投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は「対話」から「自律的なタスク実行（エージェント）」へと進化しています。しかし、各部門が独自にエージェントを導入することで生じる「エージェント・スプロール（乱立）」が、システム連携の不備や管理コストの増大を招き始めています。本稿では、最新のグローバル動向をもとに、日本企業が備えるべきリスクと対策を解説します。
「チャットボット」から「エージェント」への急速なシフト
2023年が「ChatGPTによる対話の年」だったとすれば、2024年以降は「AIエージェントによる自律化の年」と言えます。AIエージェントとは、単に質問に答えるだけでなく、大規模言語モデル（LLM）が自ら判断し、外部ツール（Web検索、社内データベース、SaaSなど）を操作して、複雑なタスクを完遂するシステムのことです。
この技術進化により、例えば「来週の出張の手配」と指示するだけで、スケジュールの確認、フライトの予約、ホテルの確保、経費申請の下書きまでをAIが自律的に行う未来が現実味を帯びてきました。しかし、この利便性の裏で、CIO（最高情報責任者）やITリーダーたちは新たな頭痛の種に直面しています。それが「AIエージェント・スプロール（AI Agent Sprawl）」、すなわちAIエージェントの無秩序な乱立です。
部門ごとの部分最適が招く「デジタルのサイロ化」
現在、ローコード／ノーコードツールの普及により、エンジニアでなくとも容易にカスタムAIを作成できる環境が整いつつあります。これは現場主導のDX（デジタルトランスフォーメーション）を加速させる一方で、組織全体で見ると深刻な分断を引き起こすリスクがあります。
例えば、営業部門が「顧客対応エージェント」を作り、人事部門が「採用面接エージェント」を作り、経理部門が「請求書処理エージェント」を別々のプラットフォームや基準で導入したとします。これらのエージェント同士が連携できず、データの整合性が取れなければ、業務プロセスは分断されます。日本企業において長年の課題である「縦割り組織（サイロ化）」が、AIエージェントによってデジタル空間でも再現・強化されてしまう恐れがあるのです。
マルチエージェントシステムの複雑性と統合の課題
単体のエージェントであれば管理は容易ですが、複数のエージェントが協調して働く「マルチエージェントシステム」の実装となると、技術的な難易度は跳ね上がります。異なるベンダーのAIモデル、異なるAPI仕様、異なるセキュリティ基準を持つエージェントを一貫したワークフローに統合する必要があるからです。
グローバルのITリーダーたちは今、これら無数のエージェントをどのようにオーケストレーション（統合管理）するかという課題に取り組んでいます。重複した機能を持つエージェントの整理、認証基盤の統一、そしてエージェント間の通信プロトコルの標準化が急務となっています。
日本企業における「野良エージェント」のリスク
日本企業特有の文脈で懸念されるのが、いわゆる「シャドーIT」ならぬ「シャドーAI（野良AI）」の問題です。現場の担当者が良かれと思って導入した無料のAIツールや、個人のアカウントで作成したエージェントが、会社のガバナンスが及ばない場所で業務データを処理してしまうリスクです。
特にAIエージェントは「行動」を伴うため、単なる情報漏洩だけでなく、誤った発注を行ったり、不適切なメールを顧客に送信したりといった実害を及ぼす可能性があります。日本の商習慣において、こうしたミスは企業の信頼を大きく損なう要因となりえます。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントの乱立を防ぎ、かつその恩恵を最大化するために、日本の意思決定者や実務者は以下の点に留意すべきです。
- 中央集権的な「AI管制塔」の設置：全社のAIエージェントをカタログ化し、認証・認可を行うプラットフォーム（あるいはガバナンス組織）を整備することが不可欠です。現場の自律性を尊重しつつも、データセキュリティとログ管理は中央で統制する必要があります。
- 相互運用性（Interoperability）を重視した選定：特定のベンダーのエコシステムに過度に依存する「ベンダーロックイン」を避け、標準的なAPI連携が可能なオープンなアーキテクチャを採用することが、将来的なシステム統合のコストを下げます。
- 「Human-in-the-loop」の徹底：AIエージェントに完全に任せきりにするのではなく、重要な意思決定や外部へのアクション（送信・発注など）の直前には、必ず人間が承認するフローを組み込むべきです。これは日本の品質基準を守る上でも重要です。
- スモールスタートと横展開：いきなり全社規模のマルチエージェントシステムを構築するのではなく、特定業務（例：ヘルプデスク対応など）でエージェント連携のプロトタイプを成功させ、そのアーキテクチャを他部門へ展開するアプローチが現実的です。