投稿者 global-ai-media 
現在、500社以上のAIエージェント関連スタートアップが乱立し、その多くは特定機能に特化したツールです。しかし、世界の潮流は「単機能ツールの導入」から、企業独自のエージェント群（AIワークフォース）をノーコードで構築・統制するプラットフォームへと移行しつつあります。
「単機能ツール」の限界とプラットフォーム化の潮流
SaaStrが「今週のAIアプリ」としてRelevance AIを選出したことは、世界のAIトレンドにおける重要な転換点を示唆しています。現在、市場には営業代行（SDR）やカスタマーサポートなど、特定のタスクに特化したAIエージェントが溢れています。しかし、企業が直面している課題は、こうしたバラバラのツールを導入することで生じる「データのサイロ化」と「管理コストの増大」です。
単にチャットボットを導入するのではなく、Relevance AIのように「オペレーションチーム（Ops）が、コードを書かずにAIエージェントのチーム（ワークフォース）を構築できるプラットフォーム」が注目されているのはそのためです。これは、既製品のAIを使う段階から、自社の業務フローに合わせて複数のAIエージェントを連携させ、組織的な「労働力」として定義・運用する段階へのシフトを意味しています。
エンジニア不足を補う「ノーコード×ドメイン知識」のアプローチ
日本企業にとって、この「ノーコードでAIエージェントを構築する」というアプローチは極めて親和性が高いと言えます。多くの日本企業では、業務の勘所（ドメイン知識）を持つのは現場の社員であり、一方でAIエンジニアは慢性的に不足しています。
従来のシステム開発では、現場の要望をエンジニアに伝え、実装されるまでにタイムラグが生じがちでした。しかし、ノーコードのAIエージェント基盤を活用すれば、業務プロセスを熟知したオペレーション担当者が、自ら「一次対応エージェント」「調査エージェント」「要約エージェント」などを設計し、それらを組み合わせて業務を自動化できます。これは、日本の強みである「現場主導の改善（カイゼン）」を、AI時代において加速させる強力な武器となり得ます。
「野良AI」のリスクとガバナンスの重要性
一方で、現場が容易にエージェントを作成できる環境は、リスク管理の観点からは諸刃の剣です。各部署が統制なくAIエージェントを作成すれば、いわゆる「野良AI」が乱立し、セキュリティポリシーの違反や、不正確なアウトプット（ハルシネーション）による業務ミス、さらには機密情報の漏洩につながる懸念があります。
単機能ツールであればベンダー側の仕様に依存しますが、自社構築型のエージェント基盤を採用する場合、その振る舞いや出力品質に対する責任はユーザー企業側に大きくシフトします。したがって、導入にあたっては「誰がエージェントを作成・承認するのか」「出力結果の監査をどう行うか」といった社内ガバナンスの設計が、技術選定以上に重要となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のトレンドを踏まえ、日本のビジネスリーダーや実務担当者は以下の3点を意識してAI戦略を策定すべきです。
- 「点」の導入から「線・面」の設計へ：
特定のタスクだけをAI化する単機能ツールを場当たり的に導入するのではなく、複数のエージェントが連携して業務プロセス全体（ワークフロー）を完遂できるプラットフォーム型のソリューションを検討してください。これにより、将来的な拡張性とデータの一貫性が担保されます。 - 現場の知見をAIに実装する体制づくり：
エンジニア任せにするのではなく、業務部門（Ops）がノーコードツールを用いて自律的に自動化を推進できる環境を整備することが、人材不足解消の鍵となります。IT部門は「作る」ことよりも「安全に使える環境を提供する」ことに注力すべきです。 - 品質管理の「人間参加（Human-in-the-Loop）」：
日本市場では特に高い品質と正確性が求められます。AIエージェントに完全に任せるのではなく、重要な意思決定や顧客への最終回答の前に人間が確認するプロセスを組み込むなど、日本流の「おもてなし」や「品質基準」を担保する運用設計が不可欠です。