投稿者 global-ai-media 
生成AIの進化により、エンジニアではない現場社員が自ら業務アプリや自動化ツールを作成する「市民開発」が加速しています。しかし、自律的に動作する「AIエージェント」が現場で無秩序に増殖することで、従来のシャドーITを超える深刻なガバナンスリスクが懸念されています。本記事では、Forbesの提言をベースに、日本企業の現場で起きうる課題と現実的な対策について解説します。
「市民開発」とAIエージェントの融合がもたらす変化
昨今、ローコード/ノーコードツールの普及により、プログラミング知識を持たない業務部門の担当者が自らシステムを構築する「市民開発（Citizen Development）」が日本国内でも定着しつつあります。これに加え、大規模言語モデル（LLM）を搭載した「AIエージェント」の登場が、この動きを劇的に加速させています。
AIエージェントとは、単に人間とチャットをするだけでなく、指示に基づいて自律的にタスクを計画し、外部ツールと連携して業務を遂行するシステムを指します。例えば、「特定のメールを受信したら内容を要約し、CRM（顧客管理システム）を更新して、担当者にSlackで通知する」といった一連の処理を、現場担当者が自然言語の指示だけで構築できる時代が到来しています。
新たな「シャドーIT」の出現とガバナンスの危機
現場主導の業務効率化は歓迎すべきことですが、そこには大きな落とし穴があります。かつて日本企業で問題となった、担当者にしか中身がわからない「Excelマクロの属人化」や、情シス部門が関知しない「野良アプリ」と同様、あるいはそれ以上に複雑な「野良AIエージェント」が大量発生するリスクです。
Forbesの記事でも指摘されている通り、AIエージェントは自律性が高いため、一度デプロイされると所有者の目の届かないところで動作し続ける可能性があります。もし、退職や異動で管理者が不在になった「ゾンビ・エージェント」が、誤った判断基準で顧客データを処理し続けたり、不適切な外部APIを叩き続けたりした場合、企業は重大なコンプライアンス違反やセキュリティ事故に直面することになります。
日本企業特有のリスクと課題
日本の組織文化において特に懸念されるのは、現場の「カイゼン」意欲と、ITガバナンスの乖離です。現場部門が良かれと思って作成したAIエージェントが、個人情報保護法や著作権法、あるいは社内のセキュリティポリシーを逸脱しているケースが見過ごされがちです。
また、日本企業はメンバーシップ型雇用が多く、定期的な人事異動が一般的です。前任者が作成したAIエージェントの仕様がドキュメント化されておらず、後任者がブラックボックス化したツールを使い続けることは、業務の継続性（BCP）の観点からも大きなリスクとなります。
「継続的な発見」と可視化の重要性
これらのリスクに対処するために重要なのが、「継続的な発見（Continuous Discovery）」という概念です。これは、組織内で稼働しているAIエージェントを自動的に検出し、誰が作成し、どのようなデータにアクセスし、どのようなタスクを実行しているかを常に可視化する仕組みです。
単に禁止するだけでは、現場は抜け道を探して外部の便利なツールを勝手に使い始めるでしょう。重要なのは、利用を認めた上で、IT部門が全体像を把握（モニタリング）できる環境を整えることです。エージェントの所有者を明確にし、定期的な棚卸しを行い、異常な挙動を検知できるガードレールを設けることが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントの民主化は避けられない潮流であり、これを適切にハンドリングできるかが企業の競争力を左右します。日本企業は以下の3点を意識して対策を進めるべきです。
1. 全面禁止ではなく「管理付きの自由」を与える
現場の創意工夫を阻害しないよう、AI利用を一律禁止にするのではなく、認可されたプラットフォーム（Microsoft Copilot StudioやAWS上のセキュアな環境など）上での開発を推奨し、その範囲内でのガバナンスを効かせるアプローチが有効です。
2. 「誰が責任者か」をシステム的に紐づける
AIエージェントを作成する際は、必ず「管理責任者」と「利用期限」を設定するルールを設けるべきです。人事異動の際には、PCや権限の返却と同様に、作成したAIエージェントの所有権移譲をプロセスに組み込む必要があります。
3. リスクベースのアプローチを採用する
社内報の要約をするエージェントと、顧客データを加工するエージェントでは、求められる管理レベルが異なります。データの機密性や業務への影響度に応じ、人間による承認（Human-in-the-loop）を必須とするプロセスを設計するなど、リスクに応じた柔軟な運用規定を策定してください。