インフラ運用におけるエージェント型AI戦略がたいてい失敗する理由：Gartner Insights Pickup（454）

インフラ運用で、AIエージェント活用戦略を進める企業が増えている。だがこれは、従来の自動化の延長として導入すると失敗しやすい。エージェント型AIは非決定論的な推論に基づいて自律的に行動するため、運用方法やリスク管理を抜本的に見直す必要がある。本稿では、エージェント型AIの構造的な問題、運用管理、従業員への影響などを具体的に解説する。

[Chandra Mukhyala, Gartner]

ガートナーの米国本社発のオフィシャルサイト「Insights」などのグローバルコンテンツから、＠IT編集部が独自の視点で“読むべき記事”をピックアップして翻訳。グローバルのITトレンドを先取りし「今、何が起きているのか、起きようとしているのか」を展望する。

　大規模言語モデル（LLM）の急速な成熟に伴い、インフラストラクチャとオペレーション（I＆O）の在り方は根本的に変わりつつある。

　高度なリーズニング（論理的推論）やコンテキスト（文脈）分析、計画立案が可能なLLMにより、企業は決定論的なスクリプトベースの自動化を超えて、自律的なエージェント型の運用へと移行できる。

　この新しい運用方式では、AIエージェントはソフトウェアエンティティとして機能する。人間の継続的な介入なしに、LLMのリーズニングを利用して、システムの状態を独自に解釈し、行動計画を立て、インフラツール全体にわたって変更を適用する。

　企業がこの方式を導入しているのは、インシデントの平均対応時間（MTTR：Mean Time To Resolution）を大幅に短縮し、エンジニアリングの生産性を高め、マシンスピードの対応によってセキュリティを強化し、インフラを最適化して総所有コスト（TCO）を削減するためだ。

　多くのI＆Oリーダーにとってエージェント型AIは、人間中心のプロセスでは確実な管理ができないほど複雑化した環境において、運用を大規模に展開する道筋を開く。

　だが、この運用方式への移行によって実現される判断と処理の速さは、従来インフラのフレームワークでは管理することを想定していなかった種類のリスクをもたらす。

　決定論的な自動化とは異なり、エージェントシステムは、非決定論的なリーズニングに基づいて動作する。これにより、柔軟性と適応性が得られる一方で、エージェントの局所的なエラーが数秒でインフラ全体に影響を及ぼすといったこともあり得る。厳格な運用境界、一元化されたデータ層、強制力のあるガードレール（安全策）がなければ、エージェントは意図せずリージョンのリソース割り当てを使い果たしたり、セキュリティ対策をすり抜けたり、連鎖的なサービス障害を引き起こしたりする恐れがある。

　こうした課題を乗り越え、移行を成功させるには、I＆O責任者は、エージェント型AIの活用による運用が、単なる自動化の延長ではなく、運用方式の根本的な変革であることを認識すべきだ。成功のためには、基盤の整備、運用ガバナンス、従業員の能力に関わる8つの重大な落とし穴に対処する必要がある。

構造的な問題

　自律的な運用を拡大する前に、I＆Oリーダーは3つの構造的な問題を解決しなければならない。これらの問題を放置すると、エージェントの動作が確実に損なわれ、運用リスクが増大してしまう。

不安定なインタフェースが自律的な実行を阻害

　エージェントシステムが正しく機能するには、正確で予測可能なツールインタフェースが不可欠だ。コマンド構文やAPI、データベーススキーマに、文書化されていないわずかな変更が加えられただけでも、自律的ワークフローがいつの間にか壊れることがある。エージェントはインタフェースの変更を自ら推測できないからだ。

　インタフェースのバージョン管理も後方互換性テストもされていない場合、エージェントは、最新システムにそぐわない古い指示を実行し続ける。その結果、従来のモニタリングを擦り抜ける障害が発生し、セキュリティやサービスが危険にさらされるまで検知されないままとなる。

　エージェントが使用する全てのソフトウェアツールは、指示が現行システムと互換性を保つように、バージョン管理されたスキーマに従わなければならない。

不完全な環境データが招く誤った前提

　エージェントがシステム間の接続マップを持っていなければ、誤った前提に基づいて判断を下し、意図しないサービス障害を招いてしまう。エージェントは、最新のテレメトリーデータと「ITシステム同士がどのように接続されているか」を示す正確なマップを必要とする。

