投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なるテキスト生成や要約から、自律的に思考しタスクを実行する「エージェンティックAI（Agentic AI）」へと進化しつつあります。特に人手不足が深刻な製造業において、この技術がどのようにワークフローを変革し、日本の産業構造における課題解決に寄与するのか、実務的観点から解説します。
「書くAI」から「動くAI」への進化
これまでの生成AI（Generative AI）ブームは、主に人間が指示した内容に対してテキストや画像を「生成する」能力に焦点が当てられていました。しかし、現在グローバルで注目を集めているのが「エージェンティックAI（Agentic AI）」、すなわち自律型AIエージェントです。
元記事でも触れられている通り、従来のAI活用が情報の整理や下書き作成にとどまっていたのに対し、エージェンティックAIは「推論（Reasoning）」を行い、ユーザーの代わりにワークフローを実行します。例えば、単に顧客からのメールを要約するだけでなく、在庫システムを参照し、過去の取引履歴を加味した上で、最適な見積もり案を作成し、承認フローに回すといった一連の行動が可能になります。
製造業におけるスモールビジネスの勝機
元記事では、テキサス州の小規模な製造業者がAIエージェントを活用してワークフローを自動化している事例が挙げられています。これは日本の中小製造業にとっても極めて示唆に富む話です。
日本の製造現場では、高度な技術力を持つ一方で、見積もり作成、発注業務、生産計画の調整といった間接業務が属人化しているケースが多々あります。熟練の担当者（あるいは経営者自身）が、「暗黙知」に基づいて判断しているこれらの業務を、AIエージェントに「推論」させることで、業務負荷を劇的に下げられる可能性があります。
例えば、営業マネージャーがAIに対し、「この図面の仕様で、過去の類似案件に基づき納期とコストを算出して」と指示すれば、AIが社内データを横断的に検索・推論し、判断材料を提示する未来が現実のものとなりつつあります。
日本の「現場力」とAIガバナンスの融合
一方で、日本企業がエージェンティックAIを導入する際には、特有の課題も存在します。日本の製造業は「現場のすり合わせ」や「品質へのこだわり」が競争力の源泉です。AIが自律的に判断を下す際、その品質基準が日本の商習慣や安全基準に合致しているかというガバナンスの問題は避けて通れません。
特に「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクは、物理的な製品を扱う製造業では致命的になり得ます。AIが誤った部品を発注したり、不適切な製造パラメータを指示したりすることは許されません。したがって、完全な自動化を目指すのではなく、最終的な意思決定権限は人間が持ちつつ、AIを「高度な副操縦士」として扱う「Human-in-the-Loop（人間が介在する仕組み）」の設計が、日本企業には特に求められます。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、日本の製造業および関連企業の意思決定者は以下の点に着目すべきです。
- 「対話」から「ワークフロー」への視点転換：
チャットボットの導入で満足せず、API連携などを通じて社内システムとAIを接続し、具体的なタスク（見積もり、受発注、日程調整など）を自律的にこなさせる「エージェント化」を視野に入れたロードマップを描くこと。 - 暗黙知のデジタル化と継承：
熟練者の判断プロセス（なぜその材料を選んだか、なぜその納期回答をしたか）をデータとして蓄積し、AIエージェントに学習・参照させることで、深刻化する労働力不足や技能継承問題の解決策として位置づけること。 - 責任分界点の明確化：
AIが「行動」できる範囲を明確に制限し、どのレベルの意思決定まではAIに任せ、どこからは人間が承認するかというガバナンスルールを策定すること。これにより、現場の安心感を醸成し、導入障壁を下げることができます。