投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なるチャットボットから自律的に業務を遂行する「AIエージェント」へと進化しようとしています。NTTデータグループCEOが予測する2026年のエージェント時代と、それを支えるためにCiscoが進めるインフラの根本的な再構築（AIピボット）という2つの視点から、日本企業が今準備すべき基盤と戦略について解説します。
2026年は「AIエージェント」の年になるか
生成AIブームの初期段階において、多くの企業は「チャット」形式での対話や要約、コンテンツ生成に注力してきました。しかし、ダボス会議（世界経済フォーラム）関連のCEOブリーフなどでNTTデータグループのCEOが「2026年は『AIエージェント』の年になる」と言及したように、業界の潮目は変わりつつあります。
ここで言う「AIエージェント」とは、人間が逐一指示を出さなくても、AIが自ら目標を達成するために計画を立て、ツールを使いこなし、外部システムと連携してタスクを完遂する仕組みを指します。例えば、顧客からの問い合わせに対し、回答案を作るだけでなく、在庫管理システムを照会し、配送手配を完了させるところまでを自律的に行うイメージです。
人手不足が深刻化する日本において、この「自律型AI」への期待は非常に大きいものです。定型業務の自動化（RPA）を超え、判断を伴う業務プロセスの代行が可能になれば、生産性は劇的に向上します。しかし、それを実現するためには、現行のITインフラでは不十分であるという現実にも目を向ける必要があります。
インフラの再構築：Ciscoの「AIピボット」が意味するもの
AIエージェントが高度化すればするほど、バックエンドでは膨大なデータ処理と、システム間の超低遅延な通信が必要となります。Cisco Systemsが「テックスタック（技術基盤）をゼロから再構築する」というAIピボット（方針転換）を掲げている背景には、既存のネットワークやセキュリティ設計だけでは、来るべきAI時代を支えきれないという危機感があります。
AIワークロードは突発的で大量のトラフィックを生み出します。また、AIエージェントが企業の機密データにアクセスして推論を行う際、ネットワークレベルでのセキュリティと可観測性（オブザーバビリティ）が担保されていなければ、情報漏洩のリスクは計り知れません。日本企業がオンプレミスやプライベートクラウドでLLM（大規模言語モデル）を運用する場合でも、ネットワークスイッチからサーバー、ストレージに至るまで、AIに最適化されたハードウェア構成への見直しが迫られています。
日本企業が直面する「レガシーシステム」と「ガバナンス」の壁
「AIエージェント」と「AIインフラ」の両輪を回す上で、日本企業特有の課題となるのがレガシーシステムです。AIエージェントが自律的に動くためには、社内の基幹システムやデータベースがAPIで連携可能になっていなければなりません。しかし、多くの日本企業ではデータがサイロ化（分断）されており、メインフレームなどの古い仕様が残っているケースも散見されます。「2025年の崖」と叫ばれて久しいですが、AIエージェントの導入において、この技術的負債は致命的なボトルネックとなり得ます。
また、ガバナンスの観点も重要です。AIが勝手に発注を行ったり、誤ったメールを顧客に送信したりした場合の責任所在はどうなるのでしょうか。日本の商習慣や組織文化では、ミスの許容範囲が狭く、リスク回避の傾向が強いため、完全な自律化よりも「Human-in-the-loop（人間が最終確認を行うプロセス）」を組み込んだ設計が現実的な解となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルな技術動向を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の3点を意識して実務を進めるべきです。
- データとAPIの整備を最優先する：AIエージェント導入の前段階として、社内システムがAPIを通じて機械的に操作可能か、データがAIに読める形式で整備されているかを点検してください。レガシーマイグレーションはAI活用の前提条件です。
- インフラのAI対応を見直す：PoC（概念実証）レベルではクラウドのAPI利用で十分でも、本番運用で大量のトランザクションが発生する場合、ネットワーク帯域やセキュリティ機器がボトルネックにならないか、インフラチームを含めたキャパシティプランニングが必要です。
- ガバナンスと自動化のバランス：最初から全自動を目指さず、まずは「提案型」のエージェントから導入し、信頼性が確認できた領域から徐々に人手の承認プロセスを外していく段階的なアプローチを推奨します。特にコンプライアンス遵守が厳しい日本市場では、ガードレール（AIの暴走を防ぐ仕組み）の実装が必須となります。