　エージェントを確実に機能させるには、生のインフラデータを、関係性とビジネス上の重要度を明確に示すマップへと落とし込む、変換層をエージェントに提供しなければならない。

　I＆Oリーダーは、一元化されたデータ層の導入を監督する必要がある。このデータ層では、最新の運用状態のシグナルと、システム間の関係や依存関係のマップを組み合わせ、エージェントが解釈できる形式に統合しなければならない。

エージェントの過剰権限が被害を拡大

　エージェントに永続的な、あるいは広すぎる権限を付与することは、システム全体にセキュリティリスクをもたらす。エージェントに長期にわたる権限を持たせると、攻撃者はエージェントの侵害に成功した場合、インフラ全体に素早く横展開できてしまう。

　企業は、動的アクセス制御の利用を徹底しなければならない。権限は、特定のタスク要件に基づいて付与し、タスクが完了し次第すぐに取り消す必要がある。

運用管理

　エージェントシステムは、継続的にマシンスピードで動作する。そのため、従来のモニタリング、アラート、事後検証をはるかに超えた運用管理が必要となる。

運用境界の欠如で障害が急速に波及

　自律型エージェントは、人間が1つの警告を解釈する間に数千もの操作を実行できる。範囲、頻度、権限の境界を強制しなければ、数秒のうちにエージェントの局所的なエラーが環境全体に連鎖する恐れがある。

　エージェントを効果的に運用するには、独立した監督エージェントを展開する必要がある。これらは、あらかじめ設定された安全ルールを基に、他のエージェントによる操作をリアルタイムでモニタリングし、ブロックする独立したプロセスだ。

ロジックトレースなしでは説明責任が果たせず、根本原因分析も不可能

　標準的なインフラログは、意図ではなく結果を記録する。これでは、エージェントを用いて運用するエージェント型I＆Oでは不十分だ。エージェントのリーズニング経路やツール選択、判断上のトレードオフを記録しなければ、I＆Oチームはシステム障害とリーズニングの失敗を区別できない。

　そうなれば、運用環境がブラックボックス化してしまう。トラブルシューティングはあやふやな推測によって行われ、自律システムへの信頼は損なわれ、規制や監査の要件は満たせなくなる。

　そのため、ロジックトレースはあらゆるエージェントソリューションにおいて、必須の要件として扱う必要がある。エージェントが行う全ての判断とツール呼び出しを、オープン標準を使用して記録しなければならない。

野放図なリソース消費で予算もキャパシティーも超過の恐れ

　エージェントシステムは、従来の予算管理やキャパシティー管理が追い付かないペースでリーズニングを行う。エージェントが反復的なリーズニングや実行ループに入ると、わずか数時間で年間予算やリージョンのリソース割り当てを使い果たす恐れがある。

　企業はガバナンス層を構築し、リソース使用量を厳格に制限し、定型タスクにはより安価なモデルの使用を徹底し、コストを予算内に抑えなければならない。

従業員への影響

　エージェント型I＆Oには、技術的ではなく人的な落とし穴もある。自律性が高まるにつれて、従業員の準備態勢が制約要因となる。

スキルの低下により、手動での復旧能力に懸念

　エンジニアリングチームが日常的な診断、修復、構成変更をエージェントに依存すると、中核的な技術スキルが落ちてしまう。そのため、エージェント型I＆Oは、障害が発生し得る層として扱わなければならない。

　そのためには、全てのAIツールを停止した状態でスタッフがインフラの問題を解決する、手動での復旧訓練を定期的に実施する必要がある。

リーズニングに関するスキルギャップが監視や信頼を阻害

　従来のソフトウェアについてトレーニングを受けたスタッフは、決定論的な結果を期待する。非決定論的ロジックに関する的を絞ったトレーニングを提供しなければ、チームはエージェントを効果的に管理、監査することに苦労し、不信に陥ったり、不正確なトラブルシューティングをしてしまったりする。

　この課題に対処するには、トレーニングの主眼をスクリプト作成から「エージェントはどのように判断を下すか」を理解、検証することへと転換する必要がある。

出典：Why Most Agentic AI Strategies Fail in I＆O（Gartner）

※この記事は、2026年5月に執筆されたものです。

筆者　Chandra Mukhyala

Sr Director Analyst