投稿者 global-ai-media 
米国の防衛・軍事当局がAI活用のアクセラレーション（加速）戦略を発表し、「エンタープライズ・エージェント」によるワークフロー変革を掲げました。セキュリティ基準が極めて高い組織が、単なる情報検索ではなく「自律的な業務遂行」に舵を切った事実は、日本企業のAI実装においても重要な転換点を示唆しています。本稿では、この動向をベースに、日本企業が目指すべきAIエージェントの活用とガバナンスについて解説します。
「エンタープライズ・エージェント」という潮流
米国の防衛当局が発表した戦略の中で特に注目すべきは、「エンタープライズ・エージェント（Enterprise Agents）」という言葉が強調されている点です。これは、大規模言語モデル（LLM）の活用フェーズが、人間が質問してAIが答えるだけの「チャットボット」から、AIが自律的にツールを使いこなし業務を完遂する「AIエージェント」へと移行しつつあることを如実に表しています。
AIエージェントとは、与えられたゴール（目標）に対して、AI自身が必要な手順を計画し、社内データベースの検索、APIを介したシステム操作、ドキュメント作成などを自律的に行う仕組みです。世界で最も厳格なセキュリティと正確性が求められる軍事・防衛分野において、業務フローを変革（Transform enterprise workflows）するためにエージェント技術の導入が進められている事実は、一般企業にとっても「実務適用へのゴーサイン」と捉えることができます。
日本企業における「業務代行」への期待と課題
日本国内に目を向けると、労働人口の減少に伴う人手不足は深刻であり、単なる「文書作成支援」以上のAI活用が求められています。ここでAIエージェントが担う役割は、日本特有の「定型業務の多さ」と非常に相性が良いと言えます。
例えば、経費精算、在庫確認と発注、会議調整、あるいはコンプライアンスチェックといったバックオフィス業務において、従来は人間が複数のシステムを行き来して行っていた作業を、AIエージェントが代行する未来が近づいています。しかし、ここで最大の障壁となるのが、日本の商習慣や組織文化に根ざした「プロセス」と「責任の所在」です。
AIが勝手にメールを送信したり、誤った発注を行ったりするリスク（ハルシネーションや暴走）に対し、日本企業は極めて慎重です。米国防総省の戦略においても「迅速かつ安全な開発・展開のためのプレイブック（指針）構築」が言及されていますが、日本企業も同様に、単に技術を導入するだけでなく、AIエージェントが許容される動作範囲を規定する「ガードレール」の設計が急務となります。
「RAG」から「Action」へ：技術的実装の勘所
これまでの企業内AI活用は、社内文書を検索して回答を生成する「RAG（検索拡張生成）」が主流でした。これは「知る」ためのAIです。対して、これからのエンタープライズ・エージェントは「Function Calling（関数呼び出し）」などを駆使して外部システムを操作する「Action」のためのAIです。
エンジニアやプロダクト担当者は、LLMを単体で使うのではなく、社内の既存システム（ERP、CRM、チャットツールなど）とAPI連携させるアーキテクチャを設計する必要があります。同時に、AIが誤った行動を起こそうとした際にブロックする仕組みや、人間が最終承認を行う「Human-in-the-loop（人間参加型）」のフローを組み込むことが、実務適用への現実解となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回の米国の動向を踏まえ、日本企業の意思決定者や実務担当者は以下の点に留意してプロジェクトを進めるべきです。
1. 「対話」から「代行」への目的シフト
「ChatGPTを導入したけれどあまり使われていない」という企業は、用途を「検索・要約」に限定しすぎている可能性があります。AIを「従業員の業務を一部肩代わりするデジタルワーカー」と定義し直し、具体的なワークフロー（例：日報作成からシステム登録まで）を自動化するPoC（概念実証）へとステップアップさせる時期に来ています。
2. ガバナンスは「禁止」ではなく「制御」で考える
セキュリティを懸念してAIによるシステム操作を全面的に禁止すれば、生産性は向上しません。米国防総省のような組織ですら活用に動いていることを鑑み、日本企業も「どの権限までならAIに渡してよいか」「ログをどう監査するか」という制御の観点でセキュリティガイドラインを策定すべきです。
3. 現場主導のユースケース発掘
エージェントが活躍するのは、現場の細かな「つなぎ業務」です。トップダウンの導入だけでなく、現場のエンジニアや業務担当者が「この繰り返し作業はエージェントに任せられる」と判断できる環境や、ノーコード／ローコードで簡易的なエージェントを作成できる環境を整備することが、組織全体の生産性向上につながります。