投稿者 global-ai-media 
生成AIブームが一巡し、世界経済フォーラム（WEF）などが提唱する「エージェンティック（Agentic）時代」へとフェーズが移行しつつあります。単なる対話から「自律的な行動」へと進化するAIを前に、日本企業はPoC（概念実証）の壁をどう突破し、ガバナンスと成果を両立させるべきか。グローバルの潮流と日本の実務的課題を交えて解説します。
「対話」から「行動」へ：エージェンティックAIの台頭
2023年から続く生成AIの熱狂は、主にChatGPTに代表される「対話型AI」によるものでした。しかし、現在のグローバルトレンドは、AIがより能動的にタスクをこなす「エージェンティックAI（Agentic AI：自律型AIエージェント）」へと急速にシフトしています。
エージェンティックAIとは、人間が詳細なプロンプトを都度入力しなくとも、大まかな目標（例：「来週の競合他社の価格動向を調査し、レポートを作成してチームに共有する」）を与えるだけで、AI自らが計画を立案し、Web検索、ツール操作、ドキュメント作成、メール送信といった一連のプロセスを自律的に実行するシステムを指します。
これまでのAIが「賢いアシスタント（相談相手）」であったのに対し、これからは「自律的な部下（実行者）」としての役割が期待されています。しかし、この進化は企業にとって新たなチャンスであると同時に、これまでとは次元の異なるリスク管理を要求するものでもあります。
PoC疲れからの脱却：測定可能な成果へのフォーカス
日本企業の多くが「とりあえず生成AIを導入してみた」という段階を終え、現在は「PoC（概念実証）疲れ」や「ROI（投資対効果）が見えない」という課題に直面しています。世界経済フォーラムの議論でも強調されているように、ハイプ（過度な期待）を超えて真の変革を起こすためには、明確な戦略と測定可能な成果定義が不可欠です。
特に日本企業においては、ボトムアップでの「業務効率化（数分の時短）」に焦点が当たりがちですが、エージェンティックな時代においては、サプライチェーンの最適化や顧客対応の自動化といった、バリューチェーン全体に関わるプロセス変革に目を向ける必要があります。単なる「便利ツール」としての導入ではなく、経営課題に直結するKPI（重要業績評価指標）を設定できるかが、成功の分水嶺となります。
日本型組織における「AIガバナンス」と「人間の役割」
AIが自律的に「行動」する場合、最大のリスクは、AIが誤った判断で勝手にメールを送ったり、誤った発注を行ったりすることです。日本の商習慣において、こうしたミスは信用の失墜に直結するため、欧米以上に厳格なガバナンスが求められます。
ここで重要になるのが「ヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-in-the-loop）」の考え方です。完全にAIに任せきりにするのではなく、重要な意思決定や外部へのアクションが発生する直前の承認プロセスには必ず人間が介在するワークフローを設計する必要があります。
また、日本の組織文化において、AI活用はしばしば「職人の仕事を奪う」と捉えられがちですが、真の狙いは「人間中心（Human-centred）」の統合です。AIエージェントが定型的な処理や下準備を担うことで、人間はより高度な判断や、日本企業が強みとする「おもてなし」や「現場の機微」に関わる業務に集中できるようになります。この役割分担のビジョンを現場と共有できるかが、導入の鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
「エージェンティック時代」の到来を踏まえ、日本企業の意思決定者や実務担当者は以下の3点を意識してプロジェクトを進めるべきです。
1. 既存システムとのAPI連携（行動のための手足）を整備する
AIが「行動」するためには、社内の基幹システムやSaaSと連携するためのAPI整備が不可欠です。レガシーシステムが残り、データがサイロ化している日本企業においては、AIモデルの選定以上に、この「データ基盤と接続性」の整備が実務的なボトルネックとなります。まずは特定の業務領域に絞り、AIが安全にツールを操作できる環境を整えることから始めるべきです。
2. 「結果責任」の所在を明確にしたガバナンス設計
AIが自律的に動く際、その結果に対する責任は誰が負うのか。日本の法規制やコンプライアンス基準に照らし合わせ、AIの行動範囲（Scope of Action）を技術的・制度的に制限することが重要です。「何でもできる」状態は「何をしでかすか分からない」状態と同義です。AIができること、できないことを明確に定義（グラウンディング）することが、安全な活用の第一歩です。
3. 現場主導とトップダウンの融合
日本企業の強みである「現場力」を活かすためには、現場の暗黙知をAIエージェントの振る舞い（システムプロンプトや知識ベース）に落とし込む作業が必要です。一方で、部門横断的なデータ連携やリスク管理はトップダウンでなければ進みません。経営層が「AIによる変革」のビジョンを示しつつ、実際の「AIの育て方」は現場のエキスパートを巻き込んで進める体制が、日本において最も成功確率の高いアプローチと言えるでしょう。