投稿者 global-ai-media 
2025年は、生成AIが単なる対話ツールから、タスクを自律的に実行する「AIエージェント」へと進化した転換点でした。しかし、業務プロセスへの深い統合が進むにつれ、信頼性と制御の難しさが新たな課題として浮上しています。グローバルの動向と日本の実務環境を踏まえ、これからのAI活用におけるリスク管理と実装のポイントを解説します。
「対話」から「行動」へ：2025年のAIトレンド変遷
2025年を振り返ると、AI分野における最大のトピックは間違いなく「AIエージェント（AI Agents）」の実装が進んだことでしょう。これまでの大規模言語モデル（LLM）は、主に情報の検索や要約、文章生成といった「対話」や「コンテンツ作成」に主眼が置かれていました。
しかし、2025年を通じて、AIは「行動」する存在へとシフトしました。AIエージェントとは、与えられたゴールに対して自ら計画を立て、外部ツール（API、データベース、ブラウザなど）を操作し、複数のステップを経てタスクを完遂するシステムを指します。例えば、顧客からの問い合わせ内容を理解するだけでなく、在庫システムを確認し、配送手配を行い、顧客への回答メールを送信するといった一連の業務プロセスを自律的に行うことが技術的に可能になりました。
この変化は、日本の企業にとっても労働力不足を補う切り札として期待されていますが、同時に従来のチャットボット導入とは次元の異なるリスク管理を求めています。
最大の障壁は「信頼性」と「予測可能性」
元記事でも指摘されている通り、2026年に向けた最大の課題は、AIエージェントの「信頼性（Reliability）」と「信頼（Trust）」の確立です。AIが単に回答を生成するだけであれば、間違った回答（ハルシネーション）のリスクは情報の誤認に留まります。しかし、AIがシステムを操作して「行動」する場合、誤って重要なデータを削除したり、不適切な発注を行ったりするリスクが生じます。
特に日本企業においては、業務品質に対する要求水準が高く、商習慣として「間違いのない確実な処理」が重視されます。AIエージェントは確率的に動作するため、100%同じ挙動を保証することが難しく、この「非決定性」が基幹業務への導入を阻む大きな壁となっています。
「AIがタスクを正しく理解し、期待通りの手順で実行したか」を検証する仕組み（Evaluation）が、2026年の技術開発および導入プロジェクトの中心テーマとなるでしょう。
日本企業に求められる「人とAIの協調」設計
欧米企業の一部では、完全自動化を目指してAIエージェントに広範な権限を与える実験的な動きも見られますが、日本の組織文化やコンプライアンス観点からは、リスクが高すぎると言わざるを得ません。
日本国内での現実的な解は、「Human-in-the-loop（人間参加型）」のアプローチを徹底することです。AIエージェントが計画（Plan）を立て、実行（Action）する直前のフェーズで人間が承認を行う、あるいはAIが実行した結果を人間が最終確認するといったワークフローの設計が不可欠です。
また、AIガバナンスの観点からも、AIがどの範囲のデータにアクセスでき、どのAPIを叩く権限を持っているのかを厳密に制御する「権限管理」の実装が、セキュリティ担当者やIT部門にとって急務となります。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントの時代において、日本の経営層やプロジェクト責任者は以下の3点を意識して推進すべきです。
1. 「完全自動化」ではなく「半自律」からのスタート
いきなり複雑な判断をAIに任せるのではなく、定型業務かつ失敗時のリカバリーが容易な領域からエージェントを導入すべきです。日本の現場が得意とする「標準化された業務マニュアル」をAIのプロンプトや制約条件に落とし込むことで、挙動の安定化を図ることができます。
2. 評価（Evaluation）プロセスの確立
AIエージェントの導入は「作って終わり」ではありません。意図した通りに動いているか、継続的にモニタリングし、テストケースを用いて定量的に評価する「AgentOps（エージェント運用のための基盤）」への投資が必要です。
3. 責任分界点の明確化
AIがミスをした際に誰が責任を負うのか、社内規定や契約における整理が必要です。AIを「道具」として扱い、最終的なアウトプットの責任は人間が持つという原則を組織内で再確認し、従業員が安心してAIを活用できる環境を整えることが、現場への浸透を加速させる鍵となります。