投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用フェーズは、単なる対話型チャットボットから、自律的にタスクをこなす「AIエージェント」へと移行しつつあります。しかし、多くの企業がエージェントの実装で壁に直面しています。Databricksなどの主要プレイヤーが提唱する「検索（Retrieval）プロセスの高度化」と「ワークフロー全体のエンジニアリング」の重要性について、日本企業のデータ事情やシステム環境を踏まえて解説します。
「賢いモデル」だけでは不十分な理由
生成AIブームの初期、多くの注目はLLM（大規模言語モデル）そのものの性能――つまり、GPT-4やClaude 3.5といったモデルがいかに賢いか――に集まっていました。しかし、実務での適用が進むにつれ、モデルの知能だけでは解決できない課題が浮き彫りになっています。
Databricksなどが指摘するように、AIを単なる「相談相手」ではなく、複雑な業務フローを自律的にこなす「AIエージェント」として機能させるためには、モデルに与える情報の質、すなわち「検索（Retrieval）」の精度が決定的に重要です。
AIエージェントは、社内の規定集、顧客データベース、過去のメール履歴などから必要な情報を引き出し、それを元に判断を下します。この「情報を引き出す」プロセス（検索）が不正確であれば、いくらモデルが優秀でも、出力される答えは「自信満々の誤り（ハルシネーション）」になってしまいます。日本企業が求める「正確性」や「説明責任」を果たすためには、LLMの選定以上に、その手前のデータ検索基盤の整備に注力する必要があります。
RAGから「コンパウンドAIシステム」へ
これまでもRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）という手法で社内データを参照させるアプローチは一般的でした。しかし、これからのAIエージェントには、単にキーワードでドキュメントを引っ張ってくるだけでなく、より高度なワークフロー設計が求められます。
例えば、「顧客からのクレーム対応」をエージェントに行わせる場合を想像してください。単に関連するマニュアルを表示するだけでは不十分です。「顧客の契約状況を確認する」「過去の類似事例を検索する」「技術部門へチケットを発行する」といった複数のステップを、文脈に合わせて実行する必要があります。
これを実現するために、モデルと検索システム、そして各種ツールを組み合わせた「コンパウンドAIシステム（複合AIシステム）」という考え方が主流になりつつあります。モデル単体に頼るのではなく、検索エンジンのチューニングや、各工程の評価・改善を含めた「システム全体としてのエンジニアリング」が求められているのです。
日本企業特有の「データ検索」の難しさ
ここで日本企業が直面する大きな壁があります。それは、AIが読み取りにくい形式で保存された「非構造化データ」の多さです。
欧米企業と比較して、日本企業ではスキャンされたPDF（場合によっては手書きメモ込み）、複雑なレイアウトのExcel帳票、あるいは画像化されたPowerPoint資料が業務知識の源泉となっているケースが多々あります。これらをそのままベクトルデータベース（AI用の検索データベース）に放り込んでも、AIエージェントは文脈を正しく理解できず、適切な情報を検索（Retrieve）できません。
「AIエージェントを導入したが、思ったような回答が返ってこない」という失敗の多くは、AIの能力不足ではなく、この「検索精度の低さ」と「前処理の甘さ」に起因しています。日本でAIエージェントを成功させるためには、泥臭いデータ整備と、日本語特有の文脈を理解できる検索ロジックの構築が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
Databricks等の提言やグローバルの潮流を踏まえ、日本企業がAIエージェントの実装を進める上で意識すべき点は以下の通りです。
1. データ基盤の「検索性」を最優先にする
LLMをどれにするか悩む前に、社内データが「AIにとって読みやすく、検索しやすい状態か」を点検してください。複雑なExcelやPDFを、構造化されたテキストやマークダウン形式に変換するパイプライン（前処理工程）の構築は、地味ですが最も投資対効果の高い施策です。
2. 評価（Evaluation）プロセスの確立
AIエージェントの回答精度を感覚で判断せず、定量的に評価する仕組み（LLM-as-a-Judgeなど）を導入すべきです。「検索システムが正しいドキュメントを引けているか」と「LLMがそれを正しく解釈しているか」を分けて計測することで、改善のボトルネックが特定できます。
3. 「閲覧」から始め、段階的に「アクション」へ
いきなりAIにシステムへの書き込み権限（発注処理やメール送信など）を与えるのは、日本のガバナンス基準ではリスクが高すぎます。まずは「高度な検索・参照エージェント」として信頼性を高め、人間が最終確認（Human-in-the-loop）を行う運用から始め、徐々に自律的なアクション範囲を広げていくアプローチが現実的です。