投稿者 global-ai-media 
Perplexity AIが発表した新たなAIエージェント「Computer」は、月額200ドルという価格設定もさることながら、OpenAIやAnthropic、Googleなど19種類ものモデルを統合的に制御（オーケストレーション）する点が注目されています。この動きは、AI活用が単なる「チャットボット」から、複数の頭脳を使い分けて実務を遂行する「自律型エージェント」へとシフトしていることを象徴しています。本稿では、このトレンドを紐解きながら、日本企業が意識すべき戦略とガバナンスについて解説します。
「対話」から「自律的な課題解決」へのパラダイムシフト
これまで多くの日本企業が導入してきた生成AIは、主に人間がプロンプト（指示）を投げかけ、それに対して回答を得る「対話型」が中心でした。しかし、Perplexityが打ち出した「Computer」というコンセプトは、AIがより能動的に動く「エージェント（代理人）」としての性質を強く帯びています。
エージェントとは、漠然としたゴール（例：「競合A社の最新の価格戦略を調査し、自社への影響をまとめて」）を与えられた際に、自ら必要な情報を検索し、適切なツールを選定し、推論を重ねてアウトプットを作成する仕組みを指します。月額200ドル（約3万円）という価格設定は、個人のサブスクリプションとしては高額ですが、リサーチや初期分析を行う「初級アナリストの人件費」として捉えれば、企業にとっては破壊的なコストパフォーマンスとなり得ます。
「適材適所」を実現するモデル・オーケストレーション
このニュースで最も注目すべき技術的側面は、19種類ものAIモデルをコーディネートしている点です。これはAIエンジニアリングの分野で「モデル・オーケストレーション」や「ルーター（Router）」と呼ばれる概念の実装例と言えます。
現状、GPT-4oは論理的推論に強く、Claude 3.5 Sonnetは自然な文章生成やコーディングに優れ、Geminiは長文脈の処理に長けているといった具合に、モデルごとに得意分野が異なります。一つの巨大な万能モデルに依存するのではなく、タスクの性質に応じて最適なモデルを裏側で自動的に切り替えて処理させる手法は、精度とコスト効率を両立させるための最適解となりつつあります。
日本企業が自社プロダクトや社内システムを開発する際も、「OpenAI一択」のような単一ベンダー依存（ロックイン）のリスクを避け、複数のモデルを使い分けるアーキテクチャを検討すべき段階に来ています。
日本企業が直面するデータガバナンスの複雑化
一方で、このようなマルチモデル・エージェント環境は、企業のガバナンス部門や法務・セキュリティ担当者にとって新たな頭痛の種となります。
特に日本の個人情報保護法や企業の秘密保持契約（NDA）の観点からは、「入力したデータが具体的にどのモデル（どのベンダー）に送信され、学習に利用されるのか、あるいは利用されないのか」を厳密に管理することが求められます。19ものモデルが裏側で動く場合、データフローは極めて複雑になります。
「便利だから」という理由だけで現場部門がこうしたツールを導入してしまうと、意図せず機密情報が複数の海外ベンダーを経由することになりかねません。企業としては、一律に禁止するのではなく、入力データの機密度に応じた利用ガイドラインの策定や、API経由でのセキュアな利用環境（エンタープライズ版契約など）の整備が急務です。
日本企業のAI活用への示唆
Perplexityの事例は、AI技術の進化の方向性を明確に示しています。これを踏まえ、日本の意思決定者や実務担当者は以下の3点を意識する必要があります。
1. 単一モデル依存からの脱却
特定のLLMのみに依存した業務フローやシステムは、そのモデルの仕様変更や障害に弱くなります。複数のモデルを適材適所で組み合わせる「コンポジットAI」の視点を持ち、柔軟なシステム設計を行うことが、中長期的な競争優位につながります。
2. 「人」と「エージェント」の協働フローの再定義
AIが単なる検索ツールから、タスクを完遂するエージェントへと進化する中、業務プロセスそのものを見直す必要があります。人間は「作業」をするのではなく、エージェントが作成した成果物の「検証」と「最終判断」にリソースを集中させるよう、組織の役割分担や評価制度を再設計すべきです。
3. トレーサビリティ（追跡可能性）の確保
複数のAIが連携してアウトプットを出す場合、「なぜその結論に至ったか」の根拠がブラックボックス化しやすくなります。特に金融や医療、製造業などの高い信頼性が求められる領域では、どのモデルがどの情報を元に判断したかを追跡できるログ基盤や監視体制の構築が、技術的な実装以上に重要になります。