■ 1. 2026年におけるAIエージェント移行の背景
- 生成AIの導入段階の移行:
- 生成AIが実験段階から企業への導入に移行する
- 2026年は日本のソフトウェア開発にとって重要な節目の年となる
- GitLabの調査結果:
- 日本の経営層を対象に実施した調査ソフトウェアイノベーションによる経済効果による
- 経営層の85%が3年以内にAIエージェントがソフトウェア開発での業界標準になると予想している
- AIエージェントへの移行は今後も加速していく
- AIエージェント移行の両面性:
- かつてないほどの生産性向上が期待される
- 組織はガバナンスやセキュリティやAIエージェント間の相互運用性や可視性といった新たな課題との両立の難しさを抱える
- 組織への影響:
- 課題に対処できる組織は競争優位を確立できる可能性がある
- AIエージェントを単なるツールとみなし課題に対処できない組織は競争から取り残されるリスクを抱える
■ 2. AIエージェントの可視性確保の必要性
- 可視化の必要性の認識:
- チームが開発ツールやクラウドプラットフォームなどさまざまなソースから一元的な監視体制なしにAIシステムを立ち上げるようになる
- 組織はネットワーク全体で稼働するAIエージェントの可視化が不可欠であることに気づく
- 分散型AIシステムを検出しカタログ化できるエージェントプラットフォームが企業市場で優位に立つ存在として浮上する
- ビジネスニーズの変化:
- AIエージェントがシステムの利用量とコンピューティングコストを押し上げる
- 組織はAI投資のROIを明確に把握し正当化することを求めるようになる
- 企業はAIエージェントのデプロイを管理の範囲外の実験として扱うことをやめる
- 他のエンタープライズテクノロジーと同様の財務的説明責任を求めるようになる
- 成功要因:
- どのAIエージェントが稼働しどのリソースを消費しどの程度のビジネス価値を生み出しているかを可視化できるエージェント検出プラットフォームを導入する組織が成功を収める
■ 3. 人間中心のIDシステムの限界
- 従来システムの限界:
- Agent-to-Agentのやり取りが増えるにつれて従来のアクセス制御システムの限界が浮き彫りになる
- 組織はアクセス管理と権限管理の危機に直面する
- AIエージェントの特性:
- 人間のユーザーや単純な自動化とは異なりAIエージェントは互いに通信しタスクを委任しながら複数のシステムにまたがって意思決定を行う
- あるAIエージェントが別のAIエージェントに指示を与える状況では既存の権限フレームワークは機能しなくなる
- 従来の仕組みは他の自律システムの代理として行動するAIではなく人間個人を前提として設計されている
- 短期的対処策の限界:
- 一部の企業はAIエージェントにペルソナを割り当てるといった短期的な対処策を講じている
- こうしたアプローチは根本的なガバナンス課題の解決ではなくAIエージェントをあたかも従業員のように扱うものにとどまっている
- 人間中心の権限モデルを使い続ける組織はAIシステムがより相互接続され自律性を高めていく中で意思決定の連鎖を追跡したりAIエージェントの行動を監査したりセキュリティを維持したりすることが次第に難しくなる
- 必要な対応:
- 組織はアイデンティティおよびアクセス管理を第一原理から見直す必要があることを認識し受け入れなければならない
- 人間中心のモデルを後付けするのではなく機能横断型チームを編成し自律システム向けのガバナンスフレームワークを設計する必要がある
- AIエージェントのエコシステムがより深く相互接続されるにつれて基盤となるフレームワークの再設計も飛躍的に難しくなるため先手を打てる時間は限られている
■ 4. AIエージェントの相互運用性とセキュリティ
- セキュリティの根本的変革:
- モデルコンテキストプロトコルとAgent-to-Agent標準の採用により今後1年間でソフトウェアサプライチェーンのセキュリティは根本から変革される
- AIエージェントがプラットフォームやベンダーをまたいで通信できるようになると従来のセキュリティモデルでは十分に対応しきれない予測不能な挙動が生じる
- AIエージェントの動作特性:
- AIエージェントはデータソースとのやり取りの中で非決定的かつ多方向に動作する
