AIエージェント管理とは

この概念は、人工知能システムの自律性が高まり、企業運営へより深く統合されるにつれて、注目を集めるようになりました。初期のAIシステムは、多くの場合、人間による直接的な監督のもとで限定的なタスクを実行していました。現代のAIエージェントは、複数ステップにわたるワークフローを完了し、外部システムと連携し、限られた介入のもとで意思決定を行うことができます。

組織が部門やプラットフォーム全体でより多くのエージェントを導入するにつれて、エージェント・セキュリティーと運用管理を一元的に管理する仕組みの必要性が高まっています。Gartnerは、2028年までにエンタープライズ・ソフトウェア・アプリケーションの33%にエージェント型AIが組み込まれると予測しています。2024年時点では1%未満でした。¹

AIエージェント管理では通常、技術的制御と運用ポリシーを組み合わせます。技術的制御には、監視ツール、権限システム、アクティビティー・ログなどが含まれる場合があります。運用ポリシーでは、多くの場合、誰がエージェントを導入できるのか、エージェントがどのタスクを実行できるのか、また人によるレビューをどのように機能させるべきかを定義します。これらの制御を組み合わせることで、組織はエージェントの効率的な運用を維持しながら、リスクを管理できるようになります。

組織では、多くの場合、AIエージェント管理をAIモデルとビジネス・オペレーションの間に位置する層として捉えています。この管理層は、複数のエージェントを調整し、タスクを振り分け、時間の経過に伴うパフォーマンスを追跡できます。内部システムや外部アプリケーションへのエージェントのアクセス方法を、組織全体で標準化することにも役立ちます。

現在、多くの組織では、この管理層を、エージェント制御プレーンというより広範な概念と結び付けています。これは、エージェント・オーケストレーション、権限管理、ID管理、およびライフサイクル運用を一元的に監督する仕組みです。この構造により、より高い可視性と運用の一貫性を保ちながら、エージェント導入の拡張を支援できます。

この分野は、企業によるAI導入に対する考え方のより大きな変化も反映しています。従来のソフトウェアは通常、開発者が事前に定義した固定ルールに従って動作します。AIエージェントは、プロンプト、データ、および変化する環境に動的に応答するため、より予測しにくい動作をする可能性があります。多くのこうしたシステムは、実行時に応答を適応させることができる、大規模言語モデル（LLM）と生成AIテクノロジー上に構築されています。この柔軟性は新たな可能性を生み出す一方で、多くの既存のIT管理手法では対応が想定されていなかったAIエージェントガバナンス上の課題ももたらします。

AIエージェント管理は、エージェント型AI導入を拡張するうえで不可欠になりつつあります。統制された監督体制がなければ、導入は断片化し、ガバナンス・ポリシーに一貫性がなくなり、システムアクティビティに対する可視性も限定的になる可能性があります。この問題は、AIエージェントの乱立と呼ばれることがあります。これは、多数の分断されたエージェントが、効果的な監視、保守、または統制を行うことが困難になる状態を指します。ベンダー各社は、オーケストレーション、ガバナンス、および可観測性を統合管理層に集約する専用プラットフォームを導入しています。

AIエージェントは、組織の運営方法を変えつつあります。Salesforceのお客様は、AIエージェントとアシスタントが、IT、営業、カスタマー・サービスにおいて高いROIを実現していると報告しています。²エージェントがより広範な責任を担うようになるにつれて、組織には、そのアクティビティを調整し、従業員やシステムとの相互作用を管理するための、より明確な構造が求められています。

エージェント型AIへの移行は、運用監督に対する企業の考え方にも変化をもたらしています。従来のソフトウェア・システムは、予測可能で、厳密に定義された範囲内で動作します。AIエージェントは、目標を解釈し、推奨事項を提示し、複数のツールとリアルタイムで連携できるため、より柔軟に動作します。この柔軟性は効率性を向上させる一方で、複雑さももたらします。組織には、大規模なエージェントネットワーク全体にわたって、動作を監視し、権限を管理し、可視性を維持するための一元的な仕組みが必要です。

より多くの企業がマルチエージェント・システムへ移行しています。各部門では、財務、カスタマー・サポート、セキュリティー、データ分析向けに特化したエージェントを導入する場合があります。時間の経過とともに、各チームが独立してエージェントを管理すると、これらのシステムは断片化する可能性があります。管理層は、部門やプラットフォーム全体にわたって、一貫したガバナンスモデル、共有された運用標準、および一元的な監督体制を構築するうえで役立ちます。

