投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なる対話から「自律的なタスク実行」へと進化しています。複数のAIエージェントが連携して高度な問題を解決する「マルチエージェントシステム」は、特にセキュリティ運用（SecOps）の分野で注目を集めています。本記事では、GoogleのA2AプロトコルとGitGuardianを組み合わせた事例を題材に、日本企業が自律型AIを業務プロセスに組み込む際の実践的なポイントと、不可欠なガバナンスについて解説します。
単一のLLMから「マルチエージェント」の時代へ
現在、世界のAI開発のトレンドは、一つの巨大な汎用モデルにあらゆるタスクを処理させるアプローチから、特定の役割を持った複数の「エージェント」を連携させる「マルチエージェントシステム」へとシフトしています。これは、日本企業における「専門部署の連携」に近いイメージです。
今回取り上げる事例は、Googleが提唱する「Agent to Agent (A2A) プロトコル」と、ソースコード内の機密情報漏洩検知ツールである「GitGuardian」を組み合わせたセキュリティパイプラインの構築例です。ここでは、脆弱性の発見、リスクの評価、修正案の提示といった異なるタスクを、それぞれ専門のエージェントが分担し、互いに通信しながら処理を進めるアーキテクチャが採用されています。
なぜGoogleのエコシステムで「AWS Bedrock」を選択したのか
この事例で非常に興味深いのは、GoogleのA2Aプロトコルの実証において、オーケストレーション（指揮・統合）を行う基盤としてGoogleのGeminiではなく、Amazon Bedrockが選択されたという議論が含まれている点です。
技術的な詳細に深入りはしませんが、これは「動的なエージェント発見（Dynamic Agent Discovery）」や「ツール利用の安定性」において、現時点では特定のLLMやプラットフォームが優位性を持つ場合があることを示唆しています。日本企業のエンジニアやプロダクト担当者にとって重要なのは、特定のベンダーにロックインされるのではなく、解決したい課題（この場合はセキュリティパイプラインの確実な自動化）に対して、最適なモデルやプラットフォームを適材適所で組み合わせる「マルチモデル・マルチクラウド」の視点を持つことです。
実務運用に不可欠な「ガードレール」としてのターン制限
自律型エージェントを企業導入する際、経営層やリスク管理部門が最も懸念するのは「AIの暴走」です。エージェント同士が無限に会話を続けたり、誤った判断ループに陥ったりすることで、APIコストの増大や予期せぬシステム操作を引き起こすリスクがあります。
本事例では、「ターンリミット（Turn Limit）」という概念が強調されています。これは、エージェント間のやり取りや試行回数に厳格な上限を設ける仕組みです。日本企業がAIエージェントを本番環境、特にセキュリティや決済などのクリティカルな領域に適用する場合、こうした「強制停止スイッチ」や「安全装置（ガードレール）」を設計段階から組み込むことが、コンプライアンス遵守の観点からも必須となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のマルチエージェントによるセキュリティ運用の事例から、日本のビジネスリーダーやエンジニアが得るべき示唆は以下の3点に集約されます。
1. 「人手不足」を補う専門家エージェントの育成
日本のセキュリティ現場は慢性的な人材不足にあります。すべてを1つのAIに任せるのではなく、「ログ分析係」「コード修正係」のように役割を細分化したエージェントを配備することで、人間の専門家が戦略的な判断に集中できる体制を構築すべきです。
2. マルチベンダー戦略の現実解
「GoogleだからGeminiを使う」「AzureだからOpenAIを使う」という固定観念を捨て、機能要件（応答速度、コスト、ツール連携の精度）に基づいて、柔軟にモデルを選定・組み合わせるエンジニアリング能力が求められます。
3. ガバナンスをコードとして実装する
稟議や承認プロセスを重んじる日本の組織文化において、AIの自律性は不安材料になりがちです。しかし、ターンリミットのような技術的な制約（ガードレール）を設けることで、組織のポリシーをシステム的に担保できます。「AIに任せる範囲」と「人間が介入する境界線」を明確に定義することが、実用化への近道となります。