投稿者 global-ai-media 
Slackが新たなAIエージェント機能を実装し、単なるチャットツールから「業務遂行のパートナー」へと進化を遂げようとしています。本記事では、この機能追加が日本のビジネス現場に及ぼす影響、特に非構造化データの資産化と、導入に伴うセキュリティ・ガバナンスのリスクについて、実務的な視点から解説します。
「チャットボット」から「エージェント」への進化
米国のテックメディアGizmodoの記事にある「Your Slack Is Infected With an AI Agent（あなたのSlackはAIエージェントに感染した）」という刺激的な見出しは、ある種の皮肉を含みつつも、現在の生成AIのトレンドを的確に捉えています。これは、従来の「ルールベースの自動応答（Bot）」から、LLM（大規模言語モデル）を基盤とし、文脈を理解して自律的にタスクをこなす「AIエージェント」へのシフトを意味します。
新しいSlackのアプローチは、ユーザーによる複雑な設定やトレーニングを必要とせず、日常的に蓄積される会話データやドキュメントをAIが即座に理解し、活用可能な状態にするというものです。これはSalesforceが推進する「Agentforce」戦略の一環とも言え、SaaSの中にAIが「水や空気のように」組み込まれる時代の到来を象徴しています。
日本企業における「非構造化データ」活用の可能性
日本企業、特にDX（デジタルトランスフォーメーション）を推進する組織において、Slackはもはや単なるチャットツールではなく、業務OSの一部となりつつあります。しかし、そこには長年の課題がありました。「フロー情報（流れていく会話）」の検索性の低さと、属人化です。
日本的なハイコンテクストなコミュニケーション文化では、決定事項に至る経緯や、暗黙知がチャットログの中に埋没しがちです。今回のAIエージェント機能は、こうした「非構造化データ」を解析し、要約やネクストアクションの提案を行うことで、情報のサイロ化（分断）を解消する可能性があります。特に、日々の膨大な未読メッセージの処理や、過去のトラブルシューティング履歴の即時検索といった場面で、業務効率化への直接的な寄与が期待されます。
「Infected（感染）」という言葉が示唆するリスクとガバナンス
一方で、元記事が「Infected（感染）」という言葉を用いた背景には、ユーザーの意思とは無関係に機能が実装されることへの懸念があります。これは企業のIT管理者やセキュリティ担当者にとって、無視できない課題です。
日本企業が最も懸念するのは、「自社の機密データがAIモデルの学習に使われるのではないか」「センシティブな人事情報や経営会議の内容が、権限のない社員にAI経由で回答されてしまわないか」という点です。ベンダー側は通常、顧客データを基盤モデルの学習には利用しない（ゼロリテンション方針など）を掲げますが、企業側としては以下の点を確認する必要があります。
- AI機能のオプトアウト（無効化）設定は可能か
- AIがアクセスできるデータ範囲は、既存の権限設定（ACL）を厳密に継承しているか
- ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを現場が理解しているか
特に、日本企業では「AIが言ったこと」を過信し、責任の所在が曖昧になるリスクがあります。AIはあくまで支援ツールであり、最終判断は人間が行うという原則（Human-in-the-loop）の徹底が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のSlackのアップデートは、SaaS製品におけるAI機能の標準搭載化（コモディティ化）を加速させます。これを踏まえ、日本企業の意思決定者やエンジニアは以下の点に留意すべきです。
1. ガバナンスポリシーの即時見直し
利用しているSaaSツールにAI機能が追加された際、デフォルトでオンになるのか、管理者が制御できるのかを常に監視する体制が必要です。特に金融や医療など規制の厳しい業界では、ベンダーの利用規約やデータ処理方針（DPA）の再確認が急務となります。
2. 「検索」から「合成・生成」への意識転換
従来の「キーワード検索」で情報を探す業務フローから、AIエージェントに「要約・統合」させるフローへの移行を前提とした業務設計が求められます。これにより、新入社員のオンボーディングコスト削減や、ナレッジマネジメントの高度化が図れます。
3. AIリテラシー教育の徹底
「設定不要で使える」という利便性は、「仕組みを理解せずに使う」というリスクと表裏一体です。AIエージェントが提示する情報は確率的な推論に基づくものであり、誤りが含まれる可能性があることを全社員が理解した上で利用する文化を醸成することが、長期的な競争力につながります。