Enterprise Readiness（エンタープライズ対応力）とは、AIエージェントを企業の本番環境で安全かつ持続的に運用するために必要な、認証・認可、監査証跡、データ保護、ガバナンスポリシー、インフラ可用性の5つの設計要件の総称です。 homulaは、エンタープライズ企業向けにAIエージェントの戦略策定・PoC・実装・運用を一気通貫で支援するAIインテグレーターとして、400社超の支援実績からこのフレームワークを体系化しました。
このガイドで得られること
The Problem
2025年の調査では、AIエージェントのPoC（概念実証）を実施した日本企業のうち、本番環境への移行に成功したのは28%にとどまっています。残り72%が「PoCは成功したが本番に進めない」状態に陥っており、その最大の原因は技術的な問題ではなく、ガバナンス不在です。
この構造的問題は、部門ごとにAIエージェントを個別導入する「部門PoC乱立」パターンで加速します。営業部はChatGPT Enterprise、製造部はMicrosoft Copilot、経理部はDify——各部門が独自にAIを導入し、コンテキストが断片化。どのエージェントがどのツールにどのアカウントで接続しているか把握できない「PoCスパゲッティ」状態に陥ります。
72%
がPoC止まり
セキュリティ設計書・監査ログ設計・ガバナンスポリシーが未整備のままPoCに突入。本番移行時に差し戻される。
3.7本
部門平均のPoC数
部門ごとに異なるAIツールを個別導入。認証管理・ログ取得がバラバラで、全社標準化が困難になる。
3〜5倍
後付けのコスト増
PoC段階で省略したセキュリティ対策が、全社展開時に「技術的負債」として顕在化し、やり直しコストが膨張する。
Five Pillars
情シス・CISO承認を取得するために設計段階で満たすべき5つの要件です。homulaではこれらを「Enterprise Readiness Framework」として体系化し、PoC段階から並行して設計を進めることで本番移行を加速させています。
Pillar 1
AIエージェントを「もう一人の従業員」として扱い、人間と同じIDガバナンスを適用する設計。
エージェントID
各AIエージェントに一意のIDを発行し、実行主体を識別可能にする
OAuth 2.0 / SAML連携
既存のIdP（Azure AD / Google Workspace / Okta）とSSO統合
RBAC / ABAC
エージェントごとに「アクセス可能なツール」と「許可される操作」を制限
スコープ制限
Read Only / Read-Write / Executeの粒度でAPIアクセスを制御
Pillar 2
全操作の完全記録。「誰が・いつ・どのエージェントから・何をしたか」を追跡可能に。
操作ログ5年保持
J-SOX・内部統制に対応する保持期間。直近3ヶ月は即時照会可能
API単位の記録
エージェントのツール呼び出しをリクエスト/レスポンス単位で記録
判定根拠の保存
AIの推論過程・プロンプト・使用モデルを記録し、事後検証を可能に
ログ転送
CloudWatch / Splunk / Datadog等の既存SIEM基盤へリアルタイム転送
Pillar 3
機密情報の漏洩を防ぐ多層防御。WAF・DLP・暗号化を組み合わせたゼロトラスト設計。
DLP（Data Loss Prevention）
社員番号・顧客ID・クレジットカード番号等の機密情報を自動検知→マスク/遮断
WAF（Web Application Firewall）
プロンプトインジェクション・不正リクエストのフィルタリング
通信暗号化
エージェント↔ツール間の全通信をTLS 1.3で暗号化
認証情報の安全管理
OAuthトークン・APIキーを暗号化保管、実行時のみメモリ展開
Pillar 4
技術的統制に加え、組織的な運用ルールを明文化。情シス承認を通すための文書体系。
AIエージェント利用ガイドライン
許可用途・禁止操作・データ取扱い規定を全社ルールとして策定
承認フロー設計
新規エージェント追加・ツール接続追加時の情シス/CISO承認プロセス
インシデント対応手順
AIエージェントの異常動作・情報漏洩時の対応フローと責任分界
定期レビュー体制
四半期ごとの権限棚卸し・ログレビュー・ポリシー更新の運用サイクル
Pillar 5
閉域網対応・DR（災害復旧）設計を含む、本番運用に耐えるインフラ要件。
閉域網対応
VPC / オンプレミス / 専用線環境でのデプロイ。金融・通信等の規制業界に対応
SLA設計
可用性99.9%以上のサービスレベル目標。障害時の復旧時間目標（RTO）を明確化
スケーラビリティ
エージェント数・同時実行数の増加に対応するオートスケール設計
データレジデンシー
