AI、MCP、A2A時代に「API」はどう変わる？ APIを“管理するだけ”では乗り切れない：APIファースト時代のAPI管理（6）：APIは「戦略」へ

生成AIやAIエージェントの普及により、APIは人だけでなくAIが利用する基盤へと進化しています。MCPやA2Aなどの登場でAPIの役割も変わる今、AI時代に求められる新たなAPI統治の在り方と将来像を考えます。

[帆士敏博（Kong）, 編集：遠藤文康，＠IT]

　本連載「APIファースト時代のAPI管理」では、「APIファースト」という設計思想から出発し、API活用の拡大とともに高まるガバナンスの重要性、アーキテクチャの進化、そして企業における実践事例について解説してきました。最終回となる本稿では、その延長線上にある「APIガバナンスの未来」について考察します。

　生成AIやAIエージェント、IoT（モノのインターネット）、分散システムの進化によって、APIは単なるシステム連携の手段ではなくなりつつあります。人が利用するインタフェースから、AIやシステム同士が自律的に連携し、判断し、行動するための基盤へと変化しているのです。この変化は、APIガバナンスの役割そのものを大きく変えようとしています。これからのAPIガバナンスは、システムを守るための統制手段ではなく、AI時代のビジネスを支える戦略的基盤として位置付けられるようになるでしょう。

技術進化がもたらすAPIの役割変化

　APIを取り巻く技術は急速に進化しており、それに伴ってAPIに求められる役割やガバナンスの在り方も変わりつつあります。まずはその変化を見ていきます。

生成AI・AIエージェントとのAPI連携

　生成AIの普及によって、APIの利用主体は人間だけではなくなりました。大規模言語モデル（LLM）やAIエージェントは、外部システムとの連携にAPIを利用しながら業務を遂行しています。AIと外部システムを接続する「MCP」（Model Context Protocol）や、異なるAIエージェント同士の連携を可能にする「A2A」（Agent-to-Agent）など、新たなプロトコルの標準化も進んでいます。MCPはAIエージェントがツールやデータ、業務システムを利用するための共通の接続方式を提供し、A2Aは異なるベンダーやフレームワークで構築されたエージェント同士が、互いの能力を発見し、情報やタスクを交換するための共通言語を提供します。

　例えば営業支援AIは、以下のような業務を横断的に実行します。

• 顧客情報の取得
• 在庫状況の確認
• 見積書の作成
• 契約処理の実行

　その過程では多数のAPIが連続的に呼び出されており、1つの業務が複数システムの連携によって成立しています。

　今後は、AIエージェントが個別のAPIを直接呼び出すだけでなく、MCPを介して利用可能なツールやデータを発見し、さらにA2Aを通じて、専門性の異なる別のエージェントにタスクを委任するケースも増えていくと考えられます。例えば営業支援エージェントが、在庫確認を担うエージェントや契約審査を担うエージェントと連携し、一連の業務を自律的に進めるような形です。

　ただし、接続方法が標準化されることと、その利用が安全に統治されることは同じではありません。

　接続先が増え、エージェント同士の処理が連鎖するほど、どのエージェントが何を実行できるのか、どのデータを利用したのか、別のエージェントにどの権限を委譲したのかを管理する必要があります。

　従来のガバナンスでは、「誰がどのAPIを利用できるか」を管理することが中心でした。しかしAIエージェントが業務主体になる世界では、「どのエージェントが、どの目的で、どのデータやツールにアクセスし、何を実行したのか」を把握する必要があります。

　MCPやA2Aによって接続の標準化が進めば、AIエージェントが利用できるツールや連携先はさらに増えていきます。その一方で、エージェントの識別、権限の範囲、エージェント間の権限委譲、データの受け渡し、処理結果の監査といった新たな統治の論点も生じます。特に企業においては、AIが誤った処理を実行した場合や、想定外のデータ利用が発生した場合に、どのエージェントが、どのツールやAPIを利用し、どのエージェントに処理を引き継いだのかを追跡できなければなりません。

