投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用フェーズは、単なるチャットボットから、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。API管理大手のKongが掲げる新たなビジョンを題材に、AIと社内システムを安全かつ効率的に接続するための「コネクティビティ」の課題と、日本企業が整備すべきガバナンス層について解説します。
「チャット」から「エージェント」へのパラダイムシフト
生成AIの技術革新は、人間がAIに質問して回答を得る「対話型（Chat）」から、AIが自律的にツールやAPIを操作して業務を完遂する「エージェント型（Agentic）」へと急速にシフトしています。API管理プラットフォームを提供するKongが発表した「AI Connectivity Vision」は、まさにこの「Agentic Era（エージェントの時代）」を見据えたものです。
これまでのAI活用は、ドキュメント要約やアイデア出しといった「独立したタスク」が中心でした。しかし、AIエージェントが実務で価値を発揮するには、社内の在庫システム、CRM、会計ソフトといった既存のIT資産と接続し、データを読み書きする必要があります。ここでボトルネックとなるのが、LLM（大規模言語モデル）と社内システムをつなぐ「コネクティビティ（接続性）」の問題です。
API管理とAIガバナンスの融合
Kongの発表で注目すべき点は、従来のAPI管理と、LLM呼び出しやAIエージェントの制御を「統一されたガバナンス層」で管理しようとしている点です。
企業が個別にAIアプリケーションを開発する場合、各チームがバラバラにLLMと接続してしまうと、以下のようなリスクが生じます。
- セキュリティリスク：機密データが誤ってLLMに送信される。
- コスト管理の欠如：トークン課金の状況が把握できず、コストが青天井になる。
- システムの不安定化：AIによる過剰なアクセスで、接続先の基幹システムがダウンする。
これらを防ぐためには、既存のAPIゲートウェイのように、AIとシステムの間に入る「AIゲートウェイ」の役割が不可欠になります。これは、LLMへのリクエストを一元管理し、認証、ログ記録、個人情報のマスキング（フィルタリング）、レートリミット（アクセス制限）などを強制的に適用する層です。
MCP（Model Context Protocol）と標準化の動き
今回のトピックで触れられている「MCP（Model Context Protocol）」も、実務家にとって重要なキーワードです。MCPは、AIモデルがデータソースやツールとやり取りするための標準化されたプロトコル（手順）であり、Anthropicなどが提唱しています。
従来、AIに社内データを接続するには、システムごとに独自の連携コードを書く必要がありました。しかし、MCPのような標準プロトコルが普及すれば、一度コネクタを用意するだけで、様々なAIモデルから安全に社内データへアクセスできるようになります。日本企業においても、特定ベンダーにロックインされないためのアーキテクチャとして、こうした標準化の動向を注視する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
「エージェントの時代」において、日本企業はどのような準備を進めるべきでしょうか。実務的な観点から以下の3点に集約されます。
1. 既存システムのAPI化と棚卸し
AIエージェントが働くためには、操作対象となるシステムがAPIで公開されている必要があります。日本の多くの企業に残るレガシーシステムは、画面操作（GUI）前提で作られていることが多く、これがAI活用の最大の障壁となり得ます。AI導入の前段階として、社内システムの「API化」や、RPA等を含めたインターフェースの整備が急務です。
2. 「AIゲートウェイ」による統制の導入
各事業部が勝手にAIツールを導入する「シャドーAI」を防ぐためにも、IT部門主導で共通の「AI接続基盤（ゲートウェイ）」を整備すべきです。これにより、開発者はセキュリティや契約周りを気にせずビジネスロジックに集中でき、管理者は全社のAI利用状況を可視化・統制できます。
3. 人間とAIの協調フローの設計
AIエージェントは便利ですが、誤動作のリスクも伴います。特に日本の商習慣では、最終的な責任の所在が重視されます。AIが自律的に処理する範囲（例：社内会議の調整）と、人間が承認する範囲（例：発注処理、対外的なメール送信）を明確に区分し、システム的に「Human-in-the-loop（人間による確認）」を強制する仕組みをゲートウェイ層で実装することが、リスク管理として重要になります。