Leidos、複数ベンダーのAIエージェント制御を実現するHeadWay Dispatchを発表

Leidosは2026年11月4日、異なるベンダーのAIエージェントを監督し、自律性に制限を設け、改ざんを検知できる形でエージェントの判断記録を保全するためのガバナンスプラットフォーム、HeadWay Dispatchを発表しました。

このプラットフォームは、複数のサプライヤーやシステムにまたがってエージェントを運用する組織を対象としています。初期フレームワークは3つの要素で構成されます。「Know」は稼働中のエージェントと、それらがアクセスできるシステムを特定します。「Control」は、独立して実行できる操作、承認が必要な操作、禁止される操作を定めます。「Prove」は、後から判断を検証できる記録を作成します。このモデルでは、本人確認だけで実行権限が十分に与えられるとみなすのではなく、各エージェントに権限と証拠の仕組みを組み合わせます。

リスクに応じて自律性を設定

HeadWay Dispatchの公式ファクトシートでは、こうした制御の調整方法が説明されています。エージェントの自律性は、タスクの複雑さ、結果の重大性、運用状況に応じて高めたり制限したりします。各操作は、「ブロック」「実行前に確認」「通知して続行」「自動実行」の4つの結果のいずれかに割り当てられます。そのため、リスクが低く、元に戻せる作業は、重大な結果を伴う操作と同じ承認負担を課されずに進められます。

Flight Recorderは、改ざんを検知できる推論の来歴と、完全な管理履歴を記録することで、証拠の確保を担います。Kill Switchはクラウドへの接続状況にかかわらず、ツールとの接続境界で活動を封じ込めます。一方、Circuit Breakersはバッテリー、帯域幅、計算資源の割り当てを制限し、エージェントの暴走を抑えます。これらの機能を組み合わせることで、ダッシュボードを人が監視することだけに頼らず、権限管理、動作の中断、監査可能性を実現します。

Leidosが2026年10月9日に説明したガバナンスの考え方は、この設計の背景にある運用上の違いを示しています。人間参加型のレビューでは、人がすべての判断を承認する必要があります。一方、人間監視型の監督では継続的に状況を監視し、選択した操作をエスカレーションします。どちらのモデルでも、構造上の制約を基盤とし、人の介入を求める前に動作上の制限を適用しなければなりません。大量の処理を扱う現場では、選択的なエスカレーションにより、すべての操作を承認待ちの項目にせずに監督体制を拡張できます。

導入方法と運用者向け制御

Dispatchは、導入サービスを含むソフトウェアライセンスとして提供され、顧客が選定したインフラ上で稼働します。モジュール式の設計により、顧客は現在の技術を置き換えることなく、既存のAI投資、自社開発のエージェント、サードパーティ製のタスクエージェントを利用できます。この提供形態が、ベンダーに依存しないアプローチの実務的な基盤です。基盤となるシステムはそのままに、複数のエージェントを取り巻く形で安全対策を適用します。

パスワードやAPIキーの要求はDispatchを介して処理されるため、エージェントがこれらの認証情報を直接保存する必要はありません。Leidosによると、これにより悪意ある攻撃者による認証情報の窃取リスクを軽減できます。運用者は、活動状況、承認、アラートを一元的に確認でき、ツールを切り替えることなく対応できます。

開発中の機能と連邦政府の方針

さらに2つの機能が開発中です。「Experience」は役割や任務のニーズに合わせて運用者インターフェースを調整し、「Intelligence」は共通のポリシーの下で異なるベンダーのエージェントを連携させる機能です。Leidosはまた、ネットワーク接続が劣化したり失われたりしても制御を継続できるよう、Dispatchを拡張しています。役割に応じて変化するインターフェース、ベンダーをまたぐ連携、再接続後に状態を照合するローカル権限など、ファクトシートに関連して示された構想も、引き続き開発計画に含まれています。

Leidosはまた、Dispatchが連邦政府機関による、2025年4月3日付の行政管理予算局（OMB）覚書2件への対応を支援できると述べています。連邦政府におけるAIの利用を扱うM-25-21は、法的、実質的、拘束力のある、または重大な影響を伴う判断や行動の主要な根拠となる出力を、高影響AIと定義しています。こうした用途では、継続的な監視、定期的な運用者の訓練と評価、人間による監督と介入、説明責任に加え、実行可能な場合には適切なフェイルセーフを設けることが求められます。これらの義務は、Dispatchの承認基準、運用者向けの統合ビュー、介入制御、監査証跡に対応する政策上の枠組みとなります。

関連するM-25-22の調達覚書は、購入に関するものです。同覚書は、知識移転、明確なデータおよびモデルの可搬性、透明性のあるライセンスと価格設定など、ベンダーロックインを防ぐための対策を求めています。また、機関が継続的に性能、リスク、有効性を監視・評価できる契約条件も要求しています。顧客がインフラを選べること、複数のサプライヤーのエージェントに対応することにより、Dispatchの製品設計は、こうした可搬性と競争促進の方針に結びついています。

どちらの覚書も、国家安全保障システムの構成要素として利用されるAIを対象外としています。M-25-22の要件はインテリジェンス・コミュニティの組織には適用されず、M-25-21が高影響AIに求める最低限のリスク管理措置にも同じ除外規定があります。このため、OMBの比較を国家安全保障や情報機関の運用全般に広げて適用することには限界があります。

最終的に、この発表が目指すのは、組織がすでに運用しているエージェントに対して、実行できること、承認を得るために処理を止めなければならないタイミング、そしてその判断をどのように再現できるかという、ガバナンス上の境界を設けることだ。既存のエージェントとの共存が、Dispatchの技術設計とLeidosの連邦政府調達をめぐる主張を結び付けている。一方、より広範なオーケストレーション構想の実現は、なお開発中の機能にかかっている。