投稿者 global-ai-media 
米国株式市場でクラウドセキュリティ大手Zscaler（ゼットスケーラー）の評価に関連し、「AIエージェントへの懸念（AI Agent Fears）」というキーワードが注目を集めました。生成AIが単なる対話型ツールから「自律的に業務を遂行するエージェント」へと進化する中、従来のSaaSビジネスモデルやセキュリティの前提が根底から覆る可能性が議論されています。本記事では、この市場の動揺を起点に、日本企業が直面するAI活用の新たなフェーズとリスク対策について解説します。
市場は何を恐れているのか：「AIエージェント」による破壊的変化
最近の米国テック市場において、Zscalerのような優良SaaS企業のバリュエーション（企業価値評価）議論の中で「AIエージェント」がリスク要因として挙げられる場面が増えています。ここで言う「AIエージェント」とは、人間が指示したプロンプトに対してテキストを返すだけのLLM（大規模言語モデル）を超え、複雑なタスクの計画、ツールの操作、コードの生成・実行などを自律的に行うシステムを指します。
投資家や市場関係者が懸念しているのは、AIエージェントの台頭による「SaaSの収益モデルの崩壊」と「セキュリティ境界の変質」です。もしAIエージェントが高度なコーディングやセキュリティ運用を自律的に行えるようになれば、既存のベンダーが提供しているツールへの依存度が下がる、あるいはSaaSの課金単位である「人間のユーザー数（シート数）」が劇的に減少するのではないか、というシナリオが危惧されているのです。
「人」から「エージェント」へ：SaaSビジネスモデルの転換点
日本企業においても、SalesforceやServiceNow、そしてZscalerのようなSaaS製品は業務インフラとして定着しています。これらは通常、従業員数に応じたライセンス課金が一般的です。しかし、AIエージェントが普及し、例えば「1人の社員と10体のAIエージェント」が働く組織構造になった場合、従来の課金モデルは成立しにくくなります。
企業側としては、人間の業務をAIエージェントが代替することで、高額なSaaSライセンスコストを削減できる可能性があります。一方で、ベンダー側は「AIの利用量（トークン数やAPIコール数）」に応じた従量課金や、成果報酬型の価格設定へとシフトせざるを得なくなるでしょう。日本国内でDXやAI導入を進める意思決定者は、今後導入するツールのコスト構造が、こうした「エージェント中心」のワークフローに適合しているかを見極める必要があります。
セキュリティのパラダイムシフト：Non-Human Identityの管理
Zscalerの本領域であるセキュリティにおいても、AIエージェントは新たな課題を突きつけます。これまで企業が守るべき対象は主に「人間の従業員」とそのPCでした。しかし、AIエージェントが社内システムにアクセスし、データを検索し、外部APIを叩くようになると、システム上のトラフィックの主役は人間から「マシン（Non-Human）」へと移ります。
日本企業では、人間のID管理やガバナンスはある程度整備されていますが、ボットやエージェントに対する認証・認可（Non-Human Identity Management）はまだ手薄なケースが散見されます。AIエージェントが高速かつ大量にアクセスを行う環境下では、従来の境界型防御はもちろん、静的なID管理でも限界が生じます。ゼロトラスト（性悪説に基づくセキュリティモデル）の考え方を、人間だけでなくAIエージェントにも厳格に適用するアーキテクチャへの刷新が急務となります。
日本企業のAI活用への示唆
「AIエージェントへの懸念」による海外市場の反応は、裏を返せば、それだけAIの実務適用が現実味を帯びてきた証左でもあります。人手不足が深刻な日本企業にとって、AIエージェントは脅威ではなく、生産性を維持・向上させるための強力な武器となり得ます。
今後のAI戦略において、以下の3点を意識することが推奨されます：
- 「人」対「AI」のコスト比較の再考： SaaS導入やシステム開発において、将来的にAIエージェントが作業を担うことを前提としたライセンス契約やアーキテクチャ選定を行うこと。
- マシン・アイデンティティの統制： AIエージェントにどのような権限を与え、どのように監査するか。ガバナンスガイドラインを策定し、人間以外のアクセス管理を強化すること。
- 自律型AIのリスク受容レベルの設定： AIが自律的に外部と通信したりコードを実行したりする際のリスク（ハルシネーションや情報漏洩）をどこまで許容するか、経営層と現場で認識を合わせること。
市場の短期的な「懸念」に惑わされず、AIエージェントがもたらす本質的な構造変化を見据え、組織とシステムの準備を進めることが、次世代の競争力を左右するでしょう。