AIネイティブなエンタープライズ・アプリケーションの時代：マイクロサービスとAIエージェントの融合

ChatGPTのDeep Research（AI）での出力結果をそのまま掲載しています。ChatGPTのDeep Researchはハルシネーション（誤った情報の生成）が少なくなるよう調整されていますが、あくまで参考程度に読んでください。当記事は検索エンジンに登録していないため、このブログ内限定の記事です。

プロローグ：ある企業の物語

とある大企業「FutureTech社」では、新しいITプロジェクトチームが集まり会議を開いていました。議題は「AIネイティブなエンタープライズ・アプリケーションの導入」。チームリーダーのアキラはメンバーに問いかけます。「もし、社内システムがAIエージェントによって自律的に動くようになったら、私たちの仕事はどう変わるだろう？」

エンジニアのエミは答えます。「例えば、これまでマイクロサービスで作ってきた小さなサービス群がありますよね。それぞれ独立してAPIで通信するサービスです (Beyond Microservices: How AI Agents Are Transforming Enterprise Architecture - Opaque)。これにAIエージェントの知能が加わったら…まるでチームに新しい頭脳が生まれる感じでしょうか？」 (Beyond Microservices: How AI Agents Are Transforming Enterprise Architecture - Opaque) (As AI agents multiply, IT becomes the new HR department | ZDNET)

この物語を通じて、AIネイティブなエンタープライズ・アプリケーションがどのように進化し、既存のシステム（CRMやERPなど）と共存・競争し、そしてどんな課題に直面するのかを見ていきましょう。初心者の方にもわかりやすいように、専門用語はかみくだいて説明していきます。

1. マイクロサービスとAIエージェントの出会い：アーキテクチャの変化

会議室でアキラはホワイトボードに現在のシステム構成図を描いています。FutureTech社は近年、伝統的なモノリシック（一枚岩）な大規模アプリケーションを解体し、マイクロサービスという小さなサービスの集合体でシステムを構築してきました。それぞれのマイクロサービスは独立してデプロイでき、APIという決まった窓口を通じて通信します (Beyond Microservices: How AI Agents Are Transforming Enterprise Architecture - Opaque)。このメリットにより、各サービスはスケーラブルで、チームごとに異なる技術を選べる柔軟性が生まれていました。

しかしアキラは言います。「このマイクロサービスにAIエージェントを組み合わせると、アーキテクチャがさらに進化するらしい。単なる自動処理ではなく、自律的な意思決定を行うサービスになるんだ」 (Beyond Microservices: How AI Agents Are Transforming Enterprise Architecture - Opaque) (As AI agents multiply, IT becomes the new HR department | ZDNET)。

エミが補足します。「マイクロサービスが『決められた手順でリクエストを処理して応答を返す』だけだったのが、AIエージェントを使うと、自分で環境を観察してゴールを考え、行動を選べるようになるんです。 (Beyond Microservices: How AI Agents Are Transforming Enterprise Architecture - Opaque)例えば、今までは在庫チェック用サービスは決められたルールに従って在庫を返すだけ。でもAIエージェント化すれば、『販売予測に基づいて在庫切れを予測し、事前に発注を提案する』なんて動きもできますよ」 (Beyond Microservices: How AI Agents Are Transforming Enterprise Architecture - Opaque) (Beyond Microservices: How AI Agents Are Transforming Enterprise Architecture - Opaque)。

AIエージェントとは？（初心者向け解説）

初心者のケンが質問します。「そもそもAIエージェントって何ですか？」
エミ：「AIエージェントは、人間の指示を逐一待たなくても、自律的（オートノマス）に動けるプログラムのことです。大規模言語モデル(LLM)などのAIを頭脳として持ち、与えられた目標を達成するために自分で考え、他のシステムに働きかけるんです」 ( AI Agents Are the Next Wave of Enterprise AI - Database Trends and Applications )。

例えば、普通のチャットボットはユーザから質問される度に答えるだけですが、AIエージェントなら「ユーザの質問の意図を汲み取り、必要なら追加の情報を自分で取りに行き、最善の答えを返す」ことができます ( AI Agents Are the Next Wave of Enterprise AI - Database Trends and Applications )。そのために、長時間の指示を理解する能力、外部のツールやAPIを使う能力、自分の作業を振り返って改善する能力、作業用のメモリなどが組み込まれているのが特徴です ( AI Agents Are the Next Wave of Enterprise AI - Database Trends and Applications )。

エージェント指向のアーキテクチャ

FutureTech社のホワイトボードには、新旧2つのアーキテクチャ図が描かれています。一つは従来のマイクロサービス連携図、もう一つはAIエージェントを中心に据えた図です。アキラは言います。「従来はサービス群がそれぞれ決められた仕事だけをしていた。でもこれからはエージェント指向だ。 (As AI agents multiply, IT becomes the new HR department | ZDNET)AIエージェントがまるでオーケストラの指揮者みたいに各サービスを動かすことになる」 (As AI agents multiply, IT becomes the new HR department | ZDNET)。

エミが頷きながら説明を続けます。「Googleの論文では、エージェントの種類をいくつか挙げています。たとえば単純反射エージェントは条件反射で動くもの。これは基本的には今のマイクロサービスに近いけど、状況に応じて振る舞いを少し変える。 (Beyond Microservices: How AI Agents Are Transforming Enterprise Architecture - Opaque)モデル（内部状態）を持つエージェントは、自分で環境の状態を記憶して見通しを立てて動ける。 (Beyond Microservices: How AI Agents Are Transforming Enterprise Architecture - Opaque)さらにゴール指向エージェントになると、与えられた目標を達成するために手段を柔軟に変えて計画し始めます (Beyond Microservices: How AI Agents Are Transforming Enterprise Architecture - Opaque)。学習エージェントともなると、経験から学んでどんどん賢くなり、システムが自動で進化していくイメージです (Beyond Microservices: How AI Agents Are Transforming Enterprise Architecture - Opaque)」。

