投稿者 global-ai-media 
生成AIのトレンドは、単なる対話型チャットボットから、自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」へと急速にシフトしています。新たなプラットフォームが次々と登場する中、投資家たちは「AIが既存のソフトウェアビジネスを破壊するのではないか」という懸念を抱き始めています。本稿では、AIエージェントの最新動向と、それが既存のSaaSビジネスに与える影響、そして日本企業がとるべき戦略について解説します。
「チャット」から「エージェント」へ：市場の急速な進化
昨今のAI市場において最も注目すべき変化は、AIの役割が「情報の検索・生成（チャットボット）」から「タスクの自律的な実行（エージェント）」へと移行しつつある点です。マイケル・パレク氏のレポート「AI Ramblings」でも触れられている通り、AIエージェント市場は新たなプラットフォームの登場により急速に進化しています。
従来のLLM（大規模言語モデル）は、ユーザーの質問に対してテキストで回答することに主眼が置かれていました。対して「AIエージェント」は、与えられたゴールを達成するために、自ら計画（プランニング）を立て、ツールを選定し、外部システムと連携して一連の作業を実行する能力を持ちます。例えば、「競合調査をして」と指示すれば、検索を行い、結果をまとめ、スプレッドシートに記録し、Slackで報告するといったプロセスを自動で行うようなイメージです。
投資家が懸念する「既存ソフトウェア（SaaS）への影響」
このAIエージェントの台頭は、ベンチャーキャピタルや投資家の間で、既存のソフトウェア産業に対する懸念を引き起こしています。これまでSaaS（Software as a Service）は、ユーザーがソフトウェアを操作するための「使いやすいUI」と「機能」を提供し、ライセンス料を得るビジネスモデルでした。
しかし、高度なAIエージェントが普及すれば、人間がソフトウェアのUIを直接操作する必要性が薄れます。エージェントがAPIを通じて直接ソフトウェアを操作し、結果だけを人間に返すようになるからです。これは、従来の「シート課金（ユーザー数ごとの課金）」モデルを根底から揺るがす可能性があります。ソフトウェアの価値は「人間にとっての使いやすさ」から「AIにとっての連携しやすさ」へとシフトし、既存のSaaSベンダーにとっては大きな脅威、あるいは変革の機会となり得ます。
実務における課題：信頼性と制御の難しさ
一方で、現在のAIエージェントには技術的な課題も残されています。LLM特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」に加え、エージェント特有の「無限ループ（タスクが終わらない）」や「誤ったツールの使用」といったリスクです。
特にエンタープライズ環境では、99%の精度でも不十分なケースが多々あります。エージェントが勝手に誤った発注を行ったり、不適切なメールを送信したりするリスクをどう制御するか。AIガバナンス（AIを管理・統制する仕組み）の観点からは、完全な自律稼働よりも、重要な判断ポイントで人間が介入する「ヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-in-the-loop）」の設計が、当面は必須となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流と日本の商習慣を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の3点を意識すべきです。
1. 「RPAの高度化」としての現実的な導入
日本企業には多くのレガシーシステムや定型業務が存在します。AIエージェントを「魔法の杖」としてではなく、既存のRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）では対応しきれなかった「判断を伴う非定型業務の自動化」として位置づけると、導入のハードルが下がります。まずは社内データの検索や要約といった、リスクの低い内部業務からエージェント化を試行すべきです。
2. UI/UXの再定義とAPIファーストへの転換
自社でSaaSやWebサービスを提供している企業は、将来的に「AIエージェントが顧客になる」可能性を考慮する必要があります。人間向けの画面だけでなく、AIが操作しやすいAPIの整備や、構造化データの提供が競争力になる時代が到来します。
3. 「おもてなし」と「効率」の分離
日本のビジネスでは、丁寧なコミュニケーションや細やかな対応が重視されます。AIエージェントに全てを任せるのではなく、バックオフィスの処理や下書き作成はAIに任せ、最終的な顧客接点や意思決定は人間が行うという役割分担を明確にすることが、組織文化との摩擦を減らす鍵となります。