- AIエージェントは数個のLLMコマンドとプロンプトで簡単に構築できるが、実運用（プロダクション）段階では、コードは複雑なシステム全体のごく一部に過ぎない。
- 企業のエージェント数はすぐに従業員数の5〜10倍に達する可能性があり、制御不能や機能の重複を引き起こす。
- 「隠れたインフラ負債」には、統合、コンテキストレイク、エージェントレジストリ、測定、ヒューマン・イン・ザ・ループ、ガバナンス、オーケストレーションの7つのブロックがある。
- 分断された統合により、数百もの個別の接続とトークンが発生し、エラーや期限切れが起きやすく、エージェント間でデータが不一致になる。
- コンテキストレイクが弱いと、エージェントは古いデータを使用し、意思決定の履歴（デシジョントレース）から学習できず、同じ間違いを繰り返すことになる。
- エージェントレジストリが不足すると、誰も存在を知らない重複したエージェントが乱立し、バージョニングやライフサイクル管理ができなくなる。
- システムが非決定的（non-deterministic）であるため、測定が困難であり、パフォーマンスやROI、経時的な改善の評価がしにくい。
- 標準化されていないヒューマン・イン・ザ・ループは、承認ロジックをバラバラにし、拡張を困難にし、重要なアクションの制御を欠くことになる。
- ガバナンスが弱いと、データの漏洩やアクセスの悪用を招き、エージェントのアクションに対する明確な監査証跡（オーディットトレイル）が残らなくなる。
- オーケストレーションは最大の懸念点であり、エージェントが非決定的に動作すると、誤った判断を下しやすく、その原因の追跡も困難になる。
- 組織全体にスケールさせる際、技術リソースの最大50%が製品開発ではなく、エージェント周辺のインフラ処理に割かれる可能性がある。
📌 AIエージェントは強力な自動化の可能性を切り拓く一方で、かつてのマイクロサービスよりも複雑な新しい技術的負債の層を生み出している。統合からオーケストレーションまで7つのインフラブロックを抱え、企業はエージェントシステムの制御だけでリソースの50%を費やすことになりかねない。早期に基盤を構築しなければ、エージェント数が従業員数を大幅に上回るにつれ、データ漏洩や本番環境でのエラー、制御不能なAIコストといったリスクが急速に表面化するだろう。
