投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用が「チャット」から自律的な「エージェント」へと進化する中、社内に散在するAIツールをどう連携・管理するかが企業の新たな課題となっています。SalesforceがMuleSoftを通じて発表した「あらゆるAIエージェントの自動検出」機能を手掛かりに、日本企業が直面する「AIのサイロ化」リスクと、統合基盤（ファブリック）の必要性について解説します。
マルチエージェント時代における「連携」の重要性
生成AIのトレンドは、単に人間がチャットボットに質問する段階から、特定のタスクを自律的に遂行する「AIエージェント」の導入へと急速にシフトしています。しかし、ここで実務的な課題となるのが「エージェントの乱立」です。営業部門はSalesforceのAgent、開発部門はGitHub Copilot、人事部門は独自のPythonベースのAgentといった具合に、異なるプラットフォームや技術基盤で構築されたAIが社内に点在することになります。
今回、SalesforceがMuleSoftの機能拡張として発表した「Agent Fabric」における「あらゆるAIエージェントの自動検出（automated discovery）」は、まさにこの課題に焦点を当てたものです。これは、自社エコシステム内だけでなく、サードパーティ製やカスタムビルドのAIエージェントも含めて一元的に可視化・管理しようとする試みであり、企業システムにおける「API管理」の概念を「AIエージェント管理」へと拡張したものと捉えることができます。
「信頼できる唯一の情報源（SSOT）」としての統合基盤
記事にある「Single Source of Truth（信頼できる唯一の情報源）」というキーワードは、AIガバナンスにおいて極めて重要です。日本企業、特に歴史ある大企業では、部門ごとにシステムが個別最適化（サイロ化）されており、データの所在が不明確になりがちです。ここにAIエージェントが加わると、「どのAIが、どのデータにアクセスし、どのような判断を下しているか」がブラックボックス化するリスクがあります。
MuleSoftのような統合プラットフォームがAIエージェントの「カタログ化」や「自動検出」を行う意義は、単なる接続の利便性以上に、ガバナンスの確保にあります。社内のどこでどのようなエージェントが稼働しているかをIT部門が把握できなければ、セキュリティリスクやコンプライアンス違反を防ぐことは不可能です。エージェントをAPIのように標準化されたインターフェースとして扱い、監視・制御できる層（コントロールプレーン）を設けることは、実務的なAI運用において必須の要件となっていくでしょう。
日本企業のレガシーシステムとAIの架け橋
日本国内の実情に目を向けると、AI活用の最大の障壁の一つは「レガシーシステムへのアクセス」です。どれほど高度なAIエージェントを導入しても、基幹システム（ホスト汎用機や古いERPなど）にある在庫データや顧客データにアクセスできなければ、実業務での価値は半減します。
MuleSoftは元来、API連携に強みを持つプラットフォームです。今回の「Agent Fabric」の拡張は、既存のAPI資産と新しいAIエージェントを接続する架け橋として機能する可能性があります。日本企業にとっては、レガシーシステムのモダナイズ（刷新）を待たずとも、APIゲートウェイを介してAIエージェントに安全にデータを渡す経路を確保できるという点で、現実的な解となり得ます。
導入におけるリスクと留意点
一方で、特定のベンダーの統合基盤に過度に依存することのリスクも考慮すべきです。Salesforceが「あらゆるエージェントに対応」と謳っていますが、実運用において他社製（例えばMicrosoft CopilotやGoogle Geminiベースのエージェント）との連携がどこまでシームレスに行えるかは、技術検証が必要です。また、統合基盤自体が複雑化し、管理コストが増大する懸念もあります。
また、ツールを導入すれば自動的にガバナンスが効くわけではありません。「誰がエージェントを作成・承認するのか」「エラー時の責任分界点はどこか」といった運用ルールや組織文化の整備が追いついていなければ、高機能な管理ツールも宝の持ち腐れとなります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のニュースから読み取るべき、日本企業への実務的な示唆は以下の通りです。
- 「AIの在庫管理」を始める： 社内で現在どのようなAIツールやエージェントが使われているか、あるいは開発されているかを「自動検出」や「台帳管理」できる仕組みを検討してください。シャドーAI（未認可のAI利用）を防ぐ第一歩です。
- API整備がAI活用の前提： AIエージェントが実業務を行うためには、社内システムと連携するためのAPIが不可欠です。AIモデルの選定だけでなく、社内データのAPI化・整備を並行して進めることが、成功への近道です。
- マルチエージェントを見据えたアーキテクチャ設計： 特定のAIモデル単体に依存するのではなく、複数の専門特化型エージェントが協調して働く未来を想定し、それらを束ねる「統合基盤（Orchestration Layer）」をどう確保するかをIT戦略に組み込む必要があります。