投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は「対話」から「自律的なタスク実行（エージェント）」へと進化しています。しかし、エンジニアリング、ビジネス、ITの各部門が独自の判断でツールを導入することで、組織内でAIが分断されるリスクが高まっています。本記事では、TCSの「Manufacturing AI Canvas」というコンセプトを題材に、日本企業が陥りがちな「AIの部分最適」をどう乗り越え、ガバナンスとイノベーションを両立させるべきかを解説します。
部門ごとの「AIエージェント」導入が招く分断
生成AIブーム以降、多くの企業でPoC（概念実証）が行われてきましたが、現在は単にテキストを生成するだけでなく、システム操作やワークフローを自律的に実行する「AIエージェント」の活用へと焦点が移りつつあります。ここで浮上しているのが、元記事でも指摘されている「導入の断片化（Fragmented adoption）」という課題です。
例えば、製造現場（OT領域）のエンジニアリングチームは生産性向上に特化したAIツールを選定し、営業やバックオフィス（ビジネス領域）は汎用的なLLM（大規模言語モデル）ベースのSaaSを導入、そしてIT部門はセキュリティを重視した別のプラットフォームを推奨するといった状況です。日本企業においても、現場の改善意識が高いゆえに、各部門が予算内で個別にツールを導入し、結果としてデータのサイロ化や、互換性のないシステムが乱立する「シャドーAI」の問題が顕在化し始めています。
製造業における「キャンバス」アプローチの必要性
TCS（タタ・コンサルタンシー・サービシズ）が提唱する「Manufacturing AI Canvas」のようなアプローチが注目される背景には、こうした分断を解消し、AI活用を組織全体で統合・管理したいというニーズがあります。
特に製造業では、現場の設備データ（OTデータ）と基幹システムのデータ（ITデータ）をAIがいかに横断的に扱えるかが、予知保全やサプライチェーン最適化のカギを握ります。しかし、各部門がバラバラのAIエージェントを使用していると、エージェント間での知識共有やデータ連携が困難になります。「キャンバス」のような統合基盤の発想は、単一のベンダーにロックインされることを推奨するものではなく、組織として「どのAIが、どのデータにアクセスし、どのような権限で自律動作するのか」を可視化・管理するための共通層（レイヤー）を持つべきだという示唆を含んでいます。
日本企業におけるガバナンスと組織文化の壁
日本企業、特に製造業においては「現場の強い自律性」が強みである一方で、全社横断的なデジタル基盤の統一には抵抗感が強い傾向にあります。「現場のことは現場が一番わかっている」という文化は尊重すべきですが、AIエージェントが高度化するにつれ、個別の最適化だけではリスク管理が追いつかなくなります。
例えば、ある部門のAIエージェントが誤った判断（ハルシネーション）に基づいて発注指示を出したり、機密情報を含むデータを学習データとして外部に送信してしまったりするリスクです。これらを防ぐためには、トップダウンでのガバナンスルールの策定と、現場が使いやすい統合プラットフォームの整備を両輪で進める必要があります。単に「禁止」するのではなく、安全な「ガードレール」の中で現場が自由にAIエージェントを組み合わせられる環境を作ることが、日本企業のDX推進者には求められています。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの動向と日本の現状を踏まえ、以下の3点を実務上の指針として提案します。
1. 部門横断的な「AIオーケストレーション」機能の設置
IT部門、製造現場、事業部門の代表者からなるタスクフォースを組成し、各部門が導入したいAIツールの選定基準やデータ連携プロトコルを統一してください。バラバラの導入を止めるのではなく、相互運用性（インターフェース）を担保することが重要です。
2. 「人」を中心としたエージェント設計（Human-in-the-loop）
AIエージェントに完全に判断を委ねるのではなく、最終的な意思決定や承認プロセスに人間が介在するフローを設計段階で組み込んでください。これは品質保証に厳しい日本の商習慣において、AI導入の信頼性を担保するために不可欠です。
3. 統合基盤への投資対効果の見極め
個別のSaaS契約の積み上げは、長期的にはコスト増と管理不全を招きます。初期投資がかかったとしても、全社共通のAIゲートウェイや管理プラットフォーム（キャンバス）を構築することが、長期的にはセキュリティリスクの低減と、ナレッジの全社共有による競争力強化につながります。