投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用フェーズは、単なるチャットボットによる対話から、複雑なタスクを完遂する「エージェント（Agent）」へと移行しつつあります。しかし、すべての業務を自律的なAIに任せるべきではありません。本稿では、AIエージェントの基本概念と、静的なワークフローとの違い、そして日本企業が実装する際に考慮すべきリスクとガバナンスについて解説します。
「チャット」から「行動」へ：Agentic AIとは何か
これまでの生成AI活用は、主にRAG（検索拡張生成）を用いた社内Wikiの検索や、要約・翻訳といった「情報処理」が中心でした。しかし現在、世界のAI開発の潮流は「Agentic AI（エージェンティックAI）」へと急速にシフトしています。
エージェンティックAIとは、与えられたゴールに対して、LLM（大規模言語モデル）自体が「どのような手順で進めるべきか」を推論（Reasoning）し、必要な外部ツール（API、データベース、計算機など）を自ら選択・実行してタスクを完遂するシステムを指します。
単に質問に答えるだけでなく、「来週の会議の空き時間を探し、参加者にメールを送り、会議室を予約する」といった一連のアクションを自律的に行う点が最大の特徴です。
静的な「ワークフロー」と動的な「エージェント」の違い
実務でAIを実装する際、最も重要な意思決定の一つが「ワークフロー型」にするか「エージェント型」にするかの選択です。
ワークフロー（Workflows）：
人間が事前に設計したフローチャート通りに処理が進むシステムです。「もしAならBをする」といった分岐が明確で、結果が予測可能（決定論的）です。日本の多くの企業で導入されている業務プロセス自動化（RPAに近い発想）や、定型的な問い合わせ対応はこれに該当します。
エージェント（Agents）：
手順が事前に固定されていません。AIが状況に応じて「次は検索が必要だ」「エラーが出たので別の方法を試そう」と動的に判断します。未知の課題や複雑な変数が絡むタスクに強い反面、挙動が確率論的であり、毎回同じ経路を通るとは限りません。
日本企業の現場では、品質の均一化や説明責任（アカウンタビリティ）が重視されるため、まずは「ワークフロー型」から着手し、例外処理や複雑な判断が必要な部分にのみ「エージェント的要素」を組み込むアプローチが現実的です。
エージェンティック・システムのメリットとリスク
エージェント型システムを導入する最大のメリットは、開発者がすべての分岐条件（If-Thenルール）を記述しなくても、AIが柔軟に対応できる点です。これにより、従来はプログラム化が困難だった非定型業務（市場調査、複雑なデータ分析、クリエイティブな提案など）の自動化が可能になります。
一方で、実務導入には無視できないリスクと課題（Cons）も存在します。
- 制御の難しさ：自律性が高まるほど、AIが予期せぬ行動をとるリスクが増大します。無限ループに陥ったり、誤ったAPIを叩いてしまう可能性があります。
- コストとレイテンシ：エージェントは思考のプロセスで何度もLLMを呼び出すため、トークン消費量が増え、応答速度（レイテンシ）が低下する傾向があります。
- デバッグの複雑さ：「なぜAIがその判断をしたのか」を追跡することが難しく、システムのエラー原因を特定する工数が増大します。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの技術トレンドはエージェントに向かっていますが、日本企業がこれを実務に取り入れる際は、以下の3点を意識する必要があります。
1. 「Human-in-the-loop」を前提としたガバナンス設計
完全な自律化を目指すのではなく、重要な意思決定や外部へのアクション（メール送信や発注など）の直前には、必ず人間の承認プロセスを挟む設計にすべきです。これはAIの暴走を防ぐだけでなく、日本の組織における決裁権限の明確化という観点でも重要です。
2. 決定論的ワークフローとのハイブリッド運用
すべてをLLMの推論に任せるのはコスト高かつ不安定です。社内規定に基づく定型業務は従来の堅牢なロジックで処理し、その前後の「揺らぎ」がある部分（自然言語での入力解釈や、最終的なアウトプットの生成）にのみLLMを活用するという、ハイブリッドなアーキテクチャが推奨されます。
3. 失敗を許容できる領域からのスモールスタート
エージェントは試行錯誤（ReActなどの手法）を繰り返して解にたどり着く性質があります。そのため、金融取引や医療診断のようなミスが許されない領域ではなく、まずは社内のリサーチ業務、コーディング支援、ドラフト作成など、人間による修正が容易な領域から導入し、組織としてAIの「振る舞い」に慣れていくことが肝要です。