投稿者 global-ai-media 
AIの進化は、単なる対話から自律的に業務を遂行する「AIエージェント」へと移行しつつあります。本記事では、ServiceNowが新たに発表したリアルタイムデータ基盤を題材に、全社データを自然言語で活用するための要件と、日本企業が直面するデータサイロやガバナンス課題への実践的なアプローチを解説します。
自律型AI（AIエージェント）の真価を引き出すデータ基盤
近年、大規模言語モデル（LLM）のビジネス活用は、人間との対話支援から、複数のタスクを自律的に計画・実行する「AIエージェント」へと急速に進化しています。この潮流を象徴するのが、ServiceNowが新たに発表したリアルタイムデータ基盤です。同社は買収したPyramid Analyticsの技術を活用し、人間だけでなくAIエージェントもが、自然言語を用いて企業全体のデータ資産（エンタープライズ・データエステート）にシームレスにアクセスし、照会できる環境を実現しようとしています。
AIエージェントが高度な業務を自律的にこなすためには、最新かつ正確な社内データへのアクセスが不可欠です。どれほど優秀なLLMであっても、連携するデータが古かったり、一部の部門に偏っていたりすれば、出力される結果の信頼性は担保できず、実務には耐えられません。リアルタイムなデータ基盤は、AIを「物知りなアシスタント」から「実務を遂行する頼もしい同僚」へと引き上げるための必須要件と言えます。
日本企業が直面する「データの壁」と自然言語による突破口
日本企業がこのような高度なAI活用を目指す際、最大の障壁となるのが「データのサイロ化」です。長年のシステム改修の積み重ねや、部門ごとに導入されたSaaS、オンプレミスとクラウドの混在により、企業内のデータは分断されています。組織の縦割り文化も相まって、全社横断的なデータ抽出や分析には多大な労力と時間が必要なのが実態です。
強力なデータ基盤が整備され、自然言語でのクエリ（照会）が可能になれば、SQLなどの専門知識を持たない事業部門の担当者（営業、人事、経営企画など）でも、自ら必要なデータを引き出して分析できるようになります。これは、データ抽出依頼に追われていたエンジニアやデータサイエンティストを本来の高度な開発業務に解放することにもつながり、組織全体の生産性向上と意思決定の迅速化に大きく寄与します。
自律型AI導入におけるリスクとガバナンス
一方で、AIエージェントに社内データへの広範なアクセス権を付与することには、慎重なリスク管理が求められます。特に日本企業においては、個人情報保護法などの法規制の遵守や、厳密な情報管理規則への対応が不可欠です。
AIが自然言語でデータを引き出せるということは、不適切なプロンプト（指示）によって機密情報や人事情報が意図せず漏洩するリスクを孕んでいます。したがって、データ基盤側での厳格なアクセス制御（役職や部門に応じた権限付与）や、AIの挙動を監視・追跡できる監査ログの仕組みが必須となります。また、AIが誤ったデータに基づき自律的に不適切なアクションを起こすリスク（ハルシネーションの影響拡大）を防ぐため、重要な意思決定やシステムへの書き込みにおいては、最終的に人間が確認・承認するプロセス（Human-in-the-loop）を組み込むことが実務上強く推奨されます。
日本企業のAI活用への示唆
ServiceNowの動向から見えてくるのは、AI活用の主戦場が「モデルの性能競争」から「自社データと連携した実務への組み込み」へと完全に移行したという事実です。日本企業がこの波に乗り遅れないための実務への示唆を以下に整理します。
第一に、AI導入とデータ基盤の整備はセットで進める必要があります。局所的なAIツールの導入だけでなく、AIが参照すべきデータが社内のどこにあり、どのような状態で保管されているか（データカタログの整備やデータクレンジング）を根本から見直すことが重要です。
第二に、権限管理とAIガバナンスの再設計です。AIエージェントという「新たなシステムユーザー」が社内データをどう扱うかについて、セキュリティ部門や法務部門と早期に連携し、日本の商習慣や社内の決裁フローに合致した独自のガイドラインを策定してください。
第三に、小さく始めて価値を検証することです。全社データの統合には膨大な時間がかかります。まずは特定の業務領域（例：営業部門による顧客の過去対応履歴の照会や、ITヘルプデスクでのナレッジ検索など）に絞ってリアルタイムデータとAIを連携させ、安全性と有用性を確認しながら適用範囲を広げていくアプローチが、日本企業の組織文化には最も適しているでしょう。