投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なる「対話」から、複雑なタスクを自律的にこなす「行動（エージェント）」へと進化しつつあります。2026年に向けて、Eコマースをはじめとするビジネスの現場で「Agentic AI（自律型AIエージェント）」がどのように実装され、それを支える統合プラットフォームやガバナンスがなぜ重要になるのか。グローバルの潮流と日本の実務環境を踏まえて解説します。
対話するAIから「行動するAI」へ
これまでの生成AI、特にChatGPTの登場以降に普及した多くのシステムは、人間が入力したプロンプトに対してテキストや画像を「生成」することが主な役割でした。しかし、2025年から2026年にかけての大きなトレンドは、「Agentic AI（自律型AIエージェント）」への移行です。
Agentic AIとは、単に質問に答えるだけでなく、ユーザーの意図を理解し、自律的にツールを使いこなし、タスクを完遂するAIシステムを指します。Eコマースの文脈で言えば、「おすすめの商品を教えて」と答えるだけでなく、在庫状況を確認し、配送手配を行い、場合によっては返品処理や顧客サポートのチケット発行までをシステム連携して実行する能力です。
このシフトは、日本の深刻な労働力不足に対する切り札となり得ますが、同時に「AIが勝手に誤った処理を行う」という新たなリスクも孕んでいます。テキストを間違えるだけのハルシネーション（もっともらしい嘘）とは異なり、誤発注や誤送金といった実害につながる可能性があるため、より高度な制御が求められます。
サイロ化されたデータこそが最大の障壁
Agentic AIが実務で機能するための前提条件となるのが「ユニファイド・プラットフォーム（統合基盤）」です。AIエージェントが適切に行動するためには、顧客データ（CRM）、在庫データ（ERP）、物流システム、決済システムなどが分断されずに連携している必要があります。
日本企業、特に歴史ある大手企業において最大の課題となるのが、部門ごとにサイロ化されたレガシーシステムです。「顧客情報は営業部門のDBに、在庫は工場のシステムにあり、API連携もされていない」という状態では、どんなに高性能なLLM（大規模言語モデル）を導入しても、エージェントは「確認できません」と答えるか、不正確な推論を行うことしかできません。
AI導入の議論はモデルの性能比較に終始しがちですが、実務的には「AIが触れるデータとAPIをどれだけ整備できるか」という泥臭いインフラ統合こそが、2026年の競争力を決定づける要因となります。
「AIガバナンス」は概念から実運用へ
元記事でも触れられている通り、今後はAIエージェントシステムを「デプロイ（展開）し、モニタリングし、ガバナンス（統制）を効かせる」ための専任チームやプロセスが不可欠になります。これは、システム開発部門だけでなく、法務やリスク管理部門を巻き込んだ体制が必要です。
AIが自律的に判断して良い範囲（ガードレール）をどこに設定するか。例えば、Eコマースにおいて「5,000円以下の返金処理ならAIが即時承認してよいが、それ以上は人間の承認を挟む」といったルール作りと、それをシステム的に強制するMLOps（機械学習基盤の運用）の仕組みが求められます。
日本企業は品質への要求レベルが極めて高いため、ブラックボックス化したAIの挙動をどのように監視し、説明責任を果たすかは、技術的な課題であると同時に経営課題でもあります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流であるAgentic AIへの進化を見据え、日本企業の実務担当者が今意識すべきポイントは以下の3点です。
1. データ基盤の「統合」をAI戦略の1丁目に置く
AIツールを導入する前に、社内のデータがエージェントから参照・操作可能な状態になっているかを見直してください。RAG（検索拡張生成）の精度向上だけでなく、API経由でのシステム連携を見据えた基盤整備が急務です。
2. 「Human-in-the-loop（人間による確認）」をプロセスに組み込む
完全な自動化を目指すのではなく、リスクの高いアクションの手前で必ず人間が介在するフローを設計してください。これにより、日本の商習慣で重視される「信頼」や「正確性」を担保しつつ、AIによる効率化の恩恵を受けることができます。
3. 守りのガバナンスを「攻めの基盤」と捉える
AIガバナンスを単なる規制対応と捉えず、「安心してAIに権限委譲するための安全装置」と定義し直すべきです。明確なガードレールがあるからこそ、現場はAIを積極的に活用できます。技術部門とビジネス部門が連携し、自社にとっての「許容できるAIのリスク範囲」を定義することから始めてください。