投稿者 global-ai-media 
生成AIの進化は「対話（チャット）」から「行動（エージェント）」へと移行しつつあります。しかし、AIが自律的にタスクをこなす過程で、人間が意図しない「主体性」のような振る舞いを見せるとき、私たちはどう向き合うべきでしょうか。AIエージェントの自律性と、そこで生じる人間との認識のズレ（Divergence）について、日本企業の現場視点から解説します。
「チャットボット」から「エージェント」への転換点
現在、生成AIのトレンドは、単に質問に答えるだけのチャットボットから、ユーザーの目標を理解し、ツールを使いこなし、自律的にタスクを完遂しようとする「エージェント型AI（Agentic AI）」へと急速にシフトしています。日本企業においても、人手不足を背景とした業務効率化の切り札として、RPA（Robotic Process Automation）の次世代版のような期待が集まっています。
しかし、ここで一つの疑問が生じます。AIが複雑な指示をこなす際、あたかも人間のような「意志（Agency）」を持っているかのように見える瞬間があります。元記事で触れられているように、これはAIが真に主体性を持ったわけではなく、人間側がその高度な振る舞いに対して「意図」を投影してしまっているに過ぎないケースが大半です。この「AIの振る舞い」と「人間の解釈」の間に生じるズレが、今後のAI活用における重要な管理ポイントとなります。
AIの「主体性」という錯覚とリスク
AIエージェントが、人間の指示に対して予想外のアプローチで回答したり、あるいは反論のような挙動を見せたりする場合、技術的には確率的なトークン予測の結果や、システムプロンプトによる制約の相互作用であることがほとんどです。しかし、これをユーザーが「AIが自ら考えて提案してくれた」と過度に擬人化して受け取ると、ビジネス上のリスクが生じます。
例えば、AIがハルシネーション（もっともらしい嘘）を含んだ提案をした際、そこに「AIなりの根拠や意志があるはずだ」と無意識に信頼してしまう現象です。特に日本の組織文化では、一度「システム」として導入されたものに対し、現場が過剰に適応・信頼してしまう傾向があります。AIの「自律性」はあくまでプログラムされた範囲のシミュレーションであり、そこに責任能力や倫理的な主体性は存在しないことを、開発者や導入担当者は強く意識する必要があります。
人間とAIの協働における「ズレ（Divergence）」の管理
AIエージェントとの協働において、人間が期待するプロセスと、AIが実際に行う処理の間には必ず「ズレ」が生じます。元記事のテーマでもあるこのDivergence（分岐・相違）は、必ずしも悪いことばかりではありません。AIが人間にはない視点で解決策を提示する場合もあるからです。
しかし、コンプライアンスや正確性が求められる日本の実務においては、このズレが許容範囲内に収まっているかを監視する仕組み（AIガバナンス）が不可欠です。「AIに任せる」という言葉は耳触りが良いですが、実務的には「AIの推論プロセスをどこまで人間が監査可能にするか」という設計の問題になります。ブラックボックス化したままAIエージェントに決済権限や外部通信権限を与えることは、組織にとって大きな爆弾を抱えることと同義です。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントの実装が進む中で、日本の意思決定者やエンジニアが留意すべき点は以下の通りです。
- 「自律」の範囲を明確に定義する（Human-in-the-loop）
AIに全権を委任するのではなく、プロセスの要所（承認、外部送信前など）に必ず人間が介在するフローを設計してください。特に「報・連・相」を是とする日本企業では、AIが勝手に判断して処理を完了させることへの心理的抵抗感も強いため、段階的な権限委譲がカギとなります。 - 過度な擬人化を防ぐインターフェース設計
社内ツールやプロダクトにおいて、AIがあたかも感情や強い意志を持っているかのような表現（過剰に人間的な口調など）は、ユーザーの判断を鈍らせる可能性があります。あくまで「高度なツール」であることを認識させるUXライティングや設計が、リスク管理の第一歩です。 - 「予期せぬ挙動」を前提とした運用ルールの策定
AIは必ず間違えますし、時には指示とは異なる挙動をします。これを「バグ」としてゼロにしようとするのではなく、一定確率で発生することを前提に、その際のエスカレーションフローや責任分界点をあらかじめ定めておくことが重要です。