マルチエージェント環境は、IT、セキュリティー、コンプライアンス、およびプラットフォームチームに新たな責任をもたらしています。一部の組織では、AIガバナンスグループの役割が拡大し、エージェント・オーケストレーション、ID管理、およびライフサイクル運用の監督も含まれるようになっています。導入が進むにつれて、AIエージェント管理は、エンタープライズ・オペレーションと長期的なAIイニシアチブを支える、より広範なインフラストラクチャーの一部となりつつあります。

組織がエージェントをコア・ビジネスのプロセスへさらに深く統合するにつれて、AIエージェント管理の重要性は今後さらに高まると考えられます。AIエージェント管理は、ビジネス変革に向けたより広範な取り組みを支援しながら、ますます複雑化するエージェントエコシステムに対する統制を組織が維持するのに役立ちます。

AIエージェント管理の導入を後押ししている要因はいくつかあります：

断片化した導入への懸念：一元的な監督体制がなければ、組織は分断されたエージェント、一貫性のないガバナンス、およびチーム間で限定的な説明責任への対応に苦慮する可能性があります。

より高い可視性への需要：企業は、エージェントの動作、アクセスしているシステム、および意思決定がどのように行われているかについて、より深いインサイトを必要とするようになっています。

マルチエージェント環境の拡大：多くの企業が、異なる機能や部門向けに特化したエージェントを導入しています。管理プラットフォームは、共有された運用フレームワーク内で、これらのエージェントを調整するのに役立ちます。運用の複雑化の進行：AIエージェントは、さまざまなシステム、ツール、およびワークフローと同時に連携できます。こうした環境の相互接続性が高まるにつれて、組織には一元的な調整体制が必要になります。

エンタープライズ・システムとの統合：AIエージェントは、クラウド・プラットフォーム、アプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）、および社内業務アプリケーションとの連携をますます強めています。この統合により、運用管理層の必要性が高まっています。

一元的なガバナンスの必要性：エージェント導入が拡大するにつれて、組織は権限、承認、および運用監督に関して、より一貫したポリシーを求めています。

実験段階から運用規模への移行：多くの企業は、限定的なAIパイロット導入の段階を超え、エージェント・エコシステムを管理するための長期的なストラテジー構築へ移行しています。AIツール、ノーコードプラットフォーム、および再利用可能なテンプレートの利用拡大により、ビジネスチーム全体でAIエージェント導入がより身近になっています。。

AI管理のユースケースは、業界や企業規模によって異なります。ほとんどの組織では、エージェントが複数のシステム、ワークフロー、またはチームと連携し始める段階で、AIエージェント管理を導入します。実際のAIエージェントのユースケースには、次のようなものがあります。

AIエージェントは、財務、調達、およびオペレーション・チーム全体のワークフローを調整するために、BPAでますます活用されています。一部の組織では、これらのワークフローをサプライチェーン環境にも拡張しており、AIエージェントがインベントリー・アクティビティーを追跡し、混乱を検知する役割を担っています。例えば、AIエージェントは経費申請を処理し、異常なアクティビティーを検出し、高額な経費申請を追加レビュー向けに振り分ける場合があります。

多くの企業では、サポートリクエストへの対応、チケットの振り分け、および社内システムからの情報取得のためにAIエージェントを活用しています。AIエージェント管理は、エージェントが顧客とどのようにやり取りしているかを組織が監視し、承認やエスカレーションに関するルールを適用するのに役立ちます。これらのシステムは、センシティブなやり取りに対して人による監督を維持しながら、デジタル顧客体験の向上にますます活用されています。例えば、サポート・エージェントは定型的な請求に関する問い合わせを自律的に処理しつつ、よりセンシティブな問題については人間の担当者へ引き継ぐ場合があります。

組織では、社内文書を検索し、情報を要約し、従業員の調査ワークフローを支援するエージェントを導入するケースも増えています。AIエージェント管理は、センシティブな情報へのアクセスを制御し、エージェントによるデータの取得や共有方法を追跡するのに役立ちます。例えば、法務調査エージェントは、承認済みの文書リポジトリーへアクセスできる一方で、機密性の高い人事記録へのアクセスは制限される場合があります。

AIエージェントは、インフラストラクチャー監視、インシデント対応、およびシステム保守タスクも自動化しています。こうした環境では、管理層が、組織によるエージェントアクションの追跡と、クラウドプラットフォームや社内システム全体にわたる運用可視性の維持を支援します。例えば、AIエージェントは異常なサーバー・アクティビティーを検知し、セキュリティー・チームへ通知すると同時に、インシデントのチケットを自動生成する場合があります。