ケン：「つまりAIエージェントを取り入れると、システム全体が自律的に学習し適応するようになるんですね？」
エミ：「その通り！将来的には複数のエージェントが協調したり競合したりしながら、自己組織化的に目標達成に動くマルチエージェントシステムも考えられています (Beyond Microservices: How AI Agents Are Transforming Enterprise Architecture - Opaque)。まるで大企業の組織が、部署ごとに自律的に動きつつ全体の目的を果たすようなものです」

マイクロサービスとの融合：マイクロエージェント

ここでインフラ担当のジョンが自分の経験を話し始めました。「実は前の会社で、AIエージェントを使ったおもしろい試みがありました。ネット通販のカスタマーサービスAI、その名も『Sherpa（シェルパ）』という社内プロジェクトです。最初は1つの大きなAIエージェントがすべての質問（注文状況、返品、商品詳細など）に答えようとしていたんですが、それだとプログラムが巨大で複雑になりすぎたんです」 (Microagents: building better AI agents with microservices – Vectorize) (Microagents: building better AI agents with microservices – Vectorize)。

ジョンは続けます。「それで発想を転換して、マイクロサービスの思想をAIエージェントに適用したんです。つまり、一つの大きなAIエージェントではなく、分野別の小さなAIエージェント（マイクロエージェント）に分割しました (Microagents: building better AI agents with microservices – Vectorize) (Microagents: building better AI agents with microservices – Vectorize)。注文管理エージェント、返品処理エージェント、社内ポリシー回答エージェント…という具合にです。それぞれが専門特化することで、必要な知識や外部システムへの接続も限定され、回答の質も保てました」 (Microagents: building better AI agents with microservices – Vectorize) (Microagents: building better AI agents with microservices – Vectorize)。

エミ：「それは興味深いですね！マイクロサービスで言う境界づけられたコンテキストごとにAIエージェントを分けたわけですね。 (Microagents: building better AI agents with microservices – Vectorize)例えば注文管理エージェントは配送状況や在庫データベースとだけ連携して『私の荷物はどこ？』に答える。 (Microagents: building better AI agents with microservices – Vectorize)返品エージェントは返品ポリシーと返金処理システムだけ知っていて、返品受付の流れに専念する (Microagents: building better AI agents with microservices – Vectorize)。こうすることで、一つの巨大エージェントに全社の知識を教え込まなくても、それぞれ小さな専門家AIとして動かせるわけですね。」

ジョン：「そう、それをマイクロエージェントと呼んでいました。マイクロサービスと同じく疎結合で独立デプロイ可能ですが、AIの推論部分は社内で共有しつつ、ローカルでは各専門知識を持つようなイメージです。結果、開発も保守も楽になりましたよ。疎結合なので一部を改修しても全体に波及しにくく、協調はAI同士がメッセージをやり取りして実現するんです (Microagents: building better AI agents with microservices – Vectorize)」。

アキラ：「なるほど、AIエージェントを複数配置して、それぞれが専門分野を担当する。必要に応じてお互い連携する…これは未来のエンタープライズシステムの姿かもしれないね」

2. 既存のCRM・ERPとの競争と共存：新旧システムのせめぎ合い

FutureTech社では従来から大規模なCRM（顧客関係管理）システムやERP（基幹業務システム）を使っています。営業部はSalesforceのCRM、経理部は大手ERPを使い、社内データはそれらに蓄積されています。会議では、このような既存システムとAIネイティブな新システムをどう両立させるか議論になりました。

エミ：「いきなり全部をAIエージェントに置き換えるのは現実的ではないですよね。まずは共存から始めるのが筋だと思います」
アキラ：「共存とは具体的に？」
エミ：「例えば、営業担当者がCRMにログインして顧客データを更新したり見積もりを作ったりする代わりに、AIエージェントにチャットで頼むとしましょう。『このお客さんの連絡先を更新して』とか『A社向けに見積書を作って』と話しかけると、エージェントが裏でCRMや他の必要なシステムにAPI経由でアクセスして処理を済ませてくれる感じです (AI Agents will drive SaaS transformation - Arinco)。実際、営業担当がいちいち複数のシステムを開かずに済むので効率的ですよね。」 (AI Agents will drive SaaS transformation - Arinco)

ケン：「それってつまり、既存のCRMを下支えに使いながら、その上にAIの対話インターフェースを乗せるイメージですか？」
エミ：「ええ、その通りです。まさにAIが既存システムの新しい“顔”になる感じです。ユーザはAIと対話するだけで、背後ではAIがCRMやERPのAPIを呼び出して仕事を片付けてくれる。これは共存シナリオの一つですね」

ジョン：「実際、SaaS（クラウド提供のソフト）でもそういう流れが出てきていますよ。会話型UIで操作できるCRMとか。AIエージェントを組み込むことで、『複数システム間の手作業をAIがつないでくれる』というメリットがあります (AI Agents will drive SaaS transformation - Arinco)。これなら既存のシステム資産も生かせますしね」 (AI Agents will drive SaaS transformation - Arinco)

一方で、経営企画のマリは競争シナリオにも言及します。「将来的には、今の統合型ERPを置き換えるAIネイティブERPが登場するかもしれませんね。最近読んだ記事では、スタートアップがゼロから次世代ERPを作ろうとしているとか、既存ERPの上にAIをかぶせて使いやすくするツールを作っているとか…」とタブレットで記事を見せます (The Opportunity for Next-Gen ERPs (February 2025 Enterprise Newsletter) | Andreessen Horowitz)。

