Harness(ハーネス)2026年レポートが、企業のAIエージェントに対する信頼の裏に潜むコントロール性の欠如を警告

Harness(ハーネス)2026年レポートが、企業のAIエージェントに対する信頼の裏に潜むコントロール性の欠如を警告

Harness(ハーネス)は「The State of Agent DLC 2026」をリリースし、AIエージェントに対する企業の信頼度が、組織がそれらのエージェントのテスト、セキュリティー確保、およびガバナンスのために導入している実用的な制御策を上回っており、エージェントが本番環境に拡大するにつれて重大なリスクが生じていると報告した。

米国、英国、フランス、ドイツ、インドの大企業の技術専門家700人を対象とした調査に基づくこのレポートでは、高い信頼度指標と、はるかに弱い運用上の安全対策が組み合わさっているという共通のパターンが明らかになった。回答者の約4分の3はエージェント運用のいくつかの点に自信を持っていると答えたが、その自信を検証または強制する具体的な制御が欠けていることが多い。インベントリーに関しては、77%がエージェント、MCPサーバー、LLMの完全なリストを持っていると信じているが、そのインベントリーを検証するためにアクティブディスカバリーツールを実行しているのはわずか44%だった。テストに関しては、74%がテストで本番環境に影響を与える障害を検出できると信頼しているが、全ての不良リリースを自動的にブロックするゲートを維持しているのはわずか19%だった。緊急対応に関しては、76%が15分以内に不正なエージェントを無効化できると考えているが、即座にキルスイッチを持っているのはわずか33%だった。セキュリティーに対する信頼度と実際の成果にも乖離が見られた。75%がエージェントのエンドツーエンドのセキュリティーを確保していると回答したが、そのグループでもセキュリティーインシデントの発生率はサンプル全体(87%)とほぼ同じ(88%)だった。財務状況の可視化も予算超過を防ぐには不十分であることが判明した。74%がエージェントごとの実際の支出状況を完全に把握していると回答したが、それでも60%が前四半期に予算を超過していた。

エージェントの変更管理手法にも同様の弱点が見られた。エージェント関連の作業の多くは、エージェントの動作ではなく決定論的なコード用に設計されたパイプラインを通して行われていた。42%が、プロンプト編集がコード変更と同じパイプラインを通してルーティングされていると回答し、AIの動作専用の構成システムを持っているのはわずか34%だった。エージェントの変更の3分の2未満しか一貫したパイプラインを通して実行されておらず、変更の53%が何らかの標準パイプラインを通っただけで、37%がエージェントの変更の半分未満しか標準パイプラインを通らないと回答している。意思決定はしばしば場当たり的な判断に委ねられていた。10組織中4組織以上が、変更を信頼するかどうかをケースバイケースで決定しており、エージェントの変更を推進したチームのうち、全ての変更を固定された再現可能な標準に照らしてチェックしたのはわずか58%だった。運用上の影響は既に明らかになっており、58%がエージェントの導入以来、100件の変更当たり本番インシデントの増加を報告し、約8組織中7組織が今年、少なくとも1つの具体的なエージェント関連の問題を経験した。

Harnessは、根本原因を、エージェントの変動性と決定論的ソフトウェア向けに設計された制御との不一致にあると指摘した。フィールドCTO兼研究責任者のKeith Mann氏は、制御が存在するからといって有効であると想定するのではなく、エージェントの非決定論的な動作に対して制御を検証する必要があると強調した。Harnessの経営陣はまた、エージェントのガバナンスに最も迅速に取り組んでいるチームは、インシデント発生後の事後対応に頼るのではなく、エージェントの変更に対してガバナンスに基づいたオーケストレーションを採用していると指摘した。

レポートでは、企業が現在実践しているギャップを埋めるための具体的な手順が示されている。それは、エージェントのライフサイクルを、評価、セキュリティー、インベントリー、ロールバックのメカニズムをカスタマイズした独自の分野として認識すること、一貫性のないケースバイケースのレビューを、本番環境の変更ごとに固定された再現可能な標準に置き換えること、そして、エージェントの更新中のリスクを最小限に抑えるために、カナリアデプロイやブルー/グリーンデプロイなどの段階的な展開手法を使うことだ。Harnessは、信頼性と運用管理を整合させたいと考えているチームに対し、これらの手順を推奨している。

この調査は、大規模なエンジニアリング業務を行っている組織を対象としている。回答者は、従業員数1,000人以上、開発者数百人以上、年間売上高1億ドル以上であることを確認するためにスクリーニングされ、参加条件として、組織が既に本番環境、パイロット環境、またはライブ概念実証でAIエージェントを導入していることが求められた。State of Agent DLC 2026レポートの全文はこちらからダウンロードできる。

出典:Harness

この製品の詳細については、Harness製品ページをご覧ください。

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