投稿者 global-ai-media 
フランスの大手テクノロジー企業Thalesが、大規模言語モデル（LLM）や自律型AIエージェント向けの新たなセキュリティソリューションを発表しました。AIの活用フェーズが「対話」から「外部システム連携・自律操作」へと移行する中、企業が直面する新たなセキュリティリスクと、日本企業が取るべき現実的な対策について解説します。
Thalesが提示する「AIランタイムセキュリティ」の重要性
フランスの防衛・セキュリティ大手Thalesグループは、大規模言語モデル（LLM）やAgentic AI（自律エージェント型AI）を対象としたセキュリティ基盤「AI Security Fabric」を発表しました。このソリューションの核心は、LLMが外部データソースやシステムと通信する際の「ランタイム（実行時）セキュリティ」を強化する点にあります。
これまで企業におけるAIセキュリティといえば、学習データの匿名化やモデル自体の脆弱性診断が主でした。しかし、Thalesの発表は、AIが稼働し、実際に外部とデータをやり取りしている瞬間の保護が不可欠になりつつあることを示唆しています。特に、社内データベースやAPIと連携して業務を遂行するシステムにおいては、静的な防御だけでは不十分であり、動的な監視と制御が求められるようになっています。
「Agentic AI」普及に伴うリスク構造の変化
今回の発表で注目すべきキーワードは「Agentic AI（エージェント型AI）」です。これは、ユーザーの指示待ちではなく、AI自身が計画を立て、外部ツールやデータベースを操作してタスクを完遂するシステムを指します。日本国内でも、業務効率化のためにLLMを社内システムに組み込み、自律的な処理をさせる実証実験が増えています。
しかし、AIに「行動する権限」を与えることは、同時にリスクも増大させます。例えば、悪意ある入力によってAIの挙動を操作する「プロンプトインジェクション」攻撃や、権限のないデータへのアクセス、機密情報の意図しない出力などが懸念されます。ThalesがLLMと外部ソース間の通信保護を強調しているのは、まさにこの接点（インターフェース）が攻撃や事故のホットスポットになるからです。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルベンダーがAIランタイムセキュリティに注力し始めたことは、日本企業にとっても重要なシグナルです。国内の商習慣や組織文化を踏まえ、以下の点に留意してAI活用を進める必要があります。
1. RAG（検索拡張生成）構築時のセキュリティ要件の再定義
多くの日本企業が取り組んでいるRAG（社内文書を検索して回答生成する仕組み）は、実質的にLLMと外部データの連携です。開発・導入担当者は、単に「回答精度」を追求するだけでなく、LLMが参照するデータへのアクセス権限管理や、LLMからの出力フィルタリングを実行時（リアルタイム）に行う仕組みをアーキテクチャに組み込む必要があります。
2. 「全面禁止」から「ガードレール付き活用」への転換
セキュリティリスクを恐れるあまり、現場でのAI利用を一律禁止にする日本企業も少なくありません。しかし、業務効率化の波に乗り遅れないためには、禁止するのではなく、Thalesが提唱するようなセキュリティファブリック（網羅的な保護基盤）やガードレール機能を導入し、安全な枠組みの中で活用を促すアプローチが現実的です。
3. ガバナンスと技術のセット運用
日本の個人情報保護法や秘密保持契約（NDA）などの法的要件を満たすためには、規定（ルール）だけでなく、それを強制する技術的担保が必要です。AIが外部と通信する際のログ監視や、機密情報の自動マスキングなど、技術的な統制を効かせることで、初めてコンプライアンスを遵守した「攻めのAI活用」が可能になります。