エージェントが自律的に動く時代、ガバナンスはデータ層で実行せよ

企業が意思決定や行動を自動化する「エージェント」を導入するほど、従来の上位レイヤーでのガイドラインや事後チェックだけでは不十分になる。記事は、エージェントの出力は確率的で予測困難なため、ポリシーはエージェントの外部に置くのではなく、データにアクセスが発生する瞬間に強制されるべきだと指摘する。具体的には、エージェントを独立した主体（アイデンティティ）として扱い、「宣言した目的」をセッション開始時に紐付け、クエリ時のロール／属性ベースアクセス、動的カラムマスキング、分類・タグ付け、セッション監査、ラインジング、集中ポリシー管理、暗号化、クロス環境での一貫した適用といった既存のデータ層制御を適用することが提案されている。この記事はEDB（Postgresベース）によるもので、規制産業ではデータ主権とソースレベルでの執行が本番運用の前提になると強調する。示唆としては、AIエージェントを安全にスケールさせるには、アイデンティティ管理とポリシー適用をデータ基盤に組み込むことが不可欠であり、データベース／ガバナンス製品やポリシー実行基盤の需要が高まる可能性がある。