投稿者 global-ai-media 
2024年末、生成AIによるコーディング能力の飛躍的な向上を受け、2025年は自律的にタスクをこなす「AIエージェントの年」になると広く予測されていました。しかし、The New Yorkerの記事が指摘するように、私たちの生活やビジネスが根本から覆るような変化は起きていません。本稿では、なぜ「技術的進歩」が「実社会の変革」に直結しなかったのかを分析し、日本企業がとるべき現実的なAI戦略について解説します。
「AIエージェント」への期待と現実のギャップ
2024年の終わり頃、生成AI界隈ではある種の確信が広がっていました。AIモデルが単にテキストを生成するだけでなく、複雑なプログラムコードを正確に書き、実行し、エラーを修正できるようになったことで、「次はAIが自律的に仕事をする時代（エージェントの時代）が来る」という予測です。
「AIエージェント」とは、人間が逐一指示を出さなくても、目標を設定するだけで自ら推論し、ツールを使い、タスクを完遂するAIシステムを指します。しかし、2025年を迎えても、多くの日本企業においてAIは依然として「便利なチャットボット」や「検索補助ツール」の域を出ていないのが実情ではないでしょうか。
記事が示唆するように、コーディングという「正解が定義しやすい閉じた世界」での成功と、不確実性に満ちた「実ビジネスの世界」での成功の間には、依然として大きな溝が存在していたのです。
信頼性と「ラストワンマイル」の壁
なぜ変革は遅々として進まないのでしょうか。最大の要因は「信頼性（Reliability）」の欠如にあります。
企業の基幹業務において、95%の精度は素晴らしいものですが、残りの5%が重大な事故につながる場合、そのシステムを完全自動化することはできません。特にAIエージェントが複数のシステムを操作する場合、一つの小さな誤判断が連鎖的なエラーを引き起こすリスクがあります。
また、多くの企業システムはレガシーであり、AIがAPI経由で簡単に操作できるようには設計されていません。AIモデル自体は賢くなっても、それを社内のデータベースや業務フローに安全に接続するという「ラストワンマイル」のエンジニアリングとガバナンスの課題が、実装の大きな足かせとなっています。
日本企業特有の課題：文脈依存と「暗黙知」
日本国内の文脈で考えると、さらに別の壁が見えてきます。欧米型のジョブ型雇用と比較して、日本の業務プロセスは「暗黙知」や「阿吽の呼吸」に依存している部分が多く、業務フローが明文化されていないケースが多々あります。
AIエージェントを機能させるためには、業務の手順、判断基準、例外処理が明確に定義されている必要があります。「いい感じにやっておいて」という指示で動けるのは、空気を読める人間だけであり、現在のAIには困難です。日本企業がAIエージェントを導入しようとした際、技術的な問題以前に、この「業務プロセスの標準化・形式知化」という泥臭い課題に直面し、プロジェクトが停滞するケースが散見されます。
日本企業のAI活用への示唆
以上の現状を踏まえ、日本企業が今後のAI活用において意識すべきポイントを整理します。
1. 「魔法」ではなく「同僚」としての再定義
完全自律型のAIに全てを任せるのではなく、人間が最終判断を行う「ヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-in-the-Loop）」を前提としたワークフローを設計してください。AIはあくまで強力な「副操縦士」であり、責任能力を持つ主体ではありません。
2. 業務プロセスの可視化とデジタル化
AIに業務を代行させるためには、その業務が言語化・データ化されている必要があります。AI導入の前段階として、社内の「暗黙知」となっている業務フローを洗い出し、標準化する作業が急務です。これはDX（デジタルトランスフォーメーション）の本質的な作業でもあります。
3. 局所的な成功体験の積み上げ
全社的な変革を一度に目指すのではなく、例えば「社内問い合わせ対応」や「定型レポート作成」など、リスクが限定的で効果測定がしやすい領域からエージェント的な動きを導入・検証してください。小さな成功（クイックウィン）を積み上げることが、組織全体のAIリテラシー向上につながります。
AIの進化は続いていますが、2025年の教訓は「技術があるだけでは世界は変わらない」ということです。技術を実務に落とし込むための地道な整備とガバナンスこそが、これからの日本企業に求められています。