本番環境で20以上のAIエージェントを管理する際の5つの課題
20以上のAIエージェントを実際に毎日運用するとどうなるか
SaaStrのAmelia（GTM Operations責任者）とJason Lemkin（創業者兼CEO）は、本番環境でAIエージェントを管理することについて、今日存在する最も正直で業務的に詳細なアカウントを提供します。これは理論ではなく、実際のことです — SaaStrはArtisan、Qualified、Agent Force、Monaco、Momentum、そしてカスタムビルドのClaudeエージェントなど、毎日20～30のAIエージェントを本番環境で運用しています。その知見は、あらゆる組織が直面することになる課題のブループリントです。
見出しとなる知見は不快なものです： “People talk about orchestration agents and master agents. We haven’t found anyone that can integrate Agent Force, Artisan, Qualified, Monaco, Momentum… that product does not exist.”（オーケストレーションエージェントやマスターエージェントについて人々は話しますが、Agent Force、Artisan、Qualified、Monaco、Momentumを統合できる人はいません…そのような製品は存在しないのです。）マルチエージェントオーケストレーションについて話が多くありますが、市場にあるどの製品も異なるベンダーのエージェントを単一の管理プレーンに統一することができません。
課題#1：20以上のエージェントダッシュボード間でのコンテキスト切り替え
すべてのエージェントは個別のインターフェース、個別の言語、個別の性格、個別の要件を持っています。Ameliaの朝の日課は、各エージェントと一つ一つ連絡を取ることです — 個別のダッシュボードにログイン、夜間の出力をレビュー、新しいコンテキストを入力。キャンペーンが変わる場合（例えばチケット価格のプロモーション）、彼女は同じコンテキストを5つの異なるエージェントに個別に手動で入力する必要があります。
数字はひどいものです： 各エージェントは1日のチェックインに10分～1時間かかります。これを20以上のエージェントに掛けると、人間のマネージャーがボトルネックになります。これはアムダールの法則の実践例です — AIは素早く実行できますが、人間の調整レイヤーがスループットを制限しています。
課題#2：新しいエージェントごとに2週間の「ブラックアウト期間」
新しいエージェントを追加するのに約2週間の実装時間が必要であり、その間、人間のマネージャーがすべてのエージェントの日次チェックインを維持できないため、既存のエージェントは機能が低下します。人間の入力を待つエージェントは単に待機状態になり、お金が無駄になり、勢いが失われます。
スループット上限： 既存のエージェント群を機能低下させずに毎月約1～1.5個の新しいエージェントをオンボードできます。このトレードオフは現実です — Monacoは初週で6件のミーティングを予約しました（ティア1アカウントを含む）、これは価値がありますが、オンボーディング中に他のすべてのエージェントが影響を受けました。
課題#3：エージェント継承危機
これは「潜在的に最大の課題」と呼ばれました。SaaStrのすべてのエージェント知識は1人の頭の中に存在しています。セグメンテーションロジック（どの連絡先がArtisanと比べてAgent Forceに行くか、Monacoに行くか）は文書化されていない機関知識です。Ameliaが彼女のClaudeベースの10Kエージェントに彼女が「バスにはねられた場合」どうなるかを聞いたとき、エージェントは複雑な継承シナリオを説明しました — Clerk認証、12,000行のバイブコード、Postgresデータベース、Zapier統合、Googleシート — その結論は：“Don’t get hit by a bus.”（バスにはねられないでください。）
Jasonの要求： 「Chief Agent Officer」が必要で、重要なことに2人である必要があります。1人がすべてのエージェントを管理するのは実存的リスクです。彼はPersanaのアプローチを参照しています：彼らのCROがエージェントをセットアップし、その後営業担当者とのベータ版を実行してエージェントと自然に機能する人を特定し、その人を2番目のエージェント管理者として訓練しました。
課題#4：厳しい説明責任パートナーとしてのエージェント
