投稿者 global-ai-media 
コンテンツデリバリネットワーク（CDN）大手Fastlyの初の通年黒字化は、インターネットのトラフィック構造が「人」から「AIエージェント」へとシフトし始めた重要なシグナルです。単なるチャットボットを超え、自律的にタスクをこなすAIエージェントの普及は、日本企業のITインフラやサービス設計にどのような変革を迫るのか。最新の動向を踏まえ、実務的な視点で解説します。
AIエージェントが変えるインターネットの「交通量」
エッジクラウドプラットフォームを提供するFastlyが、創業以来初の通年黒字化を達成しました。このニュースの背景には、単なるコスト削減や市場回復以上の重要なトレンドが隠されています。同社の収益を押し上げた主要因の一つが「AIエージェントによるトラフィックの急増」であるという点です。
これまでのインターネットは、人間がブラウザやアプリを通じてサーバーにアクセスし、情報を閲覧・操作することが前提でした。しかし、生成AIの進化により、自律的にWebサイトを巡回し、情報を収集・加工し、APIを叩いてタスクを実行する「AIエージェント」が急増しています。これらは人間とは比較にならない頻度と速度でネットワークを利用するため、インフラ事業者にとって新たな収益源となりつつあるのです。
「人間」と「エージェント」のトラフィックの違い
企業のエンジニアやプロダクト担当者が理解すべきは、AIエージェントの挙動が従来の人間のそれとは全く異なるという事実です。
人間によるアクセスは、ページを読み込み、内容を理解し、クリックするまでに数秒から数分の「間」があります。一方、AIエージェントは、APIやWebサイトに対してミリ秒単位で連続的なリクエストを送信し、膨大なデータを瞬時に処理しようとします。また、推論（Inference）のためにリアルタイムで外部データソースと通信を繰り返す「RAG（検索拡張生成）」のような仕組みも、トラフィックの質を変えています。
これは、サービス提供側（サーバー側）にとって、従来のDDoS攻撃対策やボット対策とは異なる、新しい「善良な高負荷トラフィック」への対応が必要になることを意味します。
日本企業における「AIエージェント」活用の現実解
日本国内でも、少子高齢化による労働力不足を補う切り札として、AIによる業務自動化への期待が高まっています。しかし、単にChatGPTのようなチャット画面を導入する段階から、システム同士が連携して業務を完結させる「エージェンティック・ワークフロー（Agentic Workflow）」へと移行するには、インフラ面での課題があります。
例えば、社内システムやECサイトが、AIエージェントによる高速かつ大量のアクセスに耐えられないレガシーな設計のままであるケースが散見されます。また、外部のAIエージェントが自社サイトの情報を学習・利用しようとした際、それを許容するのか、あるいはブロックするのかというポリシー策定も追いついていないのが現状です。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントがインターネットの主要な利用者となりつつある今、日本の意思決定者や実務担当者は以下の点に留意して戦略を練る必要があります。
1. 自社サービスを「AIに読ませる」準備
今後、検索エンジン経由の人間だけでなく、AIエージェントが自社サービスを訪問し、ユーザーの代わりに予約や購入を行うケースが増えます。自社のWebサイトやAPIが、AIにとって読みやすく（マシンリーダブル）、かつ高頻度なアクセスに耐えうる設計になっているかを見直す必要があります。「AIエージェントフレンドリー」であることが、将来的な売上機会に直結する可能性があります。
2. インフラコストとガバナンスの再設計
自社でAIエージェントを開発・運用する場合、API呼び出しやデータ転送にかかるコストは、従来の見積もりを大きく上回る可能性があります。Fastlyのようなエッジコンピューティングの活用や、キャッシュ戦略の最適化により、コストパフォーマンスを維持する設計が求められます。また、エージェントが予期せぬ挙動をした際の停止機能（キルスイッチ）など、ガバナンスの仕組みも不可欠です。
3. 「良いボット」と「悪いボット」の選別
セキュリティ担当者は、アクセスしてくるボットを一律に遮断するのではなく、ビジネスに貢献するAIエージェント（パートナー企業の在庫確認ボットなど）と、悪意あるスクレイピングを行うボットを正確に識別する高度なトラフィック管理が求められます。これは、日本の商習慣における「信頼できるパートナーとの連携」をデジタル上でどう実装するかという課題でもあります。