投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なるチャットボットから、タスクを自律的に遂行する「AIエージェント」へとフェーズを移行させつつあります。ハーバード・ビジネス・レビューが提唱する「エージェント・マネージャー」という概念を参考に、AIが実業務を代行する時代において日本企業が整備すべき管理体制とガバナンスについて解説します。
自律型AIエージェントの台頭と「管理」の必要性
これまでの生成AI活用は、人間がプロンプトを入力し、AIが答えを返す「対話型」が主流でした。しかし現在、技術の潮流は「自律型AIエージェント（Autonomous AI Agents）」へと急速にシフトしています。AIエージェントとは、人間が詳細な指示を逐一与えなくとも、設定されたゴールに向けて自ら計画を立て、ツールを使いこなし、タスクを完遂しようとするシステムのことです。
例えば、これまでは「メールの文案を作って」と頼んでいたのが、エージェント化すると「特定の条件を満たす顧客にアポ取りのメールを送り、カレンダーに予定を登録しておいて」という指示だけで完結するようになります。ここで重要なのは、AIが単なる「ツール」から、一定の裁量を持った「部下」のような存在に変化している点です。そして、部下が増えれば、当然ながらそれを管理・監督するマネージャーが必要になります。
「エージェント・マネージャー」に求められる役割
ハーバード・ビジネス・レビューの記事では、こうしたAIを監督する「エージェント・マネージャー」の必要性が説かれています。これは必ずしも新しい職種として専任者を雇うべきという意味だけではありません。既存のプロジェクトマネージャーやプロダクトオーナー、あるいは現場のリーダーが担うべき「新しい職能」と捉えるべきでしょう。
エージェント・マネージャーの主な役割は、AIのパフォーマンス監視と調教です。人間と同様、AIエージェントも完璧ではありません。予期せぬループ（同じ動作を繰り返す）に陥ったり、誤った前提で外部APIを叩いたり、ハルシネーション（もっともらしい嘘）によって誤った意思決定をするリスクがあります。これらの挙動をモニタリングし、エージェントに与える権限の範囲（アクセスコントロール）を適切に設計し、継続的にフィードバックを与えて精度を向上させるプロセスが不可欠です。
日本企業における「稟議」とAIの権限委譲
日本企業、特に伝統的な組織においてAIエージェントを導入する際の最大の壁は、「責任の所在」と「権限委譲」です。日本企業には「稟議（Ringi）」や「報連相」といった、人間同士の信頼と合意形成に基づく文化が根強くあります。AIが自律的に判断して発注処理を行ったり、顧客に返信したりすることをどこまで許容できるでしょうか。
エージェント・マネージャーは、この「技術的な自律性」と「組織的なガバナンス」の橋渡し役となる必要があります。具体的には、「金額が1万円以下の発注ならAIが即時実行して良いが、それ以上は人間の承認（Human-in-the-loop）を挟む」といったルール設計や、AIがミスをした際の業務フローの復旧手順（フェイルセーフ）を策定することが求められます。
AIガバナンスとリスクコントロール
実務においては、AIエージェントが企業のコンプライアンスやブランド毀損に関わるリスクも考慮しなければなりません。不適切なデータを学習したり、差別的な出力を行ったりしないよう、入力データと出力結果の品質管理を行うこともマネジメントの一部です。
MLOps（機械学習基盤の運用）の文脈では、モデルのドリフト（精度の劣化）を監視しますが、エージェントの運用では「行動の適切さ」を監視する必要があります。これはエンジニアだけでは判断が難しく、業務知識を持ったビジネスサイドの人間が深く関与しなければならない領域です。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、日本のビジネスリーダーや実務担当者は以下の点に留意してAI活用を進めるべきです。
1. 「AIを管理するスキル」の評価・育成
単にプロンプトが書けるだけでなく、AIエージェントの特性を理解し、彼らに適切に業務を割り振り、その結果に責任を持てる人材を評価・育成する必要があります。これは将来的に、中間管理職の重要なスキルセットの一つになるでしょう。
2. 段階的な権限委譲とルールの明文化
いきなりフルオートメーションを目指すのではなく、まずは「調査・下書き」までをAIに任せ、最終決定は人間が行う形から始めます。その上で、AIに任せる業務範囲と責任分界点を社内規定として明文化することが、現場の迷いを消し、導入を加速させます。
3. 人手不足解消の切り札としての位置づけ
日本では少子高齢化による労働力不足が深刻です。AIエージェントを「人間の代替」として脅威と捉えるのではなく、採用難を補う「デジタルワークフォース」として捉え、彼らをどうマネジメントしてチームの総力を上げるか、という視点で組織設計を行うことが重要です。