投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なるチャットボットによる質疑応答から、自律的にタスクを遂行する「エージェンティックAI（Agentic AI）」へと進化しています。米国政府機関での導入事例が示唆するように、複雑な承認フローや厳格なガバナンスが求められる領域こそ、AIエージェントが真価を発揮する場となりつつあります。本稿では、最新の動向を踏まえ、日本企業が業務プロセスの自律化に取り組むべき視点を解説します。
「対話」から「実行」へ：エージェンティックAIの台頭
これまでの生成AI活用は、主に人間がプロンプトを入力し、AIがテキストやコードを生成するという「対話型（Chat）」が主流でした。しかし、現在注目を集めているのは「エージェンティックAI（Agentic AI）」と呼ばれる、自律的な意思決定と行動が可能なシステムです。
エージェンティックAIは、単に質問に答えるだけでなく、ユーザーの目標を理解し、必要なツール（API、データベース、外部ソフトウェア）を自ら選択して実行し、その結果をもとに次の行動を決定します。元記事にある米国政府機関の事例のように、申請書類の不備チェックから適切な担当部署へのルーティング、さらには承認プロセスの進行管理といった「ワークフロー全体」をAIが担うことが可能になりつつあります。
「管理された自律性」が鍵となる
AIに業務を委ねる際、最大の懸念となるのが「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」や「予期せぬ動作」です。特に、行政や金融、医療といったミスが許されない領域では、AIの完全なブラックボックス化は許容されません。
ここで重要になるのが、「Governed Systems（統制されたシステム）」という考え方です。エージェンティックAIは、何でも自由にできるわけではなく、組織が定義したポリシー、権限規定、承認ルールの範囲内でのみ自律的に振る舞うよう設計されます。これは、AIに「ガードレール（安全柵）」を設ける技術と言い換えることもできます。RAG（検索拡張生成）による情報の正確性担保に加え、AIの行動ログを人間が監査できる仕組みを組み込むことで、業務効率化とガバナンスの両立を目指す動きが加速しています。
日本特有の商習慣とAIエージェントの親和性
日本企業には、稟議制度や複雑な承認ルート、部門間の調整業務といった、形式知化されつつも労働集約的なプロセスが数多く存在します。これらは従来、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）の領域でしたが、非定型な判断が含まれる場合、RPAでは自動化が困難でした。
エージェンティックAIは、LLM（大規模言語モデル）の言語理解能力を活用することで、メールの文面から緊急度を判断したり、非定型な申請内容を既存の規程と照らし合わせて一次判断を下したりといった、「判断を伴う定型業務」を代行できます。これは、日本のホワイトカラーの生産性を圧迫している「調整業務」を劇的に削減する可能性を秘めています。
導入に向けた課題とリスク
一方で、実務への適用には課題もあります。第一に、レガシーシステムとの統合です。日本の多くの大企業では、業務システムがサイロ化しており、AIエージェントがアクセスするためのAPIが整備されていないケースが散見されます。
第二に、責任分界点の問題です。AIが自律的に発注処理や顧客対応を行った結果、損害が発生した場合の責任の所在を明確にする必要があります。技術的な実装だけでなく、社内規定や法務的な整理が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの動向と日本の現状を踏まえると、意思決定者は以下の3点を意識してAI戦略を構築すべきです。
1. 「AIに何を聞くか」から「AIに何をさせるか」への転換
社内Wikiの検索チャットボットで満足するのではなく、社内手続きやワークフローの一部をAIエージェントに代行させるPoC（概念実証）へとステップを進める時期に来ています。
2. 「Human-in-the-loop（人間による確認）」の設計
AIを完全に放置するのではなく、重要な意思決定や外部への出力直前には必ず人間が介在するプロセスを設計してください。これにより、AIのリスクを制御しながら、実務での信頼性を蓄積できます。
3. ガバナンスこそが競争力になる
「規制対応は面倒」と捉えるのではなく、堅牢なAIガバナンス（利用規約、出力制御、ログ監査）を構築することが、結果としてAIを大胆に業務適用するための基盤となります。特に信頼を重視する日本社会において、統制の効いたAIシステムは企業の信頼性向上に直結します。