韓国でもAIは実証段階を越え、実務の中に急速に入り込みつつある。こうした中で企業の課題は、AIをどれだけ導入するかではなく、AIを組織の中でどう機能させるかへと移っている。AIが補助役から自律的に計画・実行するエージェントへ進化することで、業務設計や意思決定、組織運営の前提そのものが変わり始めた。

情報通信政策研究院（KISDI）によると、韓国の勤労者における業務目的での生成AI活用率は51.8%に達した。生成AIの利用拡大に伴い、企業ではクラウドネイティブ、AIネイティブに続く次の段階として、AIエージェントを前提にした運営モデルへの関心が高まっている。

クラウドネイティブは、拡張性や配備効率を重視した考え方だ。柔軟なインフラ、コンテナ、マイクロサービスの活用により、ソフトウェアの拡張コストを抑え、デプロイを容易にしてきた。一方のAIネイティブは、当初からモデルを中心にアプリケーションを設計する。モデルが非構造データを解釈し、与信判断からサプライチェーン予測までを担う意思決定エンジンとして機能する点が特徴だ。

さらにAIエージェントを前提とする段階では、言語モデルにメモリー機能やツール利用能力を組み合わせたエージェントが、社内の複数システムにまたがる多段階の業務を自ら計画し、実行するようになる。人は実務の実行者から、監督と最終判断を担う役割へ比重を移していく。従来のクラウドインターフェースも、人の操作を前提とした画面中心の設計から、エージェントが理解して実行できるスキルやコマンドラインツール中心へと変わりつつある。

Gartnerは、特定タスク向けエージェントを搭載した企業向けアプリケーションの比率が、2025年の5%未満から今年末には40%へ拡大すると見込む。大企業1社当たりのエージェント数も、2028年には数万規模に達する可能性があるとしている。エージェントが新たな実行主体として組み込まれれば、運用構造や経営のあり方も変化は避けられない。

経営陣が注視すべき変化は大きく3つある。

第1に、企業のデジタルトランスフォーメーションの重心が、「記録システム（systems of record）」から「実行システム（systems of action）」へ移っている点だ。エージェント型AIは、詐欺検知、小規模キャンペーンの実行、在庫移動ルートの調整などで、検知から判断、実行までに要する時間を縮める。こうした循環を先行して取り入れた企業では、組織改編よりもソフトウェア主導で業務を最適化する動きが出ている。

第2に、人員運用の考え方が変わる。一部企業では、メールアドレスやシステム認証情報、明確な担当業務を与えたうえで、人の監督下で稼働するエージェントを「デジタル社員」のように位置付ける議論も始まっている。責任の所在や監査対応といった課題を伴う一方、人員を同じ比率で増やさずに組織能力を拡張できる可能性がある。

第3に、内製と購入の判断基準が変わる。AIによってカスタムソフトウェアや業務自動化の実装コストが大幅に下がれば、これまで統合型SaaSに依存してきた業務を、エージェントで直接実装する選択肢を改めて検討する企業が増えるとみられる。

もっとも、こうした変化は規制やセキュリティ、データ管理と切り離して考えることはできない。韓国では今年1月にAI基本法が施行され、高影響AIに対するリスク管理と人による管理・監督が法的要件となった。エージェントの自律性が高まるほど、誰が、どの権限で、何を実行したのかを追跡できる仕組みが欠かせない。ランタイムサンドボックス、ID管理、タスク単位のセキュリティ統制が重要になる理由もそこにある。

データをどこで処理し、どこで管理するかも重要な論点だ。エージェントは社内システムや顧客データに直接アクセスして業務を遂行するため、国内規制やデータ主権の要件を満たすインフラ整備が求められる。

Alibaba Cloudが8月、韓国内で3カ所目のデータセンターを開設し、エージェントの開発から運用、セキュリティまでをカバーする基盤を国内で拡充したのも、AIエージェントを実際の企業環境で動かすためのインフラ需要が高まっているためだ。

したがって、AIエージェント前提の運営モデルへの転換では、派手な宣言よりも慎重な設計が重要になる。経営陣が優先すべき課題も3つある。

まず、ガバナンスを先に設計することだ。人によるレビューと判断、監査ログ、企業向けID・アクセス制御の仕組みを、導入初期から中核に据える必要がある。コンプライアンス対応として後付けできる要素ではない。

次に、エージェントプラットフォーム層を整備することだ。エージェントがデータやツール、認証情報にアクセスする方法を標準化し、部門ごとに分散した個別連携ではなく、安全に業務をオーケストレーションできる共通フレームワークを構築する必要がある。

最後に、実装スピードを競争力の変数として捉えることだ。競争優位を左右するのは、特定のモデルそのものよりも、エージェントを実際の業務プロセスにどれだけ早く接続し、継続的に改善できるかにある。

経営陣がAIの理論家になる必要はない。ただ、AIエージェントを1つの組織単位として捉え、人で構成されたチームと同様に、戦略、リスク管理、成果測定の原則を適用する必要がある。AIエージェントが企業の働き方を変えるのであれば、経営陣もまた組織運営の方法を変えなければならない。