投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なる対話やコンテンツ生成から、自律的にタスクを遂行する「Agentic AI（自律型AI）」へと進化しつつあります。しかし、AIが社内システムやデータの操作権限を持つことは、企業にとって重大なセキュリティリスクの発生を意味します。本記事では、米国で注目されるAIエージェント向けのセキュリティ動向を端緒に、日本企業が備えるべき「ノンヒューマン・アイデンティティ（非人間ID）」の管理とガバナンスについて解説します。
生成AIの次のフェーズ「Agentic AI」とは何か
現在、世界のAIトレンドは、人間がプロンプトを入力して回答を得る「チャットボット」形式から、AIが目標達成のために自律的にツールを選定し実行する「Agentic AI（エージェンティックAI／自律型AIエージェント）」へと急速にシフトしています。
従来のLLM（大規模言語モデル）活用では、ユーザーが「売上データを分析して」と指示すれば、分析コードや考察を提示するだけでした。しかし、Agentic AIは、データベースに自らアクセスしてSQLを実行し、結果をグラフ化し、Slackでチームに共有するといった一連の実務プロセスを完遂する能力を持ちます。
この進化は、日本の深刻な労働力不足を補う「デジタルワークフォース」として大きな期待が寄せられていますが、同時に、従来のセキュリティ対策では防ぎきれない新たなリスクをもたらしています。
AIエージェントが「セキュリティの穴」になる理由
最大の問題は、AIエージェントに与えられる「権限（アクセス権）」の管理です。Vezaなどのセキュリティベンダーが新たなソリューションを展開し始めた背景には、AIエージェントが過剰な権限を持ったまま放置されるリスクへの懸念があります。
例えば、社内Wikiを参照するだけのつもりで導入したRAG（検索拡張生成）システムが、設定ミスにより人事データベース全体への読み取り権限を持っていた場合、悪意あるプロンプト（プロンプトインジェクション）によって給与情報が流出する恐れがあります。さらにAgentic AIの場合、情報の読み取りだけでなく、データの書き換えや外部へのメール送信といった「実行権限」を持つため、被害が実空間に及ぶ可能性があります。
これまで企業は、従業員（人間）のID管理（IAM：Identity and Access Management）には多額の投資をしてきました。しかし、APIを通じて動くAIエージェントという「ノンヒューマン・アイデンティティ（非人間ID）」に対しては、多くの日本企業で管理の目が届いておらず、共通のAPIキーを使い回すなどの「Shadow AI（管理外のAI利用）」が横行しやすい状況にあります。
「最小権限の原則」をAIにも適用する
AIエージェントを安全に活用するためには、ゼロトラストセキュリティの基本である「最小権限の原則」を徹底する必要があります。具体的には以下の3つの視点が重要です。
- 可視化（Visibility）：社内でどのようなAIエージェントが稼働し、それがどのデータベースやアプリケーションにアクセス可能かをリアルタイムで把握する。
- 権限の適正化：AIエージェントに対し、「すべてのS3バケットへのアクセス」のような広範な権限ではなく、「特定のプロジェクトフォルダへの読み取りのみ」といった粒度で権限を絞り込む。
- 監視と監査：AIがいつ、どのデータにアクセスし、どのような操作を行ったかをログとして記録し、異常な振る舞いを検知できる体制を作る。
Vezaのようなプラットフォームが提唱するのは、AIエージェントを単なるソフトウェア機能としてではなく、「IDを持つ主体（アイデンティティ）」として扱い、人間と同様の厳格なガバナンス下に置くというアプローチです。
日本企業のAI活用への示唆
日本企業、特にエンタープライズ領域においては、稟議や承認プロセスが厳格な一方で、一度導入されたシステムの内部挙動に対する監視は手薄になりがちです。今後のAI活用において、意思決定者は以下のポイントを意識する必要があります。
1. AIを「システム」ではなく「従業員」として扱うセキュリティ設計
AIエージェントを導入する際は、新しい従業員を入社させるのと同様に、「このAIにはどの情報を見せてよいか」「どの操作を許可するか」を定義し、IDを発行して管理する運用フローを構築してください。IT部門と事業部門が連携し、野良AIエージェントの発生を防ぐガイドラインが必要です。
2. 「Human-in-the-loop」によるリスクコントロール
技術的には完全自動化が可能であっても、決済処理や外部へのデータ送信など、重要度の高いアクションについては、必ず人間が最終承認を行う「Human-in-the-loop」のプロセスを組み込んでください。これはリスク管理だけでなく、日本の商習慣における説明責任を果たす上でも有効です。
3. 既存のID管理基盤との統合
AI専用の管理ツールを乱立させるのではなく、既存のID管理システムや特権ID管理の仕組みの中に、AIエージェントの管理をどう組み込むかを検討すべきです。これにより、退職者のID削除と同様に、不要になったAIエージェントの権限剥奪も確実に行えるようになります。
AIによる自動化の恩恵を最大化するためには、ブレーキ（ガバナンス）の性能を高めることが、結果としてアクセル（活用）を強く踏むための条件となります。