投稿者 global-ai-media 
LLMが自律的に業務を遂行する「Agentic AI」への期待が高まる中、多くの企業ではAIが機能するための「業務プロセスの基盤（プロセス層）」が整備されていないことが課題となっています。日本特有の「暗黙知」に依存した業務環境を見直し、AIと人が協調するためのプロセス設計とガバナンスのあり方を解説します。
自律型AI（Agentic AI）への進化とエンタープライズの壁
大規模言語モデル（LLM）のビジネス活用は、人間がプロンプト（指示）を入力して回答を得る対話型の利用から、目標を与えればAI自らが計画を立てて複数のツールを操作し、業務を遂行する「Agentic AI（自律型AIエージェント）」へと進化しつつあります。グローバルな技術動向においても、単なる文章生成を超えて、経費精算の自動化、顧客対応のエスカレーション、システムの障害対応などを自律的にこなすAIエージェントの開発が急ピッチで進んでいます。
しかし、こうした高度なAIを実際の企業環境（エンタープライズ）に導入しようとする際、多くの企業が大きな壁に直面しています。それは、AIの性能そのものではなく、AIが自律的かつ効果的に機能するために不可欠な「最適化されたAIレディなプロセス」や「プロセスデータ」が社内に存在しないという問題です。
AIが機能するために欠かせない「プロセス層」とは
AIエージェントが自律的に業務を遂行するには、企業のシステムやワークフローと連携するための「プロセス層（Process Layer）」が必要です。プロセス層とは、業務の手順がデジタルデータとして定義され、システム間の権限や運用ルール（運用コンテキスト）が明確に構造化されている基盤を指します。
例えば、AIエージェントに「新しい取引先の与信審査を行い、結果を社内システムに登録して」と指示した場合、AIは「どのデータベースを参照し」「どのような基準で判断し」「誰の承認（稟議）を経て」「どのAPIを叩いて登録するか」を理解できなければなりません。業務の手順やルールがシステム上にプロセスデータとして明文化されていなければ、いかに優秀なAIであっても迷子になり、誤った操作を引き起こすリスクがあります。
日本企業の課題：属人化と「暗黙知」という壁
この「プロセス層」の構築は、多くの日本企業にとって特に難易度の高い課題です。日本の組織文化では、長年にわたり現場の従業員同士の「すり合わせ」や、明文化されていない「暗黙知」によって、柔軟かつ高品質な業務運営がなされてきました。業務マニュアルが存在していても、実際には担当者の経験則や人間関係に基づく例外処理が多く含まれているのが実態です。
このような属人化され、紙やExcel、口頭でのコミュニケーションに依存した非定型プロセスは、AIエージェントにとっては極めて読み解きづらい環境です。AIを導入して業務効率化や新規サービス開発を目指しても、「AIに何を任せるべきか」「どの手順を踏ませるべきか」を論理的に定義できず、結果として導入プロジェクトが頓挫するケースが散見されます。
AIレディな業務プロセスへの変革とガバナンス
日本企業がAIエージェントの恩恵を安全に享受するためには、AIの導入と並行して業務プロセスの抜本的な見直し（BPR）を行う必要があります。まずは、AIに委譲したい業務領域の棚卸しを行い、暗黙のルールを形式知化し、デジタルワークフローへ移行させることが第一歩となります。
同時に、ガバナンスとコンプライアンスの観点も不可欠です。自律的にシステムを操作するAIは、一歩間違えれば意図しないデータの書き換えや機密情報の漏洩を引き起こす恐れがあります。そのため、AIに与える権限を最小限に留め、操作履歴（監査ログ）を確実に取得する仕組みが必要です。また、すべてをAIに任せる完全自動化を目指すのではなく、重要な意思決定や最終承認には必ず人間が介在する「Human-in-the-Loop（人間参加型）」のプロセスを設計することが、リスクコントロールの実務的な最適解となります。
日本企業のAI活用への示唆
・業務の棚卸しと標準化の徹底：AIエージェントを導入する前に、まずは対象となる業務プロセスを可視化・標準化し、AIが理解できる「プロセス層」を構築することが最優先課題です。
・暗黙知から形式知への転換：現場の「すり合わせ」に依存した運用を見直し、業務ルールや例外処理の基準をデジタルデータ（プロセスデータ）として明確に定義する必要があります。
・人間とAIの協調プロセスの設計：自律型AIのリスク（誤操作やハルシネーション）を軽減するため、権限管理を厳格化し、要所で人間が確認・承認を行う安全な運用ワークフローを構築することが重要です。