この問題を具体的に示したのが、MetaのAIエージェント「Muse」をめぐる動きだ。

　MuseはWebサイトや連携サービスを横断し、ユーザーに代わってタスクを実行するよう設計されている。中小企業にも対象を広げ、「Shopify」「QuickBooks」「Slack」などのツールとの連携を進めている。

　しかし、Museによる操作がすべてのサービスで認められているわけではない。Amazonは、Museによる自社サイトでの商品購入をブロックした。Metaが事前にアクセスについて調整していなかったことに加え、エージェント自身の識別方法や顧客情報の取り扱いに懸念を示したためだという。

　一方で、ShopifyはMetaと提携し、「Shop Pay」を通じたMuseによる購入を支援する立場を取った。

　この対照的な対応が示すのは、AIエージェントの利用範囲が、技術的に接続できるかどうかだけでは決まらないということだ。接続先の企業が、エージェントの身元や利用目的、顧客データの扱いをどう評価するかによっても左右される。

企業は自社のAIだけでなく、外部のAIも管理する必要がある

　AIエージェントの普及によって、企業が考えるべきアクセス管理の範囲も変わる。

　これまでの企業ITでは、主に自社の従業員やシステム、アプリケーションに対して、誰が何を利用できるかを管理してきた。今後は、それに加えて、従業員に代わって操作するAIエージェントをどう識別し、何を許可するかという論点が重要になる。

　ここでは、2つの課題を分けて考える必要がある。

　一つは、自社が利用するAIエージェントにどこまで権限を与えるかという問題だ。業務を広く委任するほど、AIが参照できる情報や実行できる操作を適切に制御する必要がある。過剰な権限を与えれば、意図しないデータ参照や操作につながるリスクがある。一方、権限を厳しく制限しすぎれば、AIが途中までしか作業できず、人間による確認や手作業が残り続ける。

　もう一つは、外部企業のAIエージェントを自社のサービスやシステムに受け入れるかという問題だ。外部エージェントが顧客に代わって注文や問い合わせ、各種手続きを実行する場合、企業には利用者の識別や顧客情報の保護、操作の責任範囲などを整理する必要が生じる。

　AIエージェントの競争は、より高性能なモデルを開発する競争から、実際の業務環境で安全に行動できる条件を整える競争へと広がりつつある。企業に求められるのは、AIに何ができるかを評価するだけでなく、何を任せられるのか、どの権限を与えられるのか、そして外部のAIをどこまで受け入れるのかを具体的に設計することだ。