Kong API Summit Japan 2025 パネルディスカッションレポート 〜AIエージェント時代におけるAPI管理の重要性〜
2025年11月12日に開催されたKong主催イベント「Kong API Summit Japan 2025」。そのラストを飾ったのが、パネルディスカッション「No API, No AI, No FUTURE〜AI時代を動かす原動力と共創。それがAPIファースト〜」です。
メインテーマは「AIエージェント時代におけるAPI管理の重要性」。銀行、製造、スタートアップ、メディア、APIプラットフォームベンダーという多様なプレイヤーが一堂に会し、AIとAPIがつくるビジネスの未来について熱い議論が交わされました。
パネルディスカッションの論点と登壇者紹介
本セッションは、AI時代のビジネス基盤としてのAPIの重要性を再確認し、次なる一手を探ることを目的としています。
モデレーターを務めたのは、株式会社翔泳社 EnterpriseZine編集長の岡本拓也氏。同氏は、1日を振り返りながら次のように語りました。
「今日は、APIが現代ビジネスの基盤になっていること、そしてクラウドネイティブの世界でAPI運用がいかに重要なテーマになっているかを、様々なセッションを通じて確認してきました。」
その上で、「No API, No AI, No FUTURE」というテーマのもと、以下の3つの論点を軸に議論を進めていくと説明します。
- AI・AIエージェント活用の実態と課題
- AIエージェント時代にAPIが果たす役割
- これまでの気付きと次の一手
登壇者は以下の4名です。
- 株式会社みんなの銀行 取締役常務執行役員 CIO 宮本昌明氏
デジタルバンクとしてゼロから立ち上がった同行において、マイクロサービス／APIファーストなアーキテクチャ構築をリード。 - 株式会社Scalar 代表取締役CEO 深津航氏
分散トランザクション管理や改ざん検知といった「信頼できるデータ基盤」を提供するスタートアップを代表して参加。 - トヨタ自動車株式会社 先進データサイエンス統括部 DS基盤開発室 室長 山室直樹氏
知的財産分野の経験を経て、データ保全プラットフォーム「PCE(ピース)」を企画・開発。 - Kong株式会社 代表取締役社長 有泉大樹
長年のIT営業経験を背景に、「非エンジニア視点で企業のAI・API活用を語る」立ち位置から議論に参加。
冒頭、山室氏が「顔バレしたくなくてメガネで変装してきましたが、名前が出てしまいましたね」と笑いを誘う場面もあり、会場は和やかな空気でスタートしました。
各社が語るAI・AIエージェント活用の現在地
最初のテーマは、各社における「AI・AIエージェント活用の実態について」です。開発の効率化から組織論まで、リアルな現状が語られました。
各社の取り組み概要
- みんなの銀行：AIを「コードの叩き台」と位置付け、「AIスクラム」チームで組織的に活用環境を整備
- Scalar：開発準備工程を重視し、プロの手で作った”部品”をAIに組み合わせさせる方式でAPI大量生産
- トヨタ自動車：「AIパートナー」構想で社内エージェント開発を推進するも、品質基準の統一が課題
みんなの銀行の宮本氏は、AIを「エンジニアが作るコードの叩き台」と位置付けていると説明。
「実装計画を立てたり、VS Code上でコードを書かせたりしますが、最後は人間がレビューし、責任を持つことが大前提です。」
また同社では、生成AIをIDEや設計・テストの様々な場面に組み込み、開発生産性を向上させる一方で、セキュリティなど「AIに任せてはいけない領域」は、ライブラリ化して人が管理する方針だと言います。
さらに宮本氏は、社内に「AIスクラム」と呼ばれるチームを設けていると紹介しました。
「AIスクラムは、エンジニアがAIを使いこなすための環境・ナレッジ整備を担当するチームです。ユーザー部門側で進めるAI案件は各部門にリードしてもらい、開発側は使い勝手と安全性を両立するための仕組みづくりに注力しています。」
続いてScalarの深津氏は、AIを活用したAPIの大量生産の取り組みを紹介。特に「開発準備工程」を重視していると言います。
