投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用が「対話型」から自律的な「エージェント型」へと進化する中、企業内のアイデンティティ管理（IAM）が危機的な状況を迎えています。Vezaの最新調査レポートをもとに、AIエージェントの急増がもたらす権限管理（パーミッション）の複雑化と、日本企業が直面するセキュリティガバナンスの課題について解説します。
AIエージェントの普及と「マシンアイデンティティ」の急増
生成AIの技術トレンドは、単に人間がチャットで質問する段階を超え、AIが自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」の時代へとシフトしています。これに伴い、企業システム内で急増しているのが「マシンアイデンティティ（Machine Identity）」です。
これまで企業のID管理（IAM）は、従業員やパートナー企業の「人間」を対象としていました。しかし、AIエージェントが業務を遂行するためには、データベースへのアクセス権、APIの実行権、クラウドインフラの操作権など、人間と同様、あるいはそれ以上の権限を持った「ID」が必要になります。Vezaの調査レポートによると、これらマシンおよびAIエージェントのIDが爆発的に増加しており、従来の管理手法では追いつかない状況が生まれています。
権限の肥大化（Permissions Sprawl）が招くリスク
同レポートが指摘する最大の課題は「Identity Permissions Sprawl（アイデンティティ権限の無秩序な拡大）」です。開発スピードを優先するあまり、AIエージェントに対して必要以上の広範なアクセス権限（過剰な特権）を付与してしまうケースが後を絶ちません。
例えば、特定のドキュメントを要約するだけのAIエージェントに対し、フォルダー全体の読み取り権限や、無関係なデータベースへの接続権限が付与されていることは珍しくありません。もしこのAIエージェントが悪意あるプロンプトインジェクション攻撃を受けたり、挙動に不具合が生じたりした場合、過剰な権限を通じて機密情報の漏洩やデータの改ざんにつながるリスクがあります。
従来型ガバナンスの限界と日本企業の課題
日本企業の多くは、厳格な稟議制度や承認フローを持っており、人間の権限付与に関しては堅牢なプロセスが存在します。しかし、プログラム的に生成・破棄されるAIエージェントやサービスアカウントの管理においては、ルールが未整備なケースが散見されます。
特に、DX推進や業務効率化の名目で各部署が独自にSaaS連携やAIツール導入を進める中、情シス部門が把握していない「野良エージェント（シャドーAI）」が増加しています。これらが持つ「見えない特権」は、セキュリティ監査の盲点となりやすく、ゼロトラストセキュリティの観点からも大きな脆弱性となります。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントの活用は業務効率化に不可欠ですが、漫然とした導入は重大な事故を招きかねません。日本企業の実務担当者は、以下の観点でガバナンスを再構築する必要があります。
1. 「非人間ID」の棚卸しと可視化
従業員IDの管理と同様に、稼働しているAIエージェント、ボット、サービスアカウントのIDを棚卸しし、誰が（どの部門が）管理しているのかを台帳化・可視化することが第一歩です。
2. AIに対する「最小権限の原則」の徹底
AIエージェントには「とりあえず管理者権限」を与えるのではなく、タスク遂行に必要な最小限のスコープ（範囲）と期間に限定した権限設計を行うべきです。これには、技術的な設定だけでなく、開発・運用ガイドラインの策定も含まれます。
3. 動的なアクセス制御の検討
静的な権限付与ではなく、AIがアクセスする都度、コンテキストに応じて許可を出す「Just-in-Time」アクセスの仕組みや、AIの挙動監視を組み合わせたセキュリティ対策が、今後のAIガバナンスの標準となっていくでしょう。