ジョアン・ベンドレル氏は、NeuralTrustのCEO兼共同創業者で、デジタル、データ、成長、IT、Eコマースのリーダーシップポジションで15年以上の経験を持つ。
共有スプレッドシートは今日、予測から営業追跡、人事計画まで、ほぼすべてのビジネスプロセスを動かしている。それらは強力で柔軟性があり、リンクを持つ誰もがアクセスできる。しかし、その同じアクセシビリティが統制を難しくしている。チームは独自にバージョンをコピー、修正、回覧し、リーダーはどのドキュメントが最新または最も正確な情報を持っているのか確信が持てなくなる。
AIエージェントは同様の問題を生み出し始めている。それらは生産性ツールやチャットシステムに組み込まれ、組織全体に急速に広がっている。小規模な自動化パイロットとして始まったものが、ほとんどの経営幹部が完全に把握または制御できない分散型の自律型アシスタントのネットワークに変わりつつある。
スプレッドシートから自己実行システムへ
AIエージェントは摩擦のない生産性を約束する。会議のスケジュール設定、調査の要約、プレゼンテーションの草案作成、基本的な取引の実行などが可能だ。従業員は数分でそれらを内部システムに接続でき、多くの場合ITの関与なしに行える。
しかし、新しいエージェントはそれぞれ独自のロジック、権限、行動パターンを持っている。多くは人間のレビューなしに動作し、機密データから情報を引き出したり、複数のプラットフォームにまたがって統合したりする。ガートナー社は2025年8月に、2026年までに企業アプリケーションの約40%がタスク特化型AIエージェントを搭載するだろうと予測した。その魅力は明らかだ。エージェントは手作業を削減し、より速いインサイトを提供するが、隠れたコストは複雑さにある。
かつてスプレッドシートのエラーがビジネスモデル全体に連鎖したように、エージェントのエラーはシステム全体に波及する可能性がある。設定を誤った1つのプロンプトが不正確な分析や意図しないデータ露出につながる可能性がある。エージェント間のコラボレーションが増えるにつれ、ミスの原因を突き止めることはより困難になる。
AIエージェントは何をしているのか？
ほとんどの組織はこの質問に自信を持って答えられない。新しい統合やワークフローが毎日追加されているが、エージェントがどこで動作し、どの情報にアクセスしているかを明確に把握している企業はほとんどない。セキュリティやコンプライアンスを始める前に、リーダーは可視性を必要としている。見えないものを管理したり保護したりすることはできない。
多くの環境では、エージェントはすでに人間の監視なしにメッセージを送信し、記録を更新し、さらには購入の決定を行っている。それぞれが小さな自律型インフラの一部として機能し、多くの場合、複数のツールやデータセットにリンクしている。その結果、単一のダッシュボードやガバナンスプロセスでは捉えきれない拡大するアクティビティのメッシュが生まれている。
規制当局は注目し始めている。EU AI法、カナダのAIおよびデータ法、そして米国の人工知能インフラにおける米国のリーダーシップを推進するための大統領令はすべて、透明性と説明責任を強調している。これらの期待はモデル開発者を超えて、ビジネス決定に影響を与えるすべての自動化エージェントにまで及ぶ。
先見の明のある組織は、エージェントの内部カタログを構築し、データ接続を文書化し、各自動化の所有者を定義すべきである。この実験から説明責任へのシフトは、AI可観測性の新しい規律の基盤を築くことができる。
追いつく可観測性の構築
「AIスプレッドシートの危機」を回避するには、従来のデータガバナンスを最終的に安定させたのと同じ基盤が必要だ：可視性、一貫性、監視である。
私が協力している多くの企業は生成型ツールを実験することに熱心だが、それらのエージェントが展開後にどのように動作するかを理解するための内部的な可視性が不足していることが多い。以下のステップは、組織が制御を取り戻し、AIの採用を責任を持って拡大するのに効果的であることが証明されたフレームワークを反映している。
1. 存在するものをマッピングする。
ほとんどの企業は、すでにシステム内で実行されているエージェントの数に驚く。最初のステップはそれらを見つけることだ。これには通常、IT、セキュリティ、およびこれらのツールを作成または使用するビジネスチームを集める必要がある。統合ログ、マーケットプレイスのプラグイン、APIキーを確認するだけで、どれだけ多くのエージェントがアクティブで、どのデータにアクセスしているかを明らかにするのに十分なことが多い。
その情報が統合されたら、共有カタログに各エージェント、その所有者、そのアクセスレベルをリストアップすべきだ。そのカタログを最新の状態に保つことで、リーダーは自動化の状況を一目で把握できる。
2. 権限を制御する。
マッピング後、次のステップは各エージェントが実際に何をできるかを確認することだ。私が主導した評価の1つでは、レポート作成アシスタントが初期テスト段階から本番データへの書き込みアクセス権をまだ持っていることが判明した。このような権限は時間とともに蓄積し、静かにリスクを拡大する可能性がある。部門長と協力して、アクセスを実際のビジネスニーズに合わせることで、これを防ぐことができる。自動的に期限切れになるトークンと認証情報の定期的なレビューは、アクセスを安全な境界内に保つための実用的な方法だ。
3. 継続的に監視する。
可視性と制御はリアルタイムの認識がなければ価値を失う。継続的な監視は、予期しない動作が害を及ぼす前に検出するのに役立つ。プロンプト、出力、API呼び出しを記録し、繰り返しのデータ取得や通常の勤務時間外のアクションなどの異常を検出する可観測性ツールを導入する。
一部の組織は現在、エージェントの行動をリアルタイムで観察・分析し、潜在的なリスクやポリシー違反を自動的にフラグ付けする「ガーディアンエージェント」を使用している。継続的で信頼性の高い監視を確保するために、AI用に特別に設計されたセキュリティソリューションを組み込むことを強く推奨する。
4. 出力を検証する。
すべてのエージェントは、それが生成するものに対して説明責任を持つべきだ。特に財務報告や顧客とのコミュニケーションなどの重要な機能については、結果が配布される前に人間のレビューを追加することで、微妙なエラーが広がるのを防ぐことができる。
例えば、検証チェックポイントにより、クライアントのフィードバックを誤分類していたエージェントが発見され、これが満足度レポート全体を歪めていた可能性があった。このような瞬間は、自動化は判断を強化するものであり、置き換えるものではないことをチームに思い出させる。
5. 明確なポリシーを設定する。
ガバナンスは標準化されなければならない。新しいエージェントはすべて、内部システムに接続する前に登録、レビュー、承認されるべきだ。ポリシーは所有権、データドメイン、レビュー頻度を明確にすべきだ。これらの管理を調達やプロジェクト管理のワークフローに組み込むことで、それらを後付けではなく日常業務の一部にすることができる。時間が経つにつれ、組織は予測可能なリズムを獲得できる；新しいエージェントは責任を持って導入され、継続的に監視され、必要なくなったときに廃止される。
今後の道
スプレッドシートは意思決定の方法とその決定者を変えた。AIエージェントも同じことをしているが、より速く進んでいる。
それらはすぐにメールと同じくらい一般的になり、すべての機能にわたってワークフローと意思決定を静かに管理するだろう。本当の課題は採用ではなくガバナンスだ。AIエージェントを重要インフラとして扱う企業は、次に来るものに対してより良く準備できるだろう。
チームにインテリジェントなアシスタントを提供することで、膨大な価値を解き放つことができる。その価値を持続させるには、可視性、説明責任、そしてガバナンスがイノベーションの反対ではなく、必要な伴侶であるという認識が必要だ。
