インタビュー
グラビティーのRory Blundell CEO – インタビュー・シリーズ
Rory Blundell、グラビティーのCEOは、技術的な深さ、商業的なリーダーシップ、創業者の経験をAPI管理の分野に持ち込んだ。2020年9月にCEOに就任する前に、チーフ・レベニューオフィサーとしてグラビティーに入社し、以前はSnapLogicでEMEAフィールドテクニカルオペレーションのリーダーを務め、プレセールス、プロフェッショナルサービス、トレーニング、カスタマーサクセスを担当していた。彼の背景には、Velinkoの創業者として、API、ETL、AWS、Java、PHP、WordPress、データベース、レポート、データ変換プロジェクトで手腕を発揮したことがある。エンジニアリングの流暢さ、エンタープライズセールスの経験、スタートアップの実行が彼をグラビティーのリーダーにした。
グラビティーは、エンタープライズがアプリケーション、サービス、イベント・ストリーム、AIエージェント間のデジタル接続を管理、セキュア化、ガバナンス、スケールすることを支援するAPI管理会社である。プラットフォームは、API管理、イベントネイティブ・ゲートウェイ、開発者ポータル機能、イベント・ストリーミングのサポート、AIエージェント管理機能を組み合わせ、同期API、非同期イベント、MCP/A2Aエージェント・インタラクション、分散環境全体のガバナンスに対する統一されたコントロール・プレーンを提供する。会社は、プラットフォームをオープンソースでスケーラブルであると説明し、2025年のガートナー・マジック・クアドラントのAPI管理のリーダーとして認定されている。
あなたはVelinkoを創業し、AWSやAPIからデータ変換プラットフォームまで幅広い技術でソフトウェア・ソリューションを構築し、SnapLogicでテクニカルチームをリードした後、グラビティーのCEOになった。ハンズオン・ビルダーからCEOへのその旅は、AIエージェントとエンタープライズ・インフラストラクチャーの将来のビジョンをどのように形作ってきたか。
私の背景は、エンタープライズ・インフラストラクチャーをビルダー、オペレーター、CEOとして見ることができるようにした。Velinkoでは、実用的データ問題を解決し、情報を引き出して変換し、集約して使えるようにしていた。経験は、私のエンタープライズ・テクノロジーの見方を根づかせた。システムを接続し、データを保護し、複雑さを人間が扱えるものにすることである。
SnapLogicでの私の時間は、エンタープライズ・スタックにおけるAPI管理の重要性を示した。APIは技術的なインターフェイス以上のものだった。会社が重要なシステムやデータへのアクセスを公開、制御、スケールする方法となった。グラビティーに最初に来てくれたのはそれだった。それが私がこの市場について考える基盤である。
エンタープライズは、誰がアクセスできるか、どのようにアクセスポイントを見つけて使うか、環境全体で何が起こっているかを知る必要がある。APIの場合に必要だった原則は、エージェントの場合にも同様に重要である。エンタープライズは、API、アプリケーション、データ、ワークフローを横断して動作するエージェントの世界に入っている。成功する会社は、最も多くのエージェントを構築するのではなく、エージェントを囲むインフラストラクチャーを構築する会社になる。明確なパーミッション、強力なガバナンス、接触するシステム全体のコントロールである。
グラビティーはAPI管理で評判を築き、AIエージェント管理に焦点を広げた。AIエージェントが次の大きなテクノロジー・シフトを表すとあなたがどうして思ったのか、そしてなぜ今が会社をその方向に進化させるのに適切な時期だったのか。
私はAIエージェント管理を、同じ問題を解決するための進化と見ている。
API管理は、セキュリティ、発見可能性、観察可能性の3つのことについて根本的に話し合っていた。エージェントは、同じ原則を適用する次の場所である。
今日、エンタープライズは、エージェントについて、APIと同じ質問に直面している。セキュリティを確保する方法は何か。どのエージェントが実行中であり、どこで実行されており、どのようなアクセス権を持っているかを知る方法は何か。エージェントが何をしているか、そしてなぜ動いているのかを理解する方法は何か。
タイミングは重要である。会社はAIの実験から、エージェントを実際の作業に投入する方法を尋ねるようになっている。難しい質問は、エージェントを構築できるかどうかではなく、エンタープライズがエージェントをモデル、ツール、API、システムを横断して管理できるかどうかである。
そこでグラビティーのAPI管理の遺産が非常に重要になる。エージェントは、エンタープライズが他のインフラストラクチャーと同じように、明確なパーミッション、可視的なアクション、監査可能性、ガバナンス、コントロールを期待する場合にのみスケールする。
多くの組織がAIエージェントを実験しているが、相対的に少数のみがそれらを大規模に展開している。成功した採用者と、パイロット段階に留まる会社を区別するものは何ですか。
違いは、組織がエージェントを孤立した実験として扱うか、または新しい運用モデルの一部として扱うかである。小規模な場合、1つまたは2つのエージェントは管理可能に見える。課題は、エンタープライズがチーム、システム、ワークフロー全体にわたる複数のエージェントに移行し始めたときに発生する。そこでは、エージェントがタスクを完了できるかどうかが問題ではなく、組織がエージェントの作業を制御できるかどうか、エージェントが何に触れるか、そしてエージェントがビジネスの運用にどのように適合するかが問題となる。
