投稿者 global-ai-media 
MetaによるAIエージェント開発のスタートアップ「Manus」の20億ドル（約3000億円規模）での買収に対し、中国当局が調査に乗り出しているとの報道がありました。この動きは、生成AIの競争軸が「対話型」から「自律実行型（エージェント）」へと急速にシフトしていること、そしてAI技術が国家の安全保障に関わる重要資産と見なされている現状を浮き彫りにしています。本稿では、この事例をもとに、日本企業がAI導入を進めるうえで意識すべき「技術トレンド」と「地政学リスク」について解説します。
LLMから「AIエージェント」へのパラダイムシフト
今回のMetaによる巨額買収は、ビッグテック各社の関心が、単に言葉を生成する大規模言語モデル（LLM）から、具体的なタスクを完遂する「AIエージェント」へと移行していることを強く示唆しています。従来のLLMが「賢いチャットボット」であるならば、AIエージェントは「自律的に行動する秘書」です。ユーザーの曖昧な指示を分解し、Web検索、ツール操作、データ分析、外部APIとの連携などを自ら計画・実行して成果物を提出します。
日本企業、特に労働人口減少による業務効率化が急務である現場において、この「AIエージェント」への期待は非常に大きいものです。定型業務のRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）化から一歩進み、非定型な判断を伴う業務の自動化が可能になるからです。Metaがこの領域に巨額を投じるのは、次のプラットフォーム覇権が「誰のエージェントが最も役立つか」で決まると考えているからに他なりません。
技術の囲い込みと地政学リスクの顕在化
一方で、中国当局がこの買収に調査のメスを入れたという事実は、AI技術がもはや純粋な民間ビジネスの枠を超えていることを示しています。報道の詳細な背景は精査が必要ですが、一般的に中国企業や中国国内のデータ、あるいは中国籍の研究者が深く関与する高度な技術が、買収によって国外（特に米国企業）へ流出することへの懸念が背景にあると考えられます。
これは日本企業にとっても対岸の火事ではありません。現在、多くの日本企業が米国のプラットフォーマーや、安価で高性能な中国系AI技術・ハードウェアを活用しています。しかし、米中対立や経済安全保障の観点から、ある日突然、特定のサービスが利用停止になったり、買収によって提供方針が激変したりする「サプライチェーン分断リスク」が高まっています。グローバルなAIエコシステムは、技術的な性能だけでなく、政治的な力学によっても分断されつつあるのです。
日本企業における「ベンダー選定」と「ガバナンス」の再考
AIエージェントのような高度な技術を導入する際、日本企業は「性能とコスト」だけでなく、「開発元の資本関係」や「データの保管場所（データレジデンシー）」をより厳格に評価する必要があります。特に金融、インフラ、ヘルスケアなど機微な情報を扱う領域では、カントリーリスクを考慮したデューデリジェンスが不可欠です。
また、AIエージェントは自律的に外部システムへアクセスするため、従来の情報漏洩対策とは異なるガバナンスが求められます。「AIが勝手に外部サーバーにデータを送信した」「意図しない契約プロセスを進めてしまった」といった事故を防ぐため、AIの権限管理（誰が、どのAIに、どこまでの操作を許可するか）の設計が、これからのIT部門の最重要課題となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回のMetaと中国当局の事例から、日本のビジネスリーダーや実務者が持ち帰るべき要点は以下の通りです。
1. 「エージェント化」を見据えた業務設計
生成AIの活用は「文章作成支援」から「業務代行」へ進化します。今のうちから、「AIに任せるべき一連のタスクフロー」を可視化し、API連携が可能な社内システムの整備を進めてください。
2. AIサプライチェーンの多重化・国産回帰の検討
特定国の技術や単一の巨大ベンダーに過度に依存することはリスクです。オープンソースモデル（OSS）の活用や、国内法規制に準拠した国産LLMの併用など、有事の際にも事業を継続できる「AIポートフォリオ」を組むことが、経営におけるリスク管理となります。
3. ガバナンスの高度化
AIエージェントの導入に伴い、日本特有の稟議制度や承認プロセスとAIをどう共存させるか検討が必要です。「AIの提案を人間が最終承認する」プロセス（Human-in-the-loop）を確実なものにし、技術の利便性とコンプライアンスのバランスを取ることが求められます。