投稿者 global-ai-media 
多くの企業がChatGPTなどのLLM導入を進める中、単なる「チャットボット」以上の価値創出に課題を感じているケースが少なくありません。本記事では、静的な知識源であるLLM（大規模言語モデル）と、タスクを完遂する「AIエージェント」の本質的な違いを解説し、日本企業の複雑な業務フローにおいてどちらを適用すべきか、その判断基準とガバナンスの要点を紐解きます。
LLMは「エンジン」、エージェントは「自律的な作業者」
生成AIのブーム以降、多くの企業がLLM（Large Language Model）を活用した社内チャットボットやドキュメント検索システム（RAG）を導入しました。しかし、実務の現場では「回答は得られたが、その後のシステム操作は人間がやらなければならない」という手間に直面することがあります。ここで理解すべき重要な区分が、「LLM」と「AIエージェント」の違いです。
LLMはあくまで、確率に基づいて次の単語を予測する「テキスト生成エンジン」です。質問に対して知識ベースから回答を生成したり、文章を要約したりすることは得意ですが、それ単体では外部の世界に干渉する能力を持ちません。
一方、AIエージェントは、LLMを頭脳として利用しつつ、与えられた「ゴール」を達成するために自律的に行動するシステムを指します。エージェントは、タスクを分解し（Planning）、必要なツール（Web検索、社内API、計算機など）を選択・実行し（Action）、その結果を見て次の行動を決定します。例えるなら、LLMが「極めて博識な辞書」であるのに対し、AIエージェントは「辞書を引きながらメールを書き、会議室を予約し、上司に報告を入れる秘書」のような存在です。
適材適所：チャットで済む業務、エージェントが必要な業務
日本企業がAIプロダクトを開発・導入する際、すべての課題を「エージェント」で解決しようとするのは過剰品質になりがちです。コストと制御の難易度が跳ね上がるためです。以下の基準で使い分けることが推奨されます。
単体のLLM（またはRAG）が適しているケース：
「議事録の要約」「翻訳」「マニュアルに基づくQA」「メールのドラフト作成」など、入力に対して一度の出力で完結するタスク。これらは既存のChat UIで十分に価値が出せます。
AIエージェントが適しているケース：
「競合調査を行い、その結果をスプレッドシートにまとめ、Slackでチームに通知する」といった複合的なタスク。あるいは、「顧客からの問い合わせ内容に応じて、CRM（顧客管理システム）のステータスを更新し、適切な担当者にチケットを割り振る」といったワークフローの自動化です。ここでは、判断と外部ツールへの書き込み（Write Action）が発生するため、エージェント的な振る舞いが必要となります。
日本企業における実装の壁とRPAとの親和性
日本企業には、長年運用されてきたRPA（Robotic Process Automation）の文化があります。AIエージェントは「決まったルール通りに動くRPA」を進化させ、「状況に応じて判断を変える自律型RPA」へと昇華させる可能性を秘めています。
しかし、実装には高いハードルがあります。日本の商習慣として、正確性（Zero Hallucination）が厳しく求められる点です。エージェントが自律的に判断して誤った発注を行ったり、不適切なメールを顧客に送信したりするリスクは、企業コンプライアンス上、許容されにくいものです。また、レガシーシステムが多く残る日本企業では、エージェントが操作するためのAPIが整備されていないことも多く、基盤整備からのスタートが必要になるケースも散見されます。
リスクとガバナンス：暴走を防ぐ仕組み
エージェント開発において最も重要なのは「暴走を防ぐガードレール」の設計です。LLMが不正確な情報を生成するハルシネーション（幻覚）を起こした場合、チャットボットであれば「嘘をついた」で済みますが、エージェントの場合は「誤ったデータをDBに書き込んだ」「無限ループに陥りAPIコストが急増した」という実害に繋がります。
したがって、以下の対策が必須となります。
1. Human-in-the-loop（人間による承認）： 最終的な実行（メール送信や決済など）の直前に、必ず人間の承認フローを挟む。
2. 権限の最小化： エージェントに与えるAPIキーの権限を読み取り専用（Read-only）や限定的な書き込みに絞る。
3. 可観測性（Observability）の確保： エージェントが「なぜその行動を選んだのか」という思考プロセス（Chain of Thought）をログとして保存し、監査可能にする。
日本企業のAI活用への示唆
最後に、グローバルの潮流と日本の現状を踏まえた、実務的な示唆を整理します。
1. 「お助けエージェント」からのスモールスタート
いきなり完全自律型を目指すのではなく、まずは人間が作業する際の「コパイロット（副操縦士）」として、下書きや調査、API操作の準備までを行わせ、最後の実行ボタンは人間が押す形態から導入すべきです。これにより、心理的抵抗とリスクを最小化できます。
2. 業務プロセスの標準化が先決
エージェントに業務を任せるには、業務フローが言語化・標準化されている必要があります。属人化しがちな日本の事務処理において、AI導入の前段階として「業務の棚卸しとAPI化」を進めることが、結果としてDX（デジタルトランスフォーメーション）を加速させます。
3. 責任分界点の明確化
AIエージェントがミスをした際、その責任はベンダーにあるのか、利用企業にあるのか、あるいは承認した担当者にあるのか。社内規定や利用規約において、AI利用時の責任範囲を明確にしておくことが、法務リスク低減の鍵となります。