それはVC（ベンチャーキャピタル）のAndreessen Horowitzによる調査で、企業は誰もERPが好きじゃないが重要だから使っている、しかし今それを変える機運がある、という内容でした (The Opportunity for Next-Gen ERPs (February 2025 Enterprise Newsletter) | Andreessen Horowitz)。そこには「DossやRillet、Campfire、Toolkitのように一から次世代ERPを開発する動き、あるいはEndeavorのように既存ERPの上にAIネイティブのエンゲージメント層を載せて使いやすくする動きが出てきている」とあります (The Opportunity for Next-Gen ERPs (February 2025 Enterprise Newsletter) | Andreessen Horowitz)。

アキラ：「確かに、ERPは統合されている分重くて使いづらい側面もある。AIを前提に作り直したらどうなるか…興味深いね」

マリ：「例として、NEWWORKという会社は世界初の真のAIネイティブERPを作るというミッションを掲げています (NEWWORK AI ERP · NEWWORK Software)。彼ら曰く、従来のERPはプロセスが硬直的でデータがサイロ化（分断）していて時代遅れ、だからAIをコアに据えて作り直す必要があると (NEWWORK AI ERP · NEWWORK Software)。ポイントは、AIを後付けではなく最初から組み込むこと。 (NEWWORK AI ERP · NEWWORK Software)ビジネスフローも全部イベント駆動で自動化し、AIがリアルタイムに最適化するようなシステムにするって話でした (NEWWORK AI ERP · NEWWORK Software)」。

ジョン：「なるほど、AIネイティブERPはFlowというエンジンでイベントドリブンに業務を回すとか (NEWWORK AI ERP · NEWWORK Software)、部門ごとの機能を一つのAIシステムに統合するとか (NEWWORK AI ERP · NEWWORK Software)、従来のERPにはない柔軟さを目指しているんですね。確かにそれが実現すれば、今のERPが抱える“使いにくさ”を一気に解消できるかもしれない」

エミ：「でも、既存のCRMやERPも簡単にはなくならないでしょうね。競争しつつもしばらくは共存するはず。Salesforceなんかも自社CRMに大規模AIを統合するなど進化させてくるでしょうし…。実際Salesforceの調査では、金融業界のお客さんの多くがAIで迅速なサービスを期待しているけど、透明性や信頼を重視しているとありました (Salesforce: AI Agents Can Boost Competitive Differentiation in Financial Services) (Salesforce: AI Agents Can Boost Competitive Differentiation in Financial Services)。つまり、既存プレイヤーもAIを取り込んでユーザ体験を向上させようとしているんです (Salesforce: AI Agents Can Boost Competitive Differentiation in Financial Services)」

マリ：「そうね。例えば大手銀行向けには、AIエージェントで顧客対応を自動化して、コストを下げつつサービス品質を上げる提案が盛んにされています (Salesforce: AI Agents Can Boost Competitive Differentiation in Financial Services)。既存企業は豊富な顧客データと業務知識を持っているから、AIでそれを最大限活用する方向でしょう。一方、新規のAIネイティブ企業は、身軽さでどこまで食い込めるか。競争の行方はまだわからないけど、ユーザーにとっては選択肢が増えて良い流れですね。」

3. セキュリティとデータ整合性：AI時代の守るべきもの

議論は進み、今度は情報セキュリティ担当のサラが口を開きました。「AIエージェントを導入するなら、セキュリティとデータの整合性をどう確保するかが心配です。AIって魔法のように何でもやってくれる反面、ブラックボックスになりがちですし、不確実な判断をすることもありますから」

アキラ：「具体的にはどんな点が懸念でしょう？」
サラ：「まず認証・認可です。今まではサービス同士はAPIキーや証明書で認証してました。でもAIエージェント同士がやりとりするなら、それぞれが本物で信頼できるか証明する仕組みが必要でしょう。 (Beyond Microservices: How AI Agents Are Transforming Enterprise Architecture - Opaque)AIはコードが動的で賢くなる分、裏で勝手に余計なことをしない保証が難しい。だからAIエージェント固有の認証と証明（アテステーション）が要ると言われています (Beyond Microservices: How AI Agents Are Transforming Enterprise Architecture - Opaque)。さらに、エージェントが使っているAIモデル自体の保護も課題です。他社に無断でコピーされたら困るので、秘密計算などでモデルを守る技術が重要になります (Beyond Microservices: How AI Agents Are Transforming Enterprise Architecture - Opaque)」

エミ：「確かに、AIエージェントは非決定的（毎回同じ入力でも結果が変わる可能性がある）ですし、どんどん学習して賢くなる。 (Beyond Microservices: How AI Agents Are Transforming Enterprise Architecture - Opaque)それだけに外から見えない部分が増えるので、内部で何をしているか担保する工夫が必要ですね。たとえばOpaque Systemsのホワイトペーパーでは、AIエージェントの安全な実行環境として機密コンピューティング（データを暗号化したまま処理する技術）の必要性が強調されていました (Beyond Microservices: How AI Agents Are Transforming Enterprise Architecture - Opaque)」

サラ：「次にデータの一貫性。AIが間違った判断でデータを壊したり、権限のないデータにアクセスしたりしないようにする必要があります。従来のシステムはトランザクションでデータ整合性を保証してましたが、エージェントは推論にもとづいて動くので、人間のチェックやガードレールが欠かせません。 (AI agents may soon surpass people as primary application users | ZDNET)企業はエージェントがどのデータにアクセスして何をしているか常に監視し、ルールを設けるべきだと言われています (AI agents may soon surpass people as primary application users | ZDNET)」