一部の組織では、より大規模なワークフロー内で連携する複数の特化型エージェントを導入しています。AIエージェント管理は、これらのエージェント間における責任範囲の調整を支援するとともに、プロセス全体の可視性を維持します。例えば、あるエージェントが顧客データを収集し、別のエージェントがアカウント履歴を分析し、さらに3つ目のエージェントが営業チーム向けの推奨事項を生成する場合があります。

医療、金融サービス、保険などの業界では、AIシステムに対して、より強力なガバナンスと監査可能性が求められることがよくあります。AIエージェント管理は、組織がエージェントアクティビティを文書化し、コンプライアンス要件を支援する運用制御を適用するのに役立ちます。例えば、医療機関では、患者ワークフロー中に、どのシステムへ臨床支援エージェントがアクセスしたかを追跡するために、管理ツールを使用する場合があります。

セキュリティー・チームは、AIエージェントを使用して、アラートの分析、異常の調査、または脅威検出の支援を行うことができます。これらのエージェントは機密性の高いシステムとやり取りすることが多いため、組織では通常、より厳格な監視およびガバナンス制御を適用します。例えば、セキュリティー・エージェントは、人による承認を得る前に、複数の監視ツールから情報を収集して対応策を推奨する場合があります。

開発チームでは、コーディング、テスト、および文書作成タスクを支援するために、AIエージェントの利用がますます進んでいます。管理プラットフォームは、これらのエージェントがどのようにリポジトリへアクセスし、開発ツールと連携し、組織のポリシーに従うかを調整するのに役立ちます。例えば、組織では、コーディングエージェントに変更提案を許可しつつ、人によるレビューなしで本番環境へ直接デプロイすることは制限する場合があります。

AIエージェント管理は、AIエージェントが従来のAIシステムよりも動的であるため、従来のAI運用より複雑です。従来のAIシステムは、分類、予測、またはコンテンツ生成などの限定的なタスク向けに設計されています。これらのシステムを取り巻くワークフローは、多くの場合、ほぼ固定されたままです。

AIエージェントは、実行中に目標を解釈し、意思決定を生成し、外部ツールと連携できるため、異なる形で動作します。この変化により、標準的なAI管理手法では対応できるように設計されていなかった、新たな運用要件が生まれています。

主な違いには、次のようなものがあります。

• 導入構造：従来のAI導入は、多くの場合、単一のアプリケーションまたは部門に分離されています。AIエージェントは、相互接続されたマルチエージェント環境全体にわたって、ますます導入されるようになっています。
  
  
• ガバナンスの範囲：従来のAIガバナンスは、主にモデル・リスクとデータ処理に対応しています。エージェント管理では、自律性やポリシー適用に関する懸念がさらに増えます。
  
  
• 管理の焦点：従来のAI運用は、通常、モデルとデータ・パイプラインに重点を置いています。AIエージェント管理では、ワークフロー全体および接続されたシステム全体にわたるエージェントの動作調整に重点が置かれます。
  
  
• 監視要件：従来の監視では、多くの場合、モデルの精度または稼働時間を測定します。AIエージェント管理では、アクション、権限、および意思決定経路に対する可視性も必要になります。
  
  
• 運用の柔軟性：従来のAIシステムは、通常、事前定義された境界内で動作します。AIエージェントは、コンテキストや変化する入力に基づいてアクションを適応させることができます。多くの環境において、エージェントはより高度なコンテキスト認識を実現するよう設計されています。この機能により、実行中にワークフローやデータ・フロー・パターンが変化した場合でも、動的に対応できるようになります。

AIエージェント管理には、組織がAIエージェントを大規模に導入、調整、および監督するために使用する運用機能とガバナンス機能が含まれます。プラットフォームによってアプローチは異なる場合がありますが、ほとんどのエンタープライズ戦略は、同様の一連の中核コンポーネントに重点を置いています。これには、次のものが含まれます。

ガバナンス機能では、エージェントの動作を導くルールと境界を定義します。これらの制御には、承認ワークフロー、使用ポリシー、運用制限、および組織全体に適用されるコンプライアンス要件が含まれる場合があります。

多くの組織では、特に高リスクまたはビジネス・クリティカルなタスクに対して、エージェント型ワークフロー内に人によるレビュー・メカニズムを組み込んでいます。人による監督には、エージェントが不確実性や予期しない結果に遭遇した際の承認、エスカレーションプロセス、または手動介入が含まれる場合があります。

