投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なる対話やコンテンツ生成から、複雑なタスクを自律的に遂行する「AIエージェント」のフェーズへと移行しつつあります。先日、OutSystemsが日本と韓国の企業を対象に開催したハッカソンは、ローコードプラットフォーム上でのAIエージェント開発という新たな潮流を象徴するものでした。本稿では、この動きを起点に、日本企業が目指すべき「AIによる業務自律化」の可能性と、それに伴う実務的な課題について解説します。
生成AIのネクストフェーズ「エージェント型」とは
2023年から2024年にかけての生成AIブームは、主にLLM（大規模言語モデル）を用いた「対話（チャット）」や「検索拡張生成（RAG）」が中心でした。しかし、2025年に向けて注目されているのが「AIエージェント（Agentic AI）」です。人間が都度プロンプトを入力して答えを得る受動的なAIとは異なり、AIエージェントは与えられた大まかな目標に対し、自らタスクを分解し、適切なツール（APIやデータベースなど）を選択・実行して解決を図る自律性を持ちます。
今回、OutSystemsが開催したハッカソンで「Agent Workbench」が使用されたことからも分かるように、開発の焦点は「いかに精度の高い文章を書かせるか」から「いかに業務システムと連携させてタスクを完遂させるか」へとシフトしています。これは、AIが単なる「相談相手」から、実務をこなす「デジタル社員」へと進化することを意味します。
ローコードプラットフォームが果たす「つなぎ役」としての価値
日本企業、特に歴史ある大企業にとって最大の課題は、AIモデルそのものの開発ではなく、既存のレガシーシステムと最新AIの統合にあります。ここで、OutSystemsのようなローコード開発プラットフォームの価値が再評価されています。
AIエージェントが実務を行うためには、社内の基幹システムやSaaSと安全に接続する必要があります。ローコードプラットフォームは、これまで培ってきたシステム連携の機能（コネクタやAPI管理）を基盤として持っており、そこにAIコンポーネントを組み込むことで、Pythonなどの高度なプログラミングスキルがないエンジニアでも、実用的なAIアプリケーションを迅速に構築可能にします。これは、IT人材不足が深刻な日本において、現場主導でのDX（デジタルトランスフォーメーション）を加速させる現実的な解となります。
日本企業が直面する「自律化」のリスクとガバナンス
AIエージェントによる業務効率化は魅力的ですが、自律的にアクションを起こす能力は、同時にリスクも増大させます。チャットボットであれば「嘘をつく（ハルシネーション）」程度で済んでいたミスが、エージェント型では「誤った発注データを確定させる」「不適切なメールを顧客に送信する」といった実損害に直結する可能性があります。
日本の商習慣において「信頼」と「正確性」は極めて重要です。したがって、AIエージェントを導入する際は、完全にAI任せにするのではなく、「Human-in-the-loop（人が介在する仕組み）」の設計が不可欠です。例えば、最終的な承認プロセスは必ず人間が行う、あるいはAIが実行可能なアクションの範囲（Read権限のみか、Write権限も与えるか）を厳格に制御するといったガバナンスが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルなAIトレンドと今回のハッカソンが示す方向性を踏まえ、日本企業は以下のポイントを意識してAI実装を進めるべきです。
- 「チャット」から「ワークフロー」への視点転換：
単に対話AIを導入するだけでなく、どの業務プロセス（ワークフロー）をAIエージェントに自律遂行させるかという視点で業務棚卸しを行ってください。定型業務の自動化こそが、労働人口減少社会における日本の勝ち筋です。 - 既存システムとの安全な統合：
AIをスタンドアローンで使うのではなく、ローコードツールなどを活用して既存IT資産と接続しましょう。その際、セキュリティと権限管理を最優先事項とし、小さく始めて徐々に適用範囲を広げるアプローチが推奨されます。 - 失敗を許容できない領域の明確化：
AIエージェントは確率的に動作するため、100%の精度は保証されません。金融取引や人命に関わる判断など、ミスが許されない領域と、多少の修正コストがかかっても速度を優先すべき領域を明確に区分けし、適材適所でAIを配置することが、現場の混乱を防ぐ鍵となります。