ジョン：「実際、Deloitteのレポートでも『AIガバナンスとセキュリティを強化することが不可欠』とありましたね (Security, data challenges hinder agentic AI adoption | CIO Dive)。多くのCIOが、AIエージェント導入には現行の技術基盤のアップグレードが必要だと考えていますし、統制の枠組み作りが進んでいます (Security, data challenges hinder agentic AI adoption | CIO Dive)」

エミ：「ガードレールという言葉がありましたが、例えばどういうものでしょう？」
サラ：「簡単に言えばAIの行動を制限・監視する仕組みです。 (AI agents may soon surpass people as primary application users | ZDNET)“このデータには触れてはいけない”、“一定以上の金額の取引は人間の承認が必要”といったルールをエージェントに組み込んだり、モニタリングシステムでエージェントの出力をチェックしたりします (AI agents may soon surpass people as primary application users | ZDNET)。透明性も大事です。何を根拠にその判断をしたのか説明できるようにログを取るとか、判断根拠を提示させるとか。AIエージェントは賢いけど、人間から見ると理由が分からないと信用できませんから」

アキラ：「信用と言えば、ZDNetの記事でこんな指摘がありましたよ」とプロジェクタに記事を映します。それは“Agentic AI”に関するパネルディスカッションの内容で、信頼性について触れている部分でした。「“これまでの技術はすべて決定論的（ルールに従って常に同じ結果）だったが、エージェントは確率的だ。最もあり得そうな答えを出すだけなので、本当に正しいかを検証する必要がある” (As AI agents multiply, IT becomes the new HR department | ZDNET)。“このデータで合っているか？結果は正しいか？と問い直し、エージェントを検証・監督する仕組みが必要だ”とも言っています (As AI agents multiply, IT becomes the new HR department | ZDNET)」

サラ：「まさにその通りですね。AIが出した答えはベストエフォート、つまり最も可能性が高い答えですが、100%正解ではない。だから人間のレビューや、別のAIによるクロスチェックなどで担保する必要があります。責任あるAIの実践として、偏見の検知や誤りのフィルタリングも重要です」

ケン：「なんだかAIエージェントって、便利になる反面、面倒を見る手間もかかりそうですね…IT部門がまるでAIの人事部になるみたいな」
ジョン：「鋭いね！ZDNetには“IT部門がAI人材(HR)部門のようになる”という趣旨のタイトルの記事もあったよ (As AI agents multiply, IT becomes the new HR department | ZDNET)。エージェントが増えれば、導入（オンボーディング）や訓練、適切な働きぶりかの監視といったことをIT部門が担うようになる、と (As AI agents multiply, IT becomes the new HR department | ZDNET)。いわばデジタル従業員を管理する感じだね」

一同驚きつつもうなずきます。AIエージェントが活躍するには、それを管理・統制・信頼する枠組みが不可欠であり、そこが今後の重要課題と言えそうです。

4. AIが動的に生成するフロントエンド：ユーザーインターフェースの新潮流

議題は技術的な話から、実際のユーザー体験にも及びます。UXデザイナーのリナが質問しました。「AIが裏で頭脳になるとして、ユーザーが触れるフロントエンド（UI）はどう変わるのでしょう？今までは人間が画面を設計してきましたが、AIが画面を動的に作るなんてことになるんでしょうか？」

エミ：「実は、その可能性があります。最近『Generative UI（ジェネレーティブUI）』という概念が注目されています。生成的ユーザインタフェースとも言って、AIがリアルタイムにユーザー毎に最適なUIを生成・変化させるんです (Generative UI (Gen UI) Redefining Dynamic User Interface Design for Modern Applications)」

ケン：「リアルタイムにUIを生成…具体的には？」
エミ：「例えば、あるアプリでは初心者ユーザーにはシンプルな画面を、自動車業界のユーザーには業界用語を盛り込んだ画面を、それぞれ動的に生成して提供するとします。 (Generative UI (Gen UI) Redefining Dynamic User Interface Design for Modern Applications)AIがユーザーの過去の操作履歴や好みの設定を分析して、その人に一番合ったレイアウトやメニュー構成に画面をカスタマイズしてくれるんです (Generative UI (Gen UI) Redefining Dynamic User Interface Design for Modern Applications)。従来は万人向けに作った一つの画面で妥協していましたが、それでは誰にとっても完璧ではないですよね (Generative UI (Gen UI) Redefining Dynamic User Interface Design for Modern Applications)。Generative UIなら、一人ひとりにパーソナライズされたUIが提供できます」

リナ：「まるでカメレオンのように画面がユーザーに合わせて色や形を変えるイメージですね。それって実現可能なんでしょうか？」
エミ：「Accentureの報告では、『AIエージェントが普及すると、言語ファーストのインターフェースが主流になり、コード生成のコストが下がるので、動的に生成されたカスタムUIが現実的に可能になる』と予測しています (AI agents may soon surpass people as primary application users | ZDNET)。要するに、今まではUIを一つ作るのに膨大な人手がかかったから共通UIで済ませていたけど、AIで自動生成できるならユーザー毎に違うUIを提供するコストが許容範囲になるということです」

リナ：「確かに、デザインからコーディングまでAIが助けてくれるなら、画面バリエーションを増やせますね。 (How Generative AI Is Remaking UI/UX Design | Andreessen Horowitz)デザインツールでもAIにラフを描かせたり、デザインからコードへの変換を自動化したりする動きがありますし (How Generative AI Is Remaking UI/UX Design | Andreessen Horowitz) (How Generative AI Is Remaking UI/UX Design | Andreessen Horowitz)。でも、ユーザー毎に画面が違うと、テストや品質保証が大変そうです…」