組織がエージェントの管理規律を早期に構築する場合、エージェントがワークフローに適合する場所、人間が決定を下す必要がある場所、エージェントが信頼される前に制御が必要な場所を理解する。エージェントが信頼される前に制御が必要な場所を理解する。
これは技術的なシフトだけではない。これは組織が働き方を変えることでもある。成功した採用者はその変化を理解し、最初から適切な構造を設けるだろう。
AIエージェントは、API、データベース、エンタープライズ・アプリケーション、さらには他のエージェントと相互作用することが増えています。エージェントのオーケストレーションはどのように進化すると思いますか。また、システムが信頼性を持ってスケールするために、組織はどのような課題を解決する必要がありますか。
課題は技術的な複雑さだけではない。責任の複雑さである。エージェントがAPIを呼び出し、データベースにクエリを実行し、他のエージェントを呼び出すとき、権限の連鎖が増加し、ほとんどのエンタープライズにはそれを見る方法がない。
オーケストレーションは、単一のエージェント・タスクの実行から、エージェントの出力が別のエージェントの入力となる、エージェント間のワークフローへの移行である。モデル、ベンダー、エンタープライズの境界を越えて、そしてそれがまさにガバナンスが崩壊するときである。
これらのシステムが信頼性を持ってスケールする前に、組織は4つのことを解決する必要がある。各エージェントに既知の認証されたアイデンティティを与えること。各エージェントが接触できるもの（ツール、データ、ダウンストリームAPI）をスコープすること。実行時にそれらのパーミッションを適用すること。人間のプロンプトからエージェントが最終的に接触したシステムまでの完全な連鎖レコードを保持すること。
ビジネスがオーケストレーションを純粋なエンジニアリングの問題として扱い、ガバナンス・レイヤーをスキップすると、インシデントの管理ではなく、運用のスケーリングを行うことになる。
クラウド・テクノロジーを採用した組織がAPIスプロールに直面したのと同様に、現在エージェント・スプロールの時代に入っているのでしょうか。エンタープライズは、以前のテクノロジー変革からどのような教訓を適用できるのでしょうか。
はい、私は同じパターンを再現するリスクを認識しています。ビジネス全体で広く採用される前に、適切な管理モデルが整備されていない。API時代からの教訓は、環境がすでに断片化しているのを待たずに、可視性とコントロールを周りに配置するべきであるということです。
エージェントは同様の課題を生み出すが、エージェントがシステムとワークフローを横断して動作できるため、より活発なリスク層が生じる。エンタープライズが答える必要がある質問は、どのエージェントが存在するか、誰がそれらを所有しているか、そしてどのエージェントが何に触れることができるかである。
エンタープライズが最初から規律を適用すれば、エージェントが見えず、セキュアにできない、または制御できないエージェントを持たないことができる。
現在、ビジネス・リーダーがAIエージェントについて持っている最大の誤解は何ですか。また、期待は現実を上回っている場所はどこですか。
支配的な誤解は、エージェントの能力がボトルネックであるということです。そうではありません。ボトルネックは、組織がエージェントを人間と同じように責任を負わせることができるかどうかです。明確な役割、スコープされたアクセス、監査可能なレコードが必要です。
多くのリーダーは、エージェントの展開が自動的にスピードを上げることを信じています。しかし、実際には、管理されていないエージェントは、影のAI支出、制御されないデータ・アクセス、誰も診断できない運用上の障害を生み出します。
最近、運用上のエラーの後、生産から引き戻されたAIエージェントの例は示唆的です。カレンダーへの広範なアクセス権と定義された境界のないエージェントが、単一のアクションで全社のカレンダーを消去したことがあります。モデルが問題ではありませんでした。誰も何に触れることができるかをスコープしていませんでした。この場合、AIのハイプの問題ではありません。ガバナンスの問題です。多くの場合、エージェントはタスクを実行することができましたが、定義された役割と境界、そして進路から外れたときの明確なエスカレーション・プランが欠けていました。
期待は、自律的な意思決定について最も現実を上回っています。リーダーは、エージェントが行動することを望みます。しかし、まず必要なのは、エージェントの行動が可視化され、元に戻され、帰属できるものであるということです。
AIエージェントが機密性の高いシステムやデータにアクセスするにつれて、セキュリティとガバナンスは主要な懸念事項となっています。最も重大なリスクは何ですか。また、組織はそれらを管理するためにどのように対応するべきですか。
最大のリスクは、エージェントがガバナンスよりも生産に投入される速度が速いことです。グラビティーのAIエージェント・セキュリティの状態レポートによると、エンタープライズのAIエージェント・エステートは2025年12月以来ほぼ2倍に増加しましたが、監視カバレッジ、責任構造、事前展開コントロールはほとんど動きません。また、生産のAIエージェントの約48%がセキュリティまたはガバナンスなしで実行されており、54%の組織が過去12か月間にAIエージェントのセキュリティまたはデータ・プライバシー・インシデントを経験または疑っていることも示されています。
