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2025-08-19 16:10:00
Gravitee が提供
企業が競合他社に先駆けて AI の価値を証明しようと競い合う中、AI の野心と運用の準備の間にはますます乖離が生じています。多くの組織で、ガードレールなしで導入および運用される AI エージェントの数が増えており、それは遅かれ早かれ大きな影響を与えるだろうと、Gravitee の CEO、Rory Blundell 氏は述べています。
「組織は、必要なセキュリティ フレームワークや構造化されたオンボーディング プロセスが整備されていないまま、AI エージェントの導入を急いでいます」と Blundell 氏は説明します。 「その結果、今後数年以内に、知らず知らずのうちに、あるいは人間のオペレーターによる監視によって、意図された権限を超えて行動するエージェントによって引き起こされる大規模なデータ侵害が発生する可能性が高いと私たちは考えています。このリスクは、企業が手遅れになる前に、今から先手を打たなければなりません。」
Gravitee の最近の Agentic AI の現状調査によると、 組織の 72% がすでにエージェント AI システムを使用しています。さらに、回答者の 75% がガバナンスを最大の懸念事項として挙げています。しかし、多くの世界的なビジネス リーダーは、特に導入するエージェントの数が増えるにつれて、エージェントの実験に内在するリスクの広さをまだ完全には理解していません。
エージェントのスプロール化が加速するリスク
エージェントのスプロール化という課題は、API の初期の時代を反映しています。個々のチームが独自のエージェントを立ち上げて、チャットボットからワークフローの自動化に至るまで、特定のタスクに取り組んでいますが、一元化された計画はありません。やがて、エージェントは LLM とやり取りしたり、アクションをトリガーしたり、機密ツールやデータを利用したりするようになりますが、これらはすべて、パフォーマンス、セキュリティ体制、コストに対する共有の監視や可視化が行われずに行われ、その影響は広範囲に及ぶ可能性があります。
「10 年か 15 年前にサービスやマイクロサービスで経験したのとまったく同じ課題に直面することになるでしょう」と Blundell 氏は言います。 「集中管理なしで作成されるエージェントが増えるにつれ、エージェントの動作を監視したり、エージェントが効率的に動作していることを確認したり、ツール、LLM、エージェント間で常に発生するすべてのやり取りで重要なセキュリティを維持したりすることはほぼ不可能になります。そうすると、プロトコルの衝突や監視されていない動作を伴う、監視が不十分なエージェントが存在し、イノベーションの速度を妨げ、システムを混乱させ、問題を解決するどころか非効率を引き起こすことになります。」
スピードとイノベーション
AI 以前から数十年にわたってセキュリティ、ガバナンス、制御対策をすでに導入してきた老舗企業は、別の課題に直面しています。それは、エージェントの厳格な安全プロトコルのバランスをとり、より高速で機敏な競合他社に追い抜かれるか、エージェントを壁に投げつけて何が定着するかを見極めることです。この争いに急いで参加している企業は大きなリスクにさらされているかもしれないが、興味深いことに、彼らははるかに早く前進しているともブランデル氏は言う。
「必要なセキュリティ対策がまだ整っていない場合や、より多くのエージェントを導入するための適切に構成された方法が確立されていない場合は、自己検閲が行われることになり、速度が低下します」とブランデル氏は言います。 「したがって、ビジネスが達成すべきことを達成できなくなるリスクがあり、会社全体の繁栄が危険にさらされることになります。そのような荷物を持たない他のビジネスはあなたを超えて加速することができ、私たちはこれを防ぐために企業を支援したいと考えています。」
集中ガバナンスと制御の役割
統一されたインターフェイスを通じてエージェント システム全体の可視性を提供する集中ガバナンス レイヤーを使用して、これらすべての課題に一度に対処できるようになりました。 Gravitee のエージェント メッシュのようなソリューションを導入すると、特にリソースを独占する過負荷で非効率なエージェントによって引き起こされるパフォーマンスの問題を組織が解決した後は、ほぼ即座にイノベーションを大幅に加速できます。
