投稿者 global-ai-media 
Anthropicが展開する「Computer Use」機能は、AIが人間と同様にPC画面を視認し、カーソルやキーボードを操作することを可能にしました。単なるテキスト生成を超え、実務を代行する「自律型AIエージェント」へと進化するこの技術は、日本のレガシーシステムやRPA活用にどのような変革をもたらすのか。技術的な可能性と、企業が直面するセキュリティ・ガバナンスの課題を実務的観点から解説します。
「チャット」から「行動」へ：AIエージェントの定義が変わる
生成AIの登場以来、私たちは主にチャットインターフェースを通じてAIと対話してきました。しかし、Anthropicが打ち出した「Computer Use（コンピュータ操作）」機能は、そのパラダイムを大きく変えようとしています。これは、LLM（大規模言語モデル）がAPIを介してシステムと連携するだけでなく、人間と同じようにGUI（グラフィカル・ユーザー・インターフェース）を認識し、マウスをクリックし、文字を入力して操作を行う技術です。
これまで「AIエージェント」と呼ばれていたものの多くは、検索や特定のツール呼び出しを行うものでしたが、「Computer Use」は、AIが「デジタルの身体」を手に入れたに等しい変化をもたらします。これにより、APIが提供されていない古い基幹システムや、SaaSの管理画面など、人間が手作業で行っていた業務をAIが直接代行する道が開かれました。
日本の「レガシーシステム」と「RPA」へのインパクト
この技術は、日本企業にとって特有の意味を持ちます。多くの日本企業では、API連携が困難なレガシーシステムや、複雑なGUIを持つ専用業務アプリケーションが現役で稼働しています。これまで、こうしたシステムの自動化にはRPA（Robotic Process Automation）が用いられてきました。
しかし、従来のRPAは「画面上の座標」や「特定の画像パターン」に依存しており、システムのレイアウトが少し変わるだけで動作が停止する「脆さ」がありました。一方、視覚能力を持つAIエージェントは、画面上の「送信ボタン」や「入力フォーム」を意味的に理解して操作するため、多少のデザイン変更にも柔軟に対応できる可能性があります。これは、メンテナンスコストの増大に悩む日本のIT現場にとって、RPAを「コグニティブ（認知的）な自動化」へと昇華させる起爆剤になり得ます。
「Ghost in the Machine」：制御とリスク管理の課題
一方で、AIが自律的にPCを操作することには大きなリスクも伴います。元記事のタイトルにある「The Ghost in the Machine（機械の中の幽霊）」という表現は、AIの振る舞いがブラックボックス化し、予測不能な動作をする懸念を暗示しています。
例えば、プロンプト・インジェクション（悪意ある命令入力）によって、AIエージェントが社内ネットワーク内の機密ファイルを開いたり、誤ってデータを削除したりするリスクが考えられます。人間であれば「これは怪しい」と判断できる場面でも、AIが指示を文字通りに受け取り、猛烈なスピードで誤操作を実行してしまう「暴走」の危険性は無視できません。
特に日本の商習慣においては、誤発注や情報漏洩が信用の失墜に直結します。「AIに任せた」という言い訳は通用しません。したがって、企業は「AIに与える権限の範囲（サンドボックス環境での実行など）」や「人間による承認プロセス（Human-in-the-loop）」を厳格に設計する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
Anthropicの「Computer Use」のような技術動向を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の点に着目して準備を進めるべきです。
1. 業務プロセスの「API化」と「GUI操作」の使い分け
すべてをAIの画面操作に任せるのではなく、安定性が求められる基幹業務はAPI連携を優先し、APIがない部分や非定型な作業（SaaS間のデータ転記や調査業務など）にこの新技術を適用するという「ハイブリッドな自動化戦略」を描く必要があります。
2. ガバナンス・ガイドラインの策定
AIエージェントが操作できるアプリケーションやデータ範囲を明確に制限する必要があります。例えば、「AIエージェント専用のユーザーアカウント」を発行し、そのアカウントには決済権限や人事データへのアクセス権を与えない、といった最小権限の原則（Least Privilege）を徹底することが重要です。
3. 人材不足対策としての「デジタル・レイバー」の再定義
少子高齢化が進む日本において、この技術は単なる効率化ツールではなく、不足する労働力を補う「デジタル・レイバー（仮想労働者）」として機能する可能性があります。ただし、それを実現するためには、AIのミスを前提とした業務フローの再設計と、AIを監督・マネジメントできる人材の育成が急務となります。