投稿者 global-ai-media 
世界的なエレベーター・エスカレーター製造企業であるKONEが、Microsoft Power Platformを活用して社内の「市民開発」を加速させています。特筆すべきは、単なる自動化ツールの導入にとどまらず、従業員の開発作業を支援・ガイドする「AIエージェント」を構築した点です。本記事では、この事例を端緒に、日本企業が直面するDX（デジタルトランスフォーメーション）の課題、特に「現場主導のデジタル化」と「ガバナンス」の両立について解説します。
現場の「メイカー」を支えるAIエージェントの役割
KONEの事例において最も注目すべき点は、AIを単に「業務を自動化するツール」として使うだけでなく、「自動化システムを作る従業員（メイカー）を支援する存在」として位置づけたことです。同社はMicrosoft Power Platform上で動作するAIエージェントを構築し、社内の市民開発者たちがソリューションを開発する際のガイド役として機能させています。
従来のローコード・ノーコード開発では、ツールの操作方法や社内のデータ連携ルールがわからず、現場の従業員が途中で挫折してしまうケースが少なくありませんでした。しかし、開発プロセスそのものをサポートするAIエージェントを導入することで、技術的なハードルを下げつつ、開発スピードを向上させることに成功しています。これは、生成AI（Generative AI）を「コーディング支援」だけでなく、「社内開発プロセスのナビゲーター」として活用する先進的な事例と言えます。
「野良アプリ」化を防ぐガバナンスの効用
日本企業が現場主導のDX（市民開発）を進める際、最大の懸念事項となるのが「シャドーIT（野良アプリ）」のリスクです。現場が独自にツールを作成した結果、セキュリティ基準が満たされていない、あるいは担当者の異動後にメンテナンス不能なブラックボックスが残る、といった問題です。
KONEのアプローチは、この課題に対しても示唆に富んでいます。AIエージェントが開発をガイドするということは、裏を返せば「会社が定めたセキュリティポリシーやデータ取り扱いルールに沿った開発をAIが誘導できる」ことを意味します。AIを介在させることで、現場の自律性を尊重しながらも、組織として最低限守るべきガバナンスを効かせることが可能になります。これは、コンプライアンス意識の高い日本の組織文化において、非常に有効なアプローチとなるでしょう。
AIエージェントによる組織能力の拡張
これまで、社内システムの開発・改修はIT部門や外部ベンダーに依存しており、現場の細かなニーズ（ロングテール業務）への対応は後回しにされがちでした。しかし、AIエージェントが「開発のアシスタント」として機能することで、非エンジニアである現場担当者が、自分たちの業務課題を自分たちで解決する能力（組織能力）が拡張されます。
日本国内ではIT人材の不足が深刻化しており、すべてのシステム開発を専門職だけで賄うことは現実的ではありません。AIを活用して現場人材を「準エンジニア」化していくことは、労働人口減少時代における企業の生産性向上における重要な戦略となります。ただし、これにはAIが出力するコードやロジックの正確性を誰がどう担保するかという新たなリスクも伴うため、人間による最終確認（Human-in-the-loop）のプロセス設計も併せて必要です。
日本企業のAI活用への示唆
KONEの事例を踏まえ、日本企業がとるべきアクションとして以下の3点が挙げられます。
1. 「AI × ローコード」による現場主導DXの再評価
過去にRPA（Robotic Process Automation）やローコードツール導入で成果が出なかった企業も、生成AIのコード生成・支援能力を組み合わせることで、再び現場主導の改善に光を当てるべき時期に来ています。AIはツールの学習コストを劇的に下げる可能性があります。
2. ガバナンス・バイ・デザインへのAI活用
「禁止」による管理ではなく、AIエージェントを通じた「誘導」による管理への転換が求められます。開発ガイドラインやセキュリティチェックをAIアシスタントに組み込むことで、現場のスピードを殺さずにリスクコントロールを行う仕組みを検討すべきです。
3. 社内データの整備とAPI連携の重要性
AIエージェントやローコードツールが真価を発揮するには、社内の基幹システムやデータに安全にアクセスできる環境（API連携など）が不可欠です。AI導入と並行して、レガシーシステムのモダナイズやデータ基盤の整備を進めることが、結果としてAI活用のROI（投資対効果）を高めることにつながります。