AWSが「Agent Registry」を一般提供 企業を襲う“野良AI社員”問題とその解決策とは？

AWS一般提供、「野良AI社員」が危険な理由

　米アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）は2026年8月31日、「AWS Agent Registry」の一般提供を始めた。企業内で稼働するAIエージェントをはじめ、ツール、スキル、MCP（Model Context Protocol）サーバなどを一元的に登録し、検索・管理するためのサービスだ。東京を含む5リージョンで利用できる。今回の一般提供で特に目を引くのが、AWS Organizations配下で稼働するAmazon Bedrock AgentCore RuntimeやAgentCore Gateway上のエージェントを自動検出し、中央のRegistryへ集約できる機能である。

　なぜ、わざわざAIエージェント専用の「台帳」が必要なのか。背景には、生成AI活用が実証実験から本番業務へ移り、各部門や開発チームが別々にエージェントを作り始めたことがある。AWSによると、企業では「何が存在するのか」「誰が所有しているのか」「審査済みなのか」が共有されないまま、似たようなエージェントやツールが増える問題が起きているという。

　言い換えれば、管理部門も知らないところで働く“野良AI社員”の増殖だ。人間の社員なら人事部が在籍状況や所属部署を把握しているのに、AIになると誰が作り、どんなシステムへ接続し、現在も使われているのか分からない──そんな状況が現実になりつつある。

　実際、Cloud Security Alliance（CSA）とStrata Identityによる285人超のIT・セキュリティ関係者への調査では、稼働中のAIエージェントをリアルタイムで把握できている組織はわずか21％だった。つまり問題は「AIを導入できるか」から、「増えたAIを企業が把握し続けられるか」へと移り始めているのである。

ただの名簿ではない、Agent Registryの仕組み

　Agent RegistryでAWSが目指しているのは、AIエージェントを登録するだけでなく、発見、承認、共有、廃止まで含めたライフサイクルを管理するための基盤だという。

　実際、登録対象はA2A（Agent2Agent）対応のAIエージェントだけではない。MCPサーバやそこで使われるツール、AIエージェントが利用するスキル、独自形式のリソースも扱える。利用可能なものを意味ベースとキーワードの双方で検索できるため、別の部署がすでに作ったエージェントを知らずに、同じものを一から開発するといった重複も減らせるという。


　さらに重要なのが、今回から加わった組織横断の自動検出だ。管理者がAWS Organizations単位で有効にすると、複数のAWSアカウントにあるAgentCore RuntimeやAgentCore Gateway上の対象を検出し、中央で確認できる。新しくエージェントが配置されれば自動的にRegistryへ現れ、審査を経て公開する流れを作れる。作った側が自主的に「登録してください」と申請する仕組みだけに頼らない点が大きい。

　また、登録情報にはタグを付け、整理だけでなくコスト配賦やアクセス制御に利用できるほか、AWS Resource Access Managerを使ったアカウント横断の共有にも対応した。変更操作はAWS CloudTrailで追跡できる。つまり、「誰のAIか」という棚卸しから、「誰が承認したのか」「どこまで社内で共有するのか」「費用をどの部門に付けるのか」までを結び付けようとしているわけだ。

　人事にたとえるなら、社員名簿だけではなく、配属、承認、異動履歴、退職処理まで扱う仕組みに近い。AIエージェントが数十体ならExcelでも管理できるかもしれない。しかし、数百、数千へ増えれば、手作業では追いつかなくなる。そこで初めて「AI資産管理」という考え方が重要になる。