【AIエージェント元年】機能戦争の幕開けと共創する未来への道筋

はじめに

本連載では、生成AIコミュニティ「IKIGAI lab.」に所属する各分野の専門家が、それぞれの視点から最新のAIトレンドとビジネスへの示唆を発信しています。本記事を通じて、皆さまが“半歩先の未来”に思いを馳せ、異なる価値観や視座に触れていただければ幸いです。

2025年7月17日、OpenAIが「ChatGPT agent」を発表したことで、AI業界における「エージェント機能戦争」が本格的に幕を開けました。これまでの対話型AIから一歩進んだ、自律的に考え、行動し、タスクを実行するAIエージェントの時代が到来しています。

今回の記事では、主要AI企業が発表したエージェント機能の最新動向を整理し、自律型AIの登場により顕在化したセキュリティ課題と市場の将来像、そして私たちがAIエージェントとどのように共創していくべきかを考察します。

【参照】「ChatGPT エージェントが登場：研究とアクションをつなぐ新たな架け橋(OpenAI 2025/07/17)」

2025年7月に発表されたAIエージェント関連ニュース

2025年7月はAIエージェントに関するニュースが多数発表されました。

Grok 4 は、視覚や音声のマルチモーダル入力に加えてリアルタイム検索を統合し、人間の感覚器とネット探索を融合させています。

一方、Perplexity の Comet は、ブラウザ自体をエージェント化し、情報取得から行動(例：商品購入やメール送信)までを一貫して自動化する点で特徴的です。

OpenAI の ChatGPT エージェントは、強化学習で進化したモデルを基盤に、ブラウザや OS ツールを操作してタスクを実行できるようになり、従来の「指示を出すだけ」の対話 AI から、実際に「タスクを実行」する AI へと進化しています。

AnthropicのClaudeは、特定のタスクに特化した複数のサブエージェントを使って、チームで作業するような協調型のAIを実現しようとしています。

以下に2025年7月の主要なニュースをまとめました。

【参照】
「Grok 4: Check Key Features, Launch Date and Other Key Details(JAGRANJosh 2025/7/10)」
「Perplexity、AIエージェント搭載の次世代ブラウザ「Comet」を限定公開(PRTIMES 2025/07/11)」
「Claude Code is getting a brand new feature: custom subagents(Superintelligence 2025/07/25)」

AIエージェント登場による課題

AIエージェントが自律的にタスクを実行する未来への期待が高まる一方で、AIエージェントが登場したことで生まれた新たな課題も存在します。

セキュリティリスクの拡大

2025年現在、注目されているのが、マルチエージェント型AI(複数のAIが連携して行動する仕組み)を用いたサイバー攻撃です。複数のAIが連携して攻撃を行うため、従来のサイバー攻撃と比較して格段に高い効率性とスピードを持つと予測されています。

【参照】「サイバーセキュリティ最前線～サイバー攻撃×生成AIの最新動向～(NTTDATA 2025/01/31)」

具体的には、複数のAIエージェントが以下のような役割分担で協調攻撃を展開する可能性があると予想されています。

• 偵察エージェント: 標的システムの脆弱性を自動スキャンし、攻撃経路を特定
• 侵入エージェント: 発見された脆弱性を即座に悪用してシステムに侵入
• 拡散エージェント: ネットワーク内での横展開を自動実行
• データ収集エージェント: 機密情報の特定と抽出を並行して実施
• 隠蔽エージェント: 攻撃痕跡の除去とバックドアの設置を担当

このような協調的な攻撃により、人間の攻撃者では数日から数週間かかる複雑な攻撃シナリオが、AIエージェントによって数時間から数分で実行される可能性があります。

AIエージェントのデータ活用に潜むリスク

AIエージェントは業務効率化のために広範囲のデータへの継続的なアクセスが必要であり、これに伴う新たなセキュリティリスクが顕在化しています。

AIエージェントがアクセスする情報の例

• 顧客の購買履歴、行動パターン、個人的嗜好
• 従業員の勤務記録、パフォーマンスデータ、機密プロジェクト情報
• 企業の財務データ、戦略計画、競合分析資料
• 外部パートナーとの契約内容、取引履歴

「自律的な判断と実行」を特長とするAIエージェントの導入により、従来のシステムでは人間が都度判断していたデータアクセスの範囲や使用方法を、AIが自律的に決定することで、以下のようなリスクが生じる可能性が高まります。

意図しないデータ結合によるプライバシー侵害
AIエージェントは効率化のために部門横断的にデータを結合・分析します。例えば、営業データと人事データを組み合わせることで、個人の詳細なプロファイリングが可能となり、本来知られるべきでない情報(健康状態、プライベートな行動パターン等)が推測される恐れがあります。

リアルタイム監視による過度な情報収集
24時間365日稼働するAIエージェントは、従業員の作業効率向上を目的に行動データを収集することができます。これにより、従業員の作業パターン、思考プロセス、さらには健康状態まで詳細に把握される可能性があり、業務上必要な情報収集と個人のプライバシー侵害の線引きが難しくなり、プライバシーの境界が曖昧になる可能性があります。

【参照】「AIエージェントのセキュリティリスク概観(ARISE analytics 2025/03/31)」

このような課題が存在する一方で、AIエージェント技術の進歩は着実に続いています。では、これらの課題を抱えながらも、今後AIエージェント市場はどのような発展を遂げると予想されているのでしょうか。

