投稿者 global-ai-media 
投資市場において、UiPathのような自動化プラットフォームとSentinelOneのようなセキュリティ企業が長期的な成長株として注目されています。この背景にあるのは、「定型業務の自動化」から「自律的な意思決定」へのシフトと、それに伴うセキュリティリスクへの対応です。本記事では、RPA大国である日本企業が直面する「次世代の自動化」と、AI時代に不可欠な「AIによる防御」の重要性について解説します。
RPAから「エージェント型AI」への進化
かつて「働き方改革」の切り札として日本企業に広く普及したRPA（Robotic Process Automation）ですが、現在、その役割は大きな転換点を迎えています。従来のRPAは「ルールベース」であり、人間が定義した手順を正確に繰り返すことに特化していました。しかし、生成AIの登場により、AIが自ら手順を考え、判断し、実行する「AIエージェント（Agentic AI）」への進化が進んでいます。
UiPathなどの主要ベンダーが現在注力しているのが、この「AIエージェント・オーケストレーション」です。これは単にメールの下書きを作るだけでなく、複数のシステムを横断してデータを収集し、状況に応じて「どのツールを使うべきか」を判断し、複雑なワークフローを完遂する仕組みを指します。日本企業においては、既存のRPA資産（野良ロボット化したものを含む）をいかにして、柔軟性と知性を持ったAIエージェントへと昇華させるかが、今後の生産性向上の鍵となります。
AIにはAIを：セキュリティの自律化
業務プロセスのAI化が進む一方で、サイバー攻撃の手法もAIによって高度化しています。攻撃者は生成AIを用いて、極めて自然なフィッシングメールを作成したり、脆弱性を高速に検出したりすることが可能になりました。こうした脅威に対抗するためには、防御側もAIを活用した自律的な対応が不可欠です。
SentinelOneのようなエンドポイントセキュリティ（EDR/XDR）企業が注目される理由は、人間がログを解析してから対処するのでは間に合わない攻撃に対し、AIがリアルタイムで検知・隔離・修復を行う能力を持っているからです。特に、テレワークの定着やSaaS利用の拡大により「境界型防御」が通用しなくなった現代において、各エンドポイント（端末）が自律的に防御判断を下す仕組みは、企業の事業継続性（BCP）を担保する上で必須のインフラとなりつつあります。
日本企業における導入の壁と「幻覚」リスク
しかし、こうした「自律型AI」の導入にはリスクも伴います。生成AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」により、AIエージェントが誤った発注を行ったり、誤った顧客対応を行ったりする可能性があります。従来のRPAであれば「エラーで止まる」だけで済んだものが、AIエージェントの場合は「誤ったまま完了してしまう」恐れがあるのです。
日本企業特有の「ミスの許容度が低い」文化において、これをどう乗り越えるかは大きな課題です。すべてをAIに任せるのではなく、重要な意思決定ポイントには必ず人間が介在する「ヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-in-the-Loop）」の設計や、AIの挙動を監視するガバナンス体制の構築が、技術導入以前に求められます。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの技術トレンドと日本の実情を踏まえると、以下の3点が重要な意思決定ポイントとなります。
- 「既存RPAの延命」ではなく「プロセスの再設計」を：
現在のRPAシナリオにAIを継ぎ足すだけでは効果は限定的です。AIエージェントが自律的に動けるよう、業務プロセス自体を「目的ベース」で再定義する必要があります。 - セキュリティは「コスト」ではなく「AI活用の前提条件」へ：
AI活用を推進する部門とセキュリティ部門が分断されているケースが散見されます。AIによる自動化範囲を広げるならば、セットでAI駆動型のセキュリティ対策（EDR/XDR等）を導入し、守りを自動化することが攻めのAI活用の条件となります。 - 「結果責任」の所在を明確にする：
AIエージェントが自律的に行動した結果、損害が発生した場合の責任分界点を明確にする必要があります。技術的な検証（PoC）だけでなく、法務・コンプライアンス部門を早期に巻き込んだ「運用ルールの策定」が、プロジェクト成功の分水嶺となります。