ソフトバンクは2026年10月26日、法人向けAIサービスの最新版「AGENTIC STAR 3.0」の提供を始めた。AIに質問して答えをもらうだけでなく、仕事の流れごとAIに任せ、要所だけ人が確認する。そのための「プロジェクト機能」が最大の変更点だ。
AIをすでに業務で試した人ほど、「答えは返ってくるが、次の指示を考えるのは結局自分だ」と感じているかもしれない。3.0はその手間を減らす方向に踏み込んだ。何が変わり、どこまで実績が示されているのかを整理する。
AIと人が工程ごとに役割を持つ新機能
プロジェクト機能は、複数の工程にまたがる仕事を、AIが進める工程と人が確認する工程に分け、ひとつの流れとして組める仕組みだ。
AIが作業し人が最後に判断
ここでいうAIエージェントとは、指示を受けて自分で作業を進めるAIのことだ。プロジェクト機能では、どこまでをAIに任せ、どこで人が目を通すかを工程ごとに決める。
チャット型との違いは「次の指示」を誰が出すか
たとえばサーバーの設定作業をチャット型のAIに頼むと、人が手順を一つ質問し、返ってきた答えを自分で実行し、結果をまた貼り付けて次を聞くことになる。新機能は、この「設定する→エラーを直す→確認する」という連なりを最初から工程として組んでおく。人が呼ばれるのは、あらかじめ決めた節目だけだ。
料金は従来のチャット機能と別体系
3.0は、従来のチャット機能のAGENTIC STARとは異なる料金体系で提供される。単純な機能追加ではなく、別建ての契約になる。具体的な金額は、確認できた範囲では示されていない。
導入を支える社内実績と外部パートナー
自社で使い込んだうえでの提供
開発責任者の上原郁磨氏は、日本企業のチーム力を最大化する方針を語っている。裏づけとして示されたのが社内の利用実績で、2025年6月のプロジェクト開始から約2カ月半で、全社員が作ったAIエージェントは250万を超えた。いきなり売り出したのではなく、まず自社で使い込んでから製品にした、という順序だ。
外部パートナーの枠組み
導入の支援体制も動いている。ソフトバンクは10月6日に「AGENTIC STAR インテグレーションパートナー アライアンス」を発表した。システム開発会社(SIer)など外部の企業と組み、法人の導入を支える枠組みだ。自社だけで組み込むのが難しい企業は、こうしたパートナー経由で相談する選択肢がある。
言葉だけでなく、ソフトバンク自身が先に使った結果がある。以下の数字はソフトバンクが自社の部門で得た結果で、同社の発表に基づく。第三者による検証は示されていない。また、この事例は2026年3月に同社が公式ブログで公開したもので、3.0より前のAGENTIC STARで得られた成果だ。3.0のプロジェクト機能そのものの効果ではなく、「仕事を任せる」使い方がどこまで通用するかを示す先行例として読む必要がある。
インフラ構築の作業を自動化
成果が出たのは、同社ソリューションエンジニアリング本部だ。サーバーの設定作業を、AGENTIC STARに任せた。設定の実行から、途中で出るエラーの修正までをAIが自分で進める。人が一手ずつ直す手間がなくなり、従来10人日かかっていた構築は0.5人日になった。10人日は、1人なら丸2週間分の仕事だ。人は結果を確認する役に回り、特定の担当者しか手順を知らないという属人化も解消に向かったという。
障害の一次調査をAIが先に実施
システムに障害が起きたとき、原因を探る初動調査をAIが先に行う使い方もある。人が対応に着手する時点で、ログの確認など手がかりが集まっている状態をつくる狙いだ。夜間や休日の呼び出しでも、ゼロから調べ始めずに済む。
なお、これは自社製品を自社で使った結果だ。IT部門が小さい企業で同じ削減が出るかは、まだ分からない。
確認工程や判断の記録で安全面を担保
効率化の一方で、企業が気にするのは安全性だ。
判断の記録を後から確認
人が確認する工程は、業務ごとに決められる。支払いに関わる作業は必ず人が見る、下調べはAIに任せきる、といった線引きができる。AIが何をどう判断したかは記録として残り、問題が起きても後から経緯をたどれる。「誰が責任を取るのか」という企業の不安に対する、直接の答えだ。
作業ごとに隔離された専用環境
AIの作業は、ほかの業務から切り離された専用の場所で行われる。失敗しても影響は、その作業の中に収まる。実行状況は、完了件数、失敗件数、処理時間の数字で確認できる。
使うほど組織を覚える仕組み
最後は、AIが組織のやり方を覚える長期記憶だ。使うほど社内の流儀がたまり、毎回の説明が減っていく。ただし、この効果も自社での検証はこれからだ。
