10月6日、ZDNetが「1 in 4 organizations can't detect rogue AI agents in their business」と題した記事を公開した。ガバナンスポリシーを整備済みと回答した組織が98%に上るにもかかわらず、そのほぼすべてにあたる92%が実際には問題を抱えている——EYの最新調査が明らかにしたのは、「ポリシーの存在」と「ポリシーの機能」の間に横たわる深刻な乖離だ。自社内で不正に稼働するAIエージェントを検知できない企業が4社に1社以上に上るという実態は、AIガバナンスの議論を「整備したかどうか」から「実際に機能しているかどうか」へと根本的に転換させる。
ガバナンスの「自信格差」が拡大している
正式なAIアシュアランス（保証）レビュー——第三者機関や内部監査によるAIシステムの信頼性・適合性の検証プロセス——を実施している組織は98%に上る。しかし、そのうち92%が何らかの問題を発見しているというデータも示された。つまり、レビューを実施している組織のほぼすべてが問題を抱えているという皮肉な結果だ。
さらに、47%のAIビジネスリーダーが「緊急性の高い展開を理由に、自社のAIガバナンスプロセスを迂回している」と回答している。「ガバナンスポリシーは存在するが、現場では守られていない」という状況が常態化しつつある実態が浮かび上がる。既存のガバナンス枠組みをAIエージェント固有のリスクに対応できるよう更新していない組織が約半数（47%）に上るという数字も、この形骸化を裏付ける。エージェント型AIは従来の生成AIとはリスクの性質が異なるにもかかわらず、ガバナンス更新が追いついていない。
4社に1社が「野良AIエージェント」を検知できない
Ernst & Young（EY）が年間売上高10億ドル以上の上場企業における上級AI意思決定者202名（取締役・C-Suite・VP以上）を対象に実施した2026年版調査の結果が公開された。
最も衝撃的な数字は「26%の組織が、自社内で稼働する不正AIエージェントを検知できない」という点だ。
AIエージェントとは、人間の指示なしに自律的にタスクを実行するAIシステムを指す。Salesforceの2026年調査によれば、本番環境で稼働するAIエージェントの平均数は2024年の5台から2026年には13台へと増加している。組織内のAIエージェント数が急増する中、その全容を把握しきれていない企業が続出している実態が浮かび上がった。
調査対象者のほぼ全員（98%）が「正式なAIガバナンスポリシーを整備している」と回答し、69%は「ガバナンスを完全に統合済み」と答えている。しかしその実態は数字ほど健全ではなく、**41%**が自社内で使用されているAIツールの全容を把握していないと認めている。
実害も発生している
EYの調査によれば、過去12カ月でAI関連リスクに直面したと報告した上級意思決定者は**89%に達する。これは「一部の組織が直面している問題」ではなく、業界全体に広がる構造的な課題として読むべき数字だ。リスクの内訳はサイバーセキュリティリスクが59%、人的リスクが47%、シャドーAI（組織の管理外で使われるAI）が46%**と続く。
また、**36%がデータ損失・財務的損害・業務停止を伴う重大なAIインシデントを報告済みであり、72%**が新興AI規制への準拠に失敗していると自認している。「インシデントが起きてから対処する」という後手の対応が常態化しているとも読み取れる。
**81%**のAIビジネスリーダーが「サードパーティ経由のサイバー攻撃がAIツールを侵害するリスクを懸念している」と回答した点も見逃せない。自社のガバナンスだけを整えても、サプライチェーン経由のリスクには対応しきれないという現実を示している。
AIシステムの変更を一時停止・中断した理由としては、データ品質の問題（57%）、AIモデルドリフト（モデルの性能が時間とともに劣化する現象）（48%）、シャドーAI（39%）が上位を占めた。全体の25%は、4分の1以上のAIシステムを完全に停止した経験があるという。AIの「止まらない普及」というイメージとは裏腹に、実際には多くの組織が稼働中のシステムを止めざるを得ない局面を経験している。
「ポリシーの策定」から「機能の実証」へ
EYは、AIエージェントがパイロット環境から本番環境へ移行するにつれ、企業に求められることが「ポリシーの策定」から「ポリシーが実際に機能していることの実証と検証」へと変化していると指摘している。
野良AIエージェントの検知すら難しい現状を踏まえると、「ガバナンスがある」と「ガバナンスが機能している」の間には大きな乖離がある。AIエージェントの自律的な能力が今後さらに拡張されることを考えれば、この乖離は組織にとって無視できないリスクとなる。98%が「整備済み」と答えながら92%が問題を抱えるという数字は、自己申告ベースのガバナンス評価そのものの限界を示唆している。
詳細は1 in 4 organizations can't detect rogue AI agents in their businessを参照していただきたい。
