次のシャドウIT問題はシャドウエージェントになる

シャドウITとは、かつては従業員が許可なくSaaSツールにサインアップしたり、部門がITに厳しい目にあうまで独自にサブスクリプションを運用したりすることを指していました。私たちは、可視性の向上、調達の規律、クラウドガバナンスによりそれを管理下に置きました。

エージェントはその問題をリセットし、SaaSやクラウドがこれまでにない速さで進化します。今回は無許可システムが単にそこにあるだけでなく、実際に動作するからです。

自律性の拡散

財務部門は独自のエージェントを構築します。人事、営業、調達、カスタマーサービスも同様です。従業員は個人用エージェントを立ち上げます。ベンダーは既に支払っている製品にエージェントを静かに組み込んでいます。

それを大規模な組織全体に拡大すると、CIOはもはや20個のエージェントしか追跡していません。数百、あるいは数千のソフトウェアエンティティが存在し、それぞれがシステムに触れ、アクションを実行する能力を持っています。 IBMは大企業が今年末までに1,600以上のAIエージェントを運用することになるでしょう。Gartnerは警告していますエージェントがインフラストラクチャ、アイデンティティ、アクセス権限を、ガバナンスプロセスが追跡できる速度よりも速く作り出すと

2027年のCIOの最優先課題は、実際のインベントリを取ることになるでしょう。各エージェントを誰が構築したか、何をするか、どのシステムに触れるか、どの権限を持つか、そして誰が所有しているか。これがなければ、ガバナンスプログラムは存在せず、他の誰かが監視しているという前提にすぎません。

ヒューマン・イン・ザ・ループはスケールしない

“ヒューマン・イン・ザ・ループを保つ” は、エージェントが数個しかいないときには妥当な回答でした。企業が何千ものエージェントを稼働させ、膨大な量のアクションを実行し始めると、もはやそれは通用しません。そのために十分な人員や時間はありません。

解決策は包括的な監視ではなく、リスクベースの自律性です。内部レコードを更新するエージェントは、金融取引が受けるような精査を必要としません。人間の関与レベルを決定すべき要素は、アクションの金額、データの機密性、エージェントの信頼度、規制上のリスク、そしてエージェントが期待されたパラメータを超えて動作しているかどうかです。

Gartnerは類似のモデルを概説しています、実行前承認からタスク途中の介入、実行後レビュー、定期的なサンプリングまでのチェックポイントを含みます。目的は全ての場面でヒューマン・イン・ザ・ループを置くことではなく、ループの適切なポイントで人間を配置することです。

エージェントがエージェントを管理する

現在、多くの組織はまだ1人の人間が1つのエージェントを指示する段階にあります。次に来るのはマルチエージェントシステムです。これは、相互に会話し、タスクを引き継ぎ、途中に人間が介在せずに全体のワークフローを実行する専門エージェントです。

調達エージェントがニーズをフラグし、財務エージェントと予算を確認し、購買エージェントを起動して実行します。人間がそれに触れることはありません。 McKinseyはこれを新興アーキテクチャを “agentic mesh” と呼んでいます。Deloitteは、組織のわずか15％が横断的なマルチエージェントの導入を拡大しており、わずか5％が自社のビジネスプロセスがそれに対して高度に準備できていると答えています。

ここでリスクの形態が変わります。もはや「1つのエージェントがミスをしたかどうか」ではなく、そのミスがエージェントとシステムのネットワークを通じてどれだけ広がるかが問題です。CIOは個々のエージェントだけでなく、エージェント間の関係性や依存性もガバナンスしなければなりません。

エージェント経済はSaaS経済とは異なる

エージェントは一度のプロンプトに答えて止まるわけではありません。継続的に動作し、モデルを繰り返し呼び出し、APIにアクセスし、クラウドリソースを消費し、他のエージェントを起動します。これはSaaSのシートを追加するのとは異なるコストプロファイルであり、予測可能性も欠如しています。

パイロット段階で安価に見えるワークフローでも、数百のエージェントが本番環境で継続的に実行するとすぐに高コストになります。 IBMはAI支出が上昇すると予測しています2025年のIT予算の約15％未満から2027年にはほぼ25％にまで上昇し、また、テクノロジーリーダーの85％がリアルタイムのAI支出に対する完全な可視性をまだ欠いていることが判明しました。

エージェントのタスクごと、ワークフローごと、ビジネス成果ごとのコストを把握してください。基盤となるモデルの価格だけではありません。

テクノロジー管理から自律性管理へ

何十年もの間、CTOとしての私の仕事は基本的に人々が使用するシステムを管理することでした。それが変わりつつあります。現在は、人々に代わって行動するシステムを管理しており、全く異なる仕事になっています。

ですから、2027年に誰が優位に立つかを考えると、最も多くのエージェントを展開しているCIOではありません。どのエージェントを保有し、何ができ、誰が責任を負い、コストはどれくらいで、投資のROIはどうかを正確に説明できる人物です。

2026年はAIを本番環境に導入する方法を模索する年でした。2027年は、AIが自律的に動き出した後に何をすべきか、そして効率性を犠牲にせずにセキュリティとコンプライアンスを向上させる形でガバナンスする方法を見つける年になるでしょう。