投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なるチャットボットから、外部ツールを操作しタスクを完遂する「エージェント型」へと進化しています。しかし、AIに実行権限を与えることは、セキュリティリスクを飛躍的に高めることでもあります。セキュリティのトップカンファレンスであるNDSS 2025で発表された「IsolateGPT」の概念を参考に、日本企業がこれから直面する「AIエージェントの安全な実装」に向けたアーキテクチャとガバナンスのあり方を解説します。
「対話」から「行動」へ：LLMエージェントの台頭とリスク
昨今の生成AIブームにおいて、多くの日本企業がRAG（検索拡張生成）による社内ナレッジ検索や、議事録作成といった「情報の参照・加工」に注力してきました。しかし、次のフェーズとして注目されているのが、LLMが自律的にAPIを叩き、データベースを操作し、メールを送信するといった「行動（Action）」を伴う「エージェント型システム（Agentic Systems）」です。
業務効率化の観点では極めて魅力的ですが、セキュリティの観点では、攻撃対象領域（アタックサーフェス）が劇的に拡大することを意味します。もしLLMがプロンプトインジェクション攻撃を受けたり、幻覚（ハルシネーション）によって誤った判断を下したりした場合、これまでは「不適切な発言」で済んでいた被害が、「機密データの削除」や「不正な送金処理」といった実害に直結する恐れがあります。
「IsolateGPT」が示す解決策：実行環境の隔離
こうした背景の中、セキュリティシンポジウムNDSS 2025で取り上げられた「IsolateGPT」という研究は、LLMベースのエージェントシステムにおける「実行隔離（Execution Isolation）」の重要性を提唱しています。詳細な実装は多岐にわたりますが、核心となる考え方はシンプルです。「AIエージェントが動作する環境を、基幹システムやユーザーのプライベート領域から論理的・物理的に切り離す」というものです。
例えば、ブラウザがウェブサイトごとのプロセスをサンドボックス化してOS本体を守るように、AIエージェントがツールを実行する際も、一時的かつ隔離されたコンテナや仮想環境の中で行わせるというアプローチです。これにより、万が一AIが乗っ取られたり暴走したりしても、その被害（Blast Radius）を隔離環境内だけに封じ込めることが可能になります。
日本企業における実装の課題と現実解
日本の商習慣や組織文化において、この「隔離」の概念は特に重要です。日本企業は「データの正確性」と「情報漏洩」に対して非常に敏感であり、一度のセキュリティ事故がブランド毀損や取引停止に直結しやすい傾向があります。
しかし、現在の多くのPoC（概念実証）では、LangChainなどのフレームワークを使って安易に社内DBへの接続権限をLLMに渡してしまっているケースが見受けられます。これは、従業員全員に管理者権限を渡しているようなものであり、極めて危険です。
実務的な対策としては、単にAIを導入するだけでなく、以下のような多層防御のアーキテクチャを設計段階から組み込む必要があります。
- サンドボックス実行: Pythonコードの生成・実行機能などを持たせる場合は、ネットワークから隔離された使い捨てのコンテナ環境で実行させる。
- 最小権限の原則: エージェントに渡すAPIトークンは、読み取り専用や特定スコープに限定したものを使用する。
- ヒューマン・イン・ザ・ループ: 重要なアクション（データの書き換えや外部送信）の直前には、必ず人間の承認フローを挟む。
日本企業のAI活用への示唆
「IsolateGPT」のような研究成果は、今後のAIシステム開発において「機能要件」だけでなく「非機能要件（セキュリティ・可用性）」が主戦場になることを示唆しています。以下に、日本の実務担当者が押さえるべきポイントを整理します。
1. AIガバナンスを「精神論」から「アーキテクチャ」へ
「AI倫理規定」を定めるだけでは不十分です。AIが悪意ある命令を受けたとしても、システム的に実行不可能な状態を作る「Security by Design」の設計が求められます。開発ベンダーを選定する際は、プロンプトエンジニアリングの技術だけでなく、こうした隔離アーキテクチャを提案できるかを評価基準に含めるべきです。
2. 既存のセキュリティ資産の活用
日本企業が得意とする堅牢な既存インフラ（ファイアウォール、VDI、厳格なIAM管理）は、AIエージェントにとっても有効な防御壁となります。AIを特別な魔法の箱として扱うのではなく、あくまで「信頼できないユーザーの一人」として扱い、既存のゼロトラストアーキテクチャの中に位置づけることが肝要です。
3. リスク受容レベルの明確化
全ての業務をAIに自動化させる必要はありません。参照系タスク（検索・要約）は積極的に自動化し、更新系タスク（登録・削除）は隔離環境または人間による承認を必須とするなど、業務ごとのリスクレベルに応じた使い分けを定義することが、現場での混乱を防ぎます。