アイデンティティがエージェント型AIの門番となる

Lori Mac Vittie特別技術者兼チーフエバンジェリスト | F5

2026年版アプリケーション戦略の現状レポートから得られた知見

エージェント型AIは、理論上の概念から実用化が期待される段階へと移行しました。

新たに公開した「2026年版アプリケーション戦略の現状レポート」によると、98%の組織がエージェント型AIへの対応を積極的に進めています。実験ではありません。対応に向けた準備です。これは重要な変化を示しています。企業は、AIが行動するかどうかを議論しているのではありません。AIが行動することを前提に、その影響にどう対処すべきかを模索しています。

そして、その影響はアーキテクチャに及びます。

企業は推論処理を手元に置いている

特に示唆に富むシグナルの1つは、推論が実際にどこで実行されているかです。

約78%の組織が、すでにAI推論を自ら運用しています。主にパブリックAIサービスを利用している組織は36%にとどまり、自己管理型の推論を一切行わず、パブリックサービスのみを利用している組織はわずか8%です。

この分布は重要な意味を持ちます。

この分布から、企業が制御を外部に委ねていないことがわかります。企業は意図的に、自社の運用境界内に推論処理を維持し、社内のシステム、データ、ワークフローと連携できるようにしています。つまり、エージェント型AIが行動を開始する場所は、どこか「外部」ではありません。企業内で、複数の環境にまたがり、記録システムを対象に行動することになります。

これにより、リスクは大幅に高まります。

攻撃者は変化した

懸念を引き起こしているのは、規模や複雑さだけではありません。攻撃主体の性質そのものです。

AIシステムはもはや、人間の入力に応答するだけの受動的なツールではありません。ワークフローの一部として動作する存在になりつつあります。自らリクエストを開始し、APIを呼び出し、複数のアクションを連携させ、継続的に動作するようになります。

これにより、既存の前提の多くが成り立たなくなります。

従来のアイデンティティモデルは、人間を中心に構築されています。ユーザーがログインして認証を受け、一連の権限を付与され、その範囲内で操作します。このモデルが機能するのは、個々のアクションが明確に区別され、実行者を特定の人物に帰属できる場合です。

しかし、複数のユーザーやプロセスに代わって、複数のシステムに数千件ものリクエストを立て続けに送信できるマシンが主体となると、このモデルには無理が生じ始めます。

アイデンティティが最重要課題に

F5のデータには、その変化が明確に表れています。

エージェント型AIで最も大きな課題になると予想されているのは、アイデンティティとアクセス制御です。モデルの品質、インフラストラクチャの規模、コストに対する懸念を上回っています。AI推論サービスを保護する方法として最も多く選ばれているのは認証です。また、認可とアクセス制御は、オブザーバビリティと並び、最も重要な保護メカニズムとして一貫して上位に挙げられています。

同時に、88%の組織が、AIに関連する運用上またはセキュリティ上の課題を少なくとも1つ抱えていると回答しています。この結果から、2つのことが分かります。第1に、組織はすでに問題に直面しています。第2に、アイデンティティが問題の中心にあることを認識しています。

AIが自ら行動できるようになれば、問われるのはもはや「何ができるか」だけではありません。「どのようなアイデンティティとして行動を許可されるか」です。

デリバリーとセキュリティは同じレイヤーで融合しつつある

組織がデリバリサービスとセキュリティサービスから最も大きな効果を得ている領域に目を向けると、別の傾向が見えてきます。

デリバリーでは、プロンプトレイヤーが29%で最も高く、トークンおよび制御レイヤーが23%で続きます。セキュリティでも、プロンプトレイヤーが25%で最も高く、トークンおよび制御レイヤーも23%となっています。

この一致は偶然ではありません。

The プロンプトレイヤーでは意図が表現されます。トークンレイヤーでは、スコープ、コスト、実行が管理されます。これらは、意思決定が行われ、リスクが生じるポイントです。

デリバリーとセキュリティの両方がそこに集中しているということは、組織が推論時のパフォーマンス、信頼性、リスクを切り離せない課題として捉えていることを意味します。

アイデンティティは、これらを結び付ける共通の軸です。誰がプロンプトを発行しているのか、トークンがどの範囲を表すのか、そしてその結果としてどのようなアクションが許可されるのかを決定します。

