AWSが「Agent Registry」を一般提供 企業を襲う“野良AI社員”問題とその解決策とは？

　ただし、AIエージェントの存在を台帳に載せれば、それだけで安全になるわけではない。次に必要になるのが、「そのAIは誰なのか」「何をしてよいのか」というアイデンティティーと権限の管理だ。

　従来の企業ITでは、社員がシステムへログインし、その人に与えられたIDと権限を使って操作するのが基本だった。これに対しAIエージェントは、自らAPIを呼び出し、データベースを参照し、別のツールやMCPサーバへ接続しながら複数の作業を連続して実行する。人間が1回ずつ画面を操作するのとは性質が異なる。


　ところが前述のCSA調査では、既存のIAM（アイデンティティー・アクセス管理）でAIエージェントのIDを効果的に管理できると「非常に自信がある」とした回答者は18％にとどまった。さらに44％は、エージェント認証に静的APIキーを利用している、または利用する予定だと回答した。AIが自律的に動く時代に、人間向けに築かれたID管理の仕組みだけでは追いつかない実態が見える。

　AWSもこの問題への対応を進めている。Amazon Bedrock AgentCore Identityでは、AIエージェントが認証済みユーザーの代理として外部リソースへアクセスする「On-Behalf-Of（OBO）トークン交換」を提供する。元のユーザーIDとエージェントIDを保持した上で、接続先だけに使える権限を絞ったトークンを発行する仕組みだ。

　重要なのは、「営業部のAさんが使うAI」と「経理部のBさんが使うAI」に同じ万能な権限を与えないことである。人間の社員にも職務に応じた権限があるように、AIにも個別のIDを与え、必要なとき、必要なシステムへ、必要な範囲だけアクセスさせる。Agent Registryで「存在」を把握し、Identityで「身元」を管理し、さらにアクセス権限を制御する。この組み合わせが“野良AI社員”問題を解く重要な鍵になりそうだ。

CIOが今決めるべき「AI社員管理」4つのルール

　では、企業側は何から始めればよいのか。AIエージェントが本格的に増える前に、少なくとも4つのルールを決める必要がある。


　第1は「所有者」だ。すべてのエージェントについて、開発者だけでなく業務上の責任部署を明確にする。第2は「権限」。どのデータを読み、どのシステムへ書き込み、どの操作まで自律実行してよいのかを定める。第3は「承認と監査」で、新規エージェントを本番環境へ出す際の審査と、実行後に誰の指示で何をしたのか追跡できる仕組みが必要だ。そして第4が「廃止」。使わなくなったエージェントのIDや資格情報、接続権限を残したままにしないことである。

　これは人間の社員でいう「入社・配属・異動・退職」の管理に近い。特にAIでは、作ったものを止めないかぎり処理を継続できるだけに、導入時以上に廃止時の管理が重要となる。

　ガートナーは2026年5月、2027年までに企業の40％が、本番運用後に判明したガバナンス上の問題を理由として、自律型AIエージェントを格下げ、または廃止すると予測した。同社は、AIエージェントを一律に「全面的に信頼する」「全面的に締め付ける」と考えるのではなく、自律性やアクセス範囲に応じた統制が必要だとしている。

　だからこそ、これから企業が競うべきなのは「AIエージェントを何体作ったか」だけではない。何体存在し、誰が責任を持ち、何にアクセスし、どれだけ費用がかかり、不要になったら確実に止められるか。そこまで把握できて初めて、本格的な全社展開が可能になる。

　AIエージェントが企業の“新しい働き手”になればなるほど、必要になるのは派手なAI機能だけではない。人間の社員を管理するのと同じように、AIにも身元、所属、権限、履歴を持たせること。AWS Agent Registryの一般提供は、AI活用の主戦場が「作ること」から「大量のAIを安全に管理すること」へ移り始めた象徴といえそうだ。