投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用が「対話」から「自律的なタスク実行」へと進化する中で、セキュリティの焦点も変化しています。「IDを持たないAIエージェントは単なるチャットボットに過ぎない」という視点をもとに、AIが社内システムを操作する際のリスク管理と、非人間ID（Non-Human Identities）の重要性について解説します。
チャットボットとAIエージェントの決定的な違い
生成AIの企業導入において、現在多くの組織が直面しているのが「チャットボット」から「AIエージェント」への移行です。元記事でも指摘されている通り、「アイデンティティ（ID）を持たないAIエージェントは、単なるチャットボットである」と言えます。
チャットボットは、学習されたデータやアップロードされた文書（RAGなど）をもとに回答を生成する「知識の検索・要約ツール」です。一方で、AIエージェントは「行動する主体」です。ユーザーに代わってメールを送信したり、SaaS上のデータを更新したり、プログラムコードを実行したりします。この「行動」を可能にするために不可欠なのが、システムへのアクセス権限を持つ「ID（アイデンティティ）」です。
非人間ID（Non-Human Identities）のリスクと管理
AIエージェントが実業務を行うためには、APIキーやサービスアカウントといった「非人間ID（Non-Human Identities: NHI）」が必要となります。従来のセキュリティ管理は、従業員一人ひとりに対するID管理（IAM）が中心でした。しかし、AIエージェントの台頭により、人間の数倍、数十倍の規模で発行される機械的なIDをいかに管理するかが喫緊の課題となっています。
AIエージェントに強い権限（特権IDなど）を与えすぎると、万が一プロンプトインジェクション攻撃（AIを騙して不適切な動作をさせる攻撃）を受けた際に、機密情報の漏洩やデータの改ざんが自動的に実行されてしまうリスクがあります。AIの利便性を高めるために広範なアクセス権を与えたい現場と、ガバナンスを効かせたいセキュリティ部門との間で、新たな摩擦が生じやすいポイントです。
日本企業のAI活用への示唆
日本企業がAIエージェントを業務プロセスに組み込み、本格的な自動化（ハイパーオートメーション）を目指す場合、以下の3点が実務的な指針となります。
1. AIへの権限付与は「最小特権の原則」を徹底する
「とりあえず管理者権限で動かす」ことは避けるべきです。AIエージェントがアクセスできる範囲を特定のフォルダ、特定の操作（読み取り専用など）に限定することが、事故発生時の被害を最小限に抑えます。特に日本の組織では、人事情報や決裁システムへのアクセス権限管理が厳格であるため、AI用のIDも人間と同様、あるいはそれ以上に厳格な棚卸しが必要です。
2. 「誰が」ではなく「何が」操作したかを区別する
ログ監査において、その操作を行ったのが「人間の社員」なのか「AIエージェント」なのかを明確に区別できる仕組みを整える必要があります。AIによる操作には特定のマーカーを付与するなど、トレーサビリティ（追跡可能性）を確保することが、内部統制上の要件となるでしょう。
3. AIエージェントのライフサイクル管理
プロジェクト単位やタスク単位で生成されたAIエージェントのIDが、プロジェクト終了後も放置されることはセキュリティホールになります。入退社管理と同様に、AIエージェントの生成から廃棄までのライフサイクルを管理するプロセスを、既存のITガバナンスに組み込むことが推奨されます。