生成AIからエージェント型AIへ：次の進化

業界リーダーや市場アナリスト、例えば McKinsey（マッキンゼー） は、次の競争優位をもたらすのは「情報を作ること」ではなく、「自律的に情報を活用し行動すること」だと指摘しています。ここ数年、議論の中心は 生成AI であり、ChatGPTのようなモデルが人間のようなコンテンツを生み出す驚異的な能力を示してきました。しかし、その力だけでは現代のエンタープライズが直面する複雑なニーズを満たすには不十分です。実際の効率を追求する企業にとって、重要な問いは「コンテンツを作った後、どうするのか」という点にあります。

本当の価値は「実行」にあります。ここから エージェント型AI（agentic AI） の進化が始まります。受動的なコンテンツ生成ツールから、能動的に業務を支援するデジタルチームメイトへの転換です。The IT Source (TIS) では、AIプロセス自動化 と オフショア開発 の実績を通じて、これが未来の方向性であると確信しています。私たちは推論・計画・実行を行えるインテリジェントシステムを構築し、デジタルエコシステム全体で成果を出しています。本記事では、生成AI と エージェント型AI の違い、実際のビジネス効果、そしてエージェント型AIを企業戦略に応用するためのロードマップを解説します。

エンタープライズにおける生成AI：強みと限界

エージェント型AI の進化を理解するためには、まず現在のエンタープライズにおける 生成AI の役割を把握することが重要です。導入は急速に拡大しており、複数の業務領域で「副操縦士」として価値を発揮しています。その主な強みは、コンテンツ制作の高速化、グローバルチーム向けの多言語コミュニケーション支援、そして戦略立案に必要なアイデアを継続的に提供できる点です。例えば ChatGPT や DALL·E のようなモデルは、流暢なテキスト生成、多言語翻訳、そして数秒で魅力的なビジュアルをデザインすることで、これらの強みを実証しています。大手アナリストのレポートでも、こうした機能が業界全体で広く活用されていることが示されています。

しかし、生成AI のコアアーキテクチャは同時にその限界も定義しています。それは本質的に「受動的」であることです。人間のプロンプトに基づいて出力を生成することはできますが、自律的に行動したり、フルワークフローを管理することはできません。つまり、高度なツールでありながら、最終的な実行は人間に依存しているのです。例えば、マーケティングキャンペーン用の高品質なコンテンツを生成することはできますが、自動化プラットフォームにアクセスしてオーディエンスをセグメントし、キャンペーンを配信することはできません。この「創造」と「実行」の間にあるギャップこそが、企業がより自律的なソリューションを求め始める理由なのです。

エージェント型AIの台頭：何が異なるのか

エージェント型AI（agentic AI） は人工知能における次の重要なステップを表しています。従来の「受動的な生成」から「能動的な実行」へとパラダイムを転換するものです。その本質は、自律性・推論・実行 という3つの柱に基づいています。つまり、単に答えを提供するためではなく、目標を達成するために設計されている のです。

この能力の中核にあるのが「ツール利用」です。エージェント型AIはエンタープライズシステムと直接連携し、CRMに記録を更新し、外部データベースへアクセスし、さらにはデジタルプラットフォーム全体でワークフローをトリガーできます。これにより本当の意味でのワークフローオーケストレーションが可能となり、AIエージェントは人間の入力を待つことなく、複数ステップにわたるプロセスを最初から最後まで管理し、リアルタイムで意思決定を行うことができます。例えば、エージェント型AIは以下を自律的に実行できます：

• 社内外のデータソースを検索してインサイトを抽出
• 結果を整理・統合してレポートにまとめる
• 推奨事項を含むプレゼンテーションを作成
• 出力を関連するステークホルダーに自動配布

The IT Source (TIS) では、こうした原則を AI Worker のようなソリューションで実践しています。これは ビジョンAI を活用し、オープンAPIが存在しない場合でもあらゆるWebアプリケーション上で画面を読み取り、アクションを実行できる仕組みです。私たちの AIエージェント構築プラットフォーム に基づいて開発されたこのソリューションは、反復的なタスクを正確かつ大規模に自動化します。AIに推論と実行を組み込むことで、組織は「創造」と「実行」のギャップを埋めることができます。その結果、効率性の向上、信頼性の強化、そして持続可能なROIの実現が可能になります。