AIエージェントは、多くの場合、エンタープライズ・システム、API、および機密データ・ソースと連携します。IDおよびアクセス管理は、組織が時間の経過とともにエージェントのアクセス、アクション、および権限管理を制御するのに役立ちます。

AIエージェントは、タスクを完了するために、外部ツール、エンタープライズソフトウェア、およびクラウド・サービスに依存することがよくあります。統合管理は、プラットフォームおよび環境全体で運用の一貫性を維持しながら、これらの接続を調整するのに役立ちます。多くの組織では、AIエージェントと外部プロバイダー間のやり取りを管理するために、AIゲートウェイ、API管理ツール、および標準化されたコネクター・フレームワークにも依存しています。

AIエージェント管理には、エージェントの導入、更新、テスト、および廃止に関するプロセスも含まれます。ライフサイクル管理は、バージョン管理と運用の安定性をサポートしながら、環境全体にわたる一貫性を維持するのに役立ちます。一部の組織では、これらの活動を、運用ライフサイクル全体を通じてAIシステムを管理するためのエージェント開発ライフサイクル（ADLC）プラクティスと連携させています。

可観測性は、実行時におけるエージェントの動作に対する可視性を提供します。組織では、監視システムを使用してアクションを追跡し、意思決定経路をレビューし、障害を特定し、エージェントがユーザーまたは接続されたシステムとどのように連携しているかを分析します。運用ダッシュボードとパフォーマンス・メトリックは、チームが時間の経過に伴うエージェント・アクティビティーを監視するのに役立ちます。

オーケストレーションは、エージェントがどのようにタスクを実行し、システムと連携し、他のエージェントと協力するかを調整します。マルチエージェント環境では、オーケストレーション層がリクエストを振り分け、責任を割り当て、さまざまなツールまたはアプリ全体にわたるワークフローを管理できます。

組織でより多くのAIエージェントを導入するにつれて、多くの組織が、集中管理された調整と運用監視を提供するために、エージェント制御プレーンを採用しています。エージェント制御プレーンは、エージェント・エコシステム全体にわたるオーケストレーション、ガバナンス、および監視を接続する管理層として機能します。組織では、エージェントを個別に管理するのではなく、制御プレーンを使用して、ワークフローおよびシステム全体でエージェントがどのように動作するかを監督できます。

エージェント制御プレーンは、通常、いくつかの主要機能をサポートします。

• 集中型オーケストレーション：制御プレーンは、エージェントがどのようにタスクを実行し、情報を共有し、他のシステムまたはエージェントと連携するかを調整します。
  
  
• ガバナンスとポリシー適用：組織は、集中管理層から、複数のエージェント全体にわたって運用ポリシー、アクセス制限、および承認要件を適用できます。
  
  
• オブザーバビリティーと監視：制御プレーンは、環境全体にわたる実行時の動作、システム連携、およびエージェントのアクティビティーに対する可視性を提供します。
  
  
• IDおよび権限管理：多くの制御プレーンは、組織がエージェント向けの認証、システムアクセス、およびロールベースの権限を管理するのに役立ちます。
  
  
• ライフサイクル調整：一部のプラットフォームでは、エージェント・エコシステム全体にわたるデプロイメント管理、バージョン追跡、および運用保守もサポートしています。

エージェント制御プレーンへの注目が高まっていることは、エンタープライズAI環境の複雑性が増していることを反映しています。組織が相互接続されたマルチエージェント・システムへ移行するにつれて、可視性、調整、および運用の一貫性を維持するために、集中管理層の重要性が高まっています。

AIエージェント管理は、組織がエンタープライズ環境全体にわたって、AIエージェントをより効果的に調整、統制、および拡張するのに役立ちます。具体的な利点には、次のようなものがあります。

• ワークフロー全体にわたる調整の向上：オーケストレーション機能は、エージェント、エンタープライズ・システム、およびビジネス・プロセス間の連携をサポートします。この調整により、運用の効率化、リソース使用の最適化、およびAI導入からより大きなビジネス価値を創出できるようになります。
  
  
• 説明責任の向上：監査ログ、承認システム、および実行時監視により、エージェントがどのように意思決定を行い、アクションを実行するかについて、より明確な記録を提供します。
  
  
• 運用可視性の向上：監視ツールとオブザーバビリティー・ツールは、組織が環境全体にわたるエージェントの動作、システム連携、およびワークフロー・アクティビティーを追跡するのに役立ちます。
  
