投稿者 global-ai-media 
生成AIのトレンドは、単にテキストを生成するチャットボットから、複雑なタスクを自律的に遂行する「Agentic AI（自律型AIエージェント）」へと急速に移行しています。IDCなどの調査機関も注目する「Agentic AIプラットフォーム」とは何か、日本企業が導入する際に考慮すべきリスクやガバナンスを含めて解説します。
「対話」を超えて「実行」を担うAgentic AIの台頭
これまでの企業における生成AI活用は、主にRAG（検索拡張生成）を用いた社内ドキュメント検索や、議事録要約、メール下書き作成といった「対話・生成」が中心でした。しかし現在、世界のAI開発の潮流は、より自律的にタスクをこなす「Agentic AI（エージェンティックAI／自律型AIエージェント）」へとシフトしています。
Agentic AIとは、人間が詳細な指示を逐一与えなくても、AI自身が「目標」を理解し、そのために必要な手順を「計画」し、適切なツール（検索エンジン、API、社内データベースなど）を「選択・実行」して結果を出す仕組みを指します。例えば、「来週の出張手配をして」という指示に対し、カレンダーの空きを確認し、フライトを検索し、社内規定に沿ったホテルを選定して、仮予約まで行うといった一連のワークフローを自律的に処理するイメージです。
なぜ今、「プラットフォーム」が必要なのか
単体のAIエージェントを実験的に作ることは、LangChainなどのライブラリを使えば比較的容易になりました。しかし、これを「企業の基幹業務」としてスケールさせるには、個別のプログラムではなく、統合的な「Agentic AIプラットフォーム」が必要です。
IDCが「戦略的なエンタープライズソフトウェアのカテゴリになる」と指摘するように、企業が複数のAIエージェントを運用するためには、以下のような基盤機能が不可欠だからです。
まず、オーケストレーション機能です。複数のエージェント（例：調査担当エージェント、コーディング担当エージェント、レビュー担当エージェント）が協調して動くマルチエージェントシステムの制御が必要になります。次に、状態管理と記憶（メモリ）です。長期的な文脈を保持し、過去のやり取りを踏まえて行動するためのデータベース連携が求められます。
そして最も重要なのが、評価と可観測性（Observability）です。AIが自律的に動く際、「なぜその行動をとったのか」というログを追跡し、意図しない挙動をしていないかを監視する仕組みがなければ、実務への適用は不可能です。
日本企業における導入の壁とリスク対応
日本企業がAgentic AIを導入する際、最大の懸念事項となるのが「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」による誤作動リスクです。チャットボットであれば「嘘を答えた」で済みますが、外部ツールを操作できるエージェントの場合、「誤って発注した」「機密データを外部に送信した」といった実害につながる恐れがあります。
日本の商習慣において、ミスが許されない業務や、稟議・承認プロセスが厳格な業務にいきなり完全自律型のAIを適用するの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（人間がループに入ること）」の設計です。
Agentic AIプラットフォームを選定・構築する際は、AIが計画（Plan）を立てた段階で一度人間に確認を求め、人間が「承認」ボタンを押して初めて実行（Action）に移るようなワークフロー機能が充実しているかどうかが鍵となります。これは、日本の組織文化である「ホウ・レン・ソウ（報告・連絡・相談）」をシステム的に実装することと同義です。
日本企業のAI活用への示唆
Agentic AIの登場は、AI活用のフェーズが「個人の業務支援（Copilot）」から「組織のワークフロー自動化」へ進むことを意味しています。日本企業においては、以下の3点を意識して取り組みを進めるべきです。
1. 「回答精度」から「行動の確実性」へ評価軸を変える
生成される文章の流暢さよりも、APIを正しく叩けるか、エラー時に再試行（リトライ）できるかといった、システムとしての堅牢性を重視した検証が必要です。
2. 既存システムとのAPI連携整備を急ぐ
エージェントが活躍するためには、ERPやCRM、チャットツールなどがAPIで操作可能になっている必要があります。レガシーシステムのAPI化は、AI活用における最優先のインフラ投資となります。
3. スモールスタートとガバナンスの両立
まずは「社内情報の収集・整理」や「下書き作成」など、誤作動による実害が少ない領域からエージェント化を進めつつ、誰がどのエージェントに権限を与えたかを管理するガバナンス体制を構築してください。完全に手放しにするのではなく、「信頼できる部下」を育てるような感覚で、監視とフィードバックのループを回すことが成功への近道です。