投稿者 global-ai-media 
生成AIの進化は、単にテキストを生成するチャットボットから、複数のAIが協調してタスクを完遂する「マルチエージェントAI」へと移行しつつあります。Googleのホワイトペーパーなどでも注目されるこの技術は、業務自動化のレベルを劇的に引き上げる一方で、従来のAI利用ガイドラインではカバーしきれない法的・ガバナンス上のリスクを提起しています。
マルチエージェントAI（Agentic AI）とは何か
現在、AI開発の最前線では「Agentic AI（エージェンティックAI）」、すなわち自律的に行動するAIへのシフトが鮮明になっています。従来のLLM（大規模言語モデル）がユーザーの指示に対して「回答」を返すことに主眼を置いていたのに対し、エージェント型AIは「目標」を与えられると、その達成に必要な手順を自ら計画し、外部ツールやAPIを実行してタスクを完了させます。
特に注目されているのが、The National Law Reviewの記事でも触れられている「マルチエージェントシステム」です。これは、複雑なタスクを単一のモデルで処理するのではなく、オーケストレーション層（指揮者）が状況を評価し、特定の機能に特化した複数のエージェント（検索担当、計算担当、コード生成担当など）に指示を出して協調作業させる仕組みです。日本企業においても、複雑なワークフローの自動化を実現する手段として期待が高まっています。
「生成」から「実行」への移行に伴う法的リスク
AIが自律的に「実行（Action）」を行うようになると、企業が直面するリスクの質は大きく変化します。従来のチャットボットであれば、最大のリスクは誤情報の生成（ハルシネーション）や情報漏洩でしたが、エージェント型AIでは「勝手に契約を結ぶ」「誤った送金処理を行う」「不適切なメールを顧客に送信する」といった、実社会への直接的な損害が発生する可能性があります。
法的な観点からは、主に以下の論点が懸念されます。
第一に、契約の有効性と責任の所在です。日本の民法や電子商取引に関する法制下において、AIエージェントが自律的に行った発注や契約同意が、企業の意思としてどう扱われるかは慎重な検討が必要です。原則として、AIを利用する事業者がそのAIの行為に対する責任（使用者責任に近い概念）を負うことになりますが、マルチエージェント環境で「どのエージェントの判断ミスか」を特定することは技術的に困難な場合があります。
第二に、データプライバシーと委託管理です。複数の専門特化型エージェントが連携する場合、異なるベンダーのモデルやAPIが混在する可能性があります。個人情報保護法の観点から、データの受け渡しが「第三者提供」や「委託」の範囲内で適切に行われているか、バリューチェーン全体でのデータガバナンスが求められます。
日本企業に求められるガバナンスと「Human-in-the-loop」
日本企業、特にコンプライアンス意識の高い組織においてマルチエージェントAIを導入する場合、技術的な導入以上に「ガバナンス設計」が重要になります。AIが自律的に動くとはいえ、完全に放置することはリスクが高すぎます。
ここで重要になるのが「Human-in-the-loop（人間による確認）」の設計です。オーケストレーション層がタスクを分解し、実行エージェントに指示を出すプロセスの中に、重要な意思決定（決済、契約、外部への送信など）の直前で人間が承認するフローを組み込む必要があります。
また、日本の商習慣である「説明責任」を果たすためには、AIの行動ログの透明化が不可欠です。なぜそのエージェントがその行動を選択したのか、オーケストレーション層の判断ロジックを追跡可能な状態（オブザーバビリティの確保）にしておくことは、システム障害時や法的な紛争時における企業の防御策となります。
日本企業のAI活用への示唆
マルチエージェントAIは、DX（デジタルトランスフォーメーション）を「情報のデジタル化」から「業務の自律化」へと進化させる強力な技術です。しかし、リスクを無視した導入は企業の存続に関わる事故につながりかねません。実務担当者は以下の点に留意して推進すべきです。
1. 適用領域の慎重な選定：
まずは社内業務（バックオフィス業務や社内ヘルプデスク）や、人間による最終確認が必須となる「ドラフト作成・提案」の領域から導入を開始すべきです。顧客と直接契約や金銭授受が発生する領域への完全自律型エージェントの適用は、法整備と技術的安定性が確立するまで慎重であるべきです。
2. 「AI利用ガイドライン」から「AI自律行動規定」へのアップデート：
従来のガイドラインは「人間がAIを使う際」の注意点が中心でした。これからは「AIに何を許可し、何を禁止するか（ガードレール）」という、システムレベルでの権限管理規定を策定する必要があります。特にAPI連携時のアクセス権限は最小特権の原則を徹底してください。
3. ベンダー選定基準の見直し：
単に「精度が高い」だけでなく、エージェントの行動ログの監査可能性（Auditability）や、異常動作時の緊急停止ボタン（キルスイッチ）の仕組みが提供されているかを、ツール選定の重要な要件として盛り込むべきです。