投稿者 global-ai-media 
SalesforceやMetaによるAIエージェント企業の買収が相次ぎ、生成AIのフェーズは「対話」から「自律的なタスク実行（Agentic AI）」へと急速に移行しています。本記事では、この技術的進展がもたらすビジネスチャンスと、それに伴い急浮上している法的リスク・ガバナンスの課題について、日本の法規制や商習慣を踏まえて解説します。
生成から「実行」へ：Agentic AIの潮流
昨今、SalesforceによるConvergence AIの買収や、Metaをはじめとするテック巨人の動向において、「Agentic AI（自律型AIエージェント）」というキーワードが中心的な位置を占めるようになっています。これまでの大規模言語モデル（LLM）は、ユーザーの問いかけに対してテキストやコードを「生成」することが主な役割でした。しかし、Agentic AIはそこから一歩進み、ユーザーの曖昧な指示に基づいて計画を立て、外部ツールを操作し、一連の業務を自律的に「実行」することを目指しています。
例えば、従来のAIが「旅行プランの提案」で止まっていたのに対し、Agentic AIは「航空券の予約」「ホテルの手配」「レストランの予約」までをAPIを通じて完遂しようとします。これは業務効率化（生産性向上）の観点で極めて大きなインパクトを持ちますが、同時に「AIが勝手に契約行為を行う」「誤ったデータを削除する」といった、従来とは異なる次元のリスクを企業にもたらすことになります。
自律性が招く新たな法的リスクと責任の所在
米国で議論されている法的リスク（The National Law Review等の記事でも指摘されている点）は、日本企業にとっても対岸の火事ではありません。AIエージェントが自律的に判断して行った行為によって損害が生じた場合、法的な責任（Liability）は誰にあるのかという問題です。
AIベンダー、AIを導入したユーザー企業、あるいはAIの指示を承認した担当者、どこに責任の境界線を引くべきかは、契約法や不法行為法の観点から依然としてグレーゾーンが存在します。特に日本では、AIに法人格は認められておらず、AIの行為はあくまで「道具を用いた利用者の行為」とみなされる傾向にあります。したがって、AIエージェントが誤発注を行ったり、差別的な判断に基づいて採用メールを送ったりした場合、企業側がその責任を負う可能性が極めて高いと言えます。
日本の組織文化と「Human-in-the-loop」の重要性
リスク回避を重視する日本の企業文化において、完全な自律型AI（Full Autonomy）をいきなり基幹業務に導入することは現実的ではありません。そこで重要になるのが「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」の実装です。
欧米企業が「まずは自律させてみて、問題があれば修正する」というアプローチを採る場合があるのに対し、日本企業では「AIは起案者、人間が決裁者」という役割分担を明確にする設計が適しています。例えば、AIエージェントが複雑なワークフローを処理する場合でも、最終的な送金処理や外部へのメール送信の直前には、必ず担当者の承認クリックを求めるフローを強制するなどの「ガードレール」をシステム的に組み込むことが、ガバナンスと現場の安心感を両立させる鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
Agentic AIの技術は、日本の労働人口減少という社会課題に対する強力な解決策になり得ます。過度に恐れず、かつ無防備にならずに活用を進めるために、以下の3点を意識すべきです。
1. AIガバナンス規定の「実行」フェーズへの拡張
従来の生成AIガイドラインは「情報漏洩」や「著作権」が中心でした。今後は「AIによる権限行使の範囲」や「誤実行時の免責・補償」をベンダー契約や社内規定に盛り込む必要があります。特にSaaSに組み込まれたAIエージェント機能を利用する場合、そのAIがどこまで自律的にデータ操作を行えるかを確認してください。
2. 段階的な権限移譲（サンドボックス活用）
最初から全社展開するのではなく、影響範囲が限定的な社内業務（例：会議室予約、社内FAQ対応、コードのリファクタリング提案など）からエージェントを導入し、挙動の信頼性を検証してください。顧客に直接影響する領域では、厳格な承認フローを維持すべきです。
3. ログの透明性と監査可能性の確保
AIエージェントが「なぜその行動をとったのか」を後から追跡できるよう、思考プロセス（Chain of Thought）や操作ログを保存・可視化できる基盤（MLOps/LLMOps）を選定基準に含めることが重要です。これは説明責任を果たすために不可欠な要素となります。