投稿者 global-ai-media 
多くの日本企業が生成AIの導入検証（PoC）を進める一方で、実運用への移行や全社展開（スケール）のフェーズで足踏みするケースが増えています。本稿では、AIエージェントを数千人規模のユーザーへ展開する際の技術的・組織的課題と、それを乗り越えるために必要な「プロダクト思考」について、グローバルの知見と日本の実情を交えて解説します。
AIエージェントは「プロジェクト」ではなく「プロダクト」である
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）を活用した「AIエージェント」のパイロット版（試作）を作成することは、今やそれほど難しくありません。しかし、Snowflakeのようなデータクラウド企業が発信している最新の知見が示唆するように、数人のテスターが使うツールと、6,000人の従業員が業務で依存するツールとでは、求められる要件が根本的に異なります。
日本企業の現場でよく見られるのは、PoC（概念実証）が成功した瞬間に「プロジェクト完了」とみなしてしまうケースです。しかし、エンタープライズAIにおいて、ロンチはゴールではなくスタート地点に過ぎません。AIエージェントを単発のプロジェクトではなく、継続的に改善・運用される「プロダクト」として捉え直す必要があります。
具体的には、ユーザーからのフィードバックループを構築し、回答精度、レイテンシ（応答速度）、コストを常にモニタリングし、モデルやプロンプトを微調整し続ける「運用体制（MLOps/LLMOps）」が不可欠です。これを見落とすと、初期の熱狂が冷めた後、精度の低下や使い勝手の悪さから利用率が激減する「ゴーストタウン化」を招くことになります。
スケール時に直面する「信頼性」と「コスト」の壁
全社規模への展開を阻む最大の要因は「信頼性」です。日本のビジネス現場では、業務システムに対して「100%の正確性」を求める傾向が強くあります。しかし、確率的に次の単語を予測するLLMの性質上、ハルシネーション（もっともらしい嘘）を完全にゼロにすることは困難です。
ここで重要になるのが、厳密な「評価（Evaluation）」のプロセスです。単に「なんとなく賢い」ではなく、特定の業務タスクにおいて「95%の回答が実用に耐えうる」といった定量的指標を持つことが求められます。検索拡張生成（RAG）などの技術を用いて社内データに基づいた回答を生成させることは必須ですが、その参照データの鮮度や品質管理もセットで考えなければなりません。
また、スケール時には「コスト」と「速度」のバランスもシビアになります。最高性能のモデルはコストが高く、応答も遅くなりがちです。すべてのタスクに最高級のモデルを使うのではなく、タスクの難易度に応じて軽量モデルと高性能モデルを使い分けるルーティング戦略など、エンジニアリング面での工夫が投資対効果（ROI）を左右します。
日本企業の組織構造と「データサイロ」の問題
AIエージェントが真価を発揮するには、組織内のあらゆるデータにアクセスできる環境が理想です。しかし、日本企業では部門ごとの縦割り構造が強く、データがサイロ化（分断）されていることが珍しくありません。「営業部のデータは技術部からは見えない」「レガシーシステムからデータを取り出せない」といった物理的・政治的な壁です。
AI導入を単なるツール導入と捉えず、これを機に全社的なデータガバナンスを見直す契機とすべきです。誰がどのデータにアクセス権を持つべきか、個人情報や機密情報はどのようにマスキング（秘匿化）されるべきか。これらを整理せずにAIエージェントに強い権限を与えれば、セキュリティリスクやコンプライアンス違反に直結します。
特に日本では、著作権法や個人情報保護法への配慮に加え、社内規定との整合性を取るプロセスが重要視されます。法務・セキュリティ部門を初期段階から巻き込み、ガバナンスと利便性のバランスを探る「ガードレール」の設計が、スムーズな全社展開への鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの先行事例や技術動向を踏まえ、日本企業がAIエージェントを実務でスケールさせるための要点は以下の通りです。
- 「100%」を求めない業務設計への転換：AIの出力には誤りが含まれうることを前提に、人間が最終確認を行うプロセス（Human-in-the-Loop）を業務フローに組み込むこと。AIは「自律的な代行者」ではなく「強力な副操縦士」として位置づけるのが現実的です。
- PoC貧乏からの脱却：「何でもできるAI」を目指してPoCを繰り返すのではなく、特定の業務課題（例：社内問い合わせ対応、報告書作成支援など）にスコープを絞り、小さく始めて運用しながら育てる「プロダクト運用」へシフトする必要があります。
- データ整備への投資：AIモデルの選定以上に、AIに食わせる「データの質」が成果を左右します。全社横断的なデータ基盤の整備は、AI活用の前提条件であり、経営層がコミットすべき最優先事項です。
- 継続的な評価体制の確立：一度作って終わりではなく、ユーザーの利用ログを分析し、回答精度や満足度を定点観測する仕組みを作ること。これがなければ、長期的な定着とROIの達成は不可能です。