投稿者 global-ai-media 
韓国のテクノロジー大手であるNaverとKakaoが、単なるインターネット企業から「AIネイティブ」企業への転換を宣言し、本格的なAIエージェントサービスの展開を加速させています。この動きは、生成AIの活用フェーズが「対話・検索」から「自律的なタスク実行」へと移行しつつあることを示唆しています。隣国のビッグテックの動向を補助線に、日本企業が取り組むべきAI活用の次なるステップと、それに伴うガバナンス上の課題について解説します。
「AIネイティブ」という経営課題
生成AIのブームから1年以上が経過し、多くの日本企業でもPoC（概念実証）や一部業務への導入が進みました。しかし、多くのケースでは既存の業務プロセスに「便利なツール」としてAIをアドオンしている段階に留まっています。一方で、今回の元記事にあるNaverやKakaoといった韓国のテックジャイアントが標榜する「AIネイティブ」化とは、事業の核そのものをAI前提で再構築することを意味します。
これは、単にLLM（大規模言語モデル）のAPIを叩く機能を増やすことではありません。組織の意思決定プロセス、データパイプライン、そして顧客体験（UX）のすべてにおいて、AIが中核的な役割を果たす状態を指します。日本企業にとっても、これは「DX（デジタルトランスフォーメーション）」の延長線上にある、避けては通れない経営課題と言えるでしょう。
「チャット」から「エージェント」へ：AI活用の質的転換
NaverやKakaoが注力する「AIエージェント」は、これまでのチャットボットとは一線を画します。従来のAIが主に「情報の検索・要約・生成」を行う受動的な存在であったのに対し、エージェントはユーザーの意図を理解し、複雑なタスクを「自律的に実行」することを目指します。
例えば、旅行の計画を立てる際、行き先を提案するだけでなく、フライトの予約、ホテルの手配、レストランの確保までを、外部システムと連携して完遂するのがAIエージェントの役割です。日本国内においても、スーパーアプリとしての地位を確立しているLINE（LY Corporation）などが同様の方向性を目指していますが、このトレンドはtoC（消費者向け）サービスに限った話ではありません。
企業内システムにおいても、経費精算、会議室予約、さらにはサプライチェーンの調整といった業務を、人間が指示するだけでAIがバックエンドシステムを操作して完了させる未来が近づいています。これは大幅な生産性向上が期待できる反面、従来とは異なるリスク管理が必要になります。
日本市場における「スーパーアプリ」型AIの親和性
韓国市場におけるKakaoTalkと同様、日本市場においてはLINEという強力なプラットフォームが存在します。欧米型の、個別のSaaSやアプリを使い分けるスタイルに対し、アジア圏では一つのアプリ内で完結する「スーパーアプリ」のエコシステムが好まれる傾向にあります。
この商習慣は、AIエージェントの普及において追い風となります。ユーザーは新しいインターフェースを覚えることなく、使い慣れたチャット画面を通じて高度なAIサービスを享受できるからです。日本企業が自社のサービスにAIを組み込む際も、独自アプリを開発するだけでなく、こうした既存のプラットフォーム上のエコシステムを活用し、日常生活や業務フローに溶け込ませる「埋め込み型」のアプローチが、ユーザーの受容性を高める鍵となるでしょう。
実務上の課題：権限管理と「ハルシネーション」のリスク
AIエージェントの実装には、技術的・法的なハードルが存在します。最大のリスクは、AIが誤った判断でアクションを起こしてしまうことです。単に誤った文章を表示するだけであれば修正が可能ですが、AIが勝手に「誤発注」や「誤送金」を実行してしまっては取り返しがつきません。
これを防ぐためには、AIガバナンスの強化が不可欠です。具体的には、「Human-in-the-loop（人間が最終確認を行う仕組み）」の実装や、AIがアクセスできるAPIの権限範囲を厳密に制限するセキュリティ設計が求められます。日本の企業文化においては、ミスの許容度が低い傾向にあるため、完全自動化を目指す前に、まずは「提案まではAI、実行ボタンは人間」という段階的な導入が現実的かつ安全なアプローチとなります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のNaverやKakaoの動向を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアが意識すべきポイントは以下の通りです。
1. 「ツール導入」から「プロセス再定義」への移行
AIを単なる効率化ツールとして見るのではなく、AIがタスクを実行することを前提に、業務フロー自体を見直す必要があります。特に「承認プロセス」や「定型業務」において、どこまでをAIエージェントに任せられるか、再設計の議論を始めるべき時期に来ています。
2. プラットフォーム戦略の見極め
自前で巨大なLLMを構築するのではなく、目的に応じた適切なモデルを選定し、LINEなどの普及しているプラットフォームや、Microsoft Copilotのような業務基盤といかに連携するかが、日本市場での成功の鍵を握ります。UI/UXの観点では、日本特有の「きめ細やかさ」をAIエージェントがいかに再現できるかが差別化要因となります。
3. アクションに対するガバナンスの構築
AIに「実行権限」を持たせることのリスクを正しく評価してください。法規制やコンプライアンスの観点から、AIの行動ログの透明性確保（トレーサビリティ）と、有事の際の責任分界点の明確化を、開発初期段階から組み込むことが重要です。