投稿者 global-ai-media 
生成AIのトレンドは、単なる対話やコンテンツ生成を行う「Copilot」から、自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」へとシフトしつつあります。しかし、ハーバード・ビジネス・レビュー（HBR）の記事が示唆するように、多くの組織ではAIエージェントを受け入れるための「環境」が整っていません。本記事では、日本企業特有のデータ環境や組織文化を踏まえ、AIエージェント活用に向けた現実的な課題と対策を解説します。
「対話」から「実行」へ：AIエージェントの台頭
これまでの生成AI活用は、人間が指示を出し、AIが下書きやアイデア出しを支援する「Copilot（副操縦士）」型が主流でした。しかし現在、シリコンバレーや先進的なAIベンダーが注力しているのは「AIエージェント」です。これは、AIが自ら計画を立て、社内システムを操作し、一連の業務プロセス（例：出張手配、経費精算、コードのデプロイなど）を完遂することを目指すものです。
しかし、AIエージェントがその能力を発揮するためには、モデルの賢さ以上に「職場の環境整備」が不可欠であると、HBRの記事は指摘しています。
最大の障壁は「散在するデータ」
HBRの記事では、人事（HR）関連のドキュメントが大学のWebサイト、SharePointのフォルダ、そして大量のPDFファイルに散在している現状を、AIエージェント導入の障壁として挙げています。これは日本企業にとっても、極めて既視感のある光景ではないでしょうか。
多くの日本企業では、業務マニュアルがファイルサーバーの奥深くに眠っていたり、重要なナレッジが特定の社員のメールボックスやチャットログにしか存在しなかったりします。また、依然として紙の書類をスキャンしただけの「画像PDF」も多く、AIがテキストとして正確に認識できないケースも多々あります。
人間であれば「あの件は〇〇さんのフォルダにあるはず」と文脈を推測して探し出せますが、AIエージェントにそれを期待するのはリスクが伴います。AIエージェントが自律的に動くためには、参照すべきデータが整理され、API経由等で機械可読な状態（Machine Readable）になっている必要があります。
「あうんの呼吸」はAIに通じない
データ環境に加え、日本企業特有の「組織文化」や「業務プロセスの曖昧さ」も課題となります。
欧米型のジョブ型雇用と比較して、日本の職場は「メンバーシップ型」の傾向が強く、個人の職務範囲や業務フローが明文化されていないことが少なくありません。「いい感じにやっておいて」という指示で現場が回る「ハイコンテキスト」な文化は、日本企業の強みでもありますが、AIエージェントにとっては致命的な混乱の元となります。
AIエージェントに業務を委譲するには、入力、判断基準、出力、そして例外処理のフローが論理的に定義されている必要があります。業務プロセスが属人化したままでは、AIは誤った判断を下すか、あるいは無限ループに陥って停止してしまうでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントは、少子高齢化による人手不足に悩む日本企業にとって、強力な解決策となり得ます。しかし、単に最新のツールを導入するだけでは機能しません。実務的な観点から、以下の3つのステップで準備を進めることが推奨されます。
1. 真のデジタル化（データ整備）の徹底
単なるペーパーレス化（PDF化）ではなく、テキストデータとして活用可能な形式への移行が急務です。SharePointやBoxなどのクラウドストレージへ移行するだけでなく、ファイル名の命名規則統一や、メタデータの付与など、AIが検索しやすい「情報の整頓」を行うことが、エージェント活用の第一歩です。
2. 業務プロセスの標準化と明文化
AIに任せたい業務については、暗黙知を排除し、フローチャートに落とし込めるレベルまで手順を明確化する必要があります。これは、AI導入のためだけでなく、業務の属人化解消という観点でも組織のレジリエンスを高める施策となります。
3. 「権限管理」の見直しとガバナンス
AIエージェントが「実行」を行うということは、AIがシステム上でファイルを削除したり、メールを送信したりする権限を持つことを意味します。従来の人間向けの権限設定をそのままAIに適用すると、情報漏洩や誤操作のリスクが高まります。AI専用のサービスアカウントの発行や、実行前に人間の承認（Human-in-the-loop）を挟むプロセスの設計など、ガバナンス体制の再構築が必要です。