エージェントのスプロールとは、組織全体でAIエージェントが、一元的な追跡、インベントリ、またはガバナンスなしに、制御されずに拡散することです。これは、エンタープライズ全体のチームが自律エージェントを個別に展開する際に発生します。これらは、顧客サービスチャットボットから内部ワークフローの自動化まで多岐にわたり、多くの場合、何が存在し、誰がそれを所有し、どのようなデータにアクセスできるかを追跡するシステムがありません。
AIによってApplication （アプリケーション）作成の障壁が下がるにつれて、自然言語インターフェースにより、より多くのチームが従来のコーディングなしでエージェントを構築および調整できるようになっています。その結果、単一のチームが完全に理解または制御できる範囲を超えた、AIエージェントが急速に拡大しています。
このコンセプトは、よく知られたパターンを踏襲しています。SaaSの無秩序な拡大やシャドーITがクラウドアプリケーションの導入が容易になったときに発生したように、エージェントの無秩序な拡大は、IT部門の監督なしにAIエージェントが構築および展開されたときに発生します。重要な違いは、自律性です。不正なSaaSサブスクリプションとは異なり、AIエージェントはタスクをプロアクティブに実行し、データにアクセスし、他のシステムと連携できます。多くの場合、トークンベースのアクセスまたは過剰な特権付きサービスアカウントを介して動作し、組織の知識や正式な保護手段がないことがよくあります。
エージェントの乱立はシャドーAIと密接に関連していますが、それぞれは異なる問題です。エージェントの乱立とは、どのようなエージェントが存在するのかを把握できていないという運用上の課題です。シャドーAIは、そのギャップがもたらすセキュリティ上の結果です。両方を理解し、一方がどのように他方につながるかを理解することは、AIを大規模に展開するために不可欠です。
重要なポイント
- エージェントのスプロールとは、組織全体でAIエージェントが、一元的な追跡、インベントリ、またはガバナンスなしに、制御されずに拡散することです。
- 業界の調査によると、AIエージェントの導入は広範囲に及んでいますが、それらのエージェントが代表する非人間アイデンティティ（NHI）を管理するための正式な戦略を持っている組織はほとんどありません。
- エージェントの乱立は運用上の根本原因であり、シャドーAIはセキュリティ上の結果です。
- 予防には、AIエージェントの一元的な管理、エージェントを第一級のアイデンティティとして扱うこと、ライフサイクル管理、最小権限アクセス、および組織にまたがるガバナンスが必要です。
エージェントの無秩序な拡大はどのようにして起こるのか
AIエージェントのスプロールは通常、組織がAIを試験的に導入し、次にガバナンスフレームワークを確立せずに規模を拡大するにつれて、徐々に発生します。この変化の速度は前例のないものです。Gartnerは、2026年末までにエンタープライズアプリケーションの40%がタスク固有のAIエージェントを搭載すると予測しています。これは、2025年の5%未満から増加しています。その採用率と、分散型開発、断片化されたツール、およびエンタープライズ全体の監視の欠如とが組み合わさることで、エージェントが抑制されずに増殖する状況が生まれます。
チーム全体での分散型エージェント作成
最新のAIプラットフォームでは、ほぼ誰でもAIエージェントを構築できます。マーケティング部門が顧客サービスチャットボットを構築します。営業部門がお客様クオリフィケーションエージェントを展開します。エンジニアリング部門が社内自動化ツールを作成します。財務部門が照合アシスタントを設定します。各チームは独立して運用されており、組織にまたがる可視性がなく、組織が実行しているエージェントの数を包括的に把握している人はいません。
エンタープライズ全体のレジストリまたはインベントリの欠如
ほとんどの組織には、デプロイされたAIエージェントを追跡するための一元的な記録システムがありません。標準化された命名規則、共有メタデータスキーマ、またはエージェントの目的、所有者、データアクセス、作成日が文書化されている統一されたディレクトリはありません。あるチームがエージェントをデプロイすると、他のチームは多くの場合、その存在を知る方法がありません。
標準化された展開プロセスがない
