投稿者 global-ai-media 
生成AIの進化は、単なる情報の要約やコンテンツ生成から、ユーザーの代わりに予約や交渉、購買を行う「自律型エージェント（AI Agent）」へと急速にシフトしています。マイクロソフトなどが提唱する「Agentic Economy（エージェント経済）」の概念は、グローバル市場におけるデジタル商取引の形を根本から変える可能性があります。本稿では、AIが経済活動の主体となる未来を見据え、日本の商習慣やシステム環境において企業が直面する課題とチャンスを解説します。
「対話」を超え、「実行」するAIの台頭
これまでの生成AI、特にChatGPT登場以降のフェーズは、人間がAIとチャットを通じて情報を得たり、文章を作成させたりする「対話・生成」が中心でした。しかし、現在グローバルで注目されているトレンドは、AIが人間の代理人として具体的なタスクを完遂する「Agentic AI（自律型AIエージェント）」への進化です。
元記事で触れられているように、例えばフライトの予約変更において、AIは単に航空会社の規約を要約して教えるだけではありません。ユーザーの許可に基づき、実際に航空会社のシステムにアクセスし、空席を探し、場合によっては手数料の交渉や支払い手続きまでを自律的に行う未来が描かれています。これが「Agentic Economy（エージェント経済）」と呼ばれる、AI同士、あるいはAIと企業システムが直接取引を行う新しい経済圏の構想です。
サイロ化されたデータとAPI連携の壁
AIエージェントが「買い物」や「交渉」を行うためには、企業のデジタル市場が「オープン」であることが大前提となります。AIが外部のWebサイトや社内システムを横断して操作するには、システム間の相互運用性（インターオペラビリティ）が不可欠です。
ここに日本企業特有の課題があります。多くの日本企業の基幹システムは、ベンダーごとにカスタマイズされた「サイロ化」状態にあり、外部からプログラムで操作するためのAPI（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）が整備されていない、あるいは公開されていないケースが多々あります。AIエージェントが活躍できる環境を作るには、まず自社のサービスや在庫データが「AIから読める・操作できる」状態にあるかという、足元のDX（デジタルトランスフォーメーション）の成熟度が問われることになります。
「AIによる交渉」と日本の商習慣
「AIがあなたに代わって交渉する」という概念は、技術的には強化学習やゲーム理論の応用で実現可能になりつつあります。しかし、これを日本のビジネス現場に適用する場合、文化的な摩擦も予想されます。
日本のB2B取引では、「阿吽の呼吸」や長年の信頼関係（ハイコンテクストなコミュニケーション）が重視される傾向があります。AIがドライに価格や条件を最適化して交渉してくる状況に対し、受け手側の企業がどう対応するか、あるいは法的に「AIの合意」をどう扱うかという問題が浮上します。一方で、慢性的な人手不足に悩む日本において、定型的な調達業務や日程調整などの「交渉コスト」をAIに肩代わりさせることは、生産性向上において極めて大きなメリットとなり得ます。
ガバナンスとリスク管理の再定義
AIエージェントの実装においては、リスク管理の考え方も変える必要があります。従来のAI活用リスクは、主に「誤った情報の出力（ハルシネーション）」や「著作権侵害」でしたが、エージェント型では「誤った行動」がリスクになります。
例えば、AIが勝手に高額な商品を誤発注してしまう、意図しない不利な条件で契約を結んでしまうといった事故が想定されます。これを防ぐためには、「Human-in-the-loop（人間が最終確認をする仕組み）」をワークフローに組み込むことや、AIに与える権限（決済上限額やアクセス範囲）を厳格に管理するガバナンス体制の構築が急務です。
日本企業のAI活用への示唆
「Agentic Economy」の到来に向け、日本の意思決定者やエンジニアは以下の3点を意識して準備を進めるべきです。
1. 自社サービスの「AIレディネス」を高める
将来的に、顧客（人間）ではなく、顧客のAIエージェントが自社サイトを訪問し、注文を行う可能性があります。自社の商品情報や予約システムを標準的なAPIで公開し、AIがアクセスしやすい環境を整えることは、将来の販売機会損失を防ぐための重要な投資となります。
2. 権限委譲のガイドライン策定
社内業務効率化のためにAIエージェントを導入する場合、「どこまでの判断をAIに任せるか」の線引きを明確にする必要があります。「5万円未満の消耗品発注はAIに一任するが、それ以上は人間の承認を要する」といった具体的なルール作りを先行して進めることが、現場の混乱を防ぎます。
3. スモールスタートによる「行動するAI」の検証
いきなり対外的な交渉をAIに任せるのはリスクが高いため、まずは社内の会議室予約、経費精算の一次処理、社内FAQへの回答とアクションなど、失敗しても影響が限定的な領域から「自律型AI」の導入テストを開始することを推奨します。