投稿者 global-ai-media 
2025年は「エージェンティックAI（自律型AI）」の年になると予測されていますが、単なるブームを超え、実務への適用段階に入りつつあります。AIが「対話」から「行動」へとシフトする中で、その複雑性を管理するためのフレームワークと、日本企業が直面するガバナンスの課題について解説します。
「対話」から「行動」へ：Agentic AIの台頭と課題
生成AIのブームは、当初の「チャットボットによる対話・検索」から、明確に次のフェーズへと移行しています。それが「Agentic AI（エージェンティックAI／自律型AI）」です。従来のLLM（大規模言語モデル）がユーザーの質問に対してテキストを生成する「受動的」な存在であったのに対し、エージェンティックAIは与えられたゴールを達成するために自ら推論し、計画を立て、外部ツール（API、データベース、SaaSなど）を操作してタスクを完遂する「能動的」なシステムを指します。
しかし、この進化は同時にシステム構成の劇的な複雑化を招いています。単一のAIモデルを呼び出すだけでなく、記憶（メモリ）の管理、複数エージェント間の協調、エラー時の自己修正機能など、アーキテクチャの難易度は指数関数的に上昇しています。VentureBeatの記事でも触れられている通り、この複雑なランドスケープを整理し、管理可能なものにする「フレームワーク」の重要性が今、世界的に叫ばれています。
カオスを秩序に変えるフレームワークの必要性
企業がエージェンティックAIを導入する際、最大の障壁となるのが「予測不可能性」と「制御の難しさ」です。AIが自律的に判断して行動する場合、どのツールをいつ使うか、あるいは誤った判断をした際にどうリカバリーするかを設計段階で定義しておく必要があります。
現在、業界では以下のような構成要素を整理するフレームワークが主流になりつつあります。
- プランニング（Planning）： 複雑なタスクを細かいサブタスクに分解する機能。
- メモリ（Memory）： 過去の対話や行動履歴を短期・長期的に記憶し、コンテキストを維持する機能。
- ツール使用（Tool Use）： 社内システムやWebブラウザなどを操作するインターフェース。
- オーケストレーション（Orchestration）： 複数の専門特化型エージェント（例：コーディング担当、レビュー担当、ドキュメント担当）を監督し、作業を割り振る機能。
これらの要素をバラバラに実装するのではなく、統一された設計思想（フレームワーク）の下で管理することが、実用的なAIシステム構築の鍵となります。
日本企業における「自律性」と「統制」のジレンマ
日本企業にとって、エージェンティックAIは「諸刃の剣」です。一方で、少子高齢化による労働力不足を補うための業務自動化、特に従来のRPA（Robotic Process Automation）では対応しきれなかった非定型業務の自動化において、極めて大きな可能性を秘めています。「判断を伴うRPA」として機能するからです。
しかし他方で、日本の組織文化や商習慣は「ミスの許容度」が低く、厳格なコンプライアンスが求められます。AIが誤って社外にメールを送信したり、不適切なデータをデータベースに書き込んだりするリスク（いわゆる「暴走」）に対して、日本企業は非常に敏感です。
欧米企業が「まずは自律させてみて、問題があれば修正する」というアジャイルなアプローチを取りがちなのに対し、日本企業では「人間による承認プロセス（Human-in-the-loop）」をワークフローのどこに組み込むかが、導入の成否を分ける重要なポイントになります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流と日本の実情を踏まえ、意思決定者やエンジニアは以下の点を意識してプロジェクトを進めるべきです。
1. 「完全自動化」を目指さず「協働」から始める
いきなり全てのプロセスをAIエージェントに任せるのではなく、人間が最終確認を行うポイントを必ず設ける「Human-in-the-loop」設計を前提とすべきです。これはリスク管理だけでなく、日本の「稟議・承認」文化とも親和性が高く、現場の心理的抵抗を下げる効果もあります。
2. ガバナンス（AgentOps）の整備
AIがどのような論理でその行動を選択したのかを追跡できるログ基盤や、意図しない行動をブロックするガードレールの設置が不可欠です。従来のMLOps（機械学習基盤の運用）に加え、エージェントの行動を監視・管理する「AgentOps」の視点を持つ必要があります。
3. 縦割り組織の解消とデータ連携
エージェンティックAIが真価を発揮するには、部門を横断したデータアクセスやAPI連携が必要です。しかし、日本企業では部署ごとにシステムがサイロ化しているケースが多々あります。技術的な導入の前に、AIがアクセスすべきデータ権限の整理や、部門間の政治的な壁を取り払うことが、プロジェクトリーダーの重要な役割となります。