Copilotの時代は終わり？ AIエージェントが業務を自律実行する未来へ🤖（2026年2月26日ニュース）
icebreakerAIの世界は、単なる「支援ツール」から「自律的な実行役」へと、その役割を大きく変えようとしています。今日のニュースは、Copilotのような「副操縦士」から、自ら計画しタスクをこなす「AIエージェント」への劇的なシフトを浮き彫りにしています。🌟 Perplexityが発表した汎用デジタルワーカーや、GoogleがOSレベルで統合を進めるAIエージェントは、その象徴です。さらに、NTTドコモやパナソニックのような大企業が、すでに保守や設計といった基幹業務にAIエージェントを導入し、驚異的な効率化を実現しています。もはやAIは「便利な道具」ではなく、業務プロセスに深く組み込まれた「デジタルな同僚」となりつつあるのです。
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Copilotではなく「AIエージェント」がもはや主流？米国で設立したスタートアップ
AIスタートアップのトレンドが、既存業務を支援する「コパイロット型」から、人間に代わって自律的にタスクを実行する「AIエージェント型」へと大きくシフトしています。米国の法人設立を支援するStripe Atlasのデータによると、2025年に設立されたAIスタートアップの44％がAIエージェント開発企業であり、2024年の27％から急増しました。この背景には、AIコーディングツールの進化により、少ない資本でも高度な事業展開が可能になったことがあります。コパイロットが業務の「副操縦士」なら、AIエージェントは自ら計画し実行する「操縦士」であり、ビジネスの在り方を根本から変える可能性を秘めています。
Copilotではなく「AIエージェント」がもはや主流？ 米国で設立したスタートアップ
Perplexity、19のAIモデルに作業をルーティングできる汎用デジタルワーカー「Perplexity Computer」をリリース
AI検索エンジンのPerplexityが、複数のAIモデルを連携させて複雑なタスクを自動実行する汎用デジタルワーカー「Perplexity Computer」を発表しました。🚀 ユーザーがタスクを指示すると、それをサブタスクに分解し、推論や検索、コーディングなどをそれぞれ最適なAIサブエージェントに割り当てて処理します。このシステムは、AnthropicのClaude Opus 4.6を中核に、GeminiやGPT-5.2など最大19種類のモデルを使い分け、Google WorkspaceやGitHubとも連携可能です。「NVIDIAの株価GIFを作成」といった高度な指示も自動で完結させ、AIが単一のツールから複数のエージェントを束ねる「司令塔」へと進化していることを示しています。
Perplexityが19のAIモデルに作業をルーティングできる汎用デジタルワーカー「Perplexity Computer」をリリース
Google Geminiをスマホ用のAIエージェントにしてタスク自動化が可能に、まずはPixel 10シリーズとGalaxy S26シリーズで
Googleは、AIのGeminiをスマートフォン上でタスクを自動実行する「AIエージェント」として機能させるベータ版を発表しました。📱 この機能はまず、Pixel 10シリーズとSamsung Galaxy S26シリーズ向けに提供されます。例えば「美術館へ行くからUberを手配して」と指示するだけで、GeminiがUberアプリを操作して配車予約を完了させます。タスクはバックグラウンドでシームレスに動作し、ユーザーは別の作業を続けられます。これは、AIが単なるアプリ機能からOSレベルの「インテリジェンスシステム」へと進化し、私たちの日常操作を根本から変える大きな一歩です。
Google Geminiをスマホ用のAIエージェントにしてタスク自動化が可能に、まずはPixel 10シリーズとGalaxy S26シリーズで
NTTドコモ、通信障害復旧にAIエージェント 対応時間を従来比50%削減へ
NTTドコモは、生成AIを活用したモバイルネットワーク保守業務向けのAIエージェントシステムを開発し、商用利用を開始したと発表しました。このシステムは、AWSを基盤に構築され、100万台以上のネットワーク装置から収集される膨大なデータをリアルタイムに分析します。複数のAIエージェントが連携し、異常検知から原因特定、対処案の提示までを一貫して支援することで、複雑なネットワーク故障への対応時間を従来比で50％以上削減することを目指します。これにより、ミッションクリティカルなインフラ運用におけるAI活用の有効性が示され、サービスの安定性向上に大きく貢献することが期待されます。📡
NTTドコモ、通信障害復旧にAIエージェント 対応時間を従来比50%削減へ
パナソニック コネクト、PDF図面の照合業務を自動化する「Manufacturing AIエージェント」を社内展開
パナソニック コネクトは、設計・開発部門の業務を効率化するため、独自開発した「Manufacturing AIエージェント」の社内利用を開始しました。このAIエージェントは、複数のPDF図面からテキスト情報を自動で抽出し、製品図面と部品図面の仕様などをAIが自動照合します。📝 これまで目視で50分から340分かかっていた照合業務をわずか10分に短縮し、作業時間を最大97％削減することに成功しました。人為的ミスによる手戻りを防ぎ、作業プロセスを標準化することで、製造業における品質担保と生産性向上を両立させる画期的な取り組みです。
パナソニック コネクト、PDF図面の照合業務を自動化する「Manufacturing AIエージェント」を社内展開
経済産業省が推進するAI政策と企業内データ活用の全体像
日本政府がAI、特に「フィジカルAI」の推進に本腰を入れています。経済産業省は、7年間で10兆円以上の公的支援を行い、製造業などが持つ豊富な企業内データを活用して、工場の自律制御や自動運転などを実現するフィジカルAIの社会実装を目指します。🤖 その中核となるのが、音声や画像、センサーデータなど多様な情報を扱える国産マルチモーダル基盤モデルの開発で、これには3,873億円という大規模な予算が計上されています。これは、日本の産業競争力をAIで再強化するための国家的な戦略であり、今後の国内AI開発の方向性を大きく左右する重要な動きです。