エージェントは、データを調整して安全に共有する能力があればこそ役立つため、メッシュは安全な通信プロトコルによって支えられています。 Google のオープン エージェントツーエージェント (A2A) プロトコルを使用します。これは、Gravitee を含む 50 以上の企業と提携して Google Cloud によって開発されたオープンソース プロジェクトです。 A2A プロトコルは、基礎となるテクノロジーやフレームワークが一致するかどうかに関係なく、自律型 AI エージェント間の安全な情報交換と調整されたアクションを管理し、セキュリティの検出、認証、コラボレーションを可能にし、組織の保護を保証します。
A2A プロトコルおよび Gravitee のエージェント メッシュなどの他のエージェント ガバナンス ツールは、重複を削減し、ポリシーを強制するように設計されています。さらに、マルチエージェントのエコシステムが管理され、効率的で、内部ポリシーと整合していることを保証する可観測性と秩序が追加されます。
ガバナンスが機能するとき
AI への熱意と実験の現在のペースを考えると、ほとんどの組織はガバナンスからエージェント AI への取り組みを開始していません。また、特に初期段階ではそうすべきではないとブランデル氏は言います。ただし、4 段階の AI 準備成熟度モデルは、ビジネスの進歩を導くのに役立ちます。
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ステージ 1: 概念実証と実験
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ステージ 2: ツールと LLM の組み込み、および単一エージェントの使用
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ステージ 3: マルチエージェント展開
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ステージ 4: 完全に管理され、監視可能で安全なマルチエージェント エコシステム
AI ツールと LLM はより一般的になりつつありますが、真のマルチエージェント アーキテクチャは依然として稀です。ブランデル氏によると、今日のほとんどの組織はステージ 1 と 2 の間のどこかに位置しており、ガバナンスを強化する前にテスト、学習、実験を継続し、まさにそこにいるべきです。
「ガバナンスを後の段階に委ねることは矛盾しているように思えるかもしれませんが、まず組織にとって AI が何を意味するのかを理解し始めなければ、実際には意味がありません」と彼は説明します。 「ガバナンス戦略を検討する前に、AI の準備とエージェントの早期概念実証の初期段階をすべて通過し、エージェントがどこにどのように適合するかを理解してから、ガバナンス戦略を検討することをお勧めします。ビジネスに適したマルチエージェント アーキテクチャでは機能しないフレームワークに固定されることは望ましくありません。」
乱雑で管理されていないマルチエージェント アーキテクチャに取り組んでいる組織は、そのアーキテクチャの機能を損なうことなく、既存のエージェント API を Gravitee エージェント メッシュに直接接続できます。
「Agent Mesh へのアップグレードは、すべてを適切な場所に誘導し、エージェントを一元化し、パフォーマンスの監視を開始し、ベスト プラクティスを適用するのに必要な時間は非常に短いだけです。」と彼は言います。 「そうすれば、AI の完全な成熟に向けて加速する能力が解放されるでしょう。」
さらに深く掘り下げる: AI イノベーションを加速する際のガバナンスと制御の役割について詳しく知るには、 そして 可観測性が、迅速なサービスを提供するエージェント戦略にとって重要である理由 ここにアクセスしてください。
また、Gravitee は、The Linux Foundation と提携して、2025 年 11 月 6 日にニューヨークでエージェント AI をナビゲートするリーダー向けの A2A サミットを主催します。このイベントでは、エージェント間 (A2A) オーケストレーションと自律型エンタープライズ システムの将来を探求し、Google、Microsoft、Gartner などのテクノロジー リーダーが集まり、組織がエージェントのスプロール化に取り組み、AI 主導の意思決定の可能性を最大限に引き出すのに役立つ実用的な洞察を提供します。 詳細はこちら。
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