投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用が「対話」から「自律的な実行」へと進化する中、企業内で多数のAIエージェントが無秩序に増殖する「エージェント・スプロール（Agent Sprawl）」が新たな課題として浮上しています。Salesforce傘下のMuleSoftが打ち出した最新の戦略を題材に、日本企業が直面するAIガバナンスとシステム連携の在り方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、そして「乱立」へ
生成AIの導入フェーズは、単に人間が質問して回答を得る「チャットボット」の段階から、AIが自律的にタスクを計画し実行する「AIエージェント」の段階へと移行しつつあります。これに伴い、グローバルで警戒され始めているのが「エージェント・スプロール（Agent Sprawl）」と呼ばれる現象です。
これは、かつての「クラウド・スプロール」や「シャドーIT」と同様に、組織内の各部門がバラバラに特定の業務に特化したAIエージェントを導入・開発してしまうことで、管理不能な状態に陥ることを指します。営業部門は顧客対応エージェントを、人事部門は採用エージェントを、開発部門はコード生成エージェントを個別に運用し始めた結果、データのサイロ化（分断）やセキュリティリスクの増大、そして一貫性のない顧客体験を招く恐れがあります。
SalesforceがMuleSoftの機能拡張を通じて解決しようとしているのは、まさにこの課題です。MuleSoftは本来、異なるシステムやアプリケーションをAPI（Application Programming Interface）でつなぐ統合プラットフォームですが、この「つなぐ技術」がAIエージェントの管理においても中核的な役割を果たそうとしています。
なぜ「つなぐ技術」がAIに不可欠なのか
実務的な観点から言えば、AIエージェントが「賢い対話」以上の仕事をするためには、社内の基幹システム（ERPやCRMなど）や外部サービスと接続し、データを読み書きする必要があります。つまり、AIの実用性は「どれだけ安全かつスムーズにAPI連携できるか」に依存します。
しかし、エージェントごとに個別の接続開発を行っていては、開発工数が膨らむだけでなく、認証情報の管理も散漫になります。MuleSoftのような統合プラットフォームがAI戦略の中核に据えられる理由は、企業の持つAPI資産を「AIが利用可能なツール」として標準化し、一元管理できる点にあります。これにより、AIエージェントは許可されたデータと機能にのみアクセスできるようになり、企業は「どのエージェントが、どのシステムを、いつ操作したか」を追跡可能になります。
日本企業における「AIガバナンス」と「シャドーAI」
日本企業、特に大手企業においては、セキュリティやコンプライアンスへの要求水準が非常に高い傾向にあります。現場主導で便利なAIツールを導入したいというニーズがある一方で、情報システム部門や法務部門は、AIが誤った判断を下したり、機密情報を外部に送信したりするリスクを懸念しています。
「エージェント・スプロール」は、日本企業にとって「管理されていないAI（シャドーAI）」のリスクそのものです。各部署が勝手に外部のAIエージェントサービスと社内システムを連携させてしまえば、情報漏洩の穴になりかねません。
逆に、ガバナンスを重視しすぎて全てを禁止すれば、DX（デジタルトランスフォーメーション）は停滞します。このジレンマを解消するためには、「AIエージェントの導入を禁止する」のではなく、「認証されたエージェントのみが通れる安全なゲートウェイ（API管理基盤）を用意する」というアプローチが有効です。これにより、現場のイノベーションを阻害せず、かつ統制の効いた環境を提供することが可能になります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のSalesforceとMuleSoftの動きは、特定のベンダー製品の機能追加というニュース以上に、AI活用のフェーズが変わったことを示唆しています。日本企業のリーダーや実務者は、以下の3点を意識して今後のAI戦略を策定すべきです。
1. 単体導入から「オーケストレーション」への転換
個別のAIツールをどう導入するかという議論から、社内に散在する複数のAIエージェントをどう連携・管理（オーケストレーション）するかというアーキテクチャの議論へシフトする必要があります。部分最適ではなく、全体最適の視点が不可欠です。
2. API戦略とAI戦略の統合
「API連携」はもはやシステム開発者だけの課題ではありません。自社のデータや機能をAPIとして整備しておくことは、将来的にAIエージェントが自社システムを操作するための準備そのものです。API整備が遅れている企業は、AIエージェントの導入効果も限定的になるでしょう。
3. 「禁止」ではなく「観測可能」なガバナンスへ
AIのリスクを恐れて利用を制限するのではなく、API管理基盤などを通じて「誰が（どのAIが）何をしたか」をログとして完全に追跡・可視化できる環境を構築することが、日本企業らしい堅実かつ前向きなリスク対応策となります。