投稿者 global-ai-media 
生成AIのトレンドは、単なる対話やコンテンツ生成から、複雑なタスクを自律的に遂行する「Agentic AI（エージェント型AI）」へと急速にシフトしています。多くのベンダーが新機能を発表する中、企業が真に競争優位性を築くために必要な視点は何か。グローバルの最新動向と日本固有の商習慣を踏まえ、実務的な導入の勘所を解説します。
対話型から「行動するAI」へのパラダイムシフト
2023年から2024年前半にかけて、企業の生成AI活用は「チャットボット」や「RAG（検索拡張生成）」によるナレッジ検索が中心でした。しかし現在、シリコンバレーをはじめとする世界のAIトレンドは、明らかに次のフェーズである「Agentic AI（自律型AIエージェント）」へと移行しています。
Agentic AIとは、人間が詳細な指示を逐一与えなくとも、設定された「ゴール」に向かってAI自身が計画を立て、必要なツールを選定し、一連のタスクを実行するシステムを指します。Constellation Researchの記事でも指摘されている通り、多くのベンダーがこの分野に参入していますが、本質はツールの導入そのものではなく、それによって顧客や従業員の体験（CX/EX）がいかに劇的に改善されるかにあります。
Agentic AIがもたらすビジネス価値とは
従来のLLM（大規模言語モデル）は、質問に対して回答を生成することに特化していました。これに対し、Agentic AIは「行動」に主眼を置きます。
例えば、カスタマーサポートにおいて「配送状況を教えて」という問い合わせがあった場合、従来のAIはマニュアルを検索して回答するだけでした。一方、エージェント型AIは、自律的に在庫管理システムにアクセスし、配送業者へ問い合わせを行い、顧客に状況を伝えた上で、遅延している場合は代替案の提示やクーポンの発行までを完結させる能力を持ちます。
このように、複数のシステムを横断し、判断と実行を繰り返す能力は、人手不足が深刻化する日本企業にとって、業務効率化の「ラストワンマイル」を埋める強力な手段となり得ます。
実装におけるリスクと技術的課題
一方で、実務的な観点からは、Agentic AIの導入はチャットボットよりも遥かに高いリスク管理が求められます。
最大のリスクは、AIが勝手に誤ったアクションを起こすことです。メールの誤送信や、誤った発注処理など、実世界への影響（副作用）が発生する可能性があります。また、AIがタスクを完遂できずに無限ループに陥ったり、API利用料が高額になったりするコスト面のリスクも無視できません。
特に日本の商習慣においては、「正確性」と「責任の所在」が厳しく問われます。AIが自律的に動くとはいえ、ブラックボックス化した状態で業務を任せることは、ガバナンスの観点から許容されにくいでしょう。
日本企業における「Human-in-the-loop」の重要性
こうした背景から、日本企業がAgentic AIを導入する際には、「Human-in-the-loop（人間がループの中に入る）」設計が不可欠です。
具体的には、AIが計画を立案し、実行準備までは行いますが、最終的な「承認（Approve）」ボタンは人間が押すというプロセスです。これは日本の稟議制度や承認フローとも親和性が高く、AIを「信頼できる部下」として育成するプロセスに似ています。
また、データ基盤の整備も急務です。エージェントが自律的に動くためには、社内の各システムがAPIで連携可能であり、かつデータが整理されていなければなりません。縦割りのレガシーシステムが残る多くの日本企業にとって、ここが最大の障壁となる可能性があります。
日本企業のAI活用への示唆
これまでの議論を踏まえ、日本の意思決定者や実務者が意識すべきポイントを整理します。
- 「チャット」から「ワークフロー」へ視点を移す
単に文章を書かせるだけでなく、定型業務のプロセス全体をAIに代行させる視点を持ってください。どの業務フローが「ゴール設定」と「ツール使用」で完結するかを棚卸しすることが第一歩です。 - ガバナンスと自律性のバランス
最初から完全自律を目指さず、まずは人間が確認・承認する半自律型から開始してください。ログの監査体制や、異常時にAIを強制停止する「キルスイッチ」の実装も必須要件です。 - 顧客体験（CX）への還元
業務効率化（守り）だけでなく、顧客へのレスポンス速度向上や、24時間対応の高度化など、顧客体験の向上（攻め）にどう繋がるかをKPIに設定してください。「おもてなし」の精神をAIエージェントに実装できるかが差別化要因となります。 - データ連携基盤（API）への投資
エージェントが「手足」を使えるようにするためには、社内システムのAPI化が避けて通れません。AIモデルの選定以上に、ITインフラのモダナイゼーションがAI活用の成否を分けます。