Atlassian、Jiraにエージェントを導入し、エンタープライズ規模での人間とAIのコラボレーションを推進
チームコラボレーションツール大手のAtlassianは、プロジェクト管理ツール「Jira」にAIエージェントを統合するオープンベータ版を発表しました。🤝 これにより、ユーザーはJira上でAtlassian Rovoやサードパーティ製のAIエージェントにタスクを割り当て、コメントで対話しながら作業を進めることが可能になります。AIによる作業が分断されることなく、既存のワークフローに組み込まれ、進捗が可視化・調整されるようになります。この機能は、AIを単なるツールから「説明責任を負うチームメイト」へと変え、エンタープライズレベルでのAI活用を加速させる重要な一歩です。
Atlassian Introduces Agents in Jira to Drive Human-AI Collaboration at Enterprise Scale
オイシックス・ラ・大地、AIエージェント「HelloX」導入で月間5,000件の未収督促業務を完全自動化
食品宅配大手のオイシックス・ラ・大地は、カスタマーサポートAIエージェント「HelloX」を導入し、これまで大きな負担となっていた未収金の督促業務の完全自動化を実現しました。📞 従来は月間約5,000件もの架電が必要で、人員での対応に限界がありましたが、AIエージェントが架電リストの読み込みから自動架電、24時間365日の受電対応、CRMへの結果入力までを一貫して実行します。これにより、入力にかかっていた数時間の工数が完全に削減され、回収率を維持しながら未収リスクの低減に成功しました。これは、AIがバックオフィス業務を劇的に効率化する具体的な成功事例です。
オイシックス・ラ・大地、AIエージェント「HelloX」導入で月間5,000件の未収督促業務を完全自動化
ストックマーク、自律型AI運用プラットフォームに対話で「AI用業務マニュアル」を半自動生成する新機能を追加
AI分析プラットフォームを提供するストックマークは、自律型AI運用基盤「SAT Agent Cockpit」に、AIエージェントに業務を教えるための「スキル」機能を新たに追加しました。✍️ この機能を使えば、現場の担当者がAIウィザードとの対話に応じるだけで、実務手順や判断基準などを整理した「AI専用の業務マニュアル」を半自動で構築できます。これにより、専門的なプログラミング知識がなくても、現場の知見を反映した実務的なAIエージェントを迅速に作成・運用できるようになります。「AIを育てる」プロセスそのものを自動化する、まさに次世代の業務効率化ツールです。
ストックマーク、自律型AI運用プラットフォームに対話で「AI用業務マニュアル」を半自動生成する新機能を追加
Amazon BedrockによるCodeCommit用の独自PR-Agentの構築
開発現場のレビュー工数を削減するため、Amazon Bedrockと連携するAWS CodeCommit専用のPR-Agent（プルリクエスト・エージェント）を独自開発した事例が紹介されました。👨💻 このPR-Agentは、プルリクエストが作成・更新されると自動で起動し、コードの差分を分析してセキュリティ脆弱性やバグの可能性などをレビューし、結果をコメントとして投稿します。大規模なプルリクエストにも対応するため、トークン最適化やチャンク分割といった工夫が凝らされています。GitHub向けにはOSSが存在しますが、セキュリティ要件からCodeCommitを利用する現場にとって、非常に実用的な開発効率化の具体例です。
Amazon BedrockによるCodeCommit用の独自PR-Agentの構築
考察
今回選択した記事からは、AI技術が「支援（Copilot）」から「自律実行（Agent）」へと大きく舵を切っている明確なトレンドが読み取れます。これまでの生成AIは、文章作成やコーディングの「補助」をする優秀なアシスタントでしたが、今やAIは自ら計画を立て、複数のツールを使いこなし、タスクを完結させる「デジタルワーカー」へと進化しています。Perplexityの「Computer」が複数のAIモデルを束ねて複雑なタスクをこなす姿や、GoogleがスマホOSレベルでアプリ操作を自動化しようとする動きは、その象徴と言えるでしょう。単一のAIが単一のタスクをこなす時代は終わり、複数のAIエージェントが連携・協働する「オーケストレーション」の時代が始まっています。📈
この「AIエージェント化」の波は、すでに具体的なビジネス価値を生み出しています。NTTドコモの通信保守、パナソニックの設計図面照合、オイシックスの督促業務など、これまで人手と時間に大きく依存していた専門的かつ定型的な業務が、AIエージェントによって劇的に効率化されています。特に「最大97%の工数削減」といった具体的な数値は、AIがもはや実験的な技術ではなく、企業のROI（投資対効果）に直接貢献する経営ツールであることを証明しています。経済産業省が「フィジカルAI」を国家戦略の柱に据えたことも、この流れが社会インフラ全体に及ぶことを示唆しています。🏭
今後の焦点は、この強力なAIエージェントをいかに「育て、管理し、協働させていくか」に移るでしょう。ストックマークが開発した「AI専用マニュアル」の自動生成機能のように、AIに業務を教えるプロセスそのものの効率化が求められます。また、AtlassianがJiraにエージェントを統合したように、人間とAIが同じワークフロー上でスムーズに連携する仕組みが不可欠です。AIが自律性を高めるほど、その行動の透明性やガバナンス、そして人間との役割分担をどう設計するかが、企業の競争力を左右する新たな課題となります。AIはもはや単なる「ツール」ではなく、組織の能力を拡張する「パートナー」なのです。🤝
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