処理データの所在地を日本国内（東京リージョン）に限定可能
Maturity Model
自社のAIエージェント運用が現在どのレベルにあるかを客観的に把握するためのフレームワークです。Level 2（情シス承認済）を最低限の本番運用ラインとし、Level 3（全社標準）を全社展開の目標とします。
Level 0
部門ごとにAIツールを個別導入。ガバナンス不在。
Level 1
特定部門でPoCを実施。基本的なセキュリティのみ。
Level 2
セキュリティ審査を通過。本番環境での限定運用を開始。
Level 3
CoE主導で全社展開。統一基盤上で運用。
Build vs Buy
ガバナンス基盤を自社でゼロから構築するか、MCPハブのようなプラットフォームを活用するかは、エージェント数と全社展開の有無で判断します。
| 要件 | 自社構築 | MCPハブ活用（Agens等） |
|---|---|---|
| エージェントID管理 | 各エージェントに手動で付与 | 自動発行・IdP連携 |
| 認証・認可 | 個別にOAuth設定 | SSO統合・RBAC一元管理 |
| 監査ログ | ツールごとに個別取得 | 全操作の一元記録・5年保持 |
| DLP / WAF | 自力構築が必要 | 組み込み済み |
| ガバナンスポリシー | テンプレートなし | ポリシー文書テンプレート付属 |
| 閉域網対応 | 都度カスタム開発 | VPC / オンプレデプロイ対応 |
| 情シス向け説明資料 | 自力作成 | セキュリティ設計書を成果物に含む |
※ homulaのAgens Controlは、MCPハブとして上記すべての要件を統合的に提供します。Agensの詳細 →
Checklist
PoC開始前・本番移行前・全社展開前の3フェーズで確認すべき計15項目のチェックリストです。各フェーズの要件を満たしてから次のステップに進むことで、手戻りを防止します。
homula's Approach
homulaは「PoCとガバナンスの同時設計」を基本方針としています。従来のアプローチでは、PoCで技術的な実現可能性を確認した後にセキュリティ設計を行うため、本番移行に追加で2-3ヶ月を要していました。homulaのアプローチでは、5日間のブートキャンプ内で動くプロトタイプとセキュリティ設計書の素案を同時に作成し、情シス承認の取得までのリードタイムを従来比60%短縮します。
累計調達3.2億円の資金基盤のもと、LLM-Native FDE（Forward Deployed Engineer）が戦略コンサルティングとエンジニアリングを一人で一気通貫で担当。Agens ControlによるMCPベースの統合ガバナンス基盤と組み合わせ、PoC止まりのない本番導入を実現します。
FAQ
Enterprise Readinessとは、AIエージェントを企業の本番環境で安全に運用するために必要なセキュリティ・ガバナンス・監査体制の総合的な準備度を指します。認証・認可、監査ログ、データ保護（DLP）、ガバナンスポリシー、インフラ可用性の5つの柱で構成されます。homulaでは400社超の支援実績から、これらを体系化したフレームワークを提供しています。
PoC環境では省略されがちな「情シス承認に必要な要件」が本番導入のボトルネックになるためです。具体的には、エージェントIDの管理、監査ログの5年保持、DLP/WAFの設定、ガバナンスポリシーの策定などが未整備のままPoCに進み、本番移行時に「セキュリティ要件を満たしていない」と差し戻されるパターンが典型的です。
最低限、以下の3点が必要です。①セキュリティ設計書（認証・暗号化・ログ設計）、②AIエージェント利用ガイドライン（許可用途・禁止操作・データ取扱い規定）、③インシデント対応手順書（異常動作時の対応フローと責任分界）。homulaの導入支援では、これらの文書テンプレートを成果物に含めています。
ガバナンス要件の複雑さとエージェント数で判断します。エージェントが1-2本で特定部門のみの利用であれば自社構築も選択肢ですが、3本以上または全社展開を見据える場合は、Agens ControlのようなMCPハブで一元管理する方が運用コストとセキュリティリスクの両面で有利です。
homulaのアプローチでは、PoC+ガバナンス基盤の同時構築を推奨しており、5日間のブートキャンプでプロトタイプとセキュリティ設計書の素案を同時に作成します。本格的なガバナンス体制の構築には追加で1-2週間を要しますが、PoCと並行して進めるため、全体のリードタイムを圧縮できます。
AIエージェント入門シリーズ
「情シス承認の取り方が分からない」「PoCは動くがセキュリティ設計ができていない」——homulaのLLM-Native FDEが、ガバナンス設計からPoC・本番導入までを一気通貫で伴走します。