投稿者 global-ai-media 
生成AIのトレンドは、単にテキストを生成するチャットボットから、複雑な目標を達成するために自律的に計画・行動する「Agentic AI（エージェンティックAI）」へと急速にシフトしています。本記事では、この新しいパラダイムの定義と、AIが実社会で「行動」を起こす際に生じる法的責任やガバナンスの課題について、日本の実務家の視点を交えて解説します。
「指示待ち」から「自律的な計画・実行」への進化
これまでの大規模言語モデル（LLM）の主な用途は、人間が入力したプロンプトに対してテキストやコードで「回答」することでした。これはあくまで受動的な支援にとどまります。しかし、現在注目を集めている「Agentic AI（自律型AIエージェント）」は、より能動的な性質を持っています。
Agentic AIは、抽象的なゴール（例：「競合A社の過去1年の価格推移を調査し、レポートを作成して」）を与えられると、以下のプロセスを自律的に行います。
- 解釈：曖昧な指示を具体的なタスクに分解する
- 計画：Web検索、データ分析、文書作成といった手順（プラン）を策定する
- 実行：外部ツール（API、ブラウザ、社内DB）を操作してタスクを遂行する
- 修正：途中でエラーや不足があれば、自ら軌道修正する
この「推論（Reasoning）」と「行動（Action）」のループこそがAgentic AIの本質であり、従来型のRPA（定型業務自動化）や単なるチャットボットとは一線を画す点です。
行動するAIがもたらす「責任の所在」という難問
AIが単に草案を作るだけでなく、実際にメールを送信したり、クラウドインフラの設定を変更したり、あるいは金融取引を実行したりできるようになると、新たなリスクが浮上します。元記事でも提起されている通り、「AIが自律的に行った行為の責任は誰にあるのか？」という法的・倫理的な問いです。
例えば、AIエージェントが自律判断で誤った発注を行い、企業に損害を与えた場合、その責任はAIベンダーにあるのか、それともプロンプトを入力したユーザー（企業）にあるのか、あるいは承認プロセスを設けていなかった管理体制にあるのか。米国の技術法分野では、エージェンシー法（代理法）の適用可否や製造物責任の観点から議論が進んでいますが、これは日本法においても同様に複雑な論点となります。
特に、AIがハルシネーション（もっともらしい嘘）によって誤った行動計画を立て、それを実行してしまった場合の実害は、テキストの誤りだけでは済みません。システムの停止や情報漏洩といった物理的・経済的な実害に直結する可能性があります。
日本の商習慣における「自律性」と「ホウレンソウ」
日本企業への導入を考える際、Agentic AIの「勝手に判断して進める」性質は、伝統的な「ホウレンソウ（報告・連絡・相談）」文化や厳格な稟議プロセスと衝突する恐れがあります。
日本企業においては、AIに完全な自律性を与えるのではなく、「Human-in-the-loop（人間がループに入る）」設計がより現実的かつ重要です。AIが計画を立案し、人間がそれを「承認」して初めて実行される、あるいは重要なアクションの前には必ず人間の確認を求めるといったガードレール（安全策）の実装が、技術的にもガバナンス的にも求められます。
また、欧州のAI法（EU AI Act）や各国の規制動向を見ても、高リスクなAIシステムに対する透明性と人間による監視は必須要件となりつつあります。日本においても、総務省や経産省のガイドラインに基づき、AIの挙動を追跡可能（トレーサビリティ確保）にしておくことが、コンプライアンスの観点から不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
Agentic AIは業務効率を劇的に向上させるポテンシャルを持っていますが、導入にあたっては以下の3点を意識する必要があります。
1. 「自律」と「管理」のバランス設計
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・分析」フェーズのみをAIに任せ、「実行」フェーズ（メール送信やDB書き込み）は人間が担当するか、厳格な承認フローを組み込むことから始めてください。AIを「新人担当者」と見なし、OJTのように徐々に権限を委譲するアプローチが有効です。
2. 契約と責任分界点の明確化
AIプロダクトを利用する際、または開発する際、AIの誤作動による損害賠償責任の範囲を契約書レベルで明確にしておく必要があります。特にSaaS型のAIエージェントを利用する場合、利用規約における免責条項を法務部門と連携して精査することが不可欠です。
3. ログと監査証跡の確保
AIが「なぜその行動をとったのか」を後から検証できるよう、推論プロセスや実行ログを保存する仕組みを整備してください。これはトラブル時の原因究明だけでなく、AIの精度向上（ファインチューニングやプロンプト改善）にも役立ちます。