投稿者 global-ai-media 
KPMGとUniphoreが提携し、規制産業向けのAIエージェント活用を推進する動きは、企業AIが「対話支援」から「業務代行（エージェント）」へと進化していることを象徴しています。金融や医療など厳格なルールが求められる領域で、自律型AIをどう安全に実装し、ガバナンスを効かせるべきか、その要諦を解説します。
「Copilot」から「Agent」へ：AI活用のフェーズ変化
生成AIのブームから時間が経過し、企業の関心は単なるチャットボットや検索拡張（RAG）による情報検索支援から、より高度な「AIエージェント」へとシフトし始めています。
これまでのAI活用は、主に人間が作業を行う際の「副操縦士（Copilot）」としての役割が中心でした。しかし、今回のKPMGとUniphoreの提携が示唆するように、今後はAIが特定の目標に向けて自律的に推論し、ツールを操作し、タスクを完遂する「エージェント」型の実装が加速すると見られています。
特にUniphoreは音声解析や感情分析、マルチモーダルAIに強みを持つ企業であり、KPMGの監査・アドバイザリーの知見と組み合わせることで、複雑な顧客対応やバックオフィス業務の自動化を狙っています。これは、単にテキストを生成するだけでなく、CRM（顧客関係管理）システムへの入力や、ワークフローの承認プロセスまでをAIに委譲しようとする動きと言えます。
規制産業における「ブラックボックス」のリスクと対応
金融、保険、ヘルスケア、通信といった「規制産業（Regulated Industries）」において、AIエージェントの導入は大きなメリットがある一方で、極めて高いリスク管理が求められます。これらの業界では、誤った情報の提示（ハルシネーション）や、意図しない処理の実行が、そのままコンプライアンス違反や巨額の損失につながる可能性があるからです。
AIエージェントは、従来のルールベースの自動化（RPA）とは異なり、状況に応じて動的に判断を下します。そのため、「なぜAIがその判断をしたのか」という説明可能性（Explainability）と、AIの挙動を監視・監査できる体制（Auditability）が不可欠です。
KPMGのような監査法人がこの領域に深く関与する理由はここにあります。技術的な実装だけでなく、「AIが規制枠組みの中で適切に動作しているか」を保証するフレームワークがなければ、日本を含む多くの先進国市場で、エージェント技術を本番環境へ投入することは難しいのが現実です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の提携ニュースは、日本の実務家にとって以下のような重要な示唆を含んでいます。
1. 「人がチェックする」前提からの脱却準備
日本の多くの現場では、AIの出力を人間が100%確認する「Human-in-the-loop」運用が主流です。しかし、AIエージェントの真価は、定型的な判断業務をAIに任せ切ることにあります。まずはリスクの低い社内業務や、影響範囲が限定的なプロセスから、AIに「実行権限」を与える実験を始めるべき時期に来ています。
2. ガバナンス・バイ・デザインの重要性
金融庁の規制や個人情報保護法、あるいは各業界のガイドラインを遵守するためには、AIシステムの設計段階からガバナンスを組み込む必要があります。AIエージェントが外部APIを叩いたり、データベースを更新したりする際、どのようなガードレール（安全策）を設けるか。これはエンジニアだけでなく、法務・コンプライアンス部門を巻き込んだプロジェクト体制が必須となります。
3. マルチモーダルデータの活用
今回の事例にあるUniphoreのように、テキストだけでなく音声や映像を含む「マルチモーダルデータ」を扱えるAIエージェントは、日本の得意とする「きめ細やかな顧客対応」の自動化に寄与します。コールセンターや対面窓口のログデータを、単なる記録として眠らせるのではなく、AIエージェントの「判断材料」として整備・構造化していくことが、今後の競争優位につながります。
AIエージェントは強力なツールですが、それを使いこなすには「技術」と「規律」の両輪が必要です。日本企業特有の品質へのこだわりを、AIガバナンスという形で昇華させることが、成功への鍵となるでしょう。