）」したエージェント群を利用することは、導入のハードルを下げ、一定の品質とセキュリティを担保する現実的な解となり得ます。
日本企業のAI活用への示唆
この「AIがAIを使う（Agent to Agent）」というパラダイムシフトは、日本のビジネス環境において以下の3つの重要な示唆を含んでいます。
1. AIガバナンスの再定義とブラックボックス化への対応
これまで日本企業のAIガイドラインは、「ChatGPTを利用する場合」といった特定のサービス利用を前提に作られるケースが多く見られました。しかし、オーケストレーションツールを利用する場合、「入力データが裏側でどのモデル（米国製か、欧州製か、あるいは特定の特化型モデルか）に渡されたか」がユーザーから見えにくくなる可能性があります。情報漏洩リスクやデータ主権の観点から、利用規約の確認に加え、「データの最終的な処理主体が動的に変わる可能性がある」ことを前提としたガバナンス体制の構築が必要です。
2. 「プロンプトエンジニアリング」から「ワークフロー設計」へ
個別のAIに対して精緻な命令文（プロンプト）を書くスキル以上に、今後は「どの業務をAIエージェントに任せ、それをどう連結させるか」という業務フロー全体の設計能力が問われます。日本の現場が得意とする「業務の標準化」や「マニュアル化」は、実はAIエージェントへのタスク切り出しと非常に相性が良い領域です。現場の暗黙知を形式知化し、エージェントが実行可能な単位まで業務を分解するスキルが、エンジニアだけでなくビジネス職にも求められます。
3. ベンダーロックインのリスク管理
「Computer」のような便利なオーケストレーションツールは、複雑なモデル選定を自動化してくれる反面、そのプラットフォームへの依存度を高めます。将来的なコスト高騰やサービス終了のリスクを考慮し、基幹業務に組み込む際は、代替可能なオープンソースのオーケストレーションフレームワーク（例：LangChainやAutoGenなど）を用いた自社開発とのバランスを検討するか、少なくともデータのエクスポート性を確保しておくことが、IT戦略上の重要なリスクヘッジとなります。