投稿者 global-ai-media 
北米の建設業界イベントにおいて「AIエージェント」が最大のトピックとして浮上するなど、AIの活用フェーズは単なるチャットボットから、自律的に判断・行動するエージェント型へと移行しつつあります。本記事では、この技術的進化の本質を解説し、日本の商習慣や組織文化の中でAIエージェントをどう活用し、リスクを管理すべきかを考察します。
チャットボットと「AIエージェント」の決定的な違い
生成AIの登場以降、多くの企業がチャットボット形式での導入を進めてきましたが、2025年に向けて注目が高まっているのが「AIエージェント（Agentic AI）」です。元記事にある建設業界のイベント「Buildings Show」でも、AIエージェントが大きな話題（Talk of the Town）となりました。
従来の大規模言語モデル（LLM）が、ユーザーの指示に対して受動的にテキストやコードを生成するのに対し、AIエージェントは「自律的な意思決定」を行う能力を持つ点が最大の特徴です。与えられた抽象的な目標（例：「来週の資材発注を最適化して」）に対し、AI自らが複数のステップ（在庫確認、価格比較、配送スケジュールの照合など）を計画し、実行に移します。単に「話す」AIから「行動する」AIへの進化と言えるでしょう。
現場業務におけるポテンシャルと「マルチステップ」の実務
記事中で触れられているように、AIエージェントは「マルチステップ」でのタスク処理を得意とします。これは、建設業や製造業、物流といった日本の「現場」を持つ産業において大きな意味を持ちます。例えば、プロジェクトの進行管理において、遅延が発生した際に、AIが自動で影響範囲を特定し、関係各所への連絡下書きを作成し、リカバリープランを提案するといった一連の動きが可能になるからです。
人手不足が深刻化する日本国内において、熟練者が行っていた「状況に応じた細かな判断」や「段取り」の一部をAIエージェントが担うことは、業務効率化の枠を超え、事業継続性の観点からも重要な選択肢となり得ます。
日本企業が直面する課題：自律性とガバナンスのジレンマ
一方で、AIに「意思決定」を委ねることは、日本の組織文化や商習慣において慎重な設計が求められます。日本企業では、稟議制度や「ホウレンソウ（報告・連絡・相談）」に代表されるように、合意形成と責任の所在を明確にするプロセスが重視されます。
AIエージェントが自律的に判断してサプライヤーへ発注を行ったり、顧客へメールを送信したりすることは、業務スピードを劇的に向上させる反面、誤発注や不適切なコミュニケーションのリスク（ハルシネーションや暴走）を伴います。したがって、AIを完全に自律させるのではなく、「Human-in-the-loop（人間がループの中に入る）」の考え方に基づき、最終的な承認や重要な分岐点には必ず担当者が介在するワークフローを構築することが、日本での導入においては現実的な解となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルトレンドであるAIエージェントの台頭を踏まえ、日本の実務者は以下の点に留意してAI戦略を策定すべきです。
- プロセスの棚卸しと再設計：単なる文書作成の補助ではなく、「判断」や「手順」が含まれる業務（調整、調査、発注など）をAIエージェントの適用領域として見直すこと。
- 段階的な自律性の付与：最初から全自動化を目指さず、まずは「計画の提案」までをAIに行わせ、人間が承認するフローから始めること。信頼度が向上したタスクから順次、自動実行へ移行させる。
- 責任分界点の明確化：AIエージェントが起こしたミスに対する責任所在や、AIがアクセスできるデータ・システムの権限範囲（読み取り専用か、書き込み/実行可能か）を厳格に管理するガバナンス体制を敷くこと。
- 現場知見のデジタル化：AIエージェントに適切な判断をさせるためには、熟練者の判断基準（プロンプトやナレッジベース）が必要です。現場の暗黙知を形式知化することが、AI活用の成功鍵となります。