投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用フェーズは、単なるコンテンツ生成から、自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」へと移行しつつあります。しかし、実システムへの接続が増えるにつれ、セキュリティリスクも飛躍的に増大します。本記事では、Human SecurityとAmazon Bedrockの連携事例を題材に、日本企業がAIエージェントを安全に実装・運用するために考慮すべきリスク管理とガバナンスの視点を解説します。
「対話」から「行動」へ：AIエージェントの台頭と新たなリスク
現在、生成AIのトレンドは、チャットボットのように人間が問いかけて答えを得る「対話型」から、AIが自律的にツールを使いこなし、予約システムやデータベースを操作してタスクを完遂する「AIエージェント」へと急速にシフトしています。日本国内でも、カスタマーサポートの自動化や社内ワークフローの自律実行など、PoC（概念実証）を超えた実実装への期待が高まっています。
しかし、AIが「行動（Action）」できるようになるということは、それだけシステムへの攻撃面が広がることを意味します。従来のプロンプトインジェクション（AIを騙して不適切な出力をさせる攻撃）に加え、AIエージェントが悪意あるボットによって大量に呼び出されたり、APIを通じてバックエンドシステムに対して予期せぬ操作を行ったりするリスクが顕在化しています。
Human SecurityとAmazon Bedrock連携の意味
こうした背景の中、2025年12月のトピックとして報じられたHuman SecurityとAmazon Bedrockの連携強化は、AI実務において重要な示唆を含んでいます。Human Securityは、長らくアドフラウド（広告詐欺）対策やボット検知の分野で実績を持つサイバーセキュリティ企業です。一方、Amazon BedrockはAWSが提供するフルマネージド型の生成AIサービスであり、多くのエンタープライズ企業が基盤として採用しています。
この連携が意味するのは、AIモデルそのものの性能向上ではなく、「AIを使うのは誰か（人間かボットか）」「AIが実行しようとしているアクションは正当か」を判断する『外側のガードレール』の重要性です。AIエージェントが企業の基幹システムや顧客データにアクセスする際、そのリクエストが悪意ある自動化ツールによるものではないことを保証する仕組みは、商用利用における必須要件となりつつあります。
日本企業が直面する「石橋を叩く」文化とAIガバナンス
日本の企業文化、特に大手企業や金融・公共分野においては、リスク回避の意識が強く働きます。「ハルシネーション（もっともらしい嘘）による誤発注」や「不正アクセスによる情報漏洩」への懸念が、AIエージェント導入の最大のブロッカーとなっています。
これまでのAI導入は「リスクがない範囲（要約やアイデア出し）」に留まりがちでしたが、業務効率化のインパクトを出すには、社内APIやSaaSとの連携が不可欠です。Human Securityのようなセキュリティベンダーのソリューションを「LLM（大規模言語モデル）のラッパー（外側の保護層）」として組み込むアーキテクチャは、日本企業が社内稟議を通し、コンプライアンス要件を満たす上で非常に合理的なアプローチと言えます。
単に「AIが賢いから大丈夫」と説明するのではなく、「既存のセキュリティベンダーによる監視レイヤーを通しているため安全である」という説明責任（アカウンタビリティ）の果たし方が、今の日本の現場には求められています。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェント時代を見据え、日本企業のリーダーやエンジニアは以下の3点を意識してプロジェクトを進めるべきです。
1. モデル性能とセキュリティ機能の分離評価
「どのLLMが賢いか」という議論に加え、「どのプラットフォームなら既存のセキュリティ資産（ボット検知、WAF、ID管理など）と統合できるか」を選定基準に含める必要があります。Amazon Bedrockのようなマネージドサービスを選択する利点は、こうしたサードパーティのセキュリティ製品とのエコシステムが成熟している点にあります。
2. 「Human in the Loop」から「Security in the Loop」へ
すべての処理に人間が介在する（Human in the Loop）のは理想ですが、それでは自動化のメリットが損なわれます。代わりに、信頼できるセキュリティプロトコルを処理のループに組み込む（Security in the Loop）ことで、自律的な動作を許可する範囲を段階的に広げていく設計が現実的です。
3. ガバナンスルールの再定義
「AIに何をさせないか」という禁止リストだけでなく、「異常検知時にAIをどう停止させるか（キルスイッチ）」の運用フローを策定してください。技術的な防御策と組織的な対応フローの両輪が揃って初めて、日本企業は安心してAIエージェントを「社会実装」のフェーズに進めることができます。