PostmanのAI-Native API Platform

APIライフサイクル管理

APIライフサイクル全体を1つのプラットフォームで

Postmanは、人間とAIエージェントのためのAPIライフサイクル全体を、1つにつながったシステムとして運用します。

e-Bookをダウンロード

世界中の導入企業

APIライフサイクル管理：4つの実践方法

APIライフサイクルを1つのシステムとして運用するための、プラットフォーム責任者向けガイドです。4つの実践方法、5つの質問による診断、そしてすぐに実践できる取り組みを紹介します。

6つの課題

APIライフサイクルの取り組みは、なぜうまくいかないのか？

多くの企業では、APIライフサイクルの各工程が個別のプロジェクトとして分断され、ツール、チーム、信頼できる情報源もそれぞれ別々です。こうした分断が、APIライフサイクル全体の取り組みをうまく機能させない原因になります。ここでは、多くの組織に共通して見られる6つの課題を紹介します。

課題1

各工程が別々のプロジェクトとして進められている

設計、構築、テスト、リリースは、それぞれ別のツールで行われています。工程ごとに担当者も信頼できる情報源も異なり、何を正しいAPIとするかという認識さえ一致していません。

工程ごとに信頼できる情報源が異なる
工程間のズレが気づかないうちに広がる
問題が発生すると、その対応は障害に最も近いチームに集中する

課題2

情報源ごとに内容が食い違う

仕様はリポジトリに、コレクションはソース管理と連携されていないワークスペースに、ドキュメントはConfluenceにあります。統合する段階では、後続の開発者が3つの異なるバージョンを目の前にして、どれが正しいのか判断できなくなります。

本番環境のエンドポイント数は、カタログに記録されている数より31％多い（Cloudflare 2024）
APIチームの93％がコラボレーション上の障壁に直面している（Postman State of the API Report 2025）
78％のチームがツールスタックの集約を積極的に進めている

課題3

ガバナンスが開発ワークフローに組み込まれていない

レビュー委員会は週に1度しか開かれず、レビュー待ちは1スプリントを超えます。承認に実作業以上の時間がかかれば、開発者はそのプロセスを回避するようになります。

DORAの調査：10分を超える承認プロセスは、自動的に回避される
CIでのみ標準を適用する取り組みでは、開発者の不満が3倍に高まる
開発ワークフローの外で標準を適用すると、開発者との対立を招く

課題4

APIを探す手段がSlackのスレッドしかない

社内の開発者がSlackチャンネルで既存のAPIについて尋ねても、人によって回答が異なり、案内されたConfluenceのリンクも切れています。必要なAPIをなかなか見つけられず、結局は探すより作るほうが早いと判断して、同じような決済APIをまた作ってしまいます。

74％の組織で、20％を超えるAPIが管理されていない（Axway 2024）
APIチームの34％が、自社内の既存APIを見つけられない
78％の企業が、自社にいくつAPIがあるか把握していない

課題5

工程ごとにテストを作り直している

単体テスト、コントラクトテスト、負荷テスト、本番監視が、それぞれ別のフレームワークや仕組みで運用されている。その結果、本番環境で監視する頃には、開発者が当初定義したビジネス上の動作ではなく、HTTP 200が返ることだけを確認するようになっている。

テストを作り直すたびに、本来の検証内容が失われる
工程間でテストのカバレッジに抜けが生じる
テストを別の仕組みに移し替えるたびに、保守コストも増えていく

課題6

AIエージェント対応が別の取り組みとして進められる

AIチーム主導で取り組みが始まり、途中になってプラットフォームチームにAPIの提供が求められる。プロジェクトが半分進んだ頃にプラットフォームチームへ「APIを公開してほしい」と依頼が来る。エラー形式の違いや文書化されていないエッジケースなど、人間なら対処できていた不整合も、AIエージェントにとっては処理を続行できない問題になる。その結果、取り組みは四半期単位で遅れる。

AIによるユーザー操作のクロールは2025年に15倍に増加（Cloudflare 2025 Year in Review）
51％の組織がAIエージェントを導入済みだが、AIエージェントによる利用を考慮してAPIを設計している組織はわずか24％（Postman State of the API Report 2025）
MCP SDKの月間ダウンロード数は2026年初頭に9,700万件を超えた