投稿者 global-ai-media 
生成AIが単なる対話から自律的なタスク実行（エージェント）へと進化する中、ハルシネーションが企業の基幹データに直接的な損害を与えるリスクが浮上しています。Cohesityなどが提唱する「Rogue AI（暴走するAI）」への対抗策を事例に、日本企業が今のうちに整備すべきAIガバナンスとデータリカバリの新たな考え方を解説します。
「チャットボット」から「エージェント」へ：変化するリスクの質
生成AIの活用フェーズは、人間が質問して回答を得る「チャットボット」形式から、AIが自律的にツールを操作し業務を完遂する「AIエージェント」へと移行しつつあります。これに伴い、企業が直面するリスクの質も大きく変化しています。
これまで懸念されていたハルシネーション（AIがもっともらしい嘘をつく現象）は、情報の誤認という「参照系のミス」が主でした。しかし、AIエージェントがERP（統合基幹業務システム）やCRM（顧客関係管理）に書き込み権限を持つようになると、リスクは「実行系の事故」へと拡大します。
今回のCohesityに関する報道でも触れられているように、もしAIエージェントがハルシネーションを起こし、架空の顧客注文を作成したり、誤った配送指示を出したり、不正な請求処理を実行したりすればどうなるでしょうか。これは単なる誤回答では済まされず、在庫の不整合、金銭的損失、そして取引先からの信用失墜に直結します。
アイデンティティ管理とリカバリによる多層防御
こうした「Rogue AI（暴走するAI）」や、悪意あるプロンプトインジェクションによって操作されたエージェントに対抗するため、グローバルではセキュリティとデータ管理のアプローチが見直されています。重要なのは「アイデンティティ管理」と「リカバリ（復旧）」の2点です。
まず、AIエージェント自体に厳格なアイデンティティ（ID）を付与し、「どのAIが、どのデータにアクセスし、どのような操作を許可されているか」を最小権限の原則で管理する必要があります。日本企業では従業員のID管理は徹底されていますが、システムアカウントやボットの管理は甘くなりがちです。AIエージェントを「デジタルな従業員」と見なし、人間と同等かそれ以上の厳格な認証・認可プロセスを適用することが求められます。
次に、異常検知と迅速なリカバリです。ランサムウェア対策と同様に、AIによる大量のデータ変更や不自然なトランザクションを「異常」として検知し、即座に信頼できる時点（クリーンな状態）までデータを巻き戻す仕組みが不可欠になります。AIが汚染したデータのみを特定して復旧させる技術は、今後のデータマネジメント製品の標準機能となっていくでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
日本国内においても、業務効率化や人手不足解消の切り札として、自律型AIエージェントへの期待が高まっています。しかし、商習慣として「正確性」や「説明責任」が重視される日本市場において、AIの暴走は致命的なコンプライアンス違反となり得ます。実務担当者は以下の観点で準備を進めるべきです。
1. AIエージェントのリスク評価と権限設計
AIに基幹システムへの書き込み権限を与える際は、慎重な設計が必要です。最初から完全自動化するのではなく、重要な意思決定や最終承認（コミット）の直前で人間が確認する「Human-in-the-loop（人間参加型）」のプロセスを組み込むことが、当面のリスクヘッジとして有効です。
2. 「データの整合性」を守るBCPの策定
従来のBCP（事業継続計画）は、自然災害やサイバー攻撃を想定していましたが、これからは「AIの誤作動」も災害の一つとして捉える必要があります。AIが生成した誤データがマスターデータに混入した場合、どのように検知し、どのバックアップからいつの時点に戻すのか、具体的な運用手順を策定しておくべきです。
3. AIガバナンスとIT部門の連携
AI導入はDX部門主導で進むことが多いですが、データ保全やセキュリティはIT部門やセキュリティ部門の管轄です。AIエージェントの導入に際しては、開発スピードを優先するだけでなく、IT部門と連携し、既存のバックアップ基盤やID管理システムが「対AI」に対応できているかを検証することが、持続可能なAI活用の鍵となります。