AI Agent は、もはや質問に答えるだけのツールではありません。自らメールを読み、チケットを起票し、データベースを照会し、設定を変更して、一連の業務を最後まで遂行します。その過程で、人が一つひとつ確認しないケースも珍しくありません。
NewCore が最近公開した分析によると、企業のアイデンティティガバナンスは、入社、異動、退職に至るまで、もともとすべて「人」を前提に設計されていました。しかし現在、AI Agent は人とはまったく異なる形で企業環境に入り込んでいるにもかかわらず、それに対応するガバナンスプロセスが整備されていないため、アカウンタビリティに空白が生じています。
既存のアイデンティティガバナンスでは、なぜ AI Agent に対応できないのか？
従来のサービスアカウントは、事前に設定されたロジックだけを実行するため、その挙動を予測できます。一方、AI Agent は状況に応じて判断し、次に取るべき行動を自ら選択します。NewCore はこの違いを「実際の権限と自律的な判断の組み合わせ」と表現しています。このため、権限リストだけに依存する従来のガバナンスでは不十分になっています。
それに伴い、これまで単純だった三つの問いにも答えにくくなりました。環境内にどのような Agent が存在するのか。それぞれがどのシステムに接続できるのか。企業は Agent が実際に行うことをどのように制御すべきなのか。Agent は複数のプラットフォームに分散し、それぞれに独立した管理画面があります。開発者は半日もあれば Agent を構築でき、業務部門の担当者もローコードプラットフォームを使って Agent を作成できます。自動化プラットフォームが生成した Agent が、さらに別の Agent を作ることさえあります。そのため、全体像を把握するだけでも容易ではありません。
より具体的なリスクは、二つの状況に潜んでいます。一つは「権限の借用」です。Agent が作成者の保存済み認証情報を使って動作する場合、その Agent とやり取りできる人であれば、誰でもその権限を間接的に利用できる可能性があります。しかも、このような権限の利用は、通常、その人物自身のアクセス権限レビューには記録されません。もう一つは「委任チェーン」です。人が Agent を呼び出し、Agent がツールを呼び出し、そのツールが別のサービスを起動し、さらにそのサービスが別の Agent を呼び出すという連鎖です。段階が増えるほど、認可の責任を起点となった人物まで遡ることが難しくなります。
機械のアイデンティティは、どれほどの速さで増えているのか？
NewCore は、Palo Alto Networks の「2026 Identity Security Landscape」調査を引用しています。この調査は、情報セキュリティ分野の意思決定者 2,930 人を対象としたもので、記事内では preview report と記載されています。また、数値は自己申告に基づくため、慎重に解釈する必要があります。
人間のアイデンティティ 1 件に対して、機械のアイデンティティは平均 109 件存在し、そのうち 79 件が AI Agent のアイデンティティです。今後 12 カ月間で、Agent のアイデンティティは 85％増加すると予測されており、人間のアイデンティティの増加率である 56％を大きく上回ります。AI Agent の約 4 割はすでに組織のデータへアクセスできますが、行動監視や認証情報の失効といった基本的なライフサイクル管理を Agent に適用している組織は半数未満です。さらに、機密データへアクセスできる機械を特権アイデンティティとして扱っている組織は、ごく少数にとどまります。
同じ記事では、SD Times が報じた Gartner の予測も紹介されています。2027 年末までに、agentic AI プロジェクトの 4 割以上が、リスク管理の不足を理由に中止されるというものです。一方、Gartner は同時に、2028 年までに企業向けソフトウェアアプリケーションの約 3 分の 1が agentic 機能を内蔵するようになるとも予測しています。この二つの数字を合わせて見ると、需要そのものが衰えているのではなく、ガバナンスが追いついていないことが問題だと考えられます。
ガバナンスの設計図：アカウンタビリティをアーキテクチャに組み込む
NewCore は、いくつかのガバナンス方針を提示しています。前提として、NewCore 自体がアイデンティティガバナンスサービスの提供企業であり、記事の後半では自社製品の設計にも触れています。ここでは、その中から広く参考になる原則だけを整理します。
- Agent を独立した「第一級のアイデンティティ」として把握し、管理する。アプリケーションの内部に隠したり、単純にサービスアカウントとして分類したりしない
- すべての Agent に明確な責任者を割り当て、組織変更の際には管理責任も引き継ぐ。誰にも管理されない孤立したアカウントにしてはならない
- Agent の権限上限は、その Agent が代理する人物の権限を超えてはならない。その人物の権限が変更された場合は、Agent の権限も連動して変更する