データは、採用とともにガバナンスが成熟する必要性を強調しています。エージェントが機密性の高いデータ、応用プログラム、ワークフローにアクセスするにつれて、所有権と責任もアクセスと同じくらい明確でなければなりません。誰がこのエージェントに責任があるのか。どのようなアクションをとったのか。どのようにしてアクティブに監視しているのか。
答えは、エージェントを遅くすることではありません。それは、最初から各エージェント、モデル、ツール、他のエージェントとのやり取り全体に対して明確な可視性を確立することです。
そこから、組織はエージェントの周りに適切な運用モデルを展開できます。明確な所有権、スコープされたパーミッション、事前展開コントロール、継続的な監視、監査可能性、そして何かが間違っている場合の明確なエスカレーション・パス。そうすることで、エンタープライズはエージェントを安全に大規模に使用する自信を得ることができます。
政府や規制当局がAIシステムに注目し始めている中で、企業はイノベーションとコンプライアンス、透明性、リスク管理のバランスをどのように取るべきですか。
規制の注目は待つ理由ではありません。
コンプライアンスは連鎖性から始まります。人間のプロンプトからエージェントが最終的に接触したシステムまでの完全な監査可能なレコードです。そうでなければ、エンタープライズは基本的な規制上の質問に答えることができません。エージェントが何をしましたか。なぜそうしましたか。これは将来の問題ではありません。EU AI法の2026年8月のコンプライアンスの期限はすでにカレンダーにあり、組織が今日ラインナップとポリシーの適用を整備している場合、混乱なくそれを満たすことができます。
ポリシー・アズ・コードと集中ポリシーの適用は、そのモデルの実用的実装です。エンタープライズには、1つのポリシー・エンジン、1つの監査トレイル、モデルやベンダーに関係なく、すべてのエージェントに対する一貫した適用が必要です。
勝つリスク管理ポストは、遅い展開ではありません。最初から説明責任を組み込んだ大胆な展開です。エージェントの説明責任を頭痛として扱うのではなく、先行するものとして扱う組織は、規制によって遅れることはありません。準備はできています。
Model Context Protocol (MCP)やAgent-to-Agent (A2A)コミュニケーションなどのオープン・スタンダードが勢いを増しています。エンタープライズAIの将来に対する相互運用性はどのくらい重要になりますか。また、業界は共通のスタンダードに向けて十分な速さで進んでいますか。
相互運用性はオプションではありません。エンタープライズは1つのモデルや1つのベンダーを実行しているのではなく、エコシステムを実行しています。MCPやA2Aのようなスタンダードは、エージェントがツールに呼び出し、コンテキストにアクセスし、エコシステムを横断してコミュニケーションをとることを可能にします。
勢いは実際です。しかし、速度の質問は、より重要な質問を逃しています。エージェントが動作することを可能にするスタンダードは、エージェントがどのように動作するかを管理するスタンダードとともに来なければなりません。プロトコル・レベルのコネクティビティは、説明責任のない場合、ガバナンスの問題を単に移動させるだけです。
最もMCPとA2Aから利益を得るエンタープライズは、プロトコル・レベルの相互運用性とともに、中央のコントロール・プレーンをペアにするものです。エージェント間およびシステム間の相互作用が、1つの場所から観察可能、ポリシー適用可能、監査可能であることを保証します。
ここでグラビティーのアプローチが重要になります。API管理、エージェント管理、アイデンティティが1つのプラットフォームにあるため、1つのポリシー・エンジンが、どのプロトコルを通じても、すべてのエージェントの相互作用を管理します。
次の5年を見据えて、エンタープライズにおけるAIエージェントの成功とは何ですか。また、今日、スケーラブルで将来に耐えるAI戦略を構築したい組織にどのようなアドバイスを与えますか。
次の5年間の成功は、エージェントが安全に、信頼性を持って、スケーラブルに有意義な作業を行えるかどうかによって測られることになります。AIエージェントは、企業がより敏捷性を持ち、人間がより大きなレバレッジを持つことを助けることができます。しかし、それは組織がエージェントを意図的に展開する場合にのみ発生します。単に「フル・エージェント」に走り、後でガバナンスを心配する組織は、初期の勝利を見ますが、それらの勝利は後に続く複雑さに耐えられません。より良いアプローチは、エージェントを最初からプロダクション・インフラストラクチャーとして扱うことです。
私のアドバイスは、管理モデルを早期に構築することです。エージェントが運用に移行する前に、所有権、パーミッション、監視、監査可能性、エスカレーション・パスを定義することです。エージェントは、人間がプロセスのアーキテクトとなり、エージェントが人間を早く動かせ、影響を拡大させ、以前よりも多くのことを行えるようにする、人間とエージェントの両方が必要な世界に向かっていくでしょう。将来は、人間がすべてのタスクを自分で構築することだけではありません。
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