生成AIとエージェント型AIの比較：違いを明確に理解する

戦略的にAIを導入しようとするあらゆる企業にとって、生成AI と エージェント型AI の違いを理解することは極めて重要です。どちらの技術も変革的な力を持っていますが、そのビジネス上の役割は根本的に異なります。生成AI は強力なコンテンツクリエイターである一方、エージェント型AI は推論・計画・実行を行い、ワークフロー全体にわたってタスクを遂行する高度なデジタルアクターです。

以下の表は、その違いをわかりやすく示しています。

項目	生成AI	エージェント型AI
主な目的	テキスト、コード、画像などの新しいコンテンツを生成する	エンドツーエンドのビジネスプロセスやワークフローを実行する
インタラクションモデル	人間のプロンプトに反応して受動的に出力を返す	デジタルシステムと能動的かつ自律的に連携する
自律性のレベル	低い。逐次的な人間の指示を必要とする	高い。最小限の監督で定義された目標を達成できる
ユースケース	マーケティングコピー、レポート要約、ブレーンストーミング、コード作成	財務報告、サプライチェーン自動化、IT運用、コンプライアンス監視
企業への影響	クリエイティブ業務や管理業務における生産性を向上させる	コアプロセスの最適化を推進し、測定可能なROIを実現する

実用的な例を見ると、この違いは明確です。生成AI モデルは正確な言語でコンプライアンスレポートを下書きすることはできますが、データソースを自律的に検証したり、最終文書を安全に提出することはできません。対照的に、エージェント型AI システムは必要なデータを分析し、コンプライアンス規則と照合し、レポートを生成し、人間の介入なしに適切なステークホルダーへ配布することが可能です。

この「支援ツール」から「能動的なデジタルパートナー」への転換は、経済に大きな影響をもたらします。PwC の予測によれば、人工知能は2030年までに世界経済に最大15.7兆米ドルをもたらすとされています。エージェント型AIの進化をうまく取り入れた企業こそが、この価値を獲得できる最適なポジションに立つことができるのです。

エンタープライズにおける エージェント型AI の実用例

エージェント型AI の価値は、現実のビジネス課題に適用されたときに最も明確になります。生成AIモデルはコンテンツ生成に優れていますが、エージェント型システムはエンタープライズのワークフローに統合され、タスクを最後まで遂行するように設計されています。そのため、効率性・コンプライアンス・スケーラビリティが必須の業界において特に変革的な役割を果たします。

• 金融：リスクの高い金融分野では、エージェント型AIが重要なレポート業務を自動化します。複数のシステムからデータを収集し、数値を照合し、厳格な規制期限に従ってレポートを提出します。これにより、人為的ミスを削減するだけでなく、透明性と監査可能なプロセスも確保されます。
• 物流・サプライチェーン：AIエージェントは、出荷をリアルタイムで追跡し、遅延を正確に予測し、自動的に代替計画を実行するために不可欠になっています。例えば、大手物流企業 Proship とのプロジェクトでは、AI搭載のカスタマーサービスソリューションを導入しました。これにより、予約依頼の処理、コンテナの追跡、新しいリードをSlackやメールを通じて営業チームへ自動通知することが可能になりました。
• Eコマース：オンライン小売業者にとって、膨大な注文量を効率的に処理することは生命線です。私たちは Zalora と協力し、スケーラブルな 注文管理システム（OMS） を構築しました。この仕組みにより、自律型AIワークフローがバックエンド処理を最適化し、APAC全域にわたる膨大な需要をより高い信頼性で処理できるようになりました。
• オペレーション・IT：最大の課題のひとつは、最新のAPIが存在しないシステムでのタスク自動化です。私たちは GiaoNhan247 に AI Worker ソリューションを導入し、AmazonやeBayなどのプラットフォームにおける日次注文追跡業務の80％を自動化しました。人間のようにWebアプリを視覚的に読み取り、アクションを実行できるため、レガシーシステムでもインテリジェントに自動化できることを実証しました。

これらのユースケースは、エージェント型AI がもはや未来の概念ではなく、実用的な変革の推進力であることを示しています。コンテンツ生成を超え、能動的な実行へと進化することで、企業は新たなレベルの業務レジリエンスを獲得し、持続可能なROIを実現しています。この流れこそが、エージェント型AI の進化が業界全体のデジタル戦略において中心的な役割を担いつつある理由です。

