投稿者 global-ai-media 
米Home DepotとGoogle Cloudが発表した新たなパートナーシップは、生成AIの活用フェーズが「情報の検索・要約」から「タスクの実行・完遂」へと移行しつつあることを示しています。本記事では、この「エージェンティックAI（Agentic AI）」の潮流を解説し、日本の商習慣や組織課題に照らし合わせた実務的な活用視点とリスク対応について考察します。
「アドバイス」を超えて「アクション」を起こすAI
Home DepotとGoogle Cloudの提携拡大に関する発表は、小売業界におけるAI活用の重要な転換点を示唆しています。これまでの生成AI活用（いわゆる第1フェーズ）は、顧客が「棚の取り付け方」を質問すると、マニュアルから要約して回答する「情報提供」が主でした。しかし、今回発表された「エージェンティックAI（Agentic AI）」は、単なるアドバイスにとどまりません。
エージェンティックAIとは、自律的に思考し、ツールを使ってタスクを遂行するAIシステムを指します。Home Depotの事例では、AIが顧客のプロジェクト（例：裏庭の改修）を理解し、必要な資材のリストアップ、在庫確認、さらには購入プロセスの支援まで、複雑なタスクを能動的に管理・実行しようとしています。これは、AIが「検索エンジン」の延長から、「有能なコンシェルジュ」へと進化したことを意味します。
日本市場における「エージェンティックAI」のポテンシャル
この技術トレンドは、日本企業にとっても極めて重要な意味を持ちます。特に、少子高齢化による深刻な「労働力不足」への対策としてです。従来のチャットボットは、結局のところ人間が最終的な判断やシステム操作を行う必要がありましたが、エージェンティックAIは社内システム（在庫管理、受発注、予約システムなど）とAPI連携し、タスクを完結させることができます。
例えば、日本の製造業や建設業の現場において、ベテラン社員が担っていた「段取り」業務をAIエージェントが補佐するシナリオが考えられます。また、金融や保険業界における複雑な申請手続きの代行など、定型業務の自動化（RPA）ではカバーしきれなかった「判断を伴う非定型業務」への適用が期待されます。
「おもてなし」とAIの接点
日本のサービス業が誇る「おもてなし」の文脈でも、エージェンティックAIは有効です。日本の消費者はサービス品質に対して厳しい目を持っていますが、AIエージェントを完全に無人対応に使うのではなく、従業員（アソシエイト）の支援ツールとして導入するアプローチが現実的です。
Home Depotの事例でも、顧客向けだけでなく、従業員向けのツールとしての側面が強調されています。現場のスタッフがタブレット端末を通じて、瞬時に専門的な商品知識や在庫状況、代替案の提示を受けられるようになれば、経験の浅いスタッフでもベテラン並みの接客が可能になります。これは、人材の流動性が高まる日本市場において、教育コストの削減とサービス品質の均一化を両立する鍵となります。
「行動するAI」がもたらすリスクとガバナンス
一方で、AIが「行動」できるようになることは、リスクの質が変わることを意味します。テキストを間違えるハルシネーション（幻覚）のリスクに加え、エージェンティックAIには「誤った発注を行う」「不適切なプランで契約を進める」といった実損害に直結するリスクが生じます。
日本企業がこれを導入する場合、AIガバナンスの強化は避けて通れません。具体的には、「Human-in-the-loop（人間が承認プロセスに介在する仕組み）」の設計が不可欠です。AIが自律的に動ける範囲を厳密に定義し、一定金額以上の取引や、安全に関わる判断には必ず人間の確認を挟むといったガードレールの設置が求められます。また、AIがなぜその行動を選択したかという「説明可能性」の確保も、コンプライアンス順守の観点から重要になります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本の意思決定者やエンジニアが得るべき示唆は以下の通りです。
1. チャットボットから「ワークフロー統合」へ
単にLLM（大規模言語モデル）を導入して質問に答えさせる段階を卒業し、社内APIやデータベースと連携させ、「実務をこなすエージェント」の開発を目指すべきです。これには、モデルの選定以上に、社内データの整備とAPI化が前提条件となります。
2. 従業員エンパワーメントへの投資
完全自動化を目指す前に、現場スタッフの能力を拡張する「コパイロット（副操縦士）」としての活用を優先すべきです。特に日本の現場には暗黙知が多く存在するため、これをAIに学習させ、若手社員に還元するサイクルを作ることが競争力につながります。
3. 行動に対する責任分界点の明確化
AIエージェントが誤った行動をとった際、誰が責任を負うのか、どの範囲までAIに権限を委譲するのかを、法務・コンプライアンス部門を交えて事前に策定する必要があります。技術検証（PoC）の段階から、このガバナンス設計を並行して進めることが、実運用への近道です。