　そのためAPIガバナンスは、認証や認可だけでなく、AIエージェントによる一連の処理を追跡するトレーサビリティー基盤としての役割を担うようになります。今後は「APIゲートウェイ」や「AIゲートウェイ」、エージェント管理基盤を組み合わせ、API、MCP、A2Aをまたいだアクセスや処理の流れを可視化しながら統制する仕組みが重要になっていくでしょう。

IoT・フィジカルAI時代のリアルタイム制御

　もう一つの大きな変化が、APIの利用対象がデジタル空間から物理空間へ広がっていることです。製造設備、物流システム、自動運転、エネルギー管理、スマートシティーなどの分野では、APIが単なる情報取得手段ではなく、現実世界を制御するためのインタフェースとして利用されています。

　例えば工場の生産設備を制御するAPIが停止すれば、生産ライン全体に影響を及ぼす可能性があります。電力や交通システムでは、APIの遅延や誤作動が社会インフラそのものに影響を与えることも考えられます。

　このような環境では、APIガバナンスに求められる要件も変化します。従来のセキュリティや管理性に加え、次のような運用品質が重要になります。

• 低レイテンシ（リアルタイム応答）
• 高可用性（サービス継続性）
• 耐障害性（障害発生時の影響最小化）
• フェイルセーフ設計（安全側への制御）

　APIはもはやIT部門だけの管理対象ではなく、企業活動や社会インフラを支える重要な基盤として扱われる時代に入りつつあります。

ガバナンスの自動化という必然

　APIの数は年々増加しています。さらにAIエージェントや外部パートナーとの連携が拡大することで、管理対象となるAPIは今後も増え続けるでしょう。こうした環境において、人手によるガバナンスには限界があります。未来のAPIガバナンスにおける重要なテーマは「自動化」です。

　これまでのガバナンスは、ガイドライン作成やレビュー会議など、人によるチェックに依存する部分が少なくありませんでした。しかし今後は、API定義や設定情報に対して以下のようなポリシーを機械的に適用・検証する仕組みが主流になると考えられます。

• セキュリティ要件
• 命名規則
• 認証・認可方式
• データ分類ルール
• バージョン管理ポリシー

　開発者はガバナンスを意識しながら運用するのではなく、開発プロセスの中で自動的にルールが適用される環境を利用するようになります。つまりガバナンスは「守らせるもの」から「自然に守られるもの」へと進化していくのです。

　自動化されたガバナンスを実現する上で重要になるのが、APIに関するメタデータの整備です。APIの所有者、利用目的、依存関係、機密度、利用実績、更新履歴などの情報を継続的に管理することで、組織全体のAPI資産を可視化できるようになります。

　多くの企業では、利用実態が不明なAPIや管理者が不在となったAPIが存在しています。こうした「見えないAPI」はセキュリティリスクや運用負荷の増加につながります。将来的にはAIがこれらのメタデータを分析し、不要なAPIの廃止や統合候補の提案を行うなど、ガバナンスそのものを支援するようになるでしょう。

　さらに進んだ世界では、AIがAPIの状態を常時監視し、異常を検知して自律的に対応することも可能になります。通常とは異なるアクセスパターンや急激なトラフィック増加、異常なエラー率などを検知し、自動的にレート制限を強化したり、トラフィックを迂回（うかい）したりすることができます。これはAPIガバナンスが静的なルール管理から、動的に学習しながら適応する仕組みへ進化することを意味しています。

セキュリティと統治の境界がなくなる時代

　APIの未来を考える上で、セキュリティとガバナンスの関係も大きく変化しています。これまでセキュリティは「守る仕組み」、ガバナンスは「管理する仕組み」として別々に議論されることが一般的でした。しかしAIや外部エコシステムとの連携が進む現在、その境界は急速に曖昧になっています。

