投稿者 global-ai-media 
Metaがシンガポール発のAIスタートアップ「Manus」を約20億ドル（約3,000億円）で買収したという報道は、AI業界の潮流が「対話」から「行動」へシフトしていることを決定づけました。生成AIの次のフェーズである「自律型AIエージェント」がビジネスにもたらすインパクトと、日本企業が直面する実装・ガバナンスの課題について解説します。
「チャットボット」から「自律型エージェント」への転換点
MetaによるManusの買収は、単なる技術力の取り込み以上の意味を持っています。Manusは、汎用的な「AIエージェント」として注目を集めたスタートアップです。これまで市場を賑わせてきたChatGPTやClaudeなどのLLM（大規模言語モデル）は、主にテキストやコードを「生成」することに主眼が置かれていました。しかし、今、世界中のテックジャイアントが目指しているのは、その先にある「タスクの実行」です。
AIエージェントとは、ユーザーの曖昧な指示（ゴール）を受け取り、それを達成するために自ら計画を立て、Webブラウザの操作や外部ツールのAPIを叩き、最終的な成果物を自律的に生み出すシステムを指します。Metaはこの技術を、InstagramやWhatsAppといった巨大なプラットフォーム、あるいはRay-Ban Metaのようなウェアラブルデバイスに統合し、ユーザーの代わりに「予約する」「購入する」「調査してまとめる」といった実務を行わせようとしています。
日本企業における「デジタルレイバー」としての可能性
この動きは、少子高齢化による労働力不足が深刻な日本企業にとって、極めて重要な示唆を含んでいます。これまで日本企業が熱心に取り組んできたRPA（Robotic Process Automation）は、定型業務の自動化には貢献しましたが、ルールの変更や例外処理に弱いという課題がありました。
LLMを頭脳に持つAIエージェントは、いわば「融通の利くRPA」であり、高度な「デジタルレイバー（仮想労働者）」になり得ます。例えば、社内システムから必要なデータを検索し、Excelで集計し、ビジネスメールの下書きを作成してSlackで上長に確認を求めるといった、複数のアプリケーションを横断する非定型業務の自動化が現実味を帯びてきます。これは、日本のホワイトカラーの生産性を劇的に向上させるポテンシャルを秘めています。
「行動するAI」がもたらすリスクとガバナンス
一方で、AIが「行動」できるようになることには、新たなリスクも伴います。従来の生成AIであれば、間違った回答（ハルシネーション）をしても、人間が読んで気づけば修正が可能でした。しかし、AIエージェントが勝手に誤った商品を大量発注したり、不適切なメールを顧客に送信したり、社内データベースを誤って削除したりした場合、その損害は甚大です。
日本の商習慣では、取引先との信頼関係やミスのない業務遂行が重視されます。したがって、AIエージェントを導入する際は、「Human-in-the-loop（人間がループの中に入る）」の設計が不可欠です。完全に自律させるのではなく、最終的な実行ボタンは人間が押す、あるいはAIの行動ログを人間が即座に監査できる仕組みを構築することが、日本企業におけるガバナンスの要諦となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のMetaの動きと世界的なエージェント化の流れを受け、日本の実務家は以下の3点を意識すべきです。
1. レガシーシステムとAPIの整備
AIエージェントが活躍するためには、社内の基幹システムやツールがAPIで連携可能になっている必要があります。画面操作（GUI）に頼った古いシステム構成のままでは、最新のAIエージェントの恩恵を十分に受けられません。DXの一環として、システム疎結合化とAPI整備を急ぐべきです。
2. 「暗黙知」の形式知化
日本の現場では「いい感じにやっておいて」という曖昧な指示や、マニュアル化されていない「暗黙の了解」が多く存在します。AIエージェントは論理的な手順書や明確なゴール設定を必要とします。業務フローを可視化し、AIが理解可能な形に落とし込むプロセス・マイニング的なアプローチが求められます。
3. 段階的な権限委譲
いきなり全てを自動化するのではなく、まずは「調査・ドラフト作成」までをAIに任せ、徐々に信頼度に応じて「実行」権限を付与していく段階的な導入計画が必要です。また、AIが誤動作した際の責任分界点（ベンダーか、利用者か）を法務部門と連携して整理しておくことも、リスク管理として重要になります。