投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用トレンドがチャットボットから「自律的なアクション（Agentic AI）」へと移行する中、セキュリティリスクの質も変化しています。Webアプリケーションセキュリティの標準団体であるOWASPおよび米国のCISA（サイバーセキュリティ・インフラストラクチャセキュリティ庁）が指摘する最新の脅威動向をもとに、日本企業が自律型AIを業務プロセスに組み込む際のリスクと対策について解説します。
「対話」から「行動」へ：エージェンティックAIの台頭とリスクの変化
生成AIの技術革新は、単にテキストや画像を生成する段階から、ツールを使用してタスクを遂行する「エージェンティックAI（Agentic AI）」、いわゆる自律型AIエージェントの段階へと進んでいます。これは、AIがユーザーの指示に基づき、Web検索を行ったり、社内データベースにアクセスしたり、コードを実行したりすることを意味します。
こうした進化に伴い、セキュリティの標準化団体であるOWASP（Open Worldwide Application Security Project）は、エージェンティックAIアプリケーションにおける主要なリスクを指摘しました。同時に、米CISAも最も危険なソフトウェアの欠陥リストを更新しており、AIシステムが依存する基盤の脆弱性に対する警戒を強めています。
自然言語が「コード」として機能する危険性
元記事およびOWASPの指摘で特に注目すべきリスクは、「予期せぬコード実行（Unexpected Code Execution）」です。従来、システムへの命令は厳密なプログラミング言語で行われていましたが、AIエージェントは「自然言語」で制御されます。
これは、攻撃者が巧妙なプロンプト（指示文）を入力することで、AIに意図しない操作を実行させる「プロンプトインジェクション」が、単なる不適切な発言の誘発にとどまらず、実際のシステム操作やデータ漏洩に直結することを意味します。AIが外部APIを叩いたり、社内システム上の権限を行使できたりする場合、そのリスクは甚大です。
ランタイム環境の汚染（Environment Poisoning）
もう一つの重要な指摘は、AIエージェントが機能するために依存する「ランタイム環境の汚染」です。自律型AIは、動的に情報を収集し、判断を下します。もしAIが参照する外部データソースやライブラリ、あるいはAIが動作するインフラ自体が汚染されていた場合、AIの判断そのものが操作される恐れがあります。
例えば、AIが要約するために読み込んだ外部Webサイトに悪意のある命令が埋め込まれていた場合、AIはその命令をユーザーからの指示と同様に処理してしまう可能性があります（Indirect Prompt Injection）。これは、サプライチェーン攻撃の一種とも捉えることができ、信頼できない外部情報を扱う際のリスク管理が極めて重要になります。
日本企業のAI活用への示唆
日本の企業組織において、人手不足解消や業務効率化の切り札として、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）と生成AIを組み合わせた「自律型エージェント」への期待が高まっています。しかし、今回のOWASPやCISAの指摘は、安易な権限付与に警鐘を鳴らすものです。日本企業が取るべき対策は以下の通りです。
1. 最小権限の原則（Principle of Least Privilege）の徹底
「便利だから」といって、AIエージェントに広範なアクセス権限（Admin権限など）を与えてはいけません。AIが実行できるタスクを細分化し、それぞれのタスクに必要な最小限の権限のみを付与する設計が必要です。これは日本の組織における職務分掌の考え方とも合致します。
2. 「Human-in-the-loop」による承認プロセスの維持
特に重要なアクション（外部への送金、データの削除、機密情報の送信など）については、AIが完全に自律して実行するのではなく、最終的に人間が承認ボタンを押すフローを組み込むべきです。日本の商習慣である「稟議・承認」プロセスを、システム的に担保することが安全装置となります。
3. サンドボックス化と監視
AIエージェントがコードを実行したり外部と通信したりする場合は、隔離された環境（サンドボックス）で行わせることで、万が一の暴走や乗っ取りが発生しても、基幹システムへの被害を防ぐことができます。また、AIの挙動ログを常時監視し、異常な操作パターンを検知できる体制（AIセキュリティ・ガバナンス）の構築が求められます。