投稿者 global-ai-media 
米Zapier社の調査によると、企業の84%が来年「AIエージェント」への投資を増やす意向を示しています。生成AIのトレンドは、単なるテキスト生成を行うチャットボットから、ツールを操作し業務を完遂する「エージェント」へと急速にシフトしています。この世界的潮流の中で、日本の実務者はリスクとガバナンスをどう設計すべきか解説します。
世界的な潮流は「チャット」から「エージェント」へ
ワークフロー自動化ツールを提供するZapierの最新調査によれば、企業リーダーの84%が来年、AIエージェントへの投資を拡大する計画であると回答しました。これは、過去1〜2年で急速に普及したChatGPTに代表される「対話型AI（チャットボット）」のフェーズから、より実務的な「自律実行型AI（AIエージェント）」のフェーズへと、企業の関心が明確に移行していることを示しています。
従来のLLM（大規模言語モデル）活用は、メールの文面作成や議事録の要約といった「情報の生成・加工」が主でした。これに対しAIエージェントは、LLMが「頭脳」となり、外部ツールやAPI（Application Programming Interface）を「手足」として利用することで、検索、データ入力、スケジュール調整、コード実行といった一連のタスクを自律的に遂行することを目指しています。
単なる効率化を超えた「Agentic Workflow」の可能性
なぜ今、エージェントへの注目が集まっているのでしょうか。それは、プロンプト（指示文）を都度入力しなければ動かないチャットボットの限界を突破し、複雑な業務フローを半自動化できる可能性（Agentic Workflow）が見えてきたからです。
例えば、カスタマーサポートにおいて「回答案を作る」だけでなく、「顧客データベースを参照し、配送状況を確認し、返金処理を実行した上で、顧客にメールを送る」という一連のプロセスをAIが担うことが技術的に可能になりつつあります。この「Action（行動）」を伴う能力こそが、企業が投資を急ぐ最大の理由です。
日本企業が警戒すべきリスクと「幻覚」の影響
しかし、実務的な観点からは、AIエージェントの導入はチャットボット以上に慎重な設計が求められます。最大のリスクは、LLM特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」が、テキストの誤りにとどまらず、誤った「行動」につながる点です。
誤った内容のメールを勝手に送信する、誤った金額で発注処理を行う、あるいは社内データベースの不適切なレコードを削除してしまう――。こうした「実行」のリスクは、企業のコンプライアンスや信頼性に直結します。特に、失敗が許容されにくい日本の商習慣や組織文化において、完全な自律化は時期尚早なケースも少なくありません。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの投資熱に遅れを取らないために、日本企業は以下の3つの視点でAIエージェントの活用を進めるべきです。
1. Human-in-the-loop（人間による確認）のプロセス設計
いきなりフルオートメーションを目指すのではなく、AIエージェントが下書きや準備を行い、最終的な「実行ボタン」は人間が押すというプロセス（Human-in-the-loop）を必ず組み込むべきです。これにより、AIの利便性を享受しつつ、ガバナンスリスクを最小化できます。
2. 守りのガバナンスと「権限」の管理
AIエージェントに与える権限（アクセス権）を最小限に絞る「最小権限の原則」を徹底する必要があります。どのデータにアクセスでき、どのツールを操作できるのかを厳密に定義し、ログを監査できる体制を整えることが、実運用への必須条件となります。
3. 業務プロセスの標準化と「エージェントエンジニアリング」
AIに自律的に動いてもらうためには、曖昧な業務フローを明確なロジックに落とし込む必要があります。日本の現場に多い「阿吽の呼吸」や暗黙知を形式知化し、AIが処理可能な形にワークフローを再定義することが、技術導入以前の最も重要なステップとなります。