エージェントは、正式なレビューなしにパイロット環境から本番環境に移行することがよくあります。承認ワークフロー、セキュリティチェックポイント、または作成から廃棄までの明確なAIエージェントLifecycle Management プロセスがありません。これは特に問題です。AIエージェントは従来のApplication （アプリケーション）とは異なり、あらゆる段階で慎重な監視を必要とするある程度の自律性を持って動作するように設計されているためです。
ツールやフレームワークにおけるAIエージェントの断片化
さまざまなチームが、異なるAIプラットフォーム、オーケストレーションフレームワーク（LangChainやAutoGPTなど）、およびデプロイメント環境を使用しています。Salesforceの2026年コネクティビティベンチマークレポート（1,050社のエンタープライズITリーダーを対象とした調査）によると、平均的な企業は現在12以上のエージェントを使用しており、これらのエージェントの50％は、連携されたマルチエージェントシステムの一部としてではなく、孤立したサイロで運用されています。これらの断片化されたツールをまたぐ統一されたアイデンティティまたはアクセスコントロールレイヤーがない場合、各エージェントは独自のセキュリティアイランドとなります。
エージェントの乱立が危険な理由
管理されていないAIエージェントは、可視性のギャップとガバナンス上の課題を大きく生み出します。一元的な監視がない場合、これらの自律的なアクターは、組織全体にわたって特定の運用上、セキュリティ上、および財務上の責任をもたらします。
運用上のリスク
組織は見えないものを監査できません。エージェントが何をしているのか、誰が所有しているのか、何にアクセスできるのかを把握できないと、運用上の説明責任が失われます。チームは重複する機能を実行し、リソースを浪費し、ユーザーに矛盾する情報を提供するエージェントを知らずに構築してしまいます。問題が発生した場合、責任の所在が明確ではありません。
セキュリティリスク
管理されていないAIエージェントはすべて、潜在的な攻撃ベクトルとなります。ガバナンスがない場合、エージェントはシステムやデータへの過剰なアクセス権を蓄積する可能性があり、脅威が検出された場合に迅速に権限を取り消すメカニズムがありません。エージェントの無秩序な増加は、シャドーAIが出現する状況を作り出すことで、これらのリスクを加速させます。
コストへの影響
各AIツール内でアイデンティティを管理すると、一元化されたシステムを介さずに、冗長なライセンス、断片化されたインフラストラクチャ、および非効率的なリソース配分を通じてコストが増加します。AIエージェントが関与するセキュリティインシデントが発生した場合、組織は、プロアクティブなAIエージェントのガバナンスがあれば回避できたはずの高額で緊急の修復作業に直面します。
コンプライアンスのギャップ
AIコンプライアンスのギャップを埋めるには、すべてのシステムとエージェントにわたる統一された監査証跡が必要です。これらのログをマシンアイデンティティに関連付けることで、組織はEU AI Actの法的要件とNIST AI Risk Management Frameworkのベストプラクティス標準を満たすのに役立ちます。
パフォーマンスと信頼性の問題
エージェントが断片化されたツール間でサイロ化された状態で動作すると、パフォーマンスが低下します。重複するエージェントが、競合するアクションを実行したり、同じシステムリソースを奪い合ったり、一貫した監視や一元化されたアラートなしでは診断が難しい、連鎖的なエラーを引き起こす可能性があります。
エージェントの乱立 vs. シャドーAI：その違いは何ですか？
エージェントの無秩序な増加とシャドーAIは関連していますが、同一ではありません。効果的なガバナンス戦略を構築するためには、違いを理解することが重要です。
エージェントのスプロール | シャドーAI | |
定義 | インベントリとガバナンスの問題 | セキュリティ態勢の問題 |
中心となる質問 | 「エージェントはいくつあり、どこにいるのか？」 | 「当社のエージェントは安全で、コンプライアンスに準拠していますか？」 |
根本原因 | 一元化された追跡およびLifecycle Managementの欠如。 | 適切なセキュリティ監視なしで動作するエージェント |
