投稿者 global-ai-media 
マルチモーダル生成AIプラットフォーム「Carat AI」がエージェントアプリストアを立ち上げたことは、AI市場の新たなフェーズを示唆しています。単なるチャットボットから、特定のタスクを自律的にこなす「AIエージェント」のマーケットプレイス化が進む中、日本企業がこの潮流をどう捉え、リスク管理と活用を両立させるべきか解説します。
特化型エージェントと「アプリストア化」の世界的潮流
米国発のAIプラットフォームであるCarat AIが、画像、動画、音楽などのクリエイティブ生成に特化した「エージェントアプリストア」の立ち上げを発表しました。これは、OpenAIが「GPT Store」で先行した流れと同様に、生成AIの提供形態が「汎用的なチャットボット」から「特定のタスクに特化したエージェントの集合体」へとシフトしていることを象徴しています。
これまでの生成AI活用は、ユーザーがプロンプト（指示文）を工夫して結果を引き出す形が主流でした。しかし、今後は「プロ品質の動画を作るエージェント」「特定の画風でイラストを描くエージェント」といったように、目的別にパッケージ化されたAIを選択・利用するスタイルが標準になりつつあります。この「アプリストア化」により、専門知識がないユーザーでも高度な成果物を容易に作成できるようになる一方で、企業のIT部門にとっては管理すべき対象が爆発的に増えることを意味します。
マルチモーダル化が加速するクリエイティブ業務の変革
今回のニュースで特筆すべきは、テキストだけでなく、画像・動画・音楽を含む「マルチモーダル（多感覚的）」な生成能力が強調されている点です。マーケティング資料の作成、社内研修動画の制作、Webサイトのデザインなど、従来は外部の専門業者や社内のデザイナーに依頼していた業務が、AIエージェントによって内製化・短縮化される可能性が高まっています。
しかし、ここで課題となるのが品質の均質化と著作権リスクです。誰でも「プロ級」のコンテンツが作れるようになる反面、競合他社と似通ったクリエイティブが市場に溢れるリスクがあります。また、生成された音楽や映像が既存の著作物に酷似していないか、学習データの権利処理は適切かといった法的な懸念も、実務利用の障壁となります。
日本企業におけるガバナンスと「シャドーAI」のリスク
日本企業、特に大手組織において懸念されるのが「シャドーAI」の問題です。便利なエージェントストアが登場すればするほど、現場の社員が会社の許可なく個人のアカウントで業務利用するリスクが高まります。
多くの日本企業では、情報の機密性やコンプライアンスを重視し、利用できるSaaSを厳格に管理しています。しかし、無数のAIエージェントが公開されるプラットフォーム形式では、個々のエージェントの安全性（データが学習に再利用されないか、出力物に著作権侵害がないか）をすべて事前に審査することは困難です。一律禁止にすれば生産性が上がらず、野放しにすれば情報漏洩や権利侵害のリスクを招くというジレンマに、日本のIT管理者は直面することになります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの「AIエージェントストア」化の流れを受け、日本企業は以下の3点を意識して実務を進める必要があります。
1. 「全面禁止」から「安全なサンドボックス」への移行
エージェントの多様化は止められません。一律禁止ではなく、特定の部署やプロジェクト（例：マーケティング部門の非公開資料作成など）に限定して、新しいAIツールを試行できる「サンドボックス（実験環境）」を整備すべきです。これにより、リスクをコントロールしながら現場の知見を蓄積できます。
2. 著作権法と商習慣を踏まえたガイドライン策定
日本の著作権法（第30条の4）はAI学習に対して柔軟ですが、生成物の利用（侵害）に関しては厳格です。特にCarat AIのような画像・動画生成ツールを利用する場合は、「生成物をそのまま対外発表せず、必ず人間がチェック・加工する」といったプロセスを業務フローに組み込むことが重要です。ベンダー任せにせず、自社の責任範囲を明確にする必要があります。
3. AIを「使う」側から「組み合わせる」側へ
単一のAIツールに依存するのではなく、自社の業務に最適なエージェントを選定し、既存の業務フローとAPI等で連携させる「オーケストレーション」の能力が求められます。IT部門やDX推進担当者は、個々のツールの機能比較だけでなく、それらをどう組み合わせて日本的な「すり合わせ」の業務文化にフィットさせるか、という視点を持つことが成功の鍵となります。