コンプライアンス・セキュリティ・ROI：企業が注目すべき理由

エージェント型AI の運用上のメリットは非常に魅力的ですが、実験的な導入から本格的な全社展開へ移行するには、3つの柱が不可欠です。それは、堅牢なコンプライアンス、妥協なきセキュリティ、そして明確な投資対効果（ROI） です。戦略的アプローチは、導入の初期段階からこれらの重要課題に対応する必要があります。

1. コンプライアンス・ファーストのアプローチ

AIエージェントが高い自律性を持って稼働するようになると、データ保護や規制基準の遵守は「交渉不可能」になります。特に欧州市場を対象とする企業にとっては、一般データ保護規則（GDPR） や新たに施行される EU AI法 に準拠したソリューションを「設計段階から」構築することが求められます。コンプライアンスを第一に考える姿勢は、自動化を効率的かつ信頼できる、そして法的に健全なものとします。

2. セキュリティ・バイ・デザイン

AIシステムに自律性を与えるには、セキュリティにも同等の重点を置く必要があります。リスクを軽減するため、企業はデータの透明性と完全な管理を提供するソリューションを優先すべきです。特にオンプレミスでの導入モデルは有効です。これにより、機密データは企業の安全な環境内で処理され、外部への露出を減らし、厳格な内部セキュリティ規範に沿った運用が可能になります。

3. ROIへの明確な道筋

AI導入の成功は、その財務的インパクトによって測定されます。エージェント型AI のビジネスケースは、大量かつ反復的なタスクを自動化することに基づいています。これにより、運用コストが削減され、コアプロセスのスピードが向上します。コスト削減を超えて、人材は戦略的で高付加価値の業務に集中できるようになります。結果として、運用部門は「コストセンター」から「イノベーションと収益性を生み出す戦略的ドライバー」へと変革します。この転換こそが、エージェント型AI の進化がエンタープライズ戦略の中心に据えられる理由なのです。

戦略ロードマップ：生成AIからエージェント型AIへの移行

生成AIツールから完全に統合されたエージェント型AI戦略への移行は「旅」のようなもので、一夜にして達成できるものではありません。段階的なアプローチを取ることで、安全性・効果性・持続的な価値を確保できます。エンタープライズリーダーにとって、次の4ステップのロードマップが実践的なガイドとなります。

ステップ1：現在のAI活用状況を監査・評価する

まず、組織内でAIがどこでどのように使われているかをマッピングします。これには公式に承認されたツールだけでなく、チームが試験的に導入している「シャドーIT」としての生成AI利用も含まれます。目的は、生産性を高めている部分と、ボトルネックを生み出している部分を特定することです。この基準をもとにギャップを明らかにし、次のステップの優先順位を設定します。

ステップ2：自律化のインパクトが大きいワークフローを特定する

現状を把握したら、自動化による効果が最も大きいワークフローに注目します。繰り返しが多く、ルールベースで、複数システムにまたがるプロセスです。これらは金融、物流、オペレーション分野に多く見られます。迅速な成果と測定可能なROIをもたらすパイロットプロジェクトを優先しましょう。

ステップ3：コンプライアンスを担保したパイロットプログラムを開始する

優先度の高いワークフローのひとつを選び、制御されたパイロットを実施します。リスクを抑えるため、まずは明確に定義された非クリティカルなプロセスから開始します。IT、法務、ビジネスのステークホルダーを含むクロスファンクショナルチームを構築することで、パイロットは厳格なセキュリティとコンプライアンスの枠組みのもとで実施されます。成功したパイロットは、自信を高め、全社展開への強力なビジネスケースを築きます。

ステップ4：明確なKPIでスケール・測定する

パイロットの結果をもとに拡大計画を策定します。ただし、拡大は段階的に行います。成果は明確な KPI（重要業績評価指標） に基づいて追跡しましょう。プロセス速度の改善、コスト削減、エラー低減、従業員の工数削減といった指標を測定します。これにより、エージェント型AI戦略 が常にビジネス目標と一致し、継続的に価値を生み出すことが保証されます。

このロードマップに従うことで、企業は生成AIツールを超えてエージェント型AIの進化を自信を持って取り入れることができます。慎重な計画、強固なコンプライアンス枠組み、測定可能なKPIを備えることで、現在の効率化を実現しつつ、長期的な成長の基盤を築くことができるのです。