投稿者 global-ai-media 
生成AIへの巨額投資が続く中、市場の関心は「モデルの性能」から「実益を生む活用」へとシフトしています。次世代の主役として注目される「エージェンティックAI（自律型AIエージェント）」の台頭背景と、それが日本企業の業務プロセスにどのような変革と課題をもたらすのかを解説します。
「対話」から「行動」へ：LLM投資回収のシナリオ
生成AI市場は現在、大きな転換点を迎えています。OpenAIのChatGPT-5（仮称）や中国のDeepSeek V1など、次世代モデルの開発競争は激化の一途をたどっており、パラメータ数が1兆〜2兆（Trillion）規模に達する巨大なモデルが登場しつつあります。しかし、これら巨大モデルの学習と運用には莫大な計算リソース（FLOPs）と電力が必要であり、企業や投資家は「これほどの巨額投資をどうやって回収（マネタイズ）するのか」という厳しい問いを投げかけ始めています。
単に文章を要約したり、チャットで相談に乗ったりするだけの「アシスタント」では、数兆ドル規模の投資に見合うビジネスインパクトを生み出すのは困難です。そこで、投資回収の切り札として期待されているのが「エージェンティックAI（Agentic AI）」です。これは、AIが単にコンテンツを生成するだけでなく、ユーザーの曖昧な指示を解釈し、自律的にツールを使い分け、複雑なタスクを完遂する「行動するAI」を指します。
エージェンティックAIがもたらす業務プロセスの変化
従来のLLM活用は、人間がプロンプトを入力し、返ってきた答えを人間が評価・利用するという「人間主導」のプロセスでした。一方、エージェンティックAIは、AI自身が「計画（Planning）」、「記憶（Memory）」、「道具の利用（Tool Use）」を行い、最終的なゴールに向かって自律的に試行錯誤します。
例えば、従来のチャットボットであれば「来週の出張のフライトを調べて」に対し、候補を列挙するまでが限界でした。エージェンティックAIであれば、社内の経費規定を参照し、空席状況を確認し、カレンダーの予定を調整した上で、仮予約までを行い、最後に人間に承認ボタンを押させる段階まで自動化できる可能性があります。このように、単なる情報処理ではなく「実務の代行」が可能になることで、企業の生産性向上に対する直接的なROI（投資対効果）が見えやすくなります。
日本企業における導入の壁と現実解
この技術動向は、労働人口の減少が深刻な日本企業にとって朗報に見えますが、導入には慎重さが求められます。日本のビジネス現場には、基幹システム（レガシーシステム）の複雑さや、曖昧な業務フロー、そして「間違いが許されない」という高い品質基準が存在するからです。
エージェンティックAIは自律性が高い分、予期せぬ挙動やハルシネーション（もっともらしい嘘）が実務上のミスに直結するリスクも高まります。例えば、AIが勝手に誤った発注を行ったり、不適切なメールを顧客に送信したりするリスクです。そのため、日本では完全にAIに任せる「フルオートメーション」よりも、重要な判断ポイントには必ず人間が介在する「Human-in-the-loop（人間参加型）」の設計が、当面の実装における最適解となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
1. チャットボットからの脱却とワークフローへの組み込み
「社内Wikiの検索」といった単発のタスク支援から、複数のシステムを横断する「業務プロセスの自動化」へと視座を上げる必要があります。自社の業務の中で、判断ロジックは複雑だが手順は定型化できる領域（例：一次対応後のチケット処理、経理の消込作業の前処理など）を特定し、そこへエージェント技術を適用するPoC（概念実証）を検討すべき時期に来ています。
2. 「つなぐ技術」とデータ整備の重要性
AIエージェントが活躍するためには、AIが社内システム（API）やデータベースに安全にアクセスできる環境が必要です。レガシーシステムのAPI化や、AIが理解しやすい形でのデータ整備（非構造化データの構造化）は、モデルの性能向上以上に重要なIT投資となります。
3. ガバナンスと責任分界点の明確化
AIが自律的に行動する場合、「AIが起こしたミス」の責任を誰が負うのかを明確にする必要があります。技術的なガードレール（AIの行動範囲を制限する仕組み）の設置はもちろん、AIによる出力や行動を人間が最終確認する承認フローを業務プロセスに組み込むなど、日本企業の商習慣に合わせたガバナンス体制の構築が不可欠です。