投稿者 global-ai-media 
TIME誌への寄稿において、SalesforceのMarc Benioff氏は「Agentic Enterprise」という概念を提唱し、AIの次の10年を定義するのは対話型AIではなく、自律的に行動するエージェントであると語りました。生成AIブームが一巡し、実用フェーズへと移行する中、この潮流は日本のビジネス現場にどのような変革と課題をもたらすのでしょうか。
「おしゃべりなAI」の限界と、行動するAIの台頭
生成AIブームの初期、私たちはまるで人間のように流暢に言葉を紡ぐLLM（大規模言語モデル）に熱狂しました。しかし、ビジネスの現場で「実務」に適用しようとした瞬間、多くの企業が「幻覚（ハルシネーション）」や「データ連携の壁」に直面しました。Marc Benioff氏がTIME誌の記事で指摘しているのは、このフェーズの転換点です。
彼が提唱する「Agentic Enterprise（エージェント型企業）」とは、単にテキストを生成するだけのAI（コパイロットやチャットボット）から、ユーザーの意図を理解し、CRMやERPなどの社内システムと連携して具体的な「アクション」を完遂できる「自律型AIエージェント」へのシフトを指します。AIが単なる相談相手から、デジタルな労働力へと進化する過程と言えるでしょう。
日本企業における「自律型エージェント」の可能性と障壁
日本においては、少子高齢化による労働力不足が深刻化しており、AIによる業務代行への期待は欧米以上に切実です。カスタマーサポートにおける返金処理、サプライチェーンにおける在庫調整、あるいは営業支援におけるアポイント調整など、定型だが判断を要する業務をAIエージェントが担うことは、日本企業の生産性向上における「ラストワンマイル」を埋める鍵となります。
しかし、ここで最大の障壁となるのが、日本の多くの組織に残る「レガシーシステム」と「データのサイロ化」です。自律型エージェントが正しく機能するためには、AIが社内の正しいデータソースにアクセスし、正確なコンテキスト（文脈）を把握する必要があります。データが各部門に散在し、システム連携が不十分な状態では、エージェントはただの「誤った判断を勝手に行うリスク要因」になりかねません。
リスク管理：AIに「行動」させることの責任
AIに自律的な行動権限を与えることは、新たなガバナンス上の課題を生みます。チャットボットが不正確な回答をするリスクと、AIエージェントが誤って高額な発注を行ってしまうリスクは次元が異なります。Benioff氏も記事中で正確性と信頼性の重要性を強調していますが、日本企業においては特に「人間による監督（Human-in-the-loop）」の設計が重要になります。
完全に自律化させるのではなく、リスクの高いアクションの手前で必ず担当者の承認フローを挟む、あるいはAIの推論プロセスを可視化（監査可能に）するといった、日本的な堅実な運用設計が求められます。技術的な導入だけでなく、業務フローの再定義と責任分界点の明確化が、エンジニアやプロダクト担当者の喫緊の課題となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
「Agentic Enterprise」の潮流を踏まえ、日本の経営層や実務リーダーは以下の点に注力すべきです。
- データの「整備」から「接続」へ： AIエージェント活用の前提は、AIが社内システムを操作できる環境です。API連携を前提としたシステム刷新や、非構造化データの構造化（RAGなどの活用基盤整備）が、AI導入の成否を分けます。
- 小さな成功体験と段階的自律化： いきなり全社規模の自律エージェントを導入するのではなく、特定の定型業務（例：社内ヘルプデスクのチケット処理など）から始め、AIの挙動とリスクを評価しながら、徐々に権限範囲を拡大するアプローチが現実的です。
- 「おもてなし」と効率のバランス： 日本市場ではAIの対応にも高い品質が求められます。エージェントが処理する範囲と、人間が介入して顧客体験（CX）を担保する範囲を明確に区分けし、AIを「人間の補佐」から「信頼できる同僚」へと育て上げる視点が必要です。