投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用はチャット画面での対話から、ブラウザ上の操作を直接支援・代行する「エージェント型」へと進化しつつあります。今回は、複数の大規模言語モデル（LLM）を統合しWeb操作を自動化するツール「HARPA AI」を題材に、日本企業が直面する業務効率化の課題に対する新たなアプローチと、それに伴うセキュリティガバナンスのあり方を解説します。
「チャット」から「自動化」へ：AI活用のフェーズシフト
これまでの生成AI活用は、ChatGPTのようなチャットインターフェースにテキストを入力し、回答を得るというスタイルが主流でした。しかし、現在注目を集めているのは、Webブラウザに常駐し、ユーザーが見ているページの内容を直接理解・操作する「ブラウザ拡張型AI」です。その代表例の一つである「HARPA AI」は、ChatGPT、Claude、Geminiといった主要なLLMを裏側で連携させ、Webブラウジングと業務自動化をシームレスに統合する機能を提供しています。
これは単なる「便利な検索アシスタント」にとどまらず、従来のRPA（Robotic Process Automation）と生成AIを融合させた、個人レベルで運用可能な「マイクロRPA」としての側面を持っています。Webページからのデータ抽出、競合製品の価格監視、フォーム入力の自動化など、これまで手作業や高価なRPAツールに依存していたタスクを、自然言語の指示だけで実行できる点が革新的です。
日本企業の現場にフィットする「ハイブリッド型」の自動化
日本のビジネス現場、特にバックオフィスやマーケティング部門では、依然としてWeb上の情報を収集し、Excelや社内システムに転記するといった「定型だが判断が必要な業務」が数多く存在します。従来のルールベースのRPAは定型処理には強いものの、Webサイトのデザイン変更や非構造化データ（文章や画像）の処理に弱く、メンテナンスコストが課題でした。
一方、HARPA AIのようなLLMベースの自動化ツールは、HTML構造の変化に強く、文脈を理解してデータを抽出できます。例えば、「このニュースサイトから特定のトピックに関する記事を要約し、スプレッドシートにまとめる」「競合サイトの価格が変更されたら通知する」といったタスクを、プログラミング知識なしで自動化可能です。これは、日本の現場が抱える「名もなき事務作業」を解消する強力な手段となり得ます。
マルチモデル対応がもたらす柔軟性とリスク分散
特筆すべきは、単一のAIモデルに依存せず、OpenAIのGPTシリーズ、AnthropicのClaude、GoogleのGeminiなどを切り替えて利用できる点です。現在の生成AI市場は日進月歩であり、論理的推論に強いモデル、長文読解に優れたモデル、応答速度が速いモデルなど、各社がしのぎを削っています。
実務においては、複雑な分析には「Claude 3.5 Sonnet」や「GPT-4o」を用い、簡易な要約には軽量なモデルを使うといった使い分け（モデルオーケストレーション）が有効です。こうしたツールを採用することで、特定のAIベンダーにロックインされるリスクを軽減しつつ、常に最新・最適なモデルを業務に適用できるメリットがあります。
シャドーIT化のリスクとガバナンスの重要性
一方で、こうしたブラウザ拡張機能の導入には、セキュリティとガバナンスの観点で慎重な検討が必要です。ブラウザ拡張機能は仕組み上、表示しているWebページの読み取り権限や書き換え権限を要求します。従業員が個人の判断で未承認のAI拡張機能をインストールし、社内システムや顧客データが表示された画面で使用した場合、機密情報が外部サーバーへ送信されるリスク（シャドーIT）が生じます。
日本企業においては、一律に「利用禁止」とするのではなく、情報の重要度に応じた利用ガイドラインの策定が急務です。「個人情報や機密情報を扱うページでは拡張機能をOFFにする」「会社が検証し許可したツールのみをホワイトリスト方式で導入する」といった運用ルールを整備し、利便性と安全性のバランスを取る必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
1. 「個人レベルのRPA」としての活用検討
大規模なシステム導入を待たずとも、現場担当者の手元で業務効率化を実現できるツールが増えています。トップダウンのDXだけでなく、現場主導の「草の根DX」を支援するツールとして評価する価値があります。
2. セキュリティポリシーの現代化
ブラウザ拡張機能はセキュリティの盲点になりがちです。AI機能付きのプラグインが急増する中、従来のIT資産管理に加え、ブラウザ上の挙動やデータ送信先を制御する新たなセキュリティポリシーが必要です。
3. 適材適所のモデル選定能力
「どのAIモデルが最強か」という議論よりも、「どのタスクにどのモデルとツールを組み合わせるか」というインテグレーション能力が競争力の源泉となります。複数のAIを使いこなすリテラシー教育が、今後の人材育成の鍵となるでしょう。