投稿者 global-ai-media 
米ServiceNowによるAIエージェント特化のパートナープログラム強化は、生成AIの活用フェーズが「対話」から「実務代行」へと移行したことを象徴しています。本記事では、このグローバルな潮流を背景に、日本企業が自律型AIを業務プロセスに組み込む際の要諦とガバナンスについて解説します。
「Copilot」から「Agent」へ：AIの役割の変化
米国ラスベガスで開催されたイベントにおいて、デジタルワークフロー大手であるServiceNowが、AIエージェントのイノベーションを加速させるためのパートナープログラム刷新を発表しました。このニュースは単なる一企業の施策にとどまらず、エンタープライズITにおけるAI活用の重心が大きくシフトしていることを示唆しています。
これまで企業導入が進められてきた生成AIの多くは「Copilot（副操縦士）」型、つまり人間が指示を出し、AIが下書きや要約を行う支援ツールでした。対して、今回焦点となっている「AIエージェント」は、AI自身が目的達成のために必要な手順を推論し、外部ツールを操作してタスクを完遂する「自律型」のシステムを指します。ServiceNowのような業務プラットフォームがこの領域に投資を集中させることは、バックオフィス業務やITサービス管理において、AIが「相談相手」から「実務担当者」へと進化しつつあることを意味します。
SaaSプラットフォーム上でのエージェント実装が進む理由
AIエージェントをゼロから開発するには、高度なエンジニアリング能力と複雑なオーケストレーション（調整機能）の実装が必要です。しかし、ServiceNowやSalesforce、Microsoftといった主要なSaaSベンダーがエージェント機能をプラットフォームに統合し始めたことで、導入のハードルは劇的に下がりつつあります。
企業内に蓄積されたデータと、既存の業務ワークフローが既に存在している場所でAIエージェントを動かすことは、セキュリティとコンテキスト（文脈）理解の観点から合理的です。日本企業においても、独自のLLM（大規模言語モデル）を構築するのではなく、これら既存のプラットフォーム上で「特化型エージェント」を稼働させ、社内問い合わせ対応やインシデント処理を自動化する動きが、2025年に向けて加速すると予測されます。
日本企業における「自律型AI」導入の課題とリスク
一方で、AIに自律的な行動（メールの送信、データベースの更新、発注処理など）を許可することは、従来のリスク管理とは異なるアプローチを要求します。日本の商習慣においては、正確性と責任の所在が厳格に問われるため、AIが誤った判断で勝手に処理を進める「暴走」リスクは最大の懸念事項です。
例えば、AIエージェントが顧客からのクレームに対して不適切な自動返信を行ったり、社内規定を誤解して承認フローをスキップしたりする可能性はゼロではありません。したがって、AIエージェントの導入にあたっては、「Human-in-the-loop（人間がループに入ること）」の設計が不可欠です。AIが自律的に動く範囲を限定し、重要な意思決定や最終承認のフェーズには必ず人間が介在するハイブリッドな業務フローを構築することが、信頼性を担保する鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
ServiceNowの動向に見る「AIエージェント」の潮流を踏まえ、日本のビジネスリーダーや実務担当者は以下の点に留意して戦略を練るべきです。
- 「支援」から「代行」への視点転換：
AI活用を「文書作成の効率化」に留めず、「定型業務の完全代行」へとスコープを広げる時期に来ています。特に深刻な人手不足に直面している現場では、エージェントによる自動化が有力な解決策になります。 - 既存プラットフォームの最大活用：
自前主義にこだわらず、ServiceNowなどの主要SaaSベンダーが提供するエージェント機能を活用することで、開発コストを抑えつつ、セキュリティ基準を満たした実装が可能になります。 - ガバナンスと「任せる範囲」の明確化：
AIに何を許可し、何を許可しないかという権限管理（ガードレール）の設計がエンジニアリングの核心になります。まずは失敗の影響が小さい社内業務からエージェントを導入し、徐々に対外業務へと適用範囲を広げる段階的なアプローチが推奨されます。