静的なアイデンティティモデルは動的なシステムに対応できない

マルチモデル環境では、これはさらに複雑になります。

組織では、本番環境で平均7つのモデルを運用し、それらの適応や拡張に約2.5種類の手法を使用していると報告されています。そのため、実行時にルーティング、フォールバック、バージョン管理に関する判断が必要になります。

リクエストが複数のモデルやコンテキストに動的にルーティングされるシステムでは、ログイン時に一度だけ本人確認を行うだけでは不十分です。アイデンティティ情報をリクエストに付随させ、ルーティングの判断、トークン制限、ポリシーの適用に応じて継続的に評価する必要があります。

つまり、アイデンティティは入口での確認から、処理中に継続して適用される制御へと移行します。

制御にはプログラムによる実行が求められる

その制御をどのように実行するかも、同様に重要です。

運用タスク全般において、組織は一貫して、GUI、CLI、自然言語インターフェースよりもAPIによる制御を選好しています。AIをあまり活用していない組織でも、APIを選ぶ傾向があります。

その選好は利便性によるものではありません。必要性によるものです。

エージェントはボタンをクリックしません。APIを呼び出します。プログラムインターフェースを介して認証と認可を行い、処理を実行します。人間が介在するワークフローに依存するアイデンティティモデルは、エージェント型の動作には対応できなくなります。

したがって、アイデンティティの適用は、機械で処理でき、ポリシーに基づき、完全に自動化可能でなければなりません。

アイデンティティは、規模の拡大に対応できる唯一の制御手段

これらすべてを総合すると、結論は明らかです。

エージェント型AIの導入により、関与する主体や実行されるアクションが増え、変化もより継続的になります。このような環境では、従来の制御では対応が追いつきません。ネットワーク境界は曖昧になり、静的な権限設定は変化に対応しにくくなります。手作業による監視では、規模の拡大に対応できません。

アイデンティティなら対応できます。

これは、誰が、または何が、誰の代理として、どのような制約の下で、どのような説明責任を負って行動しているのかをリアルタイムで明らかにできる唯一の制御です。リクエストに付随し、コンテキストに適応して、配信および推論と同じ処理経路上で適用できます。

それがなければ、エージェント型システムは危険なほど制約が緩くなるか、運用上管理不能になります。

これがアーキテクチャの転換です

データが示す事実は明白です。

• 98%の組織がエージェント型AIの導入に向けて準備を進めています。
• 78%がすでに自ら推論を実行しています。
• 88%が運用上またはセキュリティ上の課題に直面しています。
• アイデンティティが最大の懸念事項であり、APIが優先される制御ポイントです。

この組み合わせから導かれる結論は1つです。エージェント型AIは、主にAIの問題ではなく、アイデンティティとコントロールプレーンの問題です。

また、デリバリーと推論の経路においてアイデンティティを中核に据えていないアーキテクチャでは、信頼性、制御、安全性に関する企業の期待に応えることは困難です。

機械が自律的に行動する世界では、アイデンティティはもはやアクセスだけの問題ではないからです。

重要なのは、権限です。

詳細については、2026 State of Application Strategy Reportの全文をご覧ください。

著者について

Lori Mac Vittie特別技術者兼チーフエバンジェリスト | F5

Lori MacVittieは、F5のOffice of the CTOに所属するDistinguished Engineer兼Chief Evangelistであり、アプリケーションデリバリ、自動化戦略、インフラストラクチャに関する深い専門知識を有しています。AIエージェントのガードレール策定、脆弱なマルチクラウドアーキテクチャの分析、スケーラブルなシステムの限界の検証など、複雑な事柄を明快にすることで知られています。アプリケーション開発、ITアーキテクチャ、ネットワークおよびシステム運用の分野で、30年以上にわたる業界経験を有しています。F5入社前は、受賞歴のあるテクノロジー編集者として活躍していました。 MacVittieはコンピューターサイエンスの修士号を取得しており、セキュリティ、クラウド、エンタープライズアーキテクチャにわたる分野で多数の著作を発表しています。また、テーブルトークゲームとビデオゲームをこよなく愛し、チーズについては遠慮なく強いこだわりを語ります。

Lori Mac Vittieのその他のブログ記事