主な焦点 | 運用における可視性とガバナンス | リスク、コンプライアンス、不正アクセス |
関係性 | 多くの場合、シャドーAIの根本原因 | 多くの場合、エージェントの乱立がその結果です。 |
その関係は一方向です。エージェントの無秩序な増加は、シャドーAIにつながることがよくあります。組織がどのようなエージェントが存在するかを把握できなくなると（スプロール）、それらを適切に保護できなくなります。ガバナンスのフレームワーク外で動作する未保護のエージェントは、影のAIとなります。エージェントの無秩序な増加に根本から対処することが、影のAIの定着を防ぐ最も効果的な方法です。
エージェントのスプロールの兆候
以下の指標は、組織がエージェントの拡散を経験していることを示唆しています。複数の項目が当てはまる場合は、一元化された可視性とガバナンスの緊急性が高まります。
- リーダーシップは、「現在AIエージェントをいくつデプロイしているか？」という質問に答えられません。
- 組織全体のすべてのエージェントアイデンティティを追跡する単一のシステムまたはダッシュボードはありません
- さまざまなチームが異なるツールとプラットフォームを使用して、エージェントを構築およびデプロイしています。
- エージェントは、正式なセキュリティレビューなしで作成され、本番環境に移行されます。
- エージェントは何かが壊れたとき、または監査中にのみ発見されます。
- エージェントドキュメントには、標準化された命名規則またはメタデータが存在しません。
- エージェントが誰のために行動するのか、またはどのシステムやデータへのアクセスが許可されているのかが不明確です。
- 不要になったエージェントを廃止するための文書化されたプロセスは存在しません。
- 複数のチームが類似の機能を独自に構築しています。
- ITおよびセキュリティチームは、新しいエージェントが本番環境で既に実行されている場合にのみ、それについて知ることになります。
これらのうち3つ以上に該当する場合、組織はエージェントの無秩序な拡大に直面している可能性が高く、集中化されたAIエージェントの可視性とガバナンスを通じて構造化された対応が必要です。
エージェントの無秩序な増加を防止および制御する方法
エージェントの無秩序な増加を防ぐには、一元化されたガバナンス、標準化されたプロセス、そしてAIエージェントを人間のユーザーやサービスアカウントに適用されるのと同じ精度で第一級のアイデンティティとして扱うことが必要です。
- 初日から一元的な可視性を確立します。エンタープライズ全体のシステム・オブ・レコードとして機能する、エージェントレジストリまたはインベントリを実装します。すべてのエージェントの所有者、目的、データアクセス許可、および作成日を1か所で追跡します。
- AIエージェントを第一級のアイデンティティとして扱います。すべてのエージェントに一意のアイデンティティを割り当てます。人間およびサービスアカウントに使用されるのと同じアイデンティティとアクセス管理（IAM）の原則を適用します。エージェントを適切に認証し、それらの認証情報を一元的に管理し、組織のアイデンティティセキュリティファブリックに統合します。
- Lifecycle Management を実装します。エージェントを作成から廃棄まで管理します。新しいエージェントの展開に対する正式な承認ワークフローを確立し、既存のエージェントに対するレビュー頻度を定義し、エージェントが古い許可や孤立した認証情報で無期限に実行されるのを防ぐための文書化された廃止プロセスを作成します。
- 最小権限アクセスコントロールを適用します。エージェントには、指定されたタスクを実行するために必要な最小限の許可のみを付与します。権限を定期的に見直し、調整します。時間制限付きアクセスを実装して、エージェントの許可が無期限に存続するのではなく、自動的に期限切れになるようにします。
- ツールとフレームワークを標準化します。組織向けに承認されたAIプラットフォームとフレームワークを定義します。チームがガバナンスされた環境内（外部ではなく）でエージェントをより簡単に構築できるようにする、再利用可能なテンプレートとパターンを作成します。これらを共通のアイデンティティおよびアクセスインフラストラクチャ上に構築して、どのチームが作成したかにかかわらず、すべてのエージェントが最初から可視化され、管理されるようにします。
