投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用フェーズは、単なる対話から自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」へと移行しつつあります。しかし、これに伴い管理不能なAIが社内に乱立する「AIスプロール（無秩序な拡大）」という新たなリスクが浮上しています。本稿では、最新の予測レポートを起点に、日本企業が直面するAIガバナンスの課題と、実務的な対応策について解説します。
チャットボットから「エージェント」へ：活用の深化とリスクの変質
これまで多くの日本企業における生成AI活用は、ChatGPTのような対話型インターフェースを通じた「業務アシスタント」としての利用が中心でした。しかし、現在その潮流は「AIエージェント」へと急速にシフトしています。
AIエージェントとは、LLM（大規模言語モデル）を頭脳とし、外部ツールや社内システム（API、データベース、SaaSなど）と連携して、自律的にタスクを完遂するシステムを指します。例えば、「来週の出張の手配をして」と指示するだけで、スケジュールの確認、フライトの検索、社内規定への照らし合わせ、予約完了までを自動で行うような仕組みです。
この進化は業務効率化に絶大なインパクトをもたらしますが、同時にリスクの質を大きく変えます。単なる情報の要約や生成における「ハルシネーション（嘘の出力）」のリスクに加え、AIが勝手にメールを送信したり、データベースを書き換えたりといった「予期せぬ行動」による実害のリスクが生まれるからです。
「AIスプロール」：管理不能なAIの乱立
ガートナーなどの調査機関が警告する最大の懸念事項の一つが、「AIスプロール（AI Sprawl）」と呼ばれる現象です。これは、組織内で部門や個人がバラバラにAIエージェントを導入・開発し、IT部門やセキュリティ部門が把握できない「野良AI」が無数に存在する状態を指します。
かつて日本企業でも、現場部門が勝手にクラウドサービスを契約する「シャドーIT」が問題となりましたが、AIエージェントの場合はその影響度が異なります。エージェントは自律的に判断し行動するため、ガバナンスが効いていない状態で放置されると、意図しないデータ流出や、不適切な商取引の実行、あるいはセキュリティ攻撃の踏み台にされる可能性があります。
2026年に向けて、組織はこの「分散する自律的AI」をいかにして中央集権的なガバナンスの傘下に入れるか、という課題に直面することになります。
日本企業に求められる「守り」と「攻め」のバランス
日本企業は伝統的にリスク回避志向が強く、セキュリティ懸念がある技術に対しては「全面禁止」か「極めて限定的な利用」を選択する傾向があります。しかし、AIエージェントによる自動化は、労働人口減少が進む日本においてこそ必要なソリューションです。過度な規制は競争力の低下を招きます。
重要なのは、AIエージェントの行動を「可視化」し、「制御」できる基盤を整えることです。具体的には、プロンプトインジェクション（悪意ある命令によるAIの乗っ取り）への対策や、AIがアクセスできるデータ範囲の最小権限の原則（Least Privilege）の適用などが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの動向と日本の商習慣を踏まえると、企業の意思決定者やエンジニアは以下の3点に注力すべきです。
1. AIエージェントの「台帳管理」とID管理
社内で稼働するAIエージェントを「従業員」と同様に扱い、それぞれにIDを付与し、誰が（どの部門が）所有し、どのような権限を持っているかを台帳管理する必要があります。人間用のID管理システムと同様に、マシンアイデンティティとしてのAI管理体制を今のうちから検討してください。
2. 「Human-in-the-loop（人間による確認）」のプロセス設計
決済処理や外部への情報発信など、リスクの高いタスクをAIエージェントに任せる場合は、必ず最終工程で人間が承認するフローを組み込むべきです。日本の稟議システムのような承認プロセスを、API連携の中にデジタルに組み込む設計が求められます。
3. ガバナンス・チームの立ち上げとガイドライン策定
法務、セキュリティ、事業部門が連携した横断的なチームが必要です。EUのAI法（EU AI Act）のような海外規制への対応だけでなく、著作権法や個人情報保護法といった国内法に照らし合わせ、自社のAIエージェントが許容される行動範囲（ガードレール）を明確化したガイドラインを策定しましょう。