- その過程でサプライチェーンの依存関係をリアルタイムに追加や削除や再構成する
- 新たなアプローチの必要性:
- セキュリティチームは新たなアプローチによって予測不能な動きへの対応を考慮しなければならない
- 非人間のアイデンティティにはAIエージェントがベンダーやサードパーティとやり取りするケースを含め組織がソフトウェアサプライチェーン全体でアクティビティを追跡や特定や管理する方法を根本から見直すことが求められる
- フレームワークの進化:
- 現在のAIモニタリングフレームワークは複合IDを通じて人間とエージェントを認証や認可の目的で結び付けると同時にAIエージェントの行動をトレースする役割を果たしている
- 来年にはこうした取り組みがエージェントの追跡とプロファイリングを行い運用上の境界を管理する包括的なエージェント型リソース情報システムへと進化すると見込まれる
■ 5. AIガバナンスの格差拡大
- 競争優位の確立:
- すでにAIガバナンスフレームワークを確立している組織は2026年を通じて大きな競争優位を手にする
- GitLab調査による現状:
- 経営層の91%がAIへの投資を拡大する計画を立てている
- 実際にガバナンスフレームワークを導入しているのはわずか55%にとどまる
- 導入と監視の間には大きなギャップが生じている
- 早期導入の優位性:
- 現時点でAIガバナンスに対する完璧なアプローチを持っている企業はない
- 早期にAIガバナンスを導入した組織は実装のトライアンドエラーを重ねることでスキルと知見を蓄積することができる
- AIリスクに対応しながらセキュリティとガバナンスを進化させることでチームは実際に機能するポリシーを見極めビジネスへの影響を最小限に抑えることができる
- 新しいフレームワークを早期に導入することでチームは環境内や開発プロセスの段階でAIリスクを自動的に考慮できるようになることも期待される
- 後回しによるリスク:
- ガバナンスの後回しやAIの導入自体を避けようとすることは競争上の不利を招く結果となる
- そうした企業は状況が必然的に変化していく中で後から対応しようとしてもさらなる遅れを取ることになる
■ 6. すべての脆弱性における悪用リスクの増加
- 高度な攻撃手法の台頭:
- 2026年に組織が直面する最大かつ最も差し迫ったセキュリティ上の課題
- 敵対的なAIエージェントの急増によりスキルの低い攻撃者でも高度で複雑な攻撃を実行できるようになる
- 攻撃手法の変化:
- ハッカーはAIエージェントを利用して最新のインフラを巧みに探索しセキュリティ上の弱点を突く
- かつては高度な専門知識が必要だった多段階攻撃を実行できるようになった
- 必須のセキュリティ対策:
- 基本的なセキュリティ対策を徹底することがもはや選択ではなくビジネス上の必須要件になる
- 包括的なソフトウェア部品表の整備や効率的なパッチ管理や積極的な脆弱性修正はソフトウェア環境全体のリスクを最小限に抑えるために欠かせない
■ 7. 日本におけるソフトウェアイノベーションの新時代
- 課題の相互関連性:
- 5つの予測は2026年を通じて日本および世界の組織がソフトウェア開発に取り組む姿勢そのものを根本から再構築していく
- 企業が直面する課題は互いに密接に結びついている
- 可視性はガバナンスを支えガバナンスには適切なIDフレームワークが不可欠
- IDフレームワークはサプライチェーンの動的な性質を踏まえる必要がありセキュリティ対策状況はこれらすべての要素が連動して機能することで初めて成立する
- 経済機会:
- 課題に体系的に取り組む組織はAI主導のソフトウェアイノベーションが日本経済にもたらすおよそ1兆6000億円規模の機会を現実のものにできる可能性がある
- AIを単なる生産性向上のためのツールとしてではなく新たなフレームワークやガバナンスモデルやセキュリティアプローチを求める変革の原動力として位置づける必要がある
- 組織の成否:
- AIエージェントに内在するガバナンスやセキュリティや運用上の課題に対応できない組織はソフトウェア開発の未来に適応できなくなる
- 今後成功するのはAI導入を二者択一の問題としてではなく適応と最適化を繰り返しながら進化させていく継続的なプロセスとして理解している組織
- 来たる年はこうしたニュアンスを理解して行動できる企業とそうでない企業とで明確な差が生まれる一年になる