投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、人間が指示を出す「対話型」から、AI自らが計画し実行する「エージェント型」へと進化しようとしています。NTTデータグループCEOが「2026年はAIエージェントの年になる」と言及した背景には、技術的な成熟と実務適用のタイムラインへの現実的な視点があります。本稿では、この「AIエージェント」への転換が日本企業にもたらす意味と、今から準備すべきデータ基盤やガバナンスについて解説します。
生成AIの次のフェーズ：「AIエージェント」とは何か
現在、多くの日本企業で導入が進んでいる生成AI（ChatGPTやCopilotなど）は、主に「人間の知的生産活動の支援」を目的としています。メールのドラフト作成、要約、アイデア出しなど、最終的な判断と実行は人間が行うプロセスです。これに対し、NTTデータグループCEOが言及した「AIエージェント（Agentic AI）」は、より自律的な挙動を示します。
AIエージェントは、人間から「曖昧なゴール」を与えられると、それを達成するためのタスクを自ら分解し、適切なツール（社内データベース、Web検索、業務アプリケーションなど）を選択・操作し、実行まで担います。単に「答える」のではなく「行動する」AIへの進化であり、これが実現すれば、定型業務の自動化レベルは劇的に向上します。
なぜ「2026年」なのか：技術と実装の現実解
「2026年がAIエージェントの年になる」という予測は、技術の進化速度と企業への実装にかかるリードタイムを考慮した現実的なマイルストーンと言えます。現時点（2024-2025年）のLLM（大規模言語モデル）は、推論能力において飛躍的な向上を見せていますが、複雑な実務プロセスを自律的に完遂させるには、まだハルシネーション（事実に基づかない回答）やエラーのリスクが残ります。
しかし、OpenAIの「o1」シリーズのような推論特化型モデルの登場や、マルチモーダル化、そしてAI自身の「自己反省（Self-Correction）」機能の向上により、今後1〜2年で信頼性は大きく向上すると見込まれます。企業側も、PoC（概念実証）を経て本番環境に組み込むまでの期間を考慮すると、本格的な普及期が2026年頃になるという見立ては妥当です。
日本企業における活用と「人手不足」への解
少子高齢化による労働力不足が深刻な日本において、AIエージェントへの期待は欧米以上に切実です。これまでのRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）は、決まった手順の繰り返しには強みを発揮しましたが、例外処理に弱いという弱点がありました。
AIエージェントは、状況に応じた判断が可能なため、例えば「在庫不足時の代替発注」や「複雑な顧客問い合わせへの一次対応とシステム操作」といった、従来は人間が介在せざるを得なかった領域をカバーできる可能性があります。これは、単なるコスト削減ではなく、維持困難になりつつある業務オペレーションの継続性を担保する手段となり得ます。
リスク管理：暴走させないためのガバナンス
一方で、AIに「実行権限」を与えることには慎重であるべきです。AIエージェントが誤った判断で誤発注を行ったり、不適切なデータを外部送信したりした場合、企業が負う損害は計り知れません。
したがって、「Human-in-the-loop（人間がループの中に入る）」の設計が不可欠です。重要な決定や金銭が動く処理の直前には必ず人間の承認を挟む、あるいはAIの行動ログをリアルタイムで監視・監査できる仕組みを構築するなど、従来のITガバナンスとは異なる、AI特有のリスク管理体制が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
2026年の「AIエージェント時代」を見据え、日本の経営層や実務担当者は以下の3点を意識して準備を進めるべきです。
1. 業務プロセスの「標準化」と「API化」の推進
AIエージェントがシステムを操作するためには、社内システムがAPIで連携可能になっている必要があります。レガシーシステムのモダナイゼーション（刷新）は、AI活用における最重要のインフラ整備です。
2. 「指示待ち」から「監督者」への役割転換
従業員には、AIから回答をもらうスキル（プロンプトエンジニアリング）だけでなく、AIエージェントの設計図を描き、その挙動を監督・評価するマネジメント能力が求められるようになります。人材育成の方向性を再定義する必要があります。
3. 失敗を許容できるサンドボックス環境の整備
自律型AIは試行錯誤を伴います。本番環境にいきなり投入するのではなく、隔離された環境でAIエージェントに自律的なタスクを行わせ、その挙動やリスクを洗い出す実験の場を、今のうちから確保しておくことが競争力に繋がります。