投稿者 global-ai-media 
Google Cloudが示した2026年の予測は、生成AIの活用フェーズが単なる「コンテンツ生成」から「プロセス実行」へと移行することを示唆しています。「デジタル・アセンブリ・ライン（デジタル組立ライン）」という概念をキーワードに、AIエージェントが自律的にワークフローを回す未来において、日本企業が備えるべき実務的視点を解説します。
「チャット」から「エージェント」へ：AIの役割定義が変わる
Google Cloudが発表した2026年に向けた予測において、最も注目すべきキーワードは「エージェンティック・ワークフロー（Agentic Workflows）」と「デジタル・アセンブリ・ライン（The Digital Assembly Line）」です。これは、これまでの生成AI（LLM）が主に「人間が入力した質問に答える」「要約する」といった受動的な役割であったのに対し、今後はAIが自律的なエージェント（代理人）として、複数のタスクを計画し、ツールを使いこなし、完遂する役割へと進化することを示しています。
例えば、従来のカスタマーサポートAIは「返品ポリシーを教えて」という質問に回答するまでが仕事でした。しかし、エージェンティックなAIは「返品処理をしておいて」という指示に対し、在庫システムの確認、配送業者の手配、返金処理の実行、顧客へのメール通知までを自律的な判断フローに基づいて実行します。これは、顧客体験（CX）の現場が、単なる問い合わせ対応から、AIによる能動的なコンシェルジュサービスへと変質することを意味します。
デジタル・アセンブリ・ライン：人間とAIの協働プロセス
Google Cloudはこの変化を「デジタル・アセンブリ・ライン」と表現しています。製造業の組立ラインのように、特定のタスク（セキュリティチェック、データ検索、トランザクション実行など）に特化した複数のAIエージェントが連携し、複雑な業務を処理するイメージです。
このモデルにおいて、人間の役割は「作業者」から「監督者」へとシフトします。AIが提案したアクションプランを承認したり、例外的なトラブルが発生した際に介入したりする役割です。特に日本企業においては、少子高齢化による労働力不足が深刻化しており、定型的な接客やバックオフィス業務をこの「デジタル・アセンブリ・ライン」に置き換えることは、コスト削減以上の「事業継続性（BCP）」の観点から必須の検討事項となります。
セキュリティとガバナンスの自動化
AIが自律的に「行動」し始めるとき、最大のリスクは誤作動やハルシネーション（もっともらしい嘘）による不適切な処理の実行です。単に誤った文章を表示するだけでなく、誤って送金したり、誤ったデータを削除したりするリスクが生じます。
そのため、2026年に向けたトレンドでは「セキュリティ・オートメーション」が不可欠な要素として挙げられています。これは、AIの出力や行動を監視する別のAI（ガードレール）を配置し、企業ポリシーやコンプライアンスに違反しないかをリアルタイムでチェックする仕組みです。日本の金融機関や公共サービスなど、高い信頼性が求められる領域では、この「AIを監査するAI」の導入が、実務適用の前提条件となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流は「対話」から「自律実行」へと向かっていますが、日本企業がこれを取り入れる際には、以下の3つの視点が重要になります。
1. 「おもてなし」の再定義と標準化
日本の高いサービス品質（おもてなし）をAIで再現するには、暗黙知となっている対応フローを形式知化し、エージェントのプロンプトやワークフローとして定義し直す必要があります。AIに「よしなに」は通じません。現場の優秀なスタッフの判断基準をいかにデジタル・アセンブリ・ラインに落とし込めるかが、CXの品質を左右します。
2. 既存システム（Legacy）との安全な接続
AIエージェントが真価を発揮するには、社内の基幹システムやデータベースとAPI連携する必要があります。しかし、多くの日本企業ではレガシーシステムが障壁となりがちです。大規模なシステム刷新を待つのではなく、RPAやiPaaS（Integration Platform as a Service）を組み合わせ、AIが操作可能なインターフェースを整備するアプローチが現実的です。
3. 「人間参加型（Human-in-the-loop）」の設計
法規制や商習慣が複雑な日本において、全ての判断をAIに委ねることはリスクが高すぎます。特に契約関連や金銭が絡む処理においては、最終承認プロセスに必ず人間を介在させる「Human-in-the-loop」の設計を徹底すべきです。これにより、AIのリスクを制御しつつ、業務効率を最大化するバランスの取れた運用が可能になります。