投稿者 global-ai-media 
OracleがFusion Applications向けに新たなAIエージェント機能を発表したことは、生成AIのトレンドが「対話」から「業務実行」へとシフトしていることを象徴しています。SaaS組み込み型AIがもたらす業務変革の可能性と、日本企業が直面する導入・運用の課題について、専門家の視点で解説します。
「対話するAI」から「仕事をするAI」への進化
生成AIブームの初期、多くの企業はChatGPTのようなチャットインターフェースを通じて、文章作成や要約といったタスクの効率化を模索しました。しかし現在、そのトレンドは明らかに次のフェーズへと移行しています。それが「AIエージェント」の実装です。
OracleがFusion Applications（ERP、HCM、SCMなどの統合業務アプリケーション群）向けにAIエージェントを展開するというニュースは、単なる一ベンダーの新機能発表にとどまらず、エンタープライズIT全体の方向性を示唆しています。AIエージェントとは、ユーザーの曖昧な指示を理解し、背後にあるシステムやデータを操作して、具体的なタスクを完遂しようとする仕組みを指します。従来のチャットボットが「情報の提示」に留まっていたのに対し、エージェントは「プロセスの実行」まで踏み込む点が大きな違いです。
SaaS組み込み型AI（Embedded AI）の衝撃
日本企業において、生成AI活用のアプローチは大きく二極化しています。一つはAzure OpenAI Serviceなどを利用して自社独自の環境を構築する「Build」のアプローチ。もう一つは、利用しているSaaSベンダーが提供する機能をそのまま使う「Buy（またはUse）」のアプローチです。
OracleやMicrosoft、Salesforceなどの主要ベンダーが推進しているのは後者であり、これは「SaaS組み込み型AI」と呼ばれます。ユーザーはプロンプトエンジニアリングやモデルの選定を意識することなく、普段の経理業務や人事評価の画面の中で、「この請求書の明細をチェックして」「最適なサプライヤー候補をリストアップして」といったボタンを押すだけでAIの恩恵を受けられます。
Oracleの発表に見られる「パートナーが構築したエージェントテンプレート」の展開は、特定の業界や業務に特化したAI機能が、アプリストアのように容易に追加できるようになる未来を示しています。これは、AI開発リソースが不足しがちな多くの日本企業にとって、強力な選択肢となり得ます。
日本企業が直面する「標準化」と「責任」の壁
しかし、この便利な機能を享受するためには、日本企業特有の課題を乗り越える必要があります。
第一に、業務プロセスの標準化（Fit to Standard）です。SaaS組み込み型のAIエージェントは、そのSaaSが想定する標準的なデータ構造やワークフローに基づいて設計されています。日本企業にありがちな「過度なカスタマイズ」や「属人的な運用」が残っている場合、AIエージェントは正しくデータを読み取れず、期待通りの自律動作ができません。「AIを使うために、業務をSaaSの標準に合わせる」という決断が、これまで以上に重要になります。
第二に、AIガバナンスと責任の所在です。AIエージェントが自律的に受発注処理や在庫移動の提案を行ったとして、その結果に対する責任は誰が負うのでしょうか。日本の組織文化では、稟議や承認プロセスが厳格ですが、AIの出力をそのまま承認フローに乗せてよいのか、あるいは「Human-in-the-loop（人が必ず介在する）」をどこまで徹底するか、という設計が問われます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のOracleの事例およびグローバルなAIエージェントの潮流を踏まえ、日本の意思決定者や実務者は以下の点を意識すべきです。
1. 「作るAI」と「使うAI」の使い分け
すべてのAI機能を自社開発する必要はありません。基幹業務（会計、人事、SCMなど）については、ベンダーが提供する「組み込み型AIエージェント」のロードマップを確認し、それを最大限活用する方向で業務設計を見直すべきです。
2. データ整備こそがAI活用の前提
AIエージェントが正しく働くには、正確なデータが不可欠です。紙帳票のデジタル化はもちろん、システム内のマスタデータの不整合を解消するなど、地味ですが根本的なデータマネジメントへの投資が、AIのROIを最大化します。
3. ガバナンスの再定義
AIによる自動実行をどこまで許容するか、社内規定やガイドラインを整備する必要があります。特に「AIによる提案」と「人間の最終決定」を明確に分けるUI/UXやワークフローを設計し、ブラックボックス化によるコンプライアンス違反を防ぐ姿勢が不可欠です。