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、自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」へと移行しつつあります。Ethan Mollick氏の示唆やオープンソース界隈の動向（OpenClaw等）を端緒に、AIエージェント時代におけるモデル選定の勘所と、日本企業が直面するリスクと機会について解説します。
「チャット」から「エージェント」へのパラダイムシフト
生成AIの利用形態は、人間が対話形式で指示を出すフェーズから、AIが自ら計画を立て、ツールを使いこなし、タスクを完遂する「エージェント（Agentic AI）」のフェーズへと急速に進化しています。2024年初頭に話題となった「OpenClaw」のようなオープンソースのAIエージェントは、ローカル環境で動作し、任意のAIモデルと接続してブラウザ操作やデータ処理を自律的に行う可能性を示しました。
この変化は、企業の業務効率化において大きな意味を持ちます。従来の「要約」や「翻訳」といった単発の作業支援から、SaaS間のデータ連携、複雑な調査業務、あるいはコードの自動修正といった「業務プロセスそのものの代行」が可能になるからです。しかし、これには「どのAIモデルをエージェントの頭脳として採用するか」という選定眼が不可欠になります。
適材適所のモデル選定：汎用モデルと特化型ツールの使い分け
Ethan Mollick氏などの専門家が指摘するように、エージェント時代においては「万能な一つのモデル」に依存するのではなく、タスクの難易度や性質に応じた使い分けが重要です。
例えば、複雑な推論や計画策定（Planning）が必要な「司令塔」の役割には、GPT-4oやClaude 3.5 Sonnet、Gemini 1.5 Proといった最新の「フロンティアモデル」が適しています。特に日本企業の実務においては、日本語のニュアンス理解や、長文のコンテキスト（文脈）を保持できる能力が求められます。一方で、エージェントが実行する個別の単純タスクや、機密性が高くローカル環境で処理すべきデータについては、軽量なオープンモデルや特化型AIを組み合わせるアーキテクチャが有効です。
自律性の代償：日本企業が直面するリスクと課題
AIエージェントの導入はメリットばかりではありません。AIが自律的に外部APIを叩いたり、システム設定を変更したりできるということは、誤作動やハルシネーション（もっともらしい嘘）が発生した際の影響範囲が拡大することを意味します。
日本の商習慣において、誤発注や不適切な顧客対応は致命的な信用の失墜につながります。また、OpenClawのようなローカル実行型エージェントを使用する場合、従業員が情シスの許可なく勝手に導入する「シャドーAI」のリスクも高まります。ガバナンスの観点からは、プロンプトインジェクション（悪意ある指示による乗っ取り）への対策や、AIの行動ログを監査可能な状態で保存する仕組み作りが急務となります。
日本企業のAI活用への示唆
エージェント時代の到来を踏まえ、日本のビジネスリーダーやエンジニアは以下の3点を意識してAI戦略を構築すべきです。
1. 「Human-in-the-loop（人間による承認）」の徹底
完全な自動化を目指すのではなく、最終的な意思決定や外部への送信前には必ず人間が介在するフローを設計してください。これは日本の品質基準を維持するために不可欠です。
2. 適切なモデルの「適材適所」配置
コスト削減のために安易に軽量モデルを採用すると、エージェントの判断精度が落ち、結果として修正コストが増大します。複雑なタスクには最高性能のモデルを惜しまず使い、定型処理には軽量モデルを使うハイブリッド構成を検討しましょう。
3. サンドボックス環境での検証とルール作り
いきなり本番環境のシステム権限をAIに渡すのは危険です。まずは隔離された環境（サンドボックス）でエージェントの挙動を検証し、社内データへのアクセス権限を最小限に絞る「最小特権の原則」を適用したガイドラインを策定してください。