投稿者 global-ai-media 
生成AIの導入が進む一方で、多くの企業が「PoC（概念実証）止まり」という課題に直面しています。しかし現在、単なる対話や検索にとどまらず、自律的に計画を立ててタスクを遂行する「Agentic AI（エージェンティックAI）」の台頭により、この状況が大きく変わりつつあります。本記事では、AIが実務プロセスにどのように組み込まれようとしているのか、グローバルの最新動向と日本企業が押さえるべきリスク・活用策について解説します。
Agentic AIとは何か：言葉を紡ぐAIから、道具を使うAIへ
昨今のAIトレンドにおいて、最も注目されているキーワードの一つが「Agentic AI（エージェンティックAI／自律型AIエージェント）」です。これまでの大規模言語モデル（LLM）は、主に人間からの質問に対してもっともらしいテキストを生成したり、社内文書を検索して要約したりする「受動的なアシスタント」でした。
対してAgentic AIは、目標を与えられると、その達成に必要な手順を自ら計画（推論）し、外部ツール（Web検索、社内データベース、SaaSのAPIなど）を操作して「行動」する能力を持ちます。例えば、「A社の請求書データを読み取り、会計システムに入力し、上長に承認依頼のメールを送る」といった一連のワークフローを、人間が逐一指示しなくとも完遂しようとする点が大きな違いです。
なぜAgentic AIが「PoCの壁」を壊せるのか
多くの日本企業において、生成AIプロジェクトがPoC（概念実証）の段階で停滞してしまう主な原因は、「実業務への定着の難しさ」と「ROI（投資対効果）の不明確さ」にあります。チャットボットを導入しても、結局は人間がシステムを操作しなければならず、劇的な工数削減には至らないケースが散見されました。
Agentic AIは、この状況を打破する可能性があります。AIがシステム操作や定型業務を代行（エージェント化）することで、人間は承認や最終判断といった高次のタスクに集中できるようになります。これにより、「便利だが必須ではないツール」から「業務プロセスそのものを担う労働力」へとAIの立ち位置が変化し、ビジネスインパクトが明確になるため、パイロット運用から本番環境への移行（プロダクション化）が進みやすくなるのです。
日本企業における実装の課題：「あうんの呼吸」とプロセスの標準化
一方で、グローバルのトレンドをそのまま日本企業に適用するには注意が必要です。欧米企業では職務記述書（ジョブディスクリプション）が明確で、業務プロセスが標準化されている傾向がありますが、日本企業では「行間を読む」「あうんの呼吸」といった暗黙知に依存する業務が少なくありません。
Agentic AIは明確な論理とルールに基づいて動作するため、業務プロセスが曖昧なまま導入すると、AIが誤った判断を下したり、エラーを起こしたりするリスクが高まります。日本で自律型AIを成功させるには、まず対象となる業務プロセスを徹底的に言語化・標準化する「業務の棚卸し」が、技術選定以前の重要なステップとなります。
リスク管理：自律性に対するガバナンスとHuman-in-the-loop
AIが「行動」できるということは、同時に「誤った行動」をするリスクも孕んでいます。誤ったデータをデータベースに書き込む、不適切なメールを顧客に送信するといった事故は、企業にとって致命的になりかねません。
したがって、AIガバナンスの観点からは、AIに完全な自律権を与えるのではなく、重要な意思決定や外部への出力の直前に必ず人間が確認を行う「Human-in-the-loop（人間がループに入る）」の設計が不可欠です。また、AIが実行可能なアクションの範囲をシステム的に制限するガードレールの設置も、日本の厳格なコンプライアンス基準を満たす上では必須要件となります。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、日本の意思決定者や実務担当者が意識すべきポイントは以下の通りです。
- 「チャット」から「ワークフロー」への視点転換：
AIを単なる相談相手としてではなく、業務プロセスの一部を担う「部下」として設計し直すことで、具体的なROIを算出しやすくなります。 - 業務標準化とセットでの導入：
「空気を読む」文化から脱却し、AIが処理可能なレベルまで業務フローを標準化・構造化することが、Agentic AI活用の前提条件です。 - 段階的な自律性の付与：
いきなりフルオートメーションを目指すのではなく、最初は「提案」までをAIに行わせ、人間が「承認」するフェーズから始め、信頼性が確認できた領域から徐々に自動化範囲を広げるアプローチが現実的です。 - 失敗許容度の見極め：
社内向けの日程調整などミスが許容されやすい領域と、顧客対応や財務処理などミスが許されない領域を明確に分け、それぞれに適したガバナンスレベルを設定してください。