投稿者 global-ai-media 
SalesforceがSlackbotを単なる通知ボットから「パーソナルAIエージェント」へと再定義する動きを見せています。これは、生成AIのトレンドが「対話」から「自律的なタスク実行（エージェント）」へとシフトしている象徴的な事例です。本記事では、このグローバルな潮流を解説しつつ、日本企業が業務フローにAIエージェントを組み込む際の可能性とガバナンス上の課題について考察します。
「チャットボット」から「エージェント」へのパラダイムシフト
これまで多くの日本企業が導入してきた「チャットボット」は、あらかじめ設定されたシナリオに従って応答したり、特定のキーワードに反応したりするルールベースのものが主流でした。しかし、SalesforceがSlackbotを「AIエージェント」として刷新しようとしている動きは、AIの役割が根本的に変わりつつあることを示しています。
昨今のAIトレンドの中心は「エージェンティックAI（Agentic AI）」、つまり自律型AIエージェントです。これまでの生成AI（LLM）は、文章の要約や生成といった「情報の処理」が得意でしたが、エージェントはこれに加え、ユーザーの意図を汲み取り、外部ツールを操作し、具体的な「タスクの実行」までを担います。
Slackのようなコミュニケーションツールが単なるメッセージアプリではなく、CRM（顧客関係管理）やERP（統合基幹業務システム）などのバックエンドシステムを操作する「コマンドセンター」へと進化しようとしているのです。
なぜ「対話インターフェース」が業務の起点になるのか
Salesforceの戦略は、同社が推進する「Agentforce」などのAI基盤とSlackを統合することにあります。これは、ユーザーがいちいち業務アプリケーション（SFAやCRMなど）の画面を開いてデータの入力や検索を行うのではなく、普段使い慣れたチャット画面上で自然言語を用いて業務を完結させることを目指しています。
日本企業においても、DX（デジタルトランスフォーメーション）の文脈でSaaSの導入が進んだ結果、「アプリの切り替え疲れ（コンテキストスイッチ）」が課題となっています。SlackやMicrosoft Teamsなどのチャットツール上で、AIエージェントが「〇〇商事への提案書の下書きを作成し、CRMの商談フェーズを更新して」という指示を一括で処理できるようになれば、業務効率は劇的に向上します。
ここで重要なのは、AIが単に会話ができるだけでなく、企業の持つ「独自データ（コンテキスト）」に安全にアクセスできる状態にあることです。SalesforceがSlackbotを強化できる背景には、CRMという強力なデータ基盤を持っているという強みがあります。
「幻覚」と「誤作動」のリスク：企業が直面するガバナンスの壁
一方で、AIエージェントの実務適用には慎重な検討も必要です。従来の「読む・書く」だけのAIであれば、誤った情報を出力するハルシネーション（幻覚）のリスクはありつつも、人間が確認すれば修正可能でした。しかし、AIがシステム操作の権限を持つ「エージェント」となると、リスクの質が変わります。
例えば、AIがユーザーの指示を誤解して重要な顧客データを誤って更新したり、社外秘のファイルを不適切なチャットルームに共有したりするリスクが考えられます。特に日本の商習慣では、正確性や稟議・承認プロセスが重視されるため、AIが勝手に判断・実行することへの抵抗感は欧米以上に強い傾向があります。
したがって、AIエージェントを導入する際は、「AIにどこまでの操作権限（Read/Write/Delete）を与えるか」というアクセス制御の設計と、実行前に人間が承認を行う「ヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-in-the-Loop）」の仕組み作りが、技術選定以上に重要な論点となります。
日本企業のAI活用への示唆
Slackbotの進化をはじめとする「AIエージェント」の台頭を受け、日本の意思決定者やエンジニアは以下の点を意識してAI戦略を練る必要があります。
1. インターフェースの統合と「シャドーAI」の防止
従業員は最も使いやすいインターフェースを好みます。公式に使いやすいAIエージェント環境を提供しなければ、従業員はセキュリティ対策のされていない個人のAIツールを業務で使い始める（シャドーAI）リスクが高まります。SlackやTeamsなど、既存のコミュニケーション基盤に統合されたセキュアなAI環境を整備することが、結果としてガバナンス強化につながります。
2. 「言えばやってくれる」環境への業務プロセス再設計
AIエージェントの価値を最大化するには、業務プロセス自体を見直す必要があります。「申請書を探して、記入して、メールで送る」というフローを、「AIに申請内容を伝えるだけ」に変えるには、バックエンドのシステムがAPIで連携されている必要があります。レガシーシステムのモダナイズは、AI活用の前提条件となります。
3. 責任分界点の明確化
AIエージェントが自律的に動く時代において、「AIが行った処理の責任は誰が負うのか」を明確にする必要があります。特に金融や医療、重要インフラなどの領域では、AIによる自動操作の範囲を限定し、最終的な意思決定は人間が行うというルール作りを、技術導入とセットで進めるべきです。