投稿者 global-ai-media 
米ベンチャーキャピタル大手Sequoia Capitalの元パートナーが立ち上げたスタートアップ「Blockit」が、シードラウンドで500万ドルを調達し注目を集めています。同社が開発するのは、単なるスケジュール管理ツールではなく、ユーザーに代わって「交渉」を行うAIエージェントです。本稿では、生成AIのトレンドが「対話」から「自律的なタスク実行（エージェント）」へとシフトしている現状を解説し、日本のビジネス慣習における日程調整の課題と、企業が備えるべきガバナンスについて考察します。
エージェント型AIの台頭：ツールからパートナーへ
生成AIのブームは、テキストや画像を生成するフェーズから、具体的なタスクを自律的に遂行する「エージェント型AI（Agentic AI）」の実用化フェーズへと移行しつつあります。今回Sequoia Capitalがリード投資を行った「Blockit」の事例は、まさにこのトレンドを象徴するものです。従来のAIツールが「ユーザーが操作するもの」であったのに対し、エージェント型AIは「ユーザーの指示を受けて、他者（または他のシステム）と自律的にやり取りするもの」へと進化しています。
Blockitの核心は、単に空き時間を提示するのではなく、カレンダー同士が直接通信し、最適な時間を「交渉」する点にあります。これは、LLM（大規模言語モデル）が文脈理解だけでなく、APIを通じた外部ツール操作や意思決定の権限を持ち始めたことを意味します。
「日程調整」という業務プロセスの再定義
日程調整は、日本企業において依然として生産性を阻害する大きな要因の一つです。「候補日を3つ挙げてメールする」「調整ツール（CalendlyやSpir等）のURLを送る」といった既存の手法は普及しましたが、依然として「URLを送るのは失礼にあたるのではないか」という心理的ハードルや、複数人が関与する複雑なパズルを解く手間が残っています。
AIエージェントによる日程調整は、この「人間同士の気遣い」や「文脈の読み合い」をシステムが代行することを目指しています。例えば、「来週の早めの時間で、移動時間を考慮して」といった曖昧な指示から、相手のエージェントとバックグラウンドで調整を行い、確定させる。これが実現すれば、日本のビジネスパーソンは「調整」という付加価値の低い業務から解放され、本来の業務に集中できるようになります。
企業導入におけるリスクとガバナンスの課題
一方で、カレンダーへのアクセス権と書き込み権限をAIに与えることは、セキュリティとガバナンスの観点から慎重な検討が必要です。カレンダー情報は、会議の参加者、議題、場所といった機密情報の塊です。
もしAIエージェントが誤った判断で競合他社との会議情報を公開してしまったり、重要な役員会議を勝手にリスケジュールしてしまったりした場合、その責任は誰が負うのでしょうか。企業がこうした自律型エージェントを導入する際には、従来のSaaS導入審査に加え、「AIの行動範囲の制限（ガードレール）」や「人間による承認フロー（Human-in-the-loop）」をどのように設計するかが重要な論点となります。
日本企業のAI活用への示唆
Blockitの事例は単なるツールの紹介にとどまらず、今後のAI活用の方向性を示しています。日本企業のリーダーや実務担当者は、以下の点を意識して今後の戦略を立てるべきです。
1. 「対話」から「行動」へのシフトを見据える
チャットボットを導入して満足するのではなく、その先の「社内システムを操作してタスクを完結させるAI」の設計に着手すべきです。特にバックオフィス業務や定型的なコミュニケーションにおいては、エージェント型AIによる自動化の余地が大きく残されています。
2. 日本独自の「商習慣」と「効率化」のバランス
日本では「調整」そのものがコミュニケーションの一部と見なされる傾向があります。AIを活用する際は、相手に不快感を与えないような「振る舞い」の設定や、AI利用であることを明示する透明性が求められます。ツール選定においては、こうした日本的な文脈（敬語対応や細かい気配りのロジック）に対応できるかどうかが鍵となります。
3. 新たなセキュリティポリシーの策定
AIエージェントが外部と通信することを前提としたセキュリティガイドラインが必要です。「AIにどこまでの決定権を持たせるか」「ログをどう監査するか」というルール作りを、技術導入と並行して進めることが、リスクを抑えつつイノベーションを享受するための条件となります。