「いきなりAIに『APIを作って』と頼むわけではありません。まず1ヶ月ほどの準備期間で、プロのエンジニアがプロンプトやコードスニペット、テンプレートなどの“部品”を作り込みます。その上で、AIにそれらの部品を組み合わせてもらい、人間が最終レビューする形を取っています。」
深津氏は、「AIにどこまで任せるのか」を最初に決めておくことが重要だと強調。品質担保の観点からも、ガイドラインやレビュー体制をセットで設計する必要があるとの見解を示しました。
トヨタ自動車の山室氏は、AIエージェントを「AIパートナー」として位置付け、社内の様々な部門で社員を支援するエージェント開発が進んでいると紹介しました。
「社内では『なかなか調べても出てこない情報』を返してくれるAIエージェントを作る取り組みが各所で始まっています。労働力不足や匠のノウハウ継承といった課題に向き合う上でも、AIパートナーの活用は不可欠です。」
一方で課題も顕在化していると言います。山室氏は「トヨタでは品質が何より大事ですが、AIエージェントは社内のいろいろな組織・ベンダーがバラバラに作っていて、品質基準が揃っていない」と指摘。トヨタの掲げる「品質第一」と、AIならではの柔軟さ・スピード感をいかに両立させるかが次のテーマです。
さらに山室氏は、「企業として社員の平均スキルをどう引き上げるか」という観点も重要だと語りました。
「大企業では、『できる人』と『そうでない人』の差がそのまま企業のリスクになります。AIを通じて平均値を引き上げないと、デジタル化のスピードについていけなくなるリスクがあります。」
各社の事例から、AI活用は単なるツール導入ではなく、人材・組織の変革とセットで考える必要があることが強く感じられました。
AIエージェント時代にAPIが果たす役割
AI活用の現状共有が一通り済んだところで、議論はそれらを支えるインフラである「API」へと移りました。
まずKong株式会社の有泉は、日本企業のAIへの姿勢についてこう述べました。
「日本企業もAI活用には非常に前向きです。しかし、情報漏洩リスクやガバナンス上の懸念から、一歩踏み出しきれていないケースも多いと感じています。」
その上で有泉は「AIを動かすインフラがAPIであり、そのAPIをきちんとマネージすることが前提になる」と指摘します。
海外では「Chief API Officer」のような役職が生まれつつあり、APIファーストを経営テーマとして捉える企業も増加傾向にあります。さらに近年はChief AI Officerも広がりつつあり、「AIとAPIをセットでマネージする」視点の重要性が強調されました。
続いてScalarの深津氏は、日本企業のAPI公開の現状について印象的な数字を提示しました。
「グローバルのSaaS企業では、APIを公開している企業は約95%という調査結果があります。それに対して、日本のSaaS企業のAPI公開率は16%未満にとどまっています。」
その背景として、「APIを公開すると、変更時のインパクトが大きくなるため公開を躊躇する企業が多いのではないか」と深津氏は分析。単にAPIを作るだけでなく、「作る・公開する・バージョン管理する・廃止する」といったライフサイクル全体を設計し、契約・利用管理も含めて考える発想が不足しているのではないかという指摘です。
AIエージェントが社内外の多数のAPIを呼び出す時代には、APIの変更がそのままAIの振る舞いに影響するため、このライフサイクルマネジメントが不可欠になります。
トヨタ自動車の山室氏は、自身が手がけるブロックチェーン技術を活用した電子データの保全プラットフォーム「Proof Chain of Evidence（PCE：ピース）」とAPIマネジメントの関係について語りました。PCEは、周辺アプリケーションが変化し続ける中でデータの保全を目的としたプラットフォームであり、マルチクラウド構成を志向しています。
「各クラウド×各アプリケーションごとに個別対応していては、やる前からデスマーチになってしまいます。マルチクラウド前提で、どこかにセキュリティホールを開けることなく、効率的にAPI接続を管理できる仕組みが必要でした。」
この厳しい要件を満たすAPIマネジメント基盤は限られており、「ソリューションが限定される中で、Kongを見るしかなかった。」と山室氏は振り返ります。PCEのような基盤サービスにおいては、APIマネジメントの選定がそのままビジネスの継続性・信頼性に直結することがうかがえます。