  
• より拡張性の高いデプロイメント：標準化された管理フレームワークにより、断片化された環境を作成することなく、組織全体でエージェント利用を拡大しやすくなります。これらのフレームワークは、エンタープライズ運用全体にわたる長期的な拡張性をサポートしながら、増加するエージェント型ワークロードを組織が管理するのにも役立ちます。
  
  
• 軽減された運用上の断片化：統合管理層は、組織が分断されたデプロイメントや一貫性のないガバナンス・プラクティスを回避するのに役立ちます。
  
  
• 簡素化されたライフサイクル管理：集中型のデプロイメントおよび保守プロセスは、組織が更新、テスト、およびバージョン管理をより効率的に管理するのに役立ちます。
  
  
• 強化されたガバナンス：集中化されたポリシーと監督構造は、組織が複数のエージェントおよびチーム全体にわたって、一貫した運用標準を適用するのに役立ちます。

AIエージェント管理は重要な運用上の利点を提供する一方で、組織はエージェントを大規模に導入する際に重大な課題にも直面します。多くのリスクは、エージェント型AIシステムの動的かつ自律的な性質に起因しています。

• エージェントの乱立：より多くのチームが独立してエージェントの導入を開始すると、組織は、ビジネス全体でどれだけのエージェントが稼働しているのか、また、それらのエージェントがどのシステムへアクセスできるのかについて、可視性を急速に失う可能性があります。多くの組織では、より統一された運用ビューを実現するために、集中型オーケストレーション層および共有ガバナンス標準を導入することで、この課題に対処しています。
  
  
• コンプライアンスと説明責任に関する懸念：組織は、特に規制業界において、エージェントがどのように意思決定へ到達したのか、またはアクションを実行したのかを文書化する際に困難に直面する場合があります。限定的な文書化と不十分な監査可能性は、コンプライアンス・チームおよび内部監督活動にとって課題を生み出す可能性があります。監査証跡、レポート・システム、および集中型ガバナンス・ポリシーは、コンプライアンスおよび説明責任の要件をサポートするのに役立ちます。
  
  
• 一貫性のないガバナンス：AIエージェントは、多くの場合、異なる事業部門で異なる速度で導入されます。集中型の監督がなければ、チームごとに異なる承認プロセス、セキュリティー・プラクティス、または運用ポリシーに従う可能性があります。これらの不整合は、混乱やコンプライアンス上の懸念を引き起こす可能性があります。標準化されたガバナンス・フレームワークは、組織がデプロイメント全体にわたって、より一貫した制御を適用するのに役立ちます。
• 限定的なオブザーバビリティー：多くの組織では、実行時にエージェントがどのように動作しているのかについて、依然として明確な可視性を欠いています。エージェントが複数のシステムと連携したり、自律的な意思決定を行ったりすると、アクションを追跡したり、特定の結果が発生した理由を理解したりすることが困難になる場合があります。実行時監視ツール、アクティビティー・ログ記録、および監査機能は、運用の透明性を向上させるために、ますます重要になっています。
  
  
• 運用上の予測不可能性：従来のソフトウェア・システムとは異なり、AIエージェントは、変化する入力、プロンプト、および実行時条件に対して動的に応答します。この柔軟性は適応性を向上させる一方で、一部の状況では動作の予測可能性を低下させます。多くの組織では、テスト・プロセス、人によるレビュー・メカニズム、および運用ガードレールをエージェント型ワークフローへ組み込むことで、このリスクを軽減しています。
  
  
• セキュリティーとアクセス・リスク：AIエージェントは、多くの場合、機密システムおよびデータ・ソースと連携するため、権限とID管理に関する新たな課題を生み出す可能性があります。組織では、これらのリスクを軽減するために、ID管理フレームワーク、ロールベースのアクセス制御、および承認ワークフローの利用をますます進めています。
  
  
• ワークフローの複雑性：マルチエージェント環境は、エージェントがプラットフォーム、アプリケーション、および外部サービス全体にわたって連携するにつれて、調整が困難になる可能性があります。単純なデプロイメントが、高度に相互接続された環境へ発展する場合があります。複雑性が増すにつれて、オーケストレーション・プラットフォームと標準化された統合プラクティスは、組織がより一貫した調整を維持するのに役立ちます。デプロイメントが拡大するにつれて、組織では、インフラストラクチャー使用量およびモデル価格設定に対する強力な監督も必要になる場合があります。