エミ：「そこが課題ですね。UIが人によって変わるということは、パターンが無数にあり得るということ。全パターンを人手でテストするのは不可能です。AIでUIを作るなら、同じくAIで自動テスト・検証する仕組みも必要でしょう。あと一貫性の問題もあります。昨日まで青いボタンだったのに今日は緑になった、とユーザーが混乱しないよう、変化の仕方にもルールや学習が要るでしょうね」

リナ：「そうなると、デザイナーの役割も変わりそうです。直接レイアウトを作り込むより、AIが生成するUIのガイドラインやトーン&マナーを定義する仕事が増えるかもしれません。なんだか未来的ですね…！」

アキラ：「将来的には、ユーザーはアプリというより対話をして、必要に応じてAIがその場で画面を作ってくれる、なんて世界になるかもしれない。Accentureの予測でも、2032年には人々はアプリよりエージェントとの対話に時間を費やすようになると言っています (AI agents may soon surpass people as primary application users | ZDNET)。UIの在り方自体が変わる可能性がありますね」

5. AIエージェントがコントローラとして機能する仕組み

会議も終盤に差し掛かり、エンジニアのタロウが技術的な視点から質問します。「AIエージェントがマイクロサービスをオーケストレーション（制御）するって話でしたが、具体的にそれはどう実現するんでしょう？プログラムでフローを書く代わりに、AIが次に呼ぶサービスを決めてくれる感じですか？」

エミ：「そうですね。例えるなら、AIエージェントがコントローラや調整役になるイメージです。通常、ある機能を実現するには決められた手順で複数のサービスを呼び出しますよね。そのシーケンスをAIが動的に判断するようになります。 (AI agents may soon surpass people as primary application users | ZDNET)最近の大規模言語モデル(LLM)はコードやAPIのドキュメントを読むと、自分でそのAPIを正しく呼び出せるという報告があります (AI agents may soon surpass people as primary application users | ZDNET)。さらに必要なら新しい関数やAPI呼び出しの組み合わせを生成することもできるとか (AI agents may soon surpass people as primary application users | ZDNET)。つまり、AIがその場で“プログラミング”して、他のマイクロサービスを使いこなすわけです」

タロウ：「まるでAIがプログラマーの代わりにリアルタイムでコードを書いて実行しているようなものですね。」
エミ：「まさに。例えばユーザーから『在庫が少なくなってきたらメールで知らせて』という要望が来たとします。従来なら、在庫管理サービスとメール送信サービスを組み合わせる新機能を人間がコーディングしました。でもAIエージェントなら、自分で『在庫チェック→しきい値判定→メール送信』という手続きを考えて、必要なサービスのAPIを順に呼び出して実行できるかもしれません。そうなれば人間は大枠のルールやゴールを設定するだけで細かいフローはAI任せになります」

タロウ：「でもAIが生成したコードって安全なんでしょうか？間違ったAPIを呼んだりしないか…」
エミ：「そこもガードレールが必要ですね。AIが呼び出せるAPIをホワイトリストで制限するとか、テスト用環境でまずシミュレーションして問題ないか確認してから本番実行させるとか。MicrosoftなどもAIに外部ツールを使わせる研究を進めていて、関数呼び出しの仕組みが整備されつつあります。これはLLMにJSONで関数（サービス）の仕様を与えると、適切な引数でその関数を呼ぶ回答を生成してくれるものです。そうした機構を使って、AIがサービス間のハブとして機能できるようになります」

ジョン：「一種のマルチエージェント構成で、ある上位のエージェントがコントローラとして振る舞い、下位のエージェントやサービスにタスクを割り振る、という形も考えられますね。先ほどのSherpaの例でも、ユーザーの質問を受け取るエージェントが内容を解析して、適切な専門エージェントに処理を委ねていました (Microagents: building better AI agents with microservices – Vectorize)。あれは人がルールを書いた部分もあるでしょうが、将来的には上位エージェントが自律的に判断して下位を呼び出すようになるでしょう」

タロウ：「AIエージェント同士が対話して問題を解決する、という絵も浮かびます。まるで人間のチームのように、”これお願い” “はい終わりました”みたいなやり取りを機械がやるとしたら面白いですね」

エミ：「ええ、実際その方向に進んでいますよ。LangChainというオープンソースのツールでは、複数のエージェント（彼らは最近アクターと呼んでますが）を組み合わせてワークフローを作る試みがあります (AI Agents Architecture, Actors and Microservices: Let's Try LangGraph Command - DEV Community)。エージェントが別のエージェントを呼び出したり、結果を受けてさらに別の行動を決めたりといった動的なフローがプログラム少なめで実現できるようになっています」

タロウ：「そうなると、これまで僕たちがやってきた業務プロセスのプログラミングが大きく様変わりしそうです。仕事が自動化されるだけでなく、自動化のやり方自体をAIが編み出す感じですね」

アキラ：「そうだね。人間はシステムに何を達成したいか（ゴール）を伝え、AIエージェントがどうやって達成するかを考える時代になるかもしれない。そして必要なサービスを自動で統合して動かす…技術者には新たな発想転換が求められるね」

6. オープンソースのマイクロサービスの役割と標準化の可能性

ここで話題は「我々は全部をゼロから作る必要があるのか？」という点に移りました。FutureTech社ではオープンソースソフトウェアも多用しています。データベースはPostgreSQL、コンテナオーケストレーションはKubernetesなど、業務システムでも信頼できるオープンソースコンポーネントを組み合わせています。AIネイティブなアプリ開発でも、オープンソースのマイクロサービスやライブラリが重要な役割を果たすでしょう。

