投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、人間との対話を楽しむフェーズから、具体的な業務を遂行する「実行」のフェーズへと移行しつつあります。特に複雑性が増すサプライチェーン管理（SCM）の領域において、「Agentic AI（エージェンティックAI）」がどのような変革をもたらすのか、そして日本企業が直面する課題と現実的な導入アプローチについて解説します。
「聞くAI」から「行動するAI」への進化
これまで多くの企業で導入されてきた生成AI（ChatGPT等）は、主に「人間の問いかけに答える」「文書を作成する」といった、あくまで支援・対話型のツールでした。しかし、現在グローバルのAIトレンドは「Agentic AI（自律型AIエージェント）」へと急速にシフトしています。
Agentic AIとは、与えられた目標に対して自ら計画を立て、ツールを使いこなし、外部システムと連携してタスクを完遂するAIシステムを指します。従来のチャットボットが「在庫状況を教えて」という問いに答えるだけだったのに対し、エージェントは「在庫不足を検知し、過去の取引条件に基づき最適なサプライヤーへ発注書を送付する（またはドラフトを作成する）」ところまで担うことが期待されています。この「実行（Execution）」へのシフトこそが、今後のビジネスプロセスの核心となります。
サプライチェーン管理における実務インパクト
この変化が最も顕著に現れるのが、サプライチェーン管理（SCM）の領域です。SCMは変数が多く、即時性が求められるため、従来は熟練担当者の経験と勘に依存する部分が大きい領域でした。ここにAgentic AIが介在することで、以下のような変化が起こりつつあります。
例えば、調達業務の自動化です。AIエージェントは市場価格の変動、地政学的リスク、配送遅延情報などをリアルタイムで監視し、リスクが高まった際に代替ルートの提案や、在庫積み増しの発注プロセスを自律的に開始することが可能です。これは単なる効率化だけでなく、ビジネスの継続性（BCP）を強化する動きと言えます。
日本企業が直面する「壁」とパイロット運用の現実
一方で、海外の先行事例を見ると、すべてのAIエージェント導入が成功しているわけではありません。多くのパイロットプロジェクトが「期待外れ」に終わっているという報告もあります。その主な原因は、AIモデルの性能そのものよりも、企業側のデータ環境とプロセス定義の曖昧さにあります。
日本企業の場合、特に以下の点が障壁となりがちです。
第一に、レガシーシステムのサイロ化です。AIエージェントが自律的に動くためには、受発注システム、倉庫管理システム（WMS）、ERPなどがAPIで連携されている必要がありますが、日本の現場では依然としてFAXや電話、属人的なExcel管理が残っており、AIが「手を出せない」領域が広く存在します。
第二に、「責任の所在」への懸念です。AIが勝手に発注を行い、もし誤発注が発生した場合、誰が責任を取るのか。日本の組織文化では、このリスク許容度が低いため、完全自動化へのハードルは極めて高いと言えます。
「Human-in-the-loop」による現実解
こうした背景から、日本企業が目指すべきは完全な自動運転ではなく、「Human-in-the-loop（人間が介在する）」モデルです。AIエージェントは情報の収集、分析、交渉案の作成、発注ドラフトの作成までを高速で行い、最後の「承認ボタン」は人間が押すという形です。
これにより、いわゆる「2024年問題」に代表される物流・SCM現場の人手不足を補いつつ、ガバナンスを効かせることが可能になります。AIは単純作業や複雑なデータ分析を「実行」し、人間は例外対応や最終判断という高付加価値な業務に集中する。この役割分担の再設計こそが、リーダー層に求められる新たな仕事と言えるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流であるAgentic AIを日本の実務に適用するためには、以下の3点を意識した意思決定が必要です。
1. データ基盤の整備と標準化
AIに「実行」させるためには、社内データが機械可読であることが大前提です。サイロ化したレガシーシステムのAPI化や、アナログ業務のデジタル化は、AI導入以前の必須課題として取り組む必要があります。
2. 「稟議・承認」プロセスのAI組み込み
日本特有の商習慣である稟議プロセスをAIエージェントのワークフローに組み込むことが重要です。「AIが起案し、人間が決裁する」というフローを構築することで、心理的な抵抗感を減らしつつ、実務的な効率化を図ることができます。
3. 期待値のコントロールとスモールスタート
「AIが全てよしなにやってくれる」という過度な期待は捨て、まずは限定された領域（例：消耗品の補充発注など）から自律化をテストすべきです。失敗が許容できる範囲でパイロット運用を行い、AIの挙動（ハルシネーションのリスク含む）を組織として理解してから適用範囲を広げることが、結果として最短の成功ルートとなります。