　例えば、認可されたアクセスであっても、AIが本来の目的とは異なる形でデータを利用する可能性があります。また、連携先のサービスでデータが二次利用されたり、AIモデルの学習に利用されたりするケースも考えられます。このようなリスクは、従来の認証やアクセス制御だけでは防ぐことができません。

　今後のAPIガバナンスには、セキュリティだけでなく、プライバシー保護、データ利用ポリシー、AI倫理、コンプライアンスといった要素を包括的に管理する仕組みが求められます。つまりAPIガバナンスは、技術的統制から企業全体のデジタル統治へと進化していくのです。

APIを「管理」から「戦略」へ

　未来に向けて企業が意識すべきことは、「どのAPIを持つべきか」という視点です。これまではAPIを作ること自体が目的になりがちでした。しかし今後は、事業戦略との整合性を考慮しながらAPI資産を管理する必要があります。

　例えば、

• 事業の競争力を支える中核API
• パートナー連携を促進する公開API
• 社内業務効率化を支える内部API

といった形で分類し、それぞれに応じて投資やガバナンスの強度を変えていかなければなりません。APIは単なる技術資産ではなく、企業価値を創出する経営資産として扱われるようになります。

　AIエージェント時代には、企業のAPI品質がそのままAI活用能力に直結します。AIエージェントはAPIを通じて業務を実行するため、APIが整理され、適切に管理されている企業ほど迅速にAIを導入できます。反対に、APIが乱立し、仕様や管理ルールが統一されていない企業では、AI導入のたびに個別対応が発生し、競争力の低下につながる可能性があります。APIガバナンスは、リスク管理だけではなく、企業の成長スピードやイノベーション創出能力を左右する要素になりつつあります。

　データ保護やAI規制に関する法制度の整備が世界的に進んでいます。今後は業界ごとの標準化やAI利用に関する説明責任の要求も強まるでしょう。こうした変化に柔軟に対応するためには、問題が発生してからガバナンスを導入するのではなく、将来の変化を前提とした設計が必要です。拡張可能なAPIガバナンス基盤を早期に整備することは、長期的な事業継続性を支える重要な経営判断と言えるでしょう。

APIガバナンスは「未来を扱う力」

　APIガバナンスは、もはやAPIを管理するためだけの仕組みではありません。それは、AI、自律システム、分散エコシステムと共存しながら企業が成長していくための基盤です。APIの利用主体が人からAIへ広がり、デジタルと物理世界の境界が曖昧になる中で、APIガバナンスの成熟度はそのまま企業の未来対応力を示す指標になります。

　APIファーストとは、単にAPIを先に設計することではありません。変化し続けるビジネス環境の中で、APIを通じて組織の成長とイノベーションを支える仕組みを構築することです。本連載で取り上げてきたAPIファースト、API管理、APIガバナンスという考え方は、AI時代における企業競争力の基盤になると考えています。

　APIガバナンスの本質は「統制」ではなく、「変化に対応し続ける力」にあります。これからの企業に求められるのは、APIを管理対象として捉えるのではなく、未来を実現する戦略資産として活用する視点なのではないでしょうか。

筆者紹介

帆士 敏博（ほし としひろ）

マーケティングディレクター／Kong株式会社

2023年12月にKongへ入社。日本市場におけるマーケティング戦略の立案と実行を統括し、API管理基盤「Kong Konnect」を中心とした製品・ブランドの認知拡大に取り組む。これまで、HERE TechnologiesおよびF5 Networksにおいてマーケティング部門を率い、フィールドマーケティング、プロダクトマーケティング、ブランド戦略など幅広い領域を担当。また、キャリア初期には大手SIerにてネットワーク製品の検証業務に従事し、その後、大手商社向け在庫管理アプリケーションの開発にも携わるなど、エンジニアリングとビジネスの両視点からテクノロジー活用を推進。