ジョン：「まずプラットフォームとして、Kubernetesのような技術は今後も土台になりますね。Kubernetesはクラウドネイティブアプリのデファクト標準（事実上の標準）です (CNCF Drives Efforts To Standardize AI Functions In Our Cloud …)。AIワークロードもコンテナ化してデプロイするなら引き続きお世話になる。CNCF（Cloud Native Computing Foundation）ではAI機能の標準化にも動いているようですし、AI時代に合わせたクラウド基盤のオープン標準が整っていくでしょう」

エミ：「アプリケーション層でも、オープンソースの役割は大きいです。例えば先ほど名前が出たLangChainや、自律エージェントのAutoGPT、AIのガードレールを提供するGuardrailsライブラリなど、AIエージェント開発を支えるオープンソースプロジェクトがどんどん出ています。これらが事実上の標準ツールキットになりつつあります。大企業も自社のAIフレームワークをオープン化したりしていますし、コミュニティ主導でベストプラクティスが共有され、標準化が進むでしょう」

タロウ：「マイクロサービスそのものも、共通機能はオープンソースで提供されるかもしれませんね。例えば認証サービス、支払いサービス、顧客管理サービスなど、汎用的な機能はOSSのマイクロサービスとして提供され、AIエージェントがそれらをプラグインのように組み合わせて使えるようになるとか」

エミ：「あり得ますね。それこそマーケットプレイス的な発想で、必要な機能をするマイクロサービス（あるいはエージェント）をカタログから選んで組み込む感じです (AI Agents will drive SaaS transformation - Arinco) (AI Agents will drive SaaS transformation - Arinco)。その際にオープンソースだと中身が透明で信頼しやすいメリットもありますし、カスタマイズもしやすい。企業間でオープンAPIの仕様を標準化しておけば、AIエージェントが異なる会社のサービスでもスムーズに呼び出せるでしょう。実際、OpenAPI（以前のSwagger）の仕様に従ってサービスを記述すれば、人間だけでなくAIも理解しやすいかもしれません」

マリ：「AI分野では大規模モデル自体もオープンソース化の動きがありますね。MetaのLLaMA2なんかはオープンで、企業が自前でチューニングして使えます。そういうモデルを組み込んだエージェントをみんなで改良していく、ということも各社で起きそうです。“どのAI基盤モデルを使うか”についても、オープンソースのものと商用のものが競争してますし、勝者が事実上の標準になる可能性があります (Open Source Meets AI - LinearB)」

アキラ：「標準化といえば、かつてLinuxがサーバOSの標準になったように、エンタープライズAIの世界でも“これを使っとけばOK”というスタックが定番化するのかもしれない。例えば『Kubernetes + OSSデータレイク + OSSエージェントフレームワーク + オープンモデル』みたいな組み合わせとかね」

ジョン：「重要なのは、相互運用性ですよ。異なる会社やクラウドのサービス同士をエージェントがまたいで利用するなら、プロトコルやデータ形式の共通化が必要です。業界団体やオープンソースコミュニティがデファクトスタンダードを策定してくれると、エコシステム全体が盛り上がります。先ほどのマーケットプレイス構想も、標準化なしには実現しませんから」

ケン：「オープンソースは企業にとって二面性がありますよね。便利な反面、自社の差別化にならない部分でもある。でも共通部分は協力して作り、競争は付加価値部分で行うのが賢明でしょうね」

7. 現在の導入事例：業界と企業の最新動向

そろそろ会議もまとめに入る中で、アキラは「ところで他社はどの程度AIエージェントを導入しているんだろう？」と問いかけました。皆で最新事例を持ち寄り、情報共有することにします。

金融業界：マリが紹介したSalesforceの調査では、銀行・保険など金融サービス企業の顧客の半数以上が「今後AIが自分たちと金融機関の関係に大きな影響を与える」と考えており (Salesforce: AI Agents Can Boost Competitive Differentiation in Financial Services)、金融機関側も競争力維持のためAIエージェントによる迅速でパーソナライズされたデジタル体験に注力し始めています (Salesforce: AI Agents Can Boost Competitive Differentiation in Financial Services) (Salesforce: AI Agents Can Boost Competitive Differentiation in Financial Services)。実際、米国の信用組合PenFedではセルフサービスツールを用いて顧客がいつでも素早く問題解決できるようにしているとのこと (Salesforce: AI Agents Can Boost Competitive Differentiation in Financial Services)。背景には、価格や金利競争だけでなく顧客体験で差別化しないと顧客が離れてしまうという業界事情があるようです (Salesforce: AI Agents Can Boost Competitive Differentiation in Financial Services)。AIエージェントで24時間対応や高速処理が可能になれば、仮に手数料が上がっても顧客は留まるとの調査結果もあります (Salesforce: AI Agents Can Boost Competitive Differentiation in Financial Services)。

IT・サービスデスク：サラが調べたところによると、現時点で企業が最も関心を持つAIエージェントの用途は社内ITサービスデスクの自動化だそうです (Security, data challenges hinder agentic AI adoption | CIO Dive) (Security, data challenges hinder agentic AI adoption | CIO Dive)。Tray.ioのレポートでは、米国の技術部門プロたちの2/5以上が「100以上のAIエージェント試作を作る計画」だとか (Security, data challenges hinder agentic AI adoption | CIO Dive)。多くの組織が年50万ドル以上をそうした取り組みに投資予定とも報告されています (Security, data challenges hinder agentic AI adoption | CIO Dive)。ITサポートの問い合わせ対応や社内データ処理の自動化、ソフトウェアテストへの活用などが優先分野となっているようです (Security, data challenges hinder agentic AI adoption | CIO Dive)。実際、開発者支援のコパイロット系AIをさらに進化させて自律的にバグ修正や機能提案まで行う試みも各社で進んでいます。

