投稿者 global-ai-media 
サプライチェーン管理ソフトウェア大手のManhattan Associatesが、新たな「AIエージェント」群を発表しました。これは単なる対話型AIの導入にとどまらず、複雑な業務プロセスを自律的に実行・調整する「エージェント型AI」へのシフトを象徴する動きです。本稿では、この技術トレンドが日本の物流・製造現場にどのような変革をもたらすのか、また導入に際して日本企業が留意すべきガバナンスと組織設計について解説します。
生成AIは「答える」存在から「働く」存在へ
米Manhattan Associatesによる「AIエージェント」の発表は、エンタープライズ領域におけるAI活用のフェーズが明確に変化したことを示唆しています。これまでの生成AI（ChatGPTなど）は、人間が質問し、AIが回答やドラフトを作成するという「支援型」が主流でした。しかし、今回注目されている「AIエージェント」は、与えられた目標に対して自らタスクを分解し、外部ツールを操作し、一連の業務を完結させようとする「自律実行型」のシステムです。
特にサプライチェーンのような、在庫確認、配送ルートの最適化、顧客対応、発注処理といった複数のシステムと判断が絡み合う領域において、単独のチャットボットではなく、特定の役割を持った複数のエージェントが連携して動く（マルチエージェントシステム）アプローチが、今後の実務の標準となりつつあります。
日本の「物流2024年問題」とAIエージェントの親和性
日本国内に目を向けると、トラックドライバーの時間外労働規制強化に伴う「物流2024年問題」や、慢性的な労働力不足が深刻な課題となっています。こうした状況下において、AIエージェントへの期待は単なる「検索効率化」ではありません。「熟練担当者が行っていた調整業務の代替」です。
例えば、配送遅延が発生した際、従来であれば人間が在庫システムを確認し、配送業者に電話し、顧客にメールを送るという一連の対応が必要でした。エンタープライズ向けのAIエージェントは、これらのシステム連携を自動で行い、「A案（代替配送）とB案（返金対応）のどちらにしますか？」と人間に最終判断を仰ぐところまでを担うことができます。これは、日本の現場が抱える「属人化した調整業務」の負荷を劇的に下げる可能性を秘めています。
「エンタープライズ・レディ」における信頼性とリスク管理
一方で、日本企業が最も懸念するのは「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」や「予期せぬ自律動作」による事故です。特に物理的なモノが動くサプライチェーン領域では、AIの誤発注や誤配送は実損害に直結します。
Manhattan Associatesが強調する「エンタープライズ・レディ（企業利用に耐えうること）」という言葉には、単に機能が豊富であること以上に、ガバナンスと監査性が確保されているという意味が含まれます。日本企業が導入を検討する際は、AIが「なぜその判断をしたのか」という思考プロセスのログが残ること、そしてAIが勝手に実行してよい範囲と、人間が承認すべき範囲（Human-in-the-loop）が厳格に制御できるかどうかが、選定の重要な基準となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本の経営層やプロダクト担当者が意識すべきポイントは以下の3点です。
- 「省人化」ではなく「共存」の設計：
AIエージェントはいきなり全てを自動化する魔法の杖ではありません。まずは定型的な調整業務やデータ照合をAIに任せ、最終的な意思決定やイレギュラー対応を人間が担うという役割分担を明確に設計する必要があります。 - 現場の暗黙知をワークフローへ：
日本の現場は優秀であるがゆえに、業務フローが個人の頭の中にブラックボックス化されているケースが多々あります。AIエージェントを機能させるためには、これらの「暗黙知」をデジタルなワークフローやルールとして標準化・言語化する泥臭い準備作業が不可欠です。 - 失敗許容範囲の見極めとスモールスタート：
サプライチェーン全体に一度に適用するのではなく、例えば「問い合わせ対応」や「在庫予測のドラフト作成」など、リスクが比較的コントロールしやすい領域からエージェントを導入し、日本特有の商習慣や顧客の期待値に合わせてチューニングを重ねる姿勢が求められます。
AIエージェントは、労働人口減少が進む日本において、企業の競争力を維持・強化するための強力なパートナーとなり得ます。技術の進化を冷静に見極め、自社のガバナンス体制に合わせた着実な実装を進めることが肝要です。