投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なる対話やコンテンツ生成から、複雑なタスクを自律的に遂行する「Agentic AI（エージェント型AI）」へと移行しつつあります。IBM Researchが提唱する新たなシステム理論をもとに、LLMが「行動」する際のリスクと、それを制御するためのアーキテクチャ、そして日本企業が採るべき実務的なアプローチについて解説します。
チャットボットから「行動するAI」へのパラダイムシフト
これまでの生成AI活用は、主に人間が質問し、AIが回答するという「チャットボット（対話）」形式が中心でした。しかし現在、世界のAI開発の潮流は、AIが自ら計画を立て、ツールを使いこなし、目標を達成するために自律的に行動する「Agentic AI（エージェント型AI）」へと急速にシフトしています。
Agentic AIとは、単にテキストを生成するだけでなく、社内データベースの検索、APIを介したシステム操作、メールの送信、コードの実行といった「実務的なアクション」を担うシステムです。IBM ResearchがAAAI 2026に向けて発表した「Foundations of Agentic Systems Theory（エージェントシステム理論の基礎）」は、この新しいAIのあり方に対し、従来のソフトウェア工学や確率論とは異なる、新たな理論的枠組みが必要であることを示唆しています。
LLMの「合理性」と実務適用のギャップ
大規模言語モデル（LLM）は、本質的には「次にくる単語の確率」を計算するエンジンであり、人間のような論理的思考や長期的な計画能力（合理的な振る舞い）を先天的に備えているわけではありません。IBMの研究が指摘するように、AIエージェントの基盤となるLLMは、必ずしも私たちが期待するような「合理的な行動」を一貫して取れるとは限らないのです。
例えば、AIに「出張の手配」を依頼した場合、フライトの検索までは完璧でも、社内規定（予算上限や承認フロー）を無視して予約を実行してしまうリスクがあります。これはLLMの能力不足というよりは、LLMを包み込む「システム全体の設計」において、AIにどのような権限と判断基準を持たせるかという理論がまだ成熟していないことに起因します。
確率的な挙動をシステムとして制御する
日本企業がこの技術を業務プロセス（BPM）やプロダクトに組み込む際、最大の課題となるのは「確率的な挙動の制御」です。従来のITシステムは「入力Aに対して必ず出力Bを返す」決定論的な動きをしますが、Agentic AIは試行錯誤を含んだ動きをします。
したがって、今後のシステム開発では、LLM単体の性能向上に頼るのではなく、LLMを制御・監視する周辺アーキテクチャ（ガードレール）の重要性が増します。具体的には、AIが生成した計画を検証するモジュールや、外部ツールへのアクセス権限を厳格に管理するガバナンス層の実装です。IBMの研究動向は、こうした「信頼できるエージェント」を構築するための設計図を模索する動きと言えます。
日本企業のAI活用への示唆
Agentic AIの台頭は、日本のDX（デジタルトランスフォーメーション）を加速させる可能性がありますが、同時に新たなリスク管理も求められます。以下に、日本企業が意識すべき要点を整理します。
1. 「Human-in-the-loop（人間による確認）」の再設計
日本の商習慣において、完全な自動化は責任の所在を曖昧にするリスクがあります。AIエージェントにタスクを任せる場合でも、最終的な承認や重要な意思決定のポイントには必ず人間が介在するワークフローを設計すべきです。これは「稟議」や「承認」という日本の組織文化とも親和性が高く、AIのリスクをヘッジする現実的な解となります。
2. 権限管理の最小化と明確化
AIエージェントに社内システムへのアクセス権を与える際は、「読み取り専用」から始め、書き込みや削除といった権限は慎重に付与する必要があります。ゼロトラストの考え方をAIにも適用し、AIが暴走した場合でも被害を最小限に抑えるシステム構成が不可欠です。
3. ベンダー依存からの脱却と評価能力の獲得
「AIが自律的に動く」ということは、ブラックボックス化が進むことも意味します。提供されるソリューションを鵜呑みにせず、自社のガバナンス基準に照らしてAIの挙動を評価・モニタリングできる体制（AIガバナンス）を社内に構築することが、長期的な競争力につながります。