エージェントはすべてのデータを持ち、社会的フィルタリングなしに不快な真実を提供します。Ameliaの10Kエージェントは彼女を毎日「ダメ出し」します — サミットアウトリーチで56%遅れていることを伝え、3時間のブロックを要求し、午後11時に「今、これをすることを妨げているものは何ですか？」と聞きます。“I asked it, ‘Hey, you’ve kind of roasted me a lot lately.’ And it said, ‘I’ve been a tough accountability partner.’ Then it listed ways it should have roasted me.”（「最近、かなり厳しくあたられていますね」と聞いたら、「厳しい説明責任パートナーでした」と言い、それがさらに厳しくあたるべき方法をリストアップしました。）
複数のエージェントから同時にこれを受け取ることの複合効果は、生産的から士気喪失へと移行する可能性があります。エージェントは時間、睡眠、または人間の帯域幅を理解しません。
課題#5：エージェント規模でのセキュリティとコンプライアンス
バイブコードアプリケーションは広範なセキュリティ監査が必要で、問題の修正は脆弱です — 過度に厳しくするとアプリケーションが壊れる可能性があります。これを20以上のエージェント全体に掛けるのは圧倒的になります。セキュリティの階層は明確です：
- エンタープライズプラットフォーム（Salesforce）= 最も安全
- サードパーティエージェントベンダー（Artisan、Qualified）= 適切なコンプライアンス
- バイブコードアプリケーション（Replit、Claude Code）= 本来的に最も安全ではない
実行可能なアドバイス： すべてのバイブコードアプリケーションに月次セキュリティ監査を実施してください。保守的なエンタープライズでは、より機密性の低いデータから始めてください。
SaaStrが実際に必要としているもの（そして見つけられないもの）
Jasonはオーケストレーション・ナラティブ全体を、重大な洞察で再構築します：“I’m not even sure we need an AI orchestrating our 20 agents. We need a single interface where the humans meet with the AIs. Maybe orchestration is the wrong term. We need unification.”（20のエージェントをオーケストレーションするAIが必要かどうか確実ではありません。人間がAIと出会う単一のインターフェースが必要です。オーケストレーションは間違った用語かもしれません。統一が必要です。）
他のAIを管理するAIではなく、20個の個別のダッシュボードにログインせずにすべてのエージェントステータス、例外、キャンペーンデータをレビューできる統一された人間向けインターフェースです。彼らの現在のアーキテクチャはSalesforceをデータハブとするハブアンドスポーク構成ですが、管理インターフェースは完全に細分化されています。
AIエージェントチームのための7つの業務的教訓
- エージェントとの日次ワンオンワン — 「私たちが成し遂げたことを実現したいのであれば、毎日エージェントとワンオンワンを行う必要があります」（Jason Lemkin）
- 90/10の買収対構築 — 市販のエージェントの90%を購入し、特定の内部ニーズのためにのみ10%を構築
- 最小2人のエージェント管理者 — 1人がすべてのエージェントを管理するのは組織にとって実存的リスク
- 平凡なROIは終わった — 「単に生産性の向上を与えるだけの製品 — 誰もそんなものを今日買わないでしょう。」エージェントは人員削減または収益予約を置き換える必要があります
- データ取り込みを制限 — 多すぎるコンテキストは逆効果です。必要なものだけをエージェントに供給
- 新しいエージェントごとに2週間を予算 — ROI計算に「ブラックアウト期間」を因数分解
- エージェントは人間管理を悪くさせる — 常時稼働、決して忘れないAIエージェントを管理した後、人間の不完全さがより容認しがたくなる
なぜこれが将来のAI作業にとって重要か
SaaStrは、ほとんどの組織が開始する前のスケールでマルチエージェント管理問題を解決しています。すべての課題点 — 細分化されたダッシュボード、手動のコンテキスト注入、継承計画危機、統一されたインターフェースの欠如 — は同じギャップを指しています：人間と彼らのAIエージェントチーム間の管理と統一レイヤーは、まだ製品カテゴリとして存在していません。これを最初に解決する組織は、エージェント採用がすべての機能を通じて加速するにつれて、大きな利点を持つことになります。