投稿者 global-ai-media 
「AI Agent & Copilot Podcast」におけるTasklet社のボブ・マカダム氏の対談をヒントに、生成AI活用が「人間の支援（コパイロット）」から「業務の代行（エージェント）」へと進化する中での実務的課題を掘り下げます。特に、企業の基幹システム（ERP）というミッションクリティカルな領域で、いかにしてAIエージェントを安全かつ効果的に稼働させるべきか、日本企業が直面する課題と解決策を解説します。
エージェント化するAI：「支援」から「代行」へのシフト
昨今の生成AIブームは、チャットボットによる「対話」や「要約」といった、人間の知的作業を横で支援する「コパイロット（副操縦士）」の段階を経て、次のフェーズへと移行しつつあります。それが「AIエージェント」です。
AIエージェントとは、人間が逐一指示を出さなくとも、与えられた目標（ゴール）に向かって自律的に計画を立て、ツールを使いこなし、タスクを実行するAIシステムを指します。本記事のテーマであるTasklet社のボブ・マカダム氏が語るように、この進化が最も期待され、かつ実装が困難なのがERP（Enterprise Resource Planning：統合基幹業務システム）の世界です。
これまでのAI活用は、ドキュメント検索やメール作成支援など、周辺業務の効率化が主でした。しかし、AIエージェントの登場により、在庫管理、受発注処理、財務データの照合といった、企業の「心臓部」における自律的な操作が視野に入ってきています。
確率的なAIと決定論的なERPの融合
ERPの世界でAIエージェントを稼働させる上での最大の課題は、「確率」と「確実性」の衝突です。LLM（大規模言語モデル）は本質的に確率に基づいて次の言葉や行動を予測する技術であり、稀に事実と異なる出力（ハルシネーション）を行うリスクがあります。一方で、ERPは1円のズレも許されない財務データや、厳密な在庫数を扱う「決定論的（Deterministic）」なシステムです。
「現実に機能する（Work in the Real World）」AIエージェントを構築するためには、単にERPのAPIをLLMに叩かせるだけでは不十分です。AIの推論結果を、既存のビジネスロジックやバリデーション（検証）ルールというフィルターに通し、ERP側が許容できるデータ形式と整合性が取れているかを厳密にチェックする「ガードレール」の仕組みが不可欠となります。
「現場」を持つ企業におけるAIエージェント
元記事で言及されているTasklet社は、Microsoft Dynamics向けのモバイルWMS（倉庫管理システム）を提供している企業です。ここには、日本企業にとっても重要な示唆が含まれています。それは、AIの活用がホワイトカラーのデスクワークだけでなく、倉庫や物流といった「現場（Genba）」にまで及び始めているという点です。
例えば、倉庫作業員がハンディターミナルに向かって「在庫の不整合を報告して」と話しかけるだけで、AIエージェントがバックグラウンドでERPの該当データを照会し、差異分析を行い、発注担当者に修正案をドラフトして通知するといったシナリオです。現場の物理的なアクションとデジタルのERPを、AIエージェントが「翻訳者」として繋ぐことで、入力負荷の軽減やタイムラグの解消が期待できます。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流としてAIエージェントの実装が進む中、日本の商習慣や組織文化を踏まえると、以下の3点が重要な意思決定ポイントとなります。
1. Human-in-the-loop（人間による承認）の設計
日本の企業統治において、AIによる「全自動化」は責任の所在が不明確になるため、心理的・制度的な抵抗感が強い傾向にあります。ERP操作のような重要タスクにおいては、AIエージェントが下準備（ドラフト作成、データ照合）までを行い、最終的な「実行（Commit）」ボタンは人間が押す、あるいはAIの処理結果を人間が事後承認するといった「Human-in-the-loop」の設計をワークフローに組み込むことが、導入を成功させる現実解です。
2. レガシーERPと「2025年の崖」への対応
多くの日本企業では、長年カスタマイズされたレガシーなERPが現役で稼働しています。これらのシステムはAPI連携が困難であったり、データ構造が複雑怪奇であったりすることが多々あります。AIエージェント導入の前に、まずは自社のデータがAIから「読める」状態にあるか、API経由で安全に「操作できる」状態にあるかという、足元のデータ基盤整備（モダナイゼーション）が急務です。
3. 現場主導のユースケース開発
トップダウンで「AIを使え」と指示するだけでは、現場の業務フローと乖離した使いにくいシステムになりがちです。特に製造や物流の現場を持つ企業では、現場特有の暗黙知や例外処理が無数に存在します。AIエージェントの開発・導入にあたっては、現場の熟練工や実務担当者をプロジェクト初期から巻き込み、「AIに任せると楽になるタスク」と「人間が判断すべきタスク」を棚卸しすることが、ROI（投資対効果）を高める鍵となります。