投稿者 global-ai-media 
生成AIブームは新たなフェーズに入り、単にコンテンツを生成するだけでなく、自律的にタスクを遂行する「エージェンティックAI（Agentic AI）」への注目が高まっています。本記事では、音声AIに特化したSoundHound AIと、顧客データ基盤を持つSalesforceという異なるアプローチを比較しながら、日本企業が労働力不足の解消や業務効率化において、どのようなAIエージェント戦略を採用すべきかを解説します。
「チャットボット」から「デジタル同僚」へ
これまでの生成AI活用は、主に人間がプロンプトを入力し、AIが回答や文章を作成するという「支援型」が中心でした。しかし、現在グローバルで急速に進展しているのが、AIが自ら計画を立て、外部ツールを操作し、タスクを完遂する「エージェンティックAI（Agentic AI）」です。
米国市場における注目株として、音声認識技術に強みを持つSoundHound AIと、CRM（顧客関係管理）の巨人であるSalesforceが挙げられます。この二社は、エージェンティックAIに対する全く異なるアプローチを象徴しています。前者は「自然な音声インターフェースによる現場業務の代行」、後者は「既存の業務データと連携したワークフローの自動化」です。
SoundHound AIに見る「音声エージェント」の可能性
SoundHound AIのアプローチは、レストランの電話注文やドライブスルー、自動車の音声アシスタントなど、物理的な接点での自動化に特化しています。これは、PC画面に向かうデスクワーカーではなく、手を動かして働く「現場（フロントライン）」の支援です。
日本において、この領域の重要性は極めて高いと言えます。深刻な人手不足に悩む飲食・小売・サービス業において、AIが電話応対や注文受付を「人間と同等の自然さ」でこなすことができれば、従業員は調理や対面接客などの付加価値業務に集中できます。日本の商習慣である「おもてなし」の品質を維持しつつ省人化を図る上で、高度な音声AIエージェントは現実的な解となり得ます。
Salesforceに見る「業務プロセス統合型エージェント」
一方、Salesforceの「Agentforce」に代表されるアプローチは、企業内に蓄積された膨大な顧客データや商談データをAIが参照し、カスタマーサポートや営業活動を自律的に行うものです。ここでは、単に会話ができることよりも、「社内システムと正しく連携し、間違った処理をしないこと」が重視されます。
多くの日本企業にとって、この領域の課題は「データのサイロ化」です。AIエージェントが活躍するためには、部署ごとに分断されたデータが統合され、AIがアクセス可能な状態になっている必要があります。Salesforceのようなプラットフォーム型のアプローチは、ガバナンスを効かせながら業務フローにAIを組み込む点で優位性がありますが、その前提となるデータ整備が日本企業にとってのハードルとなるでしょう。
日本企業におけるリスクとガバナンス
エージェンティックAIを導入する際、日本企業が最も懸念すべきは「責任の所在」と「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」による業務ミスです。AIが自律的に受発注を行ったり、顧客に回答したりする場合、そのミスを誰がどうカバーするのか。
特に日本では、サービスへの要求品質が高く、AIの些細なミスがブランド毀損につながるリスクがあります。そのため、「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」を前提とし、AIが自信を持てない判断については必ず人間にエスカレーションするフローの構築が不可欠です。また、音声AIにおいては、日本語特有の曖昧さや敬語、方言への対応精度が実用化の鍵を握ります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流と日本の現状を踏まえると、以下の3点が実務上の重要な指針となります。
- 現場かデスクワークかの見極め：自社の課題が「現場の人手不足（SoundHound型のアプローチが有効）」なのか、「ホワイトカラーの生産性（Salesforce型のアプローチが有効）」なのかを明確にし、導入するAIエージェントの性質を選定すること。
- データ基盤の整備（DataOps）：自律型AIは正確なデータがなければ誤作動を起こします。AI導入以前に、社内ドキュメントやデータベースがAPI経由で利用可能か、データが構造化されているかを見直す必要があります。
- 小さく始めて信頼を醸成する：いきなり全自動化を目指すのではなく、まずは「下書き」や「提案」のレベルから始め、AIの挙動に対する信頼とガバナンスルールが確立されてから、徐々に権限（アクションの実行権）を委譲する段階的アプローチが推奨されます。