投稿者 global-ai-media 
生成AIのトレンドは「対話（チャット）」から「自律的な行動（エージェント）」へとシフトしつつあります。しかし、Microsoftのドナ・サーカー氏が指摘するように、「エージェントを作るのは簡単だが、責任を持って展開するのは難しい」のが現実です。本記事では、AIエージェントを実験段階から本番運用へ移行させる際に日本企業が直面する「権限管理」と「ガバナンス」の壁について解説します。
「作る」のは容易だが、「運用」は困難であるという現実
生成AI技術、特に大規模言語モデル（LLM）の進化に伴い、単にテキストを生成するだけでなく、外部ツールと連携してタスクを実行する「AIエージェント」への注目が高まっています。Microsoftのドナ・サーカー氏が指摘するように、現在ではローコードツールやフレームワークの充実により、プロトタイプとしてのAIエージェントを構築すること自体は非常に容易になりました。
しかし、技術的な「構築（Building）」と、企業活動の中で安全に稼働させる「展開（Deploying）」の間には、依然として深い溝（キャズム）が存在します。多くの日本企業でも、PoC（概念実証）レベルでは素晴らしい成果が出るものの、いざ全社展開や顧客提供を検討した途端にプロジェクトが頓挫するケースが散見されます。その最大の要因の一つが、データアクセス権限とガバナンスの問題です。
日本企業のボトルネックとなりうる「権限管理（Permissions）」の複雑さ
AIエージェントが実用的であるためには、社内のデータベースやドキュメント、業務システムにアクセスする必要があります。ここで問題となるのが「権限管理」です。従来の検索システムや業務フローであれば、人間がアクセス権を持たない情報には触れられないよう制御されていました。
しかし、LLMを用いたRAG（検索拡張生成）やエージェントシステムにおいて、アクセス制御（ACL）の設計が不十分だと、本来閲覧権限のない従業員に対して、AIが役員会議事録や人事評価データを参照して回答してしまうリスクが生じます。
特に日本企業では、ファイルサーバーやクラウドストレージ（SharePointやBoxなど）に、明確なアクセス権限が設定されないまま「運用回避」で大量の非構造化データが蓄積されているケースが少なくありません。「とりあえず部門共有」されているフォルダの中に、機密情報が紛れ込んでいる状態です。AIエージェントを導入する前段階として、こうした「データガバナンスの整理」こそが、実は最も工数を要する泥臭い作業となります。
「責任あるAI」としての出力制御とハルシネーション対策
AIエージェントは「行動」を伴うため、単なるチャットボットよりもリスクが高まります。例えば、誤った情報に基づいて勝手にメールを送信したり、誤った数値で発注処理を行ったりすれば、実損害に直結します。
日本企業は品質に対する要求水準が極めて高く、AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」に対する許容度が低い傾向にあります。そのため、本番環境への適用においては、AIエージェントに完全に自律的な権限を与えるのではなく、「Human-in-the-Loop（人間がループの中に入る）」の設計が不可欠です。
具体的には、AIエージェントがドラフトを作成し、最終的な実行ボタンは人間が押すというプロセスや、AIの挙動を常時モニタリングし、特定の信頼度を下回るアクションはブロックするといったガードレールの実装（MLOps/LLMOps）が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントの実用化に向け、日本の意思決定者や実務担当者は以下の点を意識すべきです。
1. データ権限の棚卸しを最優先事項とする
AIツールを導入する前に、社内データのアクセス権限（ACL）が適切に管理されているかを見直してください。AIは既存のセキュリティホールの「拡大鏡」になり得ます。特にRAGを構築する場合、データソースごとの閲覧権限を継承できるアーキテクチャの選定が必須です。
2. 「完全自動化」を目指さず、「協働」から始める
最初から顧客対応などのハイリスクな領域で自律エージェントを稼働させるのではなく、まずは社内業務（問い合わせ対応、ドキュメント作成支援、コーディング支援）における「副操縦士（Copilot）」としての位置付けで導入し、知見とガードレールを蓄積することが現実的です。
3. ガバナンスとイノベーションのバランス
リスクを恐れて禁止するだけでは競争力を失います。サンドボックス環境を用意し、影響範囲を限定した上で、現場主導の実験を許容する文化を醸成することが、結果として本番運用への近道となります。