小売・Eコマース：ジョンが話した元勤務先の事例（AIエージェント「Sherpa」）はまさに小売業のカスタマーサービスでした。現在、大手EC企業ではチャットボットによる自動対応が一般化しつつありますが、AIエージェントは一歩進んで注文から返品まで横断的に処理できることを目指しています。AmazonもカスタマーサービスにAIを導入していますし、日本の小売でも問い合わせの自動応答が広がっています。将来的には、人間のオペレーターは複雑なクレーム対応など高度なケースに集中し、一般的な問い合わせはエージェントが即座に処理する体制が普通になるでしょう。

製造・物流：工場や倉庫でも、AIエージェントが活躍し始めています。例えば製造業では、設備の予知保全（壊れる前に兆候をAIが検知）や、生産計画の最適化にエージェントを使う例があります。一部の工場では現場のIoTセンサーからのデータをAIが監視し、異常があれば自動で調整したり担当者に指示を出す仕組みも登場しています。また物流では、AIエージェントが在庫データとリアルタイムの出荷状況を照らし合わせ、配送ルートの変更やトラックの積載最適化などを提案・実行する実験が行われています。

その他の成功事例：マリが興味深いニュースを共有しました。「Salesforce自身も“Agentforce”なんて言葉を使い始めているみたいですよ。2025年にはSalesforceの売上のかなりの部分がAIとデータクラウド関連から来ているそうです (Security, data challenges hinder agentic AI adoption | CIO Dive)。彼らは自社CRMにEinstein GPTなどAIエージェント機能を組み込み、顧客企業に提供している。つまりSalesforce利用企業が自前でAIエージェントを持たなくても、Salesforceの中でAIが営業やカスタマーサービスを手助けしてくれる形です。こうした大手ベンダーによるAI組み込みも普及を後押ししていますね」

さらに金融ではJPモルガンがChatGPT類似の社内大規模モデルを開発して行員の問い合わせ対応に利用するといったニュースもありました。保険業では保険金請求の査定をAIエージェントが予備チェックして人間に引き継ぐ取り組みなども出ています。これらはまだ試験的な段階ですが、成功事例が徐々に蓄積されつつあります。

8. 今後10年の展望と課題：未来への地図

いよいよ会議も締めくくられます。最後に、アキラが「では、これから5年、10年先を見据えると我が社はどう準備すべきか？」と問いかけました。議論の中から浮かび上がった展望と課題をまとめてみましょう。

🔮 2030年の未来予想図

Accentureが発表した予測によれば、2030年までにエンタープライズの内部デジタルシステムの主な利用者は人間ではなくエージェントになるといいま (AI agents may soon surpass people as primary application users | ZDNET)】。つまり社内の基幹システムや情報システムは、人間社員が直接操作するよりも、AIエージェント同士がやり取りして業務が回る部分が多くなるということです。さらに2032年には、一般消費者もアプリを直接触る時間よりエージェントと対話する時間の方が長くなるとのこ (AI agents may soon surpass people as primary application users | ZDNET)】。これはまさにパラダイムシフト（劇的な転換）です。Accentureはこの転換点を「バイナリ・ビッグバン（Binary Big Bang）」と呼んでいま (AI agents may soon surpass people as primary application users | ZDNET)】。基盤となる技術（大規模言語モデル）が自然言語という壁を破ったことで、システム設計・利用・動作のすべてが変わり始めた、 (AI agents may soon surpass people as primary application users | ZDNET) (AI agents may soon surpass people as primary application users | ZDNET)】。今後の開発は(1)エージェント指向システム、(2)デジタルコア（基盤となる分析・データ基盤）、(3)生成的UIの三本柱で進んでいくとも指摘されていま (AI agents may soon surpass people as primary application users | ZDNET)】。

FutureTech社の面々も、この予測には衝撃を受けつつも納得する部分がありました。「確かに10年後、社員一人ひとりが自分専用のAIエージェントを同僚として持っていて、単調な事務作業や情報検索は全部そいつに任せているかも」「営業アプリも経理ソフトも、裏では人間の代わりにAIがログインして操作してたりして…」「それこそ人間同士は戦略やクリエイティブな部分に集中し、雑務はAI同士が片付ける世界かな」と想像が膨らみます。

🚧 課題：信頼とガバナンス

未来は明るそうですが、乗り越えるべき課題も明確です。まずは前章でも議論した信頼性とガバナンス（統制）です。Accentureの報告でも「自律エージェントが増えるほど、一貫性の維持と信頼確保が極めて重要になる」と強調されてい (AI agents may soon surpass people as primary application users | ZDNET)0】。企業はエージェントを厳重に監視し、ガードレールを設ける必要があるとも述べられてい (AI agents may soon surpass people as primary application users | ZDNET)0】。「どのデータにアクセスしている？誰が指示している？アウトプットの品質は？透明性を確保して社員の信頼を得よ」といった具体的な助言もあり (AI agents may soon surpass people as primary application users | ZDNET)0】。これは、人間の従業員を管理するのと同じくらい、いやそれ以上にデジタル従業員であるAIを管理せよということです。

また、「AIエージェントは完璧ではない。計算資源を大量に食い、非決定的で、説明性に欠ける。しかし、コードや関数でエージェントをグラウンディング（現実に縛り付ける）すれば説明可能性と信頼性を高められる」という指摘もあり (AI agents may soon surpass people as primary application users | ZDNET)6】。要するに、AIに丸投げではなく重要部分は明示的なロジックを組み込む、あるいはAIが出した判断の根拠データを添付する（例えばRAG＝検索した根拠を示す (AI agents may soon surpass people as primary application users | ZDNET)6】）などで、ブラックボックスを減らす努力が必要です。

