投稿者 global-ai-media 
プログラミング知識なしでAIエージェントを作成できるツールの普及は業務効率化を加速させる一方、重大なセキュリティリスクも孕んでいます。本記事では、Dark Readingが指摘する「ノーコードAIエージェントによるデータ漏洩」のメカニズムを解説し、日本企業が安全にAIを民主化するために必要なガバナンスと実務対応について考察します。
ノーコードAI開発の普及と「シャドーAI」の懸念
Microsoft Copilot Studioなどを筆頭に、現場の非エンジニアが自身の業務を支援する「AIエージェント」をノーコードで作成できる環境が整いつつあります。これは「AI開発の民主化」として歓迎すべきトレンドですが、同時にセキュリティの専門知識を持たない従業員が、組織のガバナンスから外れた形でAIツールを作成・公開してしまう「シャドーAI」のリスクを高めています。
元記事（Dark Reading）では、旅行代理店のような一般的な業務シナリオを例に挙げ、業務効率化のために安易に作成されたAIエージェントが、本来公開すべきでない企業データを漏洩させる可能性（Liable to Leak Company Data）について警鐘を鳴らしています。
権限管理の不備が招く情報漏洩のメカニズム
なぜ、ノーコードAIエージェントが情報漏洩の温床となるのでしょうか。最大の要因は、AI（LLM）と社内データベースを接続する際の「権限管理（アクセス制御）」の複雑さにあります。
従業員が「社内規定に関する質問に答えるボット」を作成しようとし、SharePointや社内ファイルサーバーへのアクセス権をエージェントに付与したとします。この際、作成者が適切な閲覧制限を設定せずにエージェントを公開してしまうと、そのエージェントを利用する他のユーザー（本来はそのファイルを見る権限がない人）に対しても、AIが親切に機密情報を要約して回答してしまうリスクがあります。
また、プロンプトインジェクション（AIに対する特殊な命令入力）により、開発者が意図していない内部データを強制的に出力させる攻撃手法も存在します。ノーコードツールは手軽である反面、こうした脆弱性診断やセキュリティテストを経ずに本番運用されやすいため、企業にとっては「見えないセキュリティホール」となり得ます。
日本企業のAI活用への示唆
日本企業においては、DX（デジタルトランスフォーメーション）推進の一環として現場主導の業務改善が奨励される傾向にありますが、AIエージェントに関しては以下の点に留意してガバナンスを構築する必要があります。
1. 「作成者権限」と「利用者権限」の分離と理解
AIエージェントがデータを参照する際、それが「エージェント作成者の権限」で動くのか、「利用ユーザー個人の権限」で動くのかを明確に管理する必要があります。Microsoft 365 Copilotなどのエンタープライズ製品は基本的に後者（ユーザーの権限を継承）で動作しますが、カスタムエージェントを作成する際は設定ミスが起きやすいため、情報システム部門によるガイドライン策定が不可欠です。
2. デフォルト設定の見直しと監視
導入初期は、従業員が作成したエージェントを無条件に組織全体へ公開できないよう、プラットフォーム側の設定（テナント設定）を制限することを推奨します。また、誰がどのようなデータソースに接続するエージェントを作成しているか、ログを監視できる体制を整えることが重要です。
3. 従業員教育：AIは「ツール」ではなく「アクセス口」である
現場担当者に対し、「AIエージェントを作る」ことは、単に便利ツールを作ることではなく、「社内データへの新たなアクセス口（API）を作ること」と同義であるというセキュリティ意識教育を行うべきです。
イノベーションを阻害せずにリスクをコントロールするためには、全面禁止にするのではなく、サンドボックス環境（隔離された検証環境）を提供し、セキュリティチェックを通過したものだけを実運用に乗せるプロセス（MLOps的な承認フロー）の確立が求められます。