投稿者 global-ai-media 
グローバルITサービス企業のCGIがGoogle Cloudとの提携を拡大し、Geminiを活用した「エージェンティックAI（Agentic AI）」の本番運用支援を強化すると発表しました。この動きは、生成AIの活用トレンドが単なる「対話・生成」から、複雑なタスクを自律的に遂行する「エージェント」へと移行しつつあること、そして多くの企業がPoC（概念実証）から本番環境への移行において「ガバナンス」という壁に直面している事実を浮き彫りにしています。
「対話」から「行動」へ：エージェンティックAIの台頭
生成AIのブーム初期において、企業の関心は主に「チャットボットによる質疑応答」や「要約・翻訳」に集中していました。しかし、現在グローバルで急速に進んでいるのが「エージェンティックAI（Agentic AI）」へのシフトです。これは、AIが単にユーザーの問いに答えるだけでなく、ユーザーの意図を汲み取り、複数のシステムを操作し、自律的にタスクを完遂する仕組みを指します。
今回のCGIとGoogle Cloudの提携拡大も、Googleの高性能モデルである「Gemini」を核としたエージェント機能の強化に主眼が置かれています。例えば、顧客からの問い合わせを受けてデータベースを検索するだけでなく、在庫確認、見積書作成、メール送信といった一連のワークフローを、人間が介在せずとも（あるいは最小限の承認だけで）実行できるレベルを目指す動きです。
PoCの壁を越えるための「ガバナンス」と「信頼性」
日本企業においても生成AIの導入は進んでいますが、多くのプロジェクトが「PoC（概念実証）止まり」になっているのが実情です。特にエージェンティックAIのようにAIに行動権限を与える場合、企業が懸念するのは「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」や「予期せぬ誤操作」によるリスクです。
今回のニュースで注目すべきは、「Governed, production-grade deployments（ガバナンスの効いた本番グレードの展開）」というキーワードです。単に賢いAIモデルを使うだけでなく、AIの行動を監視し、企業のコンプライアンスポリシーに準拠させ、セキュリティを担保する「ガードレール」の仕組みが不可欠になっています。CGIのようなSIer（システムインテグレーター）がクラウドベンダーと組む背景には、この「管理された環境」をエンタープライズ品質で提供する狙いがあります。
日本企業における自律型AI活用の課題
日本の商習慣において、エージェンティックAIの導入は欧米以上に慎重さが求められます。日本企業は「ミスの許容度」が低く、また業務プロセスが暗黙知や複雑な承認フロー（稟議など）に依存しているケースが多いためです。
AIエージェントに業務を委譲する場合、まずは「人間による最終確認（Human-in-the-loop）」をプロセスに組み込むことが現実的な解となります。例えば、AIが下書きや判断材料の準備までを行い、最終的な「実行ボタン」は人間が押す、といったハイブリッドな運用から開始し、信頼性が確認された領域から徐々に完全自動化へ移行するアプローチが推奨されます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の提携事例および世界的なエージェンティックAIの潮流から、日本の実務者は以下の点を意識すべきです。
1. チャットボットの次は「行動するAI」を見据える
現在RAG（検索拡張生成）などで社内ナレッジ検索を構築している企業は、次のステップとして「その検索結果を使って何をするか」というアクションの自動化（API連携など）を設計段階から考慮すべきです。
2. ガバナンスは「ブレーキ」ではなく「ハンドル」と捉える
AIのリスク管理やガバナンスを「規制」と捉えるのではなく、AIを安全に走らせるためのハンドル操作と捉える必要があります。特に金融や製造など規制の厳しい業界では、AIの挙動をログとして残し、説明可能性を担保するMLOps基盤の整備が急務です。
3. SIerやプラットフォーマーの検証済み構成を活用する
すべてを自社開発で賄おうとせず、CGIとGoogle Cloudの事例のように、ベンダー側が提供する検証済みのリファレンスアーキテクチャやガバナンス機能を活用することで、開発スピードと安全性を両立させることが、人材不足の日本企業にとって合理的な選択肢となります。