投稿者 global-ai-media 
生成AIの進化は「人間が使うツール」から「自律的にタスクをこなすエージェント」へとフェーズを移しつつあります。HubSpotなどの主要SaaSベンダーが、自社システムにアクセスするAIエージェントに対してどのような「通行料（Toll Gates）」やリスク管理を設けるべきか模索を始めた今、日本企業が押さえておくべき実務的視点を解説します。
「人間」ではなく「AI」が顧客になる時代
これまで、CRM（顧客関係管理）やERP（統合基幹業務システム）などのビジネスソフトウェアは、常に「人間の従業員」が操作することを前提に設計され、ビジネスモデルが構築されてきました。しかし、自律型AIエージェント（AI Agents）の台頭により、この前提が崩れ始めています。
AIエージェントとは、人間が詳細な指示を出さずとも、目標（例：「見込み客にフォローアップメールを送る」）を与えれば、自らツールを操作し、判断を下して実行するシステムのことです。
米国メディアThe Informationが報じたHubSpotの事例にあるように、ソフトウェア企業はいま、外部のAIエージェントが自社のプラットフォームにアクセスしてくることに対し、どのように対応すべきかという難しい問いに直面しています。これは単なる技術的な連携の話ではなく、収益モデルとセキュリティの根幹に関わる問題です。
SaaSビジネスのジレンマと「通行料」
最大の争点はビジネスモデル、具体的には「課金体系」です。多くのSaaSは「1ユーザーあたり月額◯◯円」というシート課金（ID課金）を採用しています。しかし、1つのAIエージェントが10人分、あるいは100人分のマーケティング業務を高速で処理できるようになった場合、企業は人間のID数を減らし、AIに代替させるでしょう。
ソフトウェアベンダーからすれば、利用量は爆発的に増える（サーバーコストは上がる）のに、売上（ID数）は激減するという事態になりかねません。そこで議論されているのが「AIエージェントに対する通行料（Toll Gates）」という概念です。
これは、AIによるAPIアクセスに対して従量課金を導入したり、AIエージェント専用の高額なライセンスを用意したりすることを指します。ベンダー側は、AIによるアクセスを「脅威」とみなしてブロックするのか、それとも新たな「収益源」として正規のゲートを用意するのか、岐路に立たされています。
セキュリティとガバナンスのリスク
金銭的な問題以上に深刻なのが、リスク管理です。人間であれば「常識」として判断できる文脈を、AIエージェントが読み違えるリスクは依然として残っています。
例えば、AIエージェントがCRM内のデータを誤って大量に書き換えたり、不適切な文面のメールを全顧客に送信したりした場合、その責任は誰が負うのでしょうか。また、外部のAIボットがスクレイピングのように画面上の情報を大量に取得しようとすれば、システムのパフォーマンス低下や情報漏洩のリスクも生じます。
そのため、ソフトウェアベンダーは「どのAIエージェントが」「どのような権限で」アクセスしているかを厳格に管理する認証の仕組みや、異常行動を検知して遮断するガードレールの構築を急いでいます。
日本企業のAI活用への示唆
日本においては、労働人口の減少に伴う人手不足が深刻であり、AIエージェントによる業務自動化（デジタルレイバーの導入）への期待は海外以上に高いと言えます。しかし、導入にあたっては以下の点に留意する必要があります。
1. コスト構造の変化への適応
日本企業は予算管理の観点から「固定費（ID課金）」を好む傾向にありますが、AIエージェント活用が進むと「従量課金（トークン数やAPIコール数）」の比重が高まります。従来の稟議・予算策定プロセスを見直し、変動費を許容できる調達ルールを整備する必要があります。
2. ガバナンスと責任分界点の明確化
「AIに任せる」といっても、AIが他社SaaS（SalesforceやHubSpotなど）を操作して事故を起こした場合、SaaSベンダー側は免責事項を設けることが予想されます。自社で開発・導入するAIエージェントにどこまでの「書き込み権限」「決済権限」を与えるか、最小権限の原則（Least Privilege）に基づいた設計が不可欠です。
3. APIエコノミーへの対応
もし自社でSaaSやWebサービスを提供している側であれば、外部のAIエージェントからのアクセスをどう扱うか、早急にポリシーを策定すべきです。AIによる利用を禁止するのか、あるいは公式APIを提供してマネタイズするのか。AIを「排除すべきボット」と見るか「新たな顧客」と見るかで、将来の競争力は大きく変わるでしょう。