一方、みんなの銀行の宮本氏は、現場の感覚として「APIは特別なものではない」と説明。それよりも「APIの手前のソースコードや設計の管理のほうが重要」と主張しました。
同社では、デプロイされたAPIだけを見るのではなく、Gitなどのソースコード管理や設計段階からの品質担保を重視。すべてがAPIでつながる世界だからこそ、「どのコードから、どのAPIが生まれているか」を追える状態をつくることが、AI・API時代のガバナンスの鍵になるという視点です。
各社の気付きと次の一手
セッションの終盤、議論は未来へ向けての具体的なアクションプラン、「次の一手」へと展開しました。
トヨタ自動車の山室氏は、次の一手として「まずは自部門が成功事例をつくる」と語ります。
「PCEとAPIマネジメント、AI活用を組み合わせてきちんと成果を出し、社内に『怪しくないツール』だと示すことが最初の一歩だと考えています。その上で、他部門にも展開していくイメージです。」
続いて、みんなの銀行の宮本氏は、次の一手として「しなやかな技術選定」の重要性を挙げました。
「AIの世界は変化が激しく、今日ベストなものが明日もベストとは限りません。最初に選んだツールやモデルに固執するのではなく、より良いものが出てきたら切り替えられるような構えが必要だと考えています。」
そのためには「特定ベンダーに依存しすぎないアーキテクチャ」「APIを介して柔軟に差し替えられる設計」が重要になると宮本氏は主張しました。
Scalarの深津氏は、モノリシックなシステムからAPIファーストへと移行する「ドメインドリブントランスフォーメーション」の取り組みを紹介しました。
「多くの企業では、いまだに縦割りのモノリシックなシステム構造が残っています。AIをうまく活用するには、まずシステムをドメインごとに分解し、APIとして部品化していく必要があります。」
Scalarでは、モジュラリティ成熟度指数（Modularity Maturity Index）という指標をAIで算出し、「どこまで機能が分解できているか」を定量的に把握する仕組みも整えつつあると言います。機能の部品化とインターフェース整備を進めることで、再利用性を高め、二重開発を削減していく狙いです。
最後に、有泉はKongとしてのスタンスを次のように述べました。
「AI、特にAIエージェントの活用は、もはや企業成長にとって“あった方が良い”ではなく“やらざるを得ない”テーマになっています。そのときに、APIとAIをどうマネージするかが極めて重要です。」
有泉は「Kongとして日本企業を強くすることをミッションに掲げている」とした上で、APIマネジメントとAI活用に関するソリューションを通じて、その実現を支援していくと力強く締めくくりました。
モデレーターの岡本氏が「AIの未来をつなぐAPIの重要性を少しでも実感いただけたなら幸いです」と総括すると、会場からは大きな拍手が送られ、1日のプログラムは幕を閉じました。
まとめ：No API, No AI, No FUTUREが示すもの
本パネルディスカッションを通じて、AIとAPIの関係についていくつかの重要なポイントが浮かび上がりました。
第一に、AI・AIエージェント活用は、銀行・製造・スタートアップといった業種を問わず、すでに実験段階を超えた取り組みとして進みつつあることです。しかしその裏側には、品質基準の策定、ガバナンス体制、人材・組織の変革といった地道な努力が存在しています。
第二に、AIエージェント時代におけるAPIの重要性です。AIは単体では完結せず、社内外の様々なシステムやデータと連携することで価値を発揮します。その接続点となるAPIを、いかに安全かつ柔軟にマネージするかがビジネスの成否を左右します。
第三に、日本企業全体として、APIライフサイクルマネジメントやモノリス分解といった「構造的な変革」が求められている点です。APIを単なる技術要素として捉えるのではなく、経営課題・事業戦略として扱うことが、AI時代の競争力につながります。
各参加者が語った実践と課題は、各社が自社のAI活用と向き合う上で、多くの示唆を与えてくれるものになりました。
オンデマンド配信のご案内
当日のセッションの様子は、オンデマンド配信にてご覧いただけます。ご参加いただけなかった方や、改めて内容を確認したい方は、ぜひ下記リンクよりご視聴ください。
