投稿者 global-ai-media 
生成AIのトレンドは、単なる対話から自律的にタスクを遂行する「Agentic AI」へと移行しつつあります。しかし、ベンダーの甘い言葉に踊らされず、実際の導入において不可欠な「深いシステム統合」の難易度と重要性を理解することが、プロジェクト成功の鍵となります。
「対話」から「行動」へ：Agentic AIの台頭と現実
昨今のAI市場において、最も注目を集めているキーワードの一つが「Agentic AI（自律型AIエージェント）」です。従来の生成AIが人間からの指示に対してテキストや画像を生成する「受動的」なツールであったのに対し、Agentic AIは目標を与えられると、その達成のために必要な手順を自ら考え、ツールを使いこなし、外部システムと連携してタスクを完遂しようとします。
しかし、MedCity Newsの記事が指摘するように、多くのベンダーが掲げる「AIエージェントによる業務変革」という謳い文句には注意が必要です。特に、AIが真に価値を発揮するために不可欠な「システム統合」の深さに関しては、ハイプ（過度な期待）と現実の間に大きなギャップが存在します。
「深い統合」こそが実用化の壁であり、価値の源泉
元記事では医療分野におけるEHR（電子カルテシステム）を例に挙げていますが、これは日本企業のあらゆる基幹システム（ERP、CRM、SFAなど）に置き換えて考えることができます。多くのAIベンダーは「既存システムとシームレスに統合できる」とアピールしますが、実務的な観点では以下の2つのレベルを明確に区別する必要があります。
一つは「読み取り（Read）」の統合です。AIがデータベースから情報を引き出し、要約や回答を行うことは比較的容易であり、現在多くのRAG（検索拡張生成）ソリューションがこれを実現しています。
もう一つ、そしてより重要なのが「書き込み（Write）」および「アクション」を含む深い統合です。Agentic AIが真価を発揮するのは、例えば「顧客データを更新する」「発注処理を確定する」「診療記録を追記する」といったアクションを行う時です。しかし、これには極めて高い信頼性と、複雑なAPI連携、そして厳格な権限管理が求められます。単にシステムに繋がっているだけでは不十分であり、ビジネスロジックや整合性を担保した状態での「深い統合」がなければ、AIは単なる「おしゃべりな検索窓」に留まってしまいます。
セキュリティとガバナンスの再考
システムへの「書き込み」権限をAIに持たせることは、リスク管理の次元を変えることを意味します。もしAIが誤った判断で在庫データを書き換えたり、誤った医療記録を作成したりした場合、その損害は計り知れません。
日本企業においては、個人情報保護法や業界ごとの厳格なコンプライアンス基準が存在します。AIエージェントが自律的に行動する際、「誰が（どのAIが）」「いつ」「どのような判断で」システムを操作したのかというログの追跡可能性（トレーサビリティ）と、異常時の遮断メカニズム（キルスイッチ）の実装は、技術的な機能要件である以前に、経営上の必須要件となります。
日本企業のAI活用への示唆
以上の議論を踏まえ、日本企業がAgentic AIの導入を検討する際には、以下の点に留意すべきです。
1. 既存システムのAPI化とモダン化が先決
「2025年の崖」でも指摘されているように、多くの日本企業ではレガシーシステムがブラックボックス化しています。AIエージェントを導入するには、まず基幹システムがAPIを通じて安全に連携できる状態（モダン化）にあるかが問われます。AI導入の前に、足元のデータ基盤整備が必要になるケースが大半です。
2. 「Human-in-the-Loop」を前提としたプロセス設計
完全な自律化を急ぐのではなく、AIが下書きや提案を行い、最終的な承認（システムへの書き込み）は人間が行う「Human-in-the-Loop（人間が介在する仕組み）」から始めるべきです。これにより、日本の商習慣で重視される「品質」と「責任の所在」を明確にしつつ、AIのリスクをコントロールできます。
3. ベンダー選定時は「統合の深さ」を問う
ベンダーのデモを見る際は、単にチャット画面で何ができるかだけでなく、「自社の特有なデータベース構造に対応できるか」「既存のセキュリティポリシーに準拠したアクセス制御が可能か」といった、バックエンドの統合能力を厳しく評価してください。