- ガバナンスの対象を「アプリケーション」だけでなく「行動」にまで広げる。直接実行できる操作、人の承認が必要な操作、全面的に禁止する操作を定義し、大量エクスポートや元に戻せない変更には追加の制限を設ける
- すべての行動について、人、Agent、使用したツール、操作対象のシステム、承認または拒否の根拠を含む完全な記録を残す
NewCore は、こうした一連の判断を一つの姿勢に集約しています。不確実な状況では、システムは黙って「許可」するのではなく、理由が明確で記録にも残る形で「許可しない」と判断すべきだという考え方です。
これは、従来型産業による AI Agent 導入にとって何を意味するのか
従来型産業の多くが AI Agent の導入を検討する際、最初に考えるのはシステム連携です。ERP や CRM、どの社内データベースに接続するかといった問題です。しかし、NewCore の分析から見えてくるのは、実際に問題が起こりやすいのはシステムに接続できるかどうかではなく、人の仕事をどのように Agent へ引き継ぎ、またどのように人へ戻すかという点です。これは人の業務をつなぐ問題であり、システム連携と同じくらい重要であるにもかかわらず、見落とされがちです。
導入前に、いくつかの問いを確認する必要があります。現在使用しているすべての Agent は、明確な役職または責任者にひも付いているでしょうか。タスクを次の工程へ渡す前に、人による審査を設ける必要はないでしょうか。その担当者が職務を離れた場合、Agent とその権限をどのように扱うのでしょうか。これらの問いに答えられないのであれば、ガバナンス設計が導入のスピードに追いついていないことを意味します。
このような「タスクの連携」では、システムと人の双方を考慮する必要があります。EgentWrX のような製品は、まさにこうした状況への対応を目的に設計されています。デジタル分身を個人ではなく役職にひも付けることで、担当者が退職しても、その分身は管理者不在のアカウントになるのではなく、元の役職に残って引き継ぎを待ちます。タスク間のワークフローには、引き渡し前に人による審査ゲートを設けることができ、最初から最後まで無条件に自動実行されるわけではありません。部門をまたいで他者の協力が必要な場合も、一つの Agent を全社共用アカウントとして開放するのではなく、各自の職務権限の範囲内にある経路を通じて回答します。導入前にこれらの問題を明確にしておくことは、どのシステムと接続するかを先に決めることよりも重要です。
ガバナンスはシステム連携と同時に設計すべきであり、導入後になってから文書で不足を補うべきではありません。
よくある質問
これらの数値は単一ベンダーによる調査にすぎず、業界全体を代表していないのではないでしょうか？Palo Alto Networks の調査は、情報セキュリティ分野の意思決定者 2,930 人を対象としています。数値は自己申告に基づくものであり、NewCore も原文で慎重に解釈する必要があると注意を促しています。ただし、その方向性は業界におけるほかの観測とも一致しています。Agent の数は急速に増加しており、ガバナンスの仕組みは総じて導入のスピードに追いついていません。
なぜ Agent はサービスアカウントよりも管理が難しいのでしょうか？サービスアカウントは事前に設定されたロジックだけを実行するため、挙動を予測できます。一方、AI Agent は状況に応じて判断し、実行する行動を自ら選択します。NewCore はこれを、実際の権限と自律的な判断の組み合わせと表現しています。そのため、権限リストだけに依存する従来のガバナンスでは不十分です。
企業は AI Agent の導入をいったん中止し、ガバナンスの仕組みが成熟するまで待つべきでしょうか？この記事は導入の中止を提案しているわけではありません。主張しているのは、アカウンタビリティをアーキテクチャに組み込むことです。すべての Agent に明確な責任者を割り当て、タスクを引き渡す前に人による審査を設け、意思決定の完全な記録を残すといった対策は、導入と並行して進められます。導入後に補う必要はありません。
Gartner は agentic AI プロジェクトの 4 割が中止されると予測していますが、これはトレンドが衰退していることを意味するのでしょうか？この予測が示しているのは、リスク管理の不足によるプロジェクトの中止であり、トレンドそのものが失速しているわけではありません。同じ引用では、2028 年までに企業向けソフトウェアの約 3 分の 1が agentic 機能を内蔵するようになるとも指摘されています。つまり、問題は需要の消失ではなく、ガバナンスが追いついていないことにあります。
参考資料
- NewCore「"It's Not Me, It's My Agent": Governance and Accountability in the Age of AI Agents」、アイデンティティガバナンスサービス提供企業によるブログ分析（Palo Alto Networks の「2026 Identity Security Landscape」調査、SD Times が報じた Gartner の予測、Google の技術ブログの見解を引用）