2025年後半〜2026年の展望

エージェントの進化：
次の伸びしろは「運用系」と「業界業務特化」か

下記に掲載している「AI エージェント の新興市場マップ」を見ると、全体を インフラ(上段：Infrastructure) → 業種・業務横断型(中段：Horizontal applications&Job functions) → 業務特化層(下段：Vertical) の三層ピラミッドで整理できます。まずインフラが土台を固め、その上に業種・業務横断アプリが乱立し、最後に業界特化型が深掘りしていく構図です。

インフラ層：細分化から標準化への過渡期
インフラ層では、開発プラットフォーム、メモリ管理、評価・可観測性などが急速に細分化し、レゴブロックのように多種多様なツールが生まれています。現状は「作り手目線の便利部品」が乱立するカオス期ですが、近い将来には API 標準化や統合プラットフォーム への収束が進むとみられます。

業種・業務横断層：レッドオーシャン化する“職種別エージェント”
中間の 業種・業務横断層 では、パーソナルアシスタントやカスタマーサポート、ソフトウェア開発支援など、職種別エージェント が乱立。特に CS と開発支援はレッドオーシャン化が進み、UX と実運用データの差別化が生き残りのポイントです。一方、会計・HR・データ分析などはまだ空き地が多く、プロダクトの伸び代が残っています。

特定業務特化層：規制産業に広がるブルーオーシャン
特定業務特化層は、金融・医療・法務など 規制産業 が主戦場。参入障壁は高いものの、ドメイン知識とコンプライアンス対応を備えたプレイヤーには大きなブルーオーシャンが広がっています。

次の伸びしろは「運用系」と「特定業務特化」
運用系インフラ(評価・モニタリング・メモリ管理など)の充実と、金融・医療・法務といった規制産業への業務に特化した展開が、これからの市場拡大を牽引する有力なテーマになりそうです。ここに的確にリソースを振り向けられるプレイヤーが、2025 年以降の勢力図を左右してくるのかもしれません。

AIエージェントが急速に普及すると利便性は飛躍的に高まりますが、誤作動・悪用・責任所在の曖昧さ といったリスクも比例して増大します。

この“拡大するリスクの隙間”を埋め、安全と信頼を担保するための対策はあるのでしょうか？

「AIのためのAI」が拓く安全・共創の未来

その答えの1つとして「ガーディアン・エージェント」の重要性が高まってきています。「ガーディアン・エージェント」は他のAIエージェントの動作を監視・制御し、異常な行動やセキュリティリスクを自動検知・対応するAIシステムのことで、「AIエージェント」が自律的に仕事をするAIであるのに対し、「ガーディアンエージェント」はそのAIが暴走・誤動作しないように見守る“AIのためのAI”です。

2030年までにエージェント型AI市場の10〜15%をガーディアン・エージェントが占めるようになると予想する専門家も出てきています。

以下のようなガーディアンエージェントの3つの役割分担による包括的監視が連携することで、AI活用のスピードを損なわずにリスクを最小化できるとされています。

• レビュワー: AIが生成したテキストやコードを検証し、不適切表現や誤りを検出
• モニター: エージェントが実行する一連のアクションを観察し、異常を記録して人や別のAIに通知
• プロテクター: 実行時に権限を動的に調整し、危険と判断した手続きを自動で停止または修正

【参照】「ガーディアンエージェントが2030年までにエージェンティックAI市場の10〜15％を占める(ITmedia 2025/06/25)」

AIエージェントとどう付き合うか

2025年7月、私たちはAIエージェント元年の真っ只中にいます。OpenAIのChatGPTエージェントは、ウェブ操作を自律的に実行できるようになり、「指示を出すだけの対話 AI」 から「自律的にタスクを実行するAI」へと進化を遂げつつあります。

また、AnthropicのClaudeは、特定のタスクに特化した複数のサブエージェントを編成し、チームとして協調的に作業を行うことで、新たなAIの協働モデルを提示しています。

しかし同時に、マルチエージェント型AIによる意図しないプライバシー侵害といった新たなセキュリティ課題も浮上しており、私たちはAIエージェントとの適切な距離感と付き合い方を模索する必要に迫られています。

「自律的なタスク実行による業務効率化」と、「それに伴うサイバー攻撃やプライバシー侵害のリスク」という2つの側面を持つAIエージェント時代において、私たち人間の役割も単なる「指示者」から、エージェントを統括・調整する「オーケストレーター」へと変化しつつあるのではないでしょうか。

AIエージェントは私たちの伴走者として、複数のタスクを並行処理し、24時間働き続けることができます。AIエージェントが今後さらに進化・浸透していくことによって以下のような世界が実現するかもしれません。

• 個人が10体以上の専門エージェントを指揮する「エージェント・オーケストレーション」時代
• 人間は「何をすべきか」を決め、AIが「どうやるか」を実行する完全な役割分担
• ガーディアン・エージェントによる自律的なリスク管理システムの確立

このような未来を実現するためには、私たち自身がAIエージェントの特性を理解し、適切に活用するスキルを身につける必要があります。

複数のエージェントの強みを組み合わせて最適なチームを編成する能力、AIの判断プロセスを監査し必要に応じて介入する能力、そしてセキュリティリスクを予測し対策を講じる能力などが求められるでしょう。

しかし、これらのスキルは一朝一夕で身につくものではありません。積極的にAIエージェントと関わり、試行錯誤を重ね、失敗から学び続ける姿勢が重要だと思います。小さなタスクから始めて、徐々に複雑な業務へと適用範囲を広げていく。その過程で得られる経験と知見こそが、AIエージェント時代を生き抜く最大の武器となるはずです。

2025年7月、AIエージェント元年の今こそ、私たちは「AIに使われる」のではなく「AIと協働する」という新たな関係性を築くための第一歩を踏み出す時なのかもしれません。