- 組織にまたがるガバナンスを構築します。IT、セキュリティ、法務、コンプライアンス、およびビジネスステークホルダーからの代表者を含むAIガバナンス委員会を設立します。明確なポリシーを確立し、責任を定義し、安全なAIエージェント開発に関するトレーニングを提供することで、ガバナンスが障壁ではなくイノベーションの推進役として理解されるようにします。
よくある質問（FAQ）
組織にエージェントのスプロール化が発生しているかどうかをどのように判断しますか？
組織は、さまざまな運用シグナルを通じてエージェントの無秩序な増加を特定できます。主な指標は、デプロイされたすべてのAIエージェントの明確なリアルタイムの数を把握できないことです。一元化されたアイデンティティレジストリがないと、チームはこれらの資産に関する信頼できる唯一の情報源を維持できません。可視性の断片化は、多くの場合、異なる部門が重複する機能を認識せずに構築することで、冗長な開発につながります。その結果、シャドウエージェントは、既存のシステムと競合したり、セキュリティプロトコルをトリガーしたりするまで検出されないことがよくあります。
エージェントの無秩序な増加をどのように防ぎますか？
予防は、エンタープライズ全体のエージェントレジストリを通じて集中型の可視性を確立することから始まります。組織はAIエージェントをIAMフレームワーク内の第一級のアイデンティティとして扱い、作成から廃棄までのライフサイクル管理を実施し、最小権限のアクセスコントロールを適用し、承認されたAIプラットフォームを標準化し、IT、セキュリティ、法務、ステークホルダーを含む部門横断的なガバナンスを確立する必要があります。
エージェントの無秩序な増加は、なぜセキュリティリスクになるのでしょうか？
管理されていないAIエージェントはすべて、潜在的な攻撃ベクトルです。ガバナンスがないと、エージェントはシステムや機密データへの過剰な特権アクセスを蓄積する可能性があります。組織は、リスクが検出された場合に資格情報を迅速に取り消すための信頼できるメカニズムを欠いている可能性があります。
関連用語
- シャドーAI：組織内で適切なセキュリティ監視、ガバナンス、または可視性なしに動作するAIエージェントおよびツール。シャドーAIは、多くの場合、エージェントの無秩序な増加によるセキュリティ上の結果です。
- AIエージェントの可視性：組織全体のすべてのAIエージェントをリアルタイムで発見、追跡、監視する機能。可視性は、効果的なエージェントガバナンスの基盤です。
- AIエージェント認証：システム、データ、またはリソースへのアクセスを許可する前に、AIエージェントのアイデンティティを検証するプロセス。適切な認証は、不正なエージェントがエンタープライズ内で動作することを防ぎます。
- エージェント Lifecycle Management：作成と展開から、監視、アクセスレビュー、廃止まで、AIエージェントのライフサイクル全体を管理する実践。
- AIアクセス制御：AIエージェントがアクセスを許可されているリソース、データ、およびアクションを決定するセキュリティメカニズム。効果的なAIアクセスコントロールは、最小特権の原則を適用し、きめ細かい時間制限のある許可を適用します。
- AIエージェントガバナンス：組織がエンタープライズ規模でAIエージェントのアイデンティティを管理できるようにするポリシー、プロセス、およびコントロール。ガバナンスは、ID 管理、アクセスコントロール、コンプライアンス、および運用上の監督に及びます。
- Identity Security Fabric： Identity Governance、アクセス管理、特権アクセス管理、およびアイデンティティ脅威検知を、すべてのアイデンティティタイプ（AIエージェントを含む）を保護するための単一のまとまりのあるコントロールプレーンに統合する、統一されたアーキテクチャフレームワーク。
最初からすべてのAIエージェントを保護
Oktaは、本番環境に対応したAIエージェントを保護し、人間と非人間アイデンティティ（NHI）にまたがる単一のアイデンティティコントロールプレーンを通じてそれらを管理します。組み込みのアイデンティティとガバナンスでリスクを軽減し、セキュリティの摩擦と運用上のオーバーヘッドを排除し、自信を持ってAIを活用したイノベーションを実現します。