🚧 課題：データとシステム統合

次にデータ統合の課題です。現在、多くの企業はデータサイロ（部署ごとバラバラのデータ）問題に苦しみつつ、データレイクやマスターデータ管理で統合を図っています。しかしエージェント時代には、「いちいち全データを一ヶ所に集めなくても、エージェントをそれぞれのデータの場所に配置すればいい」という発想も出て (As AI agents multiply, IT becomes the new HR department | ZDNET)49】。ZDNetのパネルでは「データをAIに持ってくるのではなく、AIをデータのところに持っていく。サービスコールをするとエージェント達が各自持ち場のデータを返し、それを集約して答えるようになるだろう」と語られて (As AI agents multiply, IT becomes the new HR department | ZDNET)49】。これはこれで新たな統合モデルですが、実現するには各データソースに高機能なエージェントを配置し、ネットワーク越しに効率よく協調させる必要があります。リアルタイム性やネットワーク負荷の問題、データの解釈の一貫性など詰める課題は多いでしょう。

またレガシーシステムとの接続も引き続き課題です。古いシステムにはAPIがなかったり文書化が不十分だったりします。そうしたレガシー資産をラップするエージェントを用意し、徐々にモダナイズしていく戦略が必要になります。下手に直接触ると壊れるものも、まずは“旧システムの画面操作をRPAのようにエージェントがやる”ところから始め、将来的に置き換えるなど段階的アプローチが現実解でしょう。

🚧 課題：コストと効率

AIエージェント導入にはコストもかかります。大型のAIモデルを動かすにはGPUなど高性能なハードウェアが要りますし、動作中も電力を食います。特に現在の生成AIは推論に時間がかかったり、オンプレミスで回すには大きすぎたりします。今後10年でハードは進化し、効率化も進むと思われますが、それでも計算資源の確保は課題です。各社がこぞってAIを使い始めればクラウドの料金も高騰するかもしれません。モデルの軽量化・専門特化（例:小さいけど自社業務ドメインに特化したモデルを使う）や、非同期処理で待ち時間を感じさせない工夫など、コスト最適化の努力が引き続き求められます。

🚧 課題：人材と文化

技術が進んでも、人間側の組織体制や文化が追いつかなければ宝の持ち腐れです。AIエージェントをうまく活用するには、社員がAIと協働するスキル、例えばプロンプトを的確に与えるスキルや、エージェントの出力を批判的に検証するリテラシーが必要です。また、社内の仕事の分担も変わるでしょう。単純作業を担っていた人はよりクリエイティブなタスクにシフトする必要があります。その際に再教育や配置転換が発生します。抵抗勢力もあるかもしれません。「自分の仕事がAIに奪われるのでは？」という不安を取り除き、AIはあくまで補佐役で人間の価値は別にあることを浸透させることが大切です。

ZDNetの記事でも「AIエージェント導入は技術的には準備できつつあるが、企業文化や人材面の準備が必要なので、そこがボトルネックになってスピードが緩やかだ」といった指摘が (As AI agents multiply, IT becomes the new HR department | ZDNET) (As AI agents multiply, IT becomes the new HR department | ZDNET)L463】。とはいえ、「2025年がエージェントが企業に飛躍的に広がる年になるだろう」とも述べ (As AI agents multiply, IT becomes the new HR department | ZDNET)L463】、各社こぞって実験と教育を進めている段階です。この10年は人材面でも大転換の時期になるでしょう。

🚧 課題：法規制と倫理

最後に忘れてならないのが法規制と倫理の課題です。ヨーロッパを中心にAI規制の議論が進んでおり、企業がAIを使う際の責任の所在や説明責任についてルールが整備されつつあります。個人情報の取り扱いについても、AIが勝手に社内外のデータを持ち出さないようにする必要があります（例えばAzure OpenAIなどでは企業データを学習に再利用しない契約を結べるようになっています）。また、AIが意思決定に関与する場合、その判断に差別やバイアスがないか、倫理的に問題がないかをチェックする仕組みも問われます。AIエージェントが暴走して不正な処理をしないよう、監査ログを残して後から検証できるようにするなど、内部統制の拡張も課題です。

エピローグ：準備は未来へのパスポート

FutureTech社の会議は、予想以上に盛りだくさんな内容となりました。最後にアキラが締めくくります。「AIネイティブなエンタープライズアプリへの道のりは一朝一夕には進みません。しかし、小さく始めて大きく育てること (AI agents may soon surpass people as primary application users | ZDNET)-L458】まずは社内向けの簡単なエージェントから試し、徐々に機能とデータへのアクセス範囲を広げていくことで経験値を積めと専門家も (AI agents may soon surpass people as primary application users | ZDNET)-L462】。我々もまずは一つ、社内ヘルプデスクのエージェントからでも始めてみましょうか」

メンバーは頷き、早速次週からプロトタイプ開発に取り掛かることにしました。AIエージェントという新しい同僚を受け入れる準備をしつつ、FutureTech社の挑戦が始まります。

物語はここまでですが、現実の企業社会でも同じような議論や試行錯誤が各所で行われています。マイクロサービスとAIエージェントの融合は、まさにこれから花開く技術フロンティアです。その可能性は企業システムの在り方を根本から変えるほど大きい反面、課題も山積みです。しかし、10年前にクラウドやマイクロサービスがそうであったように、チャレンジする企業が次の時代のリーダーシップを握ることでしょう。

私たちも未来へのパスポートを手に、AIネイティブな世界への航海に踏み出しましょう。

参考資料