Workdayは、企業向けAIエージェントが停滞する主因はモデル性能ではなく、権限付与やガバナンス設計にあると指摘しました。Workdayの製品・技術担当社長ゲリット・カズマイヤー氏は、顧客がエージェントをDIYで組み合わせた際に、承認やセキュリティの整合性が保てず、結果が過度に広くなると述べました。
同社は既存のシステム・オブ・レコードをエージェントの統制層として機能させる方針で、3月にSanaを発表しました。
SanaはGemini Enterprise向けにも拡張され、Sana上で構築されたエージェントがGemini Enterpriseで見つけられるようになります。
カズマイヤー氏は、特に人事・財務ユーザーでエージェントの正確性を担保することが最大の課題だったと説明しました。
給与支払いの誤りや決算処理、勤務スケジュール管理などでは、修正の余地が小さく誤差の影響が大きいとしています。
WorkdayはGeminiを基盤の推論層に据え、文脈エンジンと業務プロセスロジックを追加し、実行前に検証・分類モデルで出力を精査します。
さらに、エージェントの実行はユーザーの認証・認可をWorkdayのアイデンティティとセキュリティモデルで行い、当該ユーザーの現在の権限の範囲に限定するとしました。
監査ログも、Gemini側には対話ログのみを保持し、主要な監査証跡はWorkdayと顧客側のシステム・オブ・レコードに残す設計です。
WürkのDan Obendorfer氏は、権限がデータの所在外に定義されていると機能しないと強調し、Compance.AIのCTO兼共同創業者カダン・スタデールマン氏も、エージェントの所有権がなければ混乱が生じると述べました。
参照元：2026/05/30 「The AI agent bottleneck isn’t model performance — it’s permissions」 https://venturebeat.com/orchestration/the-ai-agent-bottleneck-isnt-model-performance-its-permissions
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