投稿者 global-ai-media 
生成AIの次のフェーズとして「AIエージェント（Agentic AI）」が注目を集めていますが、そこには大きな落とし穴があります。David Aronchick氏が提唱する「Agentic Fallacy（エージェントの誤謬）」という概念をもとに、なぜ高度な自律型AIを導入する前に、泥臭いデータ基盤の整備こそが重要なのかを解説します。
「Agentic Fallacy（エージェントの誤謬）」とは何か
昨今、生成AIのトレンドは単なるチャットボットから、自律的にタスクを計画・実行する「AIエージェント」へと移行しつつあります。しかし、オープンソースAIやMLOps（機械学習基盤）の分野で著名なDavid Aronchick氏は、「The Agentic Fallacy（エージェントの誤謬）」という言葉を用いて警鐘を鳴らしています。
この「誤謬」とは、「AIに自律性（エージェンシー）を持たせれば、データの欠陥やコンテキストの不足をAI自身が推論で補って解決してくれる」という思い込みのことです。多くの企業が、より賢いモデルや複雑なエージェントフレームワーク（LangChainやAutoGPTなど）を採用すれば課題が解決すると考えがちですが、実際には根本的な原因は「モデルの賢さ」ではなく「データの質とアクセス性」にあることがほとんどです。
RAGと非構造化データの壁
AIエージェントが企業内で正しく機能するためには、正確なコンテキスト（背景情報）が必要です。これを実現する技術としてRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）が普及していますが、Aronchick氏の指摘で重要なのは、企業データの多くがAIにとって「理解しにくい」状態にあるという点です。
日本企業においても、業務知識の多くはPowerPointの図表、複雑なレイアウトのPDF、議事録、あるいは構造化されていないExcelファイルなどに埋もれています。これらを単にベクトルデータベースに放り込むだけでは、AIエージェントは文脈を正しく取得できません。「魔法のようなエージェント」を構築する前に、これらの非構造化データをAIが処理可能な形式（クリーンなテキストやメタデータ付きのドキュメント）に変換するパイプラインこそが、成功の鍵を握っています。
「賢いAI」よりも「信頼できるデータパイプライン」
エージェントは、指示待ちのAIとは異なり、自ら判断してツールを呼び出し、アクションを起こします。これは強力な自動化をもたらす一方で、入力データが不正確であれば、誤った判断に基づいて勝手にメールを送信したり、データベースを書き換えたりするリスクも孕んでいます。
実務的な観点からは、最新のLLM（大規模言語モデル）に飛びつくよりも、データ基盤の整備と、データの出自（リネージ）を追跡できるMLOpsの仕組みに投資する方が、中長期的にはROI（投資対効果）が高くなります。AIがなぜその回答をしたのか、どのデータを参照したのかを追跡できないシステムは、特にコンプライアンス意識の高い日本企業の実運用には耐えられません。
日本企業のAI活用への示唆
David Aronchick氏の視点を踏まえ、日本の組織文化や商習慣を考慮した際、以下の3点が重要な示唆となります。
1. 「特効薬」としてのエージェント導入を避ける
現場の課題解決において、いきなり完全自律型のエージェントを目指すのは危険です。まずは「人間が判断するための材料を整理して提示する」アシスタント機能から始め、その裏側にある社内データの整備（デジタライゼーションと構造化）にリソースを割くべきです。
2. ドキュメント文化の「AI最適化」
日本企業は文書主義が根強いですが、その多くは「人間が読むこと」を前提としたフォーマットです。今後、AI活用を前提とするならば、社内文書の作成段階で、AIが読み取りやすい標準的なフォーマットを意識する、あるいは作成と同時に構造化データを保存する仕組み（ナレッジマネジメントの刷新）が求められます。
3. ガバナンスと「Human-in-the-loop」の徹底
「Agentic Fallacy」に陥らないためには、AIの出力結果を人間が最終確認するプロセス（Human-in-the-loop）をワークフローに組み込むことが不可欠です。特に日本企業では、説明責任や品質保証が厳しく問われます。AIに全権を委ねるのではなく、あくまで「拡張された知能」として人間の業務フローの中に適切に位置付ける設計思想が、実用化への近道となります。