投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なるチャットボットでの対話から、自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」へと急速に進化しています。近年、プログラミング不要でこれらのエージェントを構築できる「ノーコード／ローコード」プラットフォームが台頭してきました。エンジニア不足に悩む日本企業において、この技術トレンドは現場のDXを加速させる切り札となるのか、その実用性とリスクを冷静に分析します。
「対話」から「行動」へ：AIエージェントの台頭
生成AIのトレンドは、ChatGPTに代表される「人間が質問し、AIが答える」という受動的な形態から、AIが自ら計画を立て、ツールを使いこなし、タスクを完遂する「AIエージェント」へとシフトしています。AIエージェントとは、例えば「競合他社の最新ニュースを検索し、要約した上で、社内のSlackに投稿する」といった一連のワークフローを、人間の細かい指示なしに自律的に行うシステムを指します。
これまで、こうした高度なエージェントを構築するには、Pythonなどのプログラミング言語や、LangChainといった複雑なライブラリを使いこなす高度なエンジニアリングスキルが不可欠でした。しかし、この敷居を劇的に下げる動きが加速しています。
ノーコード開発による「現場主導」の可能性
最近の注目すべき動向として、Latitudeのようなオープンソース・プラットフォームに代表される「ノーコード／ローコードでのAIエージェント構築」が挙げられます。これらのツールは、ドラッグ＆ドロップや自然言語による指示だけで、AIの思考プロセスや行動フローを設計することを可能にします。
このトレンドは、日本企業にとって極めて重要な意味を持ちます。国内ではAIエンジニアが慢性的に不足しており、現場の業務課題を熟知している担当者（ドメインエキスパート）が、必ずしもプログラミングスキルを持っているわけではないからです。ノーコードツールの普及は、エンジニアのリソースを待つことなく、経理、人事、営業などの現場担当者が、自らの手で業務効率化のエージェントを作成・試行できる環境を実現します。
日本企業における導入の壁と「シャドーAI」のリスク
一方で、手放しで導入を進めることにはリスクも伴います。最大の懸念はAIガバナンスと品質管理です。誰でも簡単にエージェントを作れるようになれば、企業が管理していない「野良エージェント」や「シャドーAI」が社内に乱立する恐れがあります。
また、日本企業特有の課題として、既存のレガシーシステムとの連携が挙げられます。ノーコードツールは汎用的なSaaSとの連携は得意ですが、社内の基幹システムや独自データベースとの安全な接続には、依然としてエンジニアによる入念な設計が必要です。さらに、作成されたエージェントが誤った判断（ハルシネーション）をした際の責任の所在や、エラー時の修正（デバッグ）がブラックボックス化しやすいという課題も残ります。
日本企業のAI活用への示唆
ノーコードAIエージェントの潮流を踏まえ、日本の意思決定者や実務者は以下の点に留意してプロジェクトを進めるべきです。
1. 「現場主導」と「エンジニアによる統制」のハイブリッド体制
現場部門がプロトタイプ（試作品）をノーコードで作成し、その有用性が検証された段階で、IT部門やエンジニアがセキュリティや安定性を担保した本番環境へと昇華させる「二段階のアプローチ」が有効です。これにより、開発スピードと品質を両立できます。
2. 明確なガバナンスガイドラインの策定
ツールを禁止するのではなく、「どのデータを扱ってよいか」「どの範囲の業務まで自動化してよいか」という明確なルールを設けることが重要です。特に顧客対応などの対外的な業務よりも、まずは社内の情報検索や事務処理など、リスクの低い領域から適用を開始すべきです。
3. 業務プロセスの標準化を優先
AIエージェントは曖昧な業務フローを苦手とします。ツールを導入する前に、日本の「職人芸」的な業務プロセスを明文化・標準化することが、AI活用の成功率を高める近道となります。