投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なるテキスト生成やチャットボットの枠を超え、業務システムと連携してタスクを遂行する「AIエージェント」のフェーズへと移行しつつあります。韓国の海運・物流分野で発表された最新事例をもとに、レガシーシステムを抱える日本企業が目指すべきAI実装の方向性と、それに伴うガバナンス上の留意点について解説します。
AIエージェントによる「既存システムの最大活用」というアプローチ
韓国のAI企業Xenonが、韓国海洋水産開発院（KMI）などの関連機関向けにAIエージェント「Araon Agent」を開発・受注したというニュースは、企業におけるAI活用の新たな潮流を象徴しています。ここで注目すべきは、単に海運に関する知識を答えるチャットボットを作ったのではなく、「既存の業務システム（Haejin関連システム等）と連携し、その活用を最大化する」ことを目的としている点です。
これまで多くの企業が導入してきた生成AIは、主に社内Wikiやマニュアルを参照して回答するRAG（検索拡張生成）システムが中心でした。しかし、今回の事例のような「AIエージェント」は、ユーザーの指示に基づき、AIが自ら計画を立て、APIを通じて在庫管理システムや運航管理システムなどの「既存システム」を操作し、必要な情報を取得したり、特定の処理を実行したりする能力を持ちます。
日本企業が直面する「レガシーシステム」の課題とAI
このアプローチは、日本のエンタープライズ環境において極めて重要な示唆を含んでいます。経済産業省が警鐘を鳴らす「2025年の崖」でも指摘されている通り、多くの日本企業は複雑化・ブラックボックス化したレガシーシステムを抱えています。これらのシステムをすべて刷新するには莫大なコストと時間がかかります。
AIエージェントによるアプローチは、システム全体を一度に作り直すのではなく、既存のデータベースや業務アプリケーションの上に「AIという知的なインターフェース層」を被せることで、DX（デジタルトランスフォーメーション）を加速させる現実的な解となります。例えば、複雑な画面操作が必要だった受発注業務や、複数の管理画面を行き来して行う物流追跡業務などを、自然言語による指示だけで完結させるようなユースケースがこれに当たります。
「ドメイン特化型」の強みとリスク管理
海運や物流といった専門性が高い領域（ドメイン）においては、汎用的な大規模言語モデル（LLM）だけでは業務に耐えられません。業界特有の用語、商習慣、そして複雑な法規制を理解させる必要があります。今回の韓国の事例も、海運という特定領域に特化した垂直統合型（バーティカル）AIの好例と言えます。
一方で、AIが「システムを操作できる」ようになることには、新たなリスクも伴います。AIが誤った判断で発注を行ったり、機密データへ不正にアクセスしたりする「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」の影響範囲が、情報表示だけでなく実業務の執行にまで及ぶ可能性があるからです。
したがって、日本企業が同様のシステムを構築する場合、AIの権限管理（どのAPIを叩かせるか）や、重要な意思決定の直前には必ず人間の承認プロセス（Human-in-the-Loop）を挟むといった、堅牢なAIガバナンスの設計が不可欠となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例およびグローバルの技術動向を踏まえ、日本の実務者は以下の3点を意識してAI活用を推進すべきです。
1. 「チャット」から「アクション」への視点転換
単に文書を要約させるだけでなく、「AIに社内システムを操作させるなら、どの業務が自動化できるか」という視点で業務フローを見直してください。API連携が可能なSaaSや社内DBが、AI活用の基盤となります。
2. 既存資産（レガシー）のAPI化を優先する
AIエージェントを活用するための前提条件は、システムが外部から操作可能であること（APIが整備されていること）です。大規模なシステム刷新が難しくても、主要な機能のAPI化を進めることが、将来的なAI導入の準備となります。
3. 実効性のあるガバナンスの構築
「何でもできるAI」はセキュリティリスクの温床です。特定のタスクに限定した「特化型エージェント」を複数配置し、それぞれに必要最小限の権限を与える設計が、日本の組織文化やコンプライアンス要件に合致した安全な導入方法と言えます。