正直に言うと、この半年で私はあることがどんどん魔幻的だと感じるようになりました。

みんなAIがどうやって人手を省き、自動化を進め、インテリジェントエージェントで反復作業をなくすのかを絶賛していますが、実際に企業でこれらを導入したことがある人なら誰でも分かっています——AIの精度を上げるのは本質的な難点ではなく、「きちんと実行させる」ことこそが本当のハードルです。

考えてみてください。適当な中堅企業の中核業務プロセスを数日間観察すればすぐに分かることですが：
リスクはモデルの精度にあるのではなく、実行のコントロールにあります；
問題はインテリジェンスの有無ではなく、境界が明確に定義されているかどうかにあります；
ボトルネックは効率の高低にあるのではなく、プロセスがきちんと収束するかどうかにあります。

だからこそ、私は実行層の基盤インフラを作っているプロジェクトを見ると、それらが表面的に見えるよりも遥かに重要なことをしていると感じます——AIにアクセルを踏ませるのではなく、ブレーキをかける役割です。もっとはっきり言えば、自動化実行に「構造化された檻」をかけることです。

企業がAIで効率化したいと思えば思うほど、実行のアクション、権限範囲、支払いルート、ルールの整合性をすべて一元的にまとめられるシステムが必要になります。今の業界で、これらを構造化言語で明確に説明できるプロジェクトは本当に少ないのです。

# モデルが賢くなるほど、実行のコントロールが失われるリスクは高くなる

多くの人が初めてエージェントシステムが企業で稼働するのを見たとき、そのすごさに感動するでしょう：
自動発注、自動予算調整、自動クロスボーダー送金、自動SaaS連携、自動返金、自動APIルーティング。

しかし企業のCTOが見るのはまったく別の光景です：
- 権限を越えていないか？
- リスク管理をすり抜けていないか？
- どのサプライヤーを呼び出しているのか？
- なぜそのルートを選んだのか？
- この支払いは監査ログが残っているか？
- 予算が