投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、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」へと進化しています。しかし、現場主導での導入が進む裏で、管理不能なエージェントが社内に増殖する「AIエージェント・スプロール」という新たなリスクが浮上しています。本記事では、この問題の本質と、日本企業がとるべきガバナンス戦略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：リスクの質の変化
これまでの企業における生成AI活用は、主にChatGPTのような「対話型インターフェース」を通じて、人間が情報の要約やアイデア出しを依頼する形態が中心でした。しかし、現在急速に普及しつつあるのが「AIエージェント」です。
AIエージェントとは、大規模言語モデル（LLM）を核としつつ、自律的にツール（Web検索、社内データベース、SaaSのAPIなど）を使いこなし、設定されたゴールに向かって複数の手順を自動で実行するシステムを指します。例えば、「競合調査をしてレポートをまとめる」だけでなく、「在庫を確認し、不足分を発注し、関係者にメールする」といったアクションまで担うことが可能です。
ここで問題となるのが、AIが「行動する能力」を持った点です。誤情報の生成（ハルシネーション）という従来のリスクに加え、勝手にメールを送る、誤ったデータを書き換える、不適切なAPIコールを行うといった「実害」のリスクが生まれています。
「AIエージェント・スプロール」とは何か
「スプロール（Sprawl）」とは、都市が無秩序に拡大する現象を指す言葉ですが、IT業界ではサーバーやSaaSの無秩序な増加を指して使われてきました。AIエージェント・スプロールとは、まさに社内のあちこちで、IT部門が把握していない自律型AIエージェントが乱立・稼働している状態を指します。
特に日本の組織では、現場の業務効率化（カイゼン）意識が高く、DX推進の名の下に各部署が独自にSaaSベースのエージェントツールを導入するケースが増えています。これ自体はイノベーションの観点から歓迎すべきことですが、相互運用性やセキュリティ基準が統一されていないエージェントが大量に動くことで、ネットワーク帯域の圧迫や予期せぬデータ漏洩、さらにはエージェント同士の競合（例：同じ顧客に営業エージェントとサポートエージェントが矛盾する連絡をするなど）が発生する恐れがあります。
日本企業特有の課題とガバナンスのアプローチ
日本企業において、この問題に対処するためには、欧米流のトップダウンによる厳格な禁止よりも、現場の自主性を尊重しつつコントロールを効かせる「ガードレール型」のガバナンスが有効です。
まず、CIO（最高情報責任者）やIT管理者が取り組むべきは、AIエージェントの「台帳管理（インベントリ）」です。どの部署で、どのような権限（Read/Write）を持ったエージェントが稼働しているかを可視化する必要があります。日本では「人」に対するID管理は厳格ですが、ボットやエージェントといった「非人間ID（Non-human Identity）」の管理が甘い傾向にあります。エージェントにも社員同様のIDを付与し、アクセスログを監視する体制が不可欠です。
また、日本特有の「承認文化」をAIエージェントのワークフローに組み込むことも現実的な解となります。エージェントがタスクを完遂する直前、例えば「発注ボタンを押す」「メールを送信する」という最終工程には、必ず人間の承認（Human-in-the-loop）を必須とする設計にすることで、暴走リスクを最小限に抑えつつ、業務効率化の恩恵を享受できます。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェント・スプロールは、AI活用が「実験」から「実務」へ移行した証拠でもあります。企業はこの動きを止めるのではなく、安全に加速させるための準備が必要です。
- 可視化と台帳管理の徹底：社内で稼働するAIエージェントを「シャドーIT」化させず、公式な資産として登録・管理する仕組みを整備してください。
- 権限の最小化原則（PoLP）の適用：AIエージェントには、業務遂行に必要最低限のアクセス権限のみを与え、特に「書き込み・削除・外部送信」の権限は慎重に付与する必要があります。
- 責任分界点の明確化：AIエージェントがミスをした際、その責任は「開発ベンダー」にあるのか、「導入した部署」にあるのか、「承認した人間」にあるのか。社内規定や利用ガイドラインにおいて、AIの行動に対する責任の所在を明確にしておくことが、トラブル時の混乱を防ぎます。