エージェント型エンタープライズを統治する：業務オペレーションにおけるAIエージェント急増（スパrawl）を管理するためのガバナンス成熟度モデル

arXiv cs.AI / 2026/4/21

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要点

企業におけるエージェント型AIの急速な導入はガバナンス危機を招いており、機能重複や競合、統制不全などにより、部門横断で冗長で矛盾する自律エージェントが増え続けている。
本論文では、NIST AI RMF と ISO/IEC 42001 に基づく12のガバナンス領域をカバーする5段階の「Agentic AI Governance Maturity Model（AAGMM）」を提案している。
エージェントのスパrawlパターン（機能重複、影のエージェント、放置されたエージェント、権限の肥大化、監視されない委譲チェーン）を分類し、定量化可能なビジネスコストモデルと結び付けている。
750回のシミュレーション検証の結果、成熟度レベルによって成果に統計的に有意な差があり、レベル4〜5ではスパrawl指標とリスクインシデントが大幅に減少し、タスク完了率が高いことが示された。
本モデルは、自律AIエージェントのガバナンスを改善し、ビジネス成果を最大化するための実行可能なロードマップとして位置付けられている。