AIエージェントの急増を統制するためのCIOガイド

企業ネットワークにはAIエージェントが急速に浸透しており、複雑なマルチクラウドインフラを管理するリーダーにとって重大なガバナンスの死角を生み出している。

各事業部門が生成AIの導入を急ぐ中、CIOはデジタルエコシステムが断片化され監視されていない資産で溢れかえる状況に直面している。この傾向はクラウド初期のシャドーIT問題と類似するが、今回は自律的に動作しビジネスロジックを実行し機密企業データにアクセス可能な主体が関与している。

IDCの予測によれば、2029年までに稼働中のAIエージェント数は10億を突破し、現在の40倍という驚異的な増加が見込まれる。2025年前半だけでエージェント作成数は119％急増した。企業リーダーにとって喫緊の課題は、もはやエージェント構築そのものではなく、分散したプラットフォーム全体でそれらを効果的に特定・監査・統制することである。

セールスフォースはこの断片化に正面から取り組み、MuleSoft Agent Fabricを強化。新たな自動検出ツールにより、AIエージェントの発生源を問わず一元管理を実現します。

自動化された検出

セキュリティおよび運用チームにとって、可視性の欠如は依然として根本的な課題です。マーケティングチームが1つのプラットフォームにAIエージェントを展開し、ロジスティクスチームが別のプラットフォームで構築する場合、中央IT部門は組織のデジタルワークフォースの統合ビューを失い、効果的なガバナンスはほぼ不可能になります。

更新されたMuleSoftアーキテクチャは「エージェントスキャナー」でこの問題に対処します。これらのツールはSalesforce Agentforce、Amazon Bedrock、Google Vertex AIなどの主要エコシステムを継続的に監視し、稼働中のエージェントを自動識別します。これにより開発者による手動登録や報告への依存が不要になります。

エージェントを見つけることはほんの始まりに過ぎません。コンプライアンス担当者は、その目的と範囲を理解する必要があります。スキャナーは、エージェントの機能、それを駆動する大規模な言語モデル、およびアクセスが許可されている特定のデータエンドポイントに関する詳細なメタデータを抽出します。このデータは、統一されたエージェント間 (A2A) 仕様に標準化され、さまざまなベンダープラットフォームにまたがる資産の一貫したプロファイルが作成されます。

MuleSoft の上級副社長兼ゼネラルマネージャーであるアンドルー・コムストック氏は、次のように述べています。「今後 10 年間で最も成功する組織は、マルチクラウド AI 環境の多様性を効果的に活用する組織でしょう。強化された MuleSoft Agent Fabric は、安全な拡張に必要な統一された可視性と制御を確保しながら、あらゆるプラットフォームで自由にイノベーションを起こすことを可能にします。

AI エージェントのガバナンスとコスト管理

管理されていないエージェントは、大きな財務的リスクとセキュリティリスクをもたらします。たとえば、新しいローン処理エージェントを検証する必要がある銀行の CISO は、従来、開発チームから手作業で文書を追跡しなければなりませんでした。自動カタログ化により、セキュリティチームは、エージェントがアクセスできる財務データベースを即座に確認し、その認可レベルを検証できるため、古いレポートではなく、リアルタイムのデータで作業することができます。

財務面では、可視化がコスト統合を可能にします。大企業では、地域ごとに異なるチームが類似ツールを個別に購入・構築する重複が発生しがちです。例えば多国籍製造業者は、3つの異なるプラットフォーム上で異なる要約エージェントに3つの別々のチームが費用を支払っている可能性があります。

MuleSoft Agent Visualizerで機能を基準に資産をフィルタリングすることで、運用責任者はこうした重複を即座に特定できます。これらを高性能な単一資産に統合することで、重複ライセンス費用を削減し、新規の革新的プロジェクトに予算を振り向けられます。

「エージェント型企業」への成功した移行

イノベーションは組織の周辺部で頻繁に発生します。データサイエンティストが正式な調達チャネル外でカスタムツールを作成する領域です。

拡張されたAgent Fabricは、シンプルなURL経由で「自社開発」エージェントやModel Context Protocol（MCP）サーバーの登録を可能にし、この動きに対応します。これは、チームが独自のデータベース最適化ツールを内部開発する物流などの分野で特に価値があります。これらの資産は未記録のまま放置される代わりに、登録され、全社的に再利用可能な状態になります。

キャピタのAIオペレーション責任者、ジョナサン・ハーヴェイ氏は次のようにコメントしている：「エージェントスキャナーにより、在庫管理ではなくイノベーションに集中できるようになります。全てのエージェントが自動的に発見・カタログ化されるという保証により、チームは効果的に連携し、既存の作業を再利用し、よりスマートなマルチエージェントソリューションを構築できます」

同様にAT&Tは、サポート、チャット、音声など様々な顧客接点チャネルにまたがるエージェントのオーケストレーションにこのフレームワークを活用している。

AT&Tのエンタープライズ＆統合アーキテクト、ブラッド・リンガー氏は次のように説明しています。「AI開発のスピードにおいて、MuleSoft Agent Fabricはスケーリングに必要な基盤を提供します。顧客サポート、チャット、音声インタラクションに展開する全てのエージェントとMCPサーバーを統合し、オーケストレーションを支援します。単なるツールではなく、当社の全戦略を推進する重要な基盤です。」

「エージェント型企業」への移行には、IT資産のガバナンス手法の根本的変革が求められます。統合管理に陳腐化したスプレッドシートに依存する手法は、AIエージェントの展開速度にもはや適合しません。

リーダーは、現在のAIエージェントの在庫が不完全であるという前提から始める必要がある。正確なベースラインを確立するには、自動スキャンツールの導入が不可欠だ。この基盤が整ったら、ガバナンスポリシーでは、商用購入品か自社開発かを問わず、全てのエージェントがA2Aのような標準化された形式で機能とデータアクセス権限を公開し、一貫した監視を可能にするよう要求すべきである。

最後に、経営陣はこれらのツールが提供する可視性を活用し、支出の監査、クラウド環境間での機能重複の特定、そしてそれらを統合することで総所有コスト（TCO）をより効果的に管理できます。

組織がパイロットプログラムから大規模導入へ移行する中で、重要な差別化要因は個々のエージェントの知能ではなく、それらをすべて接続するネットワーク全体の整合性と戦略的管理となる。

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