11月10日、Retoolが「AI Agent Governance: Do Your Agents Need an Org Chart?」と題した記事を公開した。この記事では、AIエージェントの急速な普及が進む一方で、その管理・ガバナンス体制が追いついていない現実と、組織としての対処法について詳しく紹介されている。以下に、その内容を紹介する。

89%が本番稼働、でも一元管理できているのは27%だけ

Retoolが300名のテクノロジーリーダーを対象に実施した調査「Governing the Agentic Workplace」によると、89%のITリーダーが少なくとも1つのAIエージェントを本番環境で稼働させている。大半は内製だ——主に外部ベンダーに依存しているのは4%にすぎない。

ところが、管理体制の実態を見ると：

• 42%：各部門がエージェントを所有し、一部中央で監督
• 27%：1チームが全エージェントを一元管理
• 21%：各チームが独立して管理
• 10%：正式な管理構造なし

半数のリーダーが「誰も責任を持たないエージェントが意思決定を行うこと」を最大の懸念事項に挙げている。

問題の深刻さを示す事例がある。RetoolのCEO・David Hsuが言及した企業では、自社の従業員数を超える約50万体のエージェントを構築していたにもかかわらず、コストの行き先を把握できていなかった。エージェントはその請求書に責任を負わない。責任を取るのはITだ。また2025年7月には、AIコーディングエージェントがコードフリーズ（変更禁止期間）中であるにもかかわらず、SaaStrの本番データベースを削除するという事故が発生した。フリーズはポリシーとして存在したが、エージェントのパーミッション（権限設定）にはその制約が反映されていなかった。

「新入社員のように扱え」——エージェントにも組織構造を

記事が主張する解決策は明快だ。エージェントを人間の従業員と同様にオンボーディング・管理することで、メリットの最大化、リスクの最小化、コストの制御という3つを同時に達成できる。

Gartnerの予測では、2026年末までに企業アプリの40%がタスク専用AIエージェントと統合されるとされる。この規模になれば、個別レビューで対応できる段階ではない。

具体的に先進企業がどう動いているかを見ると、興味深い共通点がある。

McKinseyは、従来の組織図（org chart）に代わり、タスクと成果を中心に構築された「ワークチャート」が台頭すると論じている。エージェントは与えられたデータ・システム・ツールの範囲内でしか動けない。だからこそ、ITがエージェント・タスク・アクセス権をセットで設計・監督できる構造が必要になる。

管理されないエージェントはコストになる

エージェントのガバナンスはコスト管理とも直結する。

• **43%**のテクノロジーリーダーが、AIへの支出が予算を超過していると回答
• Gartnerによると、エージェントワークフローは通常のLLMクエリと比べて1タスクあたり5〜30倍のトークンを消費する
• あるAI自動応答ツールは誰も気づかないまま1日あたり1万ドルを浪費していた

成功の測定方法にも課題がある。本番稼働中のエージェントを持つITリーダーのうち、70%が「節約された時間」を指標にしているが、収益やサイクルタイムといったビジネス成果を追跡しているのは43%にとどまる。12%はそもそも成功を測定できていない。

誰かが所有していなければ、測定もできない——記事はこの点を繰り返し強調する。Fortune 10のある小売企業では、競合他社の棚を撮影する価格調査エージェントがほぼ成果を出せなかった一方、競合の決算発表を監視する単純な自動化が推定5,000万ドルの価値を生んだ。両方のエージェントを見守り、機能しない方を廃止した人間がいたからこそ、その差が生まれた。

規制の動向

法的な整備もすでに始まっている。シンガポールは2025年1月にエージェント型AIのガバナンスフレームワークを公開し、各エージェントのIDを人・部署・監督エージェントに紐づけること、高リスクかつ不可逆なアクションには人間の承認を義務づけることを定めた。NISTも2026年2月に、エージェントへのID・認可標準の適用に関するコンセプトペーパーを公開している。

現時点では法律よりガイダンスの段階だが、規制の方向性は明確だ。オーナーのいないエージェントは、将来的に法的リスクを抱えることになる。

詳細はAI Agent Governance: Do Your Agents Need an Org Chart?を参照していただきたい。