Workatoが野良AIを台帳化、社外製エージェントも統制対象へ

|著者: QUASA編集チーム|2 分で読めます| 1
Workatoが野良AIを台帳化、社外製エージェントも統制対象へ

Workatoは2026年9月23日のWorld of Workato（WOW）2026で、AI Registry、Enterprise AI Control Plane、Agent Evalsを含む新機能 を発表した。承認されたAI資産を台帳で見つけ、通信経路にポリシーを適用し、エージェントの稼働後の振る舞いも評価する構想で、Workato以外で構築された資産も対象に掲げている。

同社の 発表資料 では、AI Registryは社外のプラットフォームで作られた資産も含む承認済みAIの入口と位置付けられる。ただし、台帳への掲載、実行時のアクセス制限、Agent Evalsによる評価は別の機能だ。既存の未承認AIを自動的に探し出して登録するところまで確認されたわけではない。

AI Registryで確認できる登録対象

WorkatoのAI Registry管理者向け文書 が具体的に挙げるのは、Control Planeに接続されたワークスペース内のAgent Studio製エージェント、MCPサーバー、AIモデルへのルートだ。管理者はワークスペース、環境、公開状態で資産を絞り込み、台帳上で公開または非公開にできる。複数の接続済みワークスペースを横断して一覧できる一方、文書が明示するエージェントの種類はAgent Studio製に限られる。

モデルについて登録単位となるのは、モデルそのものではなく要求の送信先を定めるルートである。この違いは、同じモデルを異なる用途や条件で使う場合に意味を持つ。台帳で把握できるのは、どのルートを承認済み資産として見せるかであり、モデルへの個々の要求を許可する判断は通信経路側の統制に属する。

公開済み資産には、利用者が探すUser portalと、MCP対応クライアントやエージェントが接続するRegistry MCPという入口がある。公開状態の管理は、承認済み資産を誰に発見させるかという判断につながる。ただし、台帳に掲載されたことだけで、その資産から業務システムへのすべての操作が許可されるわけではない。

資産ごとに異なる登録・制限・評価の位置

今回の発表でいう「一元化」は、あらゆる対象を同じ形式で台帳に載せることではない。AI Registryが扱う資産と、各Gatewayが仲介する通信、Agent Evalsが評価するエージェントの行動を分けると、対象ごとの境界が明確になる。

  • モデル：台帳で明示されるのはAIモデルルート。Model Gatewayはモデルへの要求を仲介し、コスト、遅延、利用可能性、地域、データの機密性、処理の複雑さなどに応じた振り分けを担う構想だ。社外のモデルも送信先に含まれるが、Agent Evalsがモデル単体の性能を採点するとの説明はない。
  • エージェント：管理者向け文書が台帳対象として具体的に示すのはAgent Studio製のもの。一方、発表上は社外プラットフォーム製のAI資産も承認済み資産の範囲に含む。Agent Gatewayはエージェント間の通信を仲介し、Agent Evalsは稼働後の行動を評価するが、外部製エージェントを台帳に取り込む手順までは文書から確定できない。
  • MCPサーバー：接続済みワークスペースのサーバーは台帳で公開状態を管理できる。MCP Gatewayはエージェントやクライアントからツールへ向かう通信の統制点となる。サーバーそのものをAgent Evalsが個別に採点するという説明ではない。
  • API：API GatewayはAPIへの通信を仲介する。ただし、AI Registryの管理者向け文書にAPIは独立した台帳項目として列挙されていない。APIを経由する呼び出しの統制と、API自体をAI Registryへ掲載することは区別する必要がある。

社外製エージェントに統制を及ぼすには、その通信が該当するGatewayを通ることが前提になる。台帳に名前が見えることと、別の経路で行われたモデル呼び出しやツール操作まで観測できることは同じではない。発表は社外製資産への適用方針を示したが、あらゆる外部サービス上の動作が自動的に同じ管理下へ入るとは示していない。

Agent Evalsは承認後の行動を見る

Agent Evalsが扱うのは、台帳の掲載可否ではなく、導入後にエージェントがどう動いたかだ。評価対象として挙げられたのは、処理の正しさ、ツールの選択、ポリシーの順守、安全性、結果の品質である。エージェントが処理を繰り返す、再試行する、別のツールやエージェントを呼ぶといった場面でも評価と実行時の統制を続けるとしている。

この機能が必要になる理由は、公開時に承認された資産でも、その後の個々の判断が適切とは限らないためだ。たとえば、許可されたエージェントが目的に合わないツールを選ぶ場合、問題は台帳への掲載より実際の選択にある。ただし、公表資料からは評価の採点基準や閾値、社外製エージェントに同じ評価を適用するための条件までは読み取れない。

「野良AI」の発見から廃止まで、残る空白

今回の機能を既存の未承認AIへ当てはめるなら、資産を発見し、所有者を定め、掲載とアクセスの範囲を決め、通信を統制し、稼働後の行動を評価する順序になる。これは製品が一連の作業を自動実行するという意味ではなく、発表された機能と企業側の管理作業を対応付けた整理だ。AI Registryの操作説明は接続済みワークスペースの資産一覧から始まり、組織内の未知のエージェントを自動発見する手順は示していない。

所有部門と責任者が定まらなければ、公開の承認や権限変更を誰が判断するかが曖昧になる。一方、責任者だけを記録しても、どのモデルルートやMCPサーバーを使って業務システムへ接続するかが分からなければ、通信時の制限は設計しにくい。台帳が資産の所在を示し、Gatewayが利用経路を扱うという役割分担は、この接続関係を把握するためにある。

廃止予定日や再審査日も運用上の論点だが、確認できたAI Registryの操作説明には、それらを入力して自動管理する機能は明示されていない。したがって、発表を「未承認AIの発見から廃止までを製品内で完結できる」と言い換えることはできない。現時点で具体的に確認できるのは、接続済み資産の掲載と公開状態の管理、Gatewayを通る通信の統制、エージェントの稼働後の評価である。

社外製エージェントへの適用で次に問われること

Workatoは社外製AIも統制対象に含める方針を明確にした。一方で、発表の広い対象範囲と、管理者向け文書に示された具体的な台帳操作の範囲には差がある。外部で構築したエージェントをどの方法で登録するのか、既存の未承認資産をどう発見するのか、評価と制限をどの通信経路まで適用できるのかは、公開情報だけでは確定しない。

AI Registryは承認済み資産を見せる入口、Control PlaneのGatewayは通信時の統制点、Agent Evalsは稼働後の行動評価という位置付けだ。社外製エージェントまで共通の管理対象にする構想が、実際にどこまでの資産と通信を覆うかは、外部資産の登録方法と適用条件が今後どれだけ具体化されるかにかかっている。

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