「AIエージェント元年」に潜む運用トラブルの罠　リスクを減らして安全に利用するための注意点とは？

「AIエージェント元年」と呼ばれる2025年。生成AIによって飛躍的に増大したAI利用のニーズが、複数のプロセスを連携して自律的に実行するAIエージェントによってさらに活性化している。

　だが、無秩序にAIエージェントを増やすことには問題がある。AIエージェントが乱立すれば、社内のシステムはデータソースや生成AIモデルが複雑に絡み合った「スパゲティ」状態になってしまう。複雑な業務をワンストップで自動化できるはずのAIエージェントが、裏側で管理の複雑さを助長しているようでは、本末転倒である。

　特に懸念されるのが、AIの回答が正しいか、どのデータを学習しているのかといった点を把握すること、つまりAIの「正確さ（品質）」「ガバナンス」の確保である。AIの不正利用を規制する法令が世界で施行されるなか、中身を説明できない形で、企業がAIエージェントを運用するのはリスクが高すぎる。

　加えて、運用コストの増大にも注意が必要だ。AIエージェントは業務に画期的な効率化をもたらす半面、生成AIモデルを多用すれば、その分の課金が負担になる。適切なコスト管理を実施しなければ、効率化によって削減できるコストを生成AIへの課金が押しつぶす可能性がある。

　本資料では、これらの課題をクリアし、リスクを最小限に抑えたAIエージェントの運用をするための4つのプロセス階層や、データやAIエージェントを企業の資産として運用するために必要なガバナンスの在り方について紹介している。社内にAIエージェントが乱立する前に、早めの対策を検討してはいかがだろうか。