投稿者 global-ai-media 
米調査会社Forresterが中国のAIエージェントエコシステムに関するレポートを発表し、NSFOCUSなどのセキュリティベンダーの取り組みを評価しました。これは、AIの活用が単なる「情報の要約」から、セキュリティ運用（SecOps）における「自律的なタスク実行」へとシフトしていることを示しています。日本の深刻なセキュリティ人材不足に対する解決策となり得るAIエージェントの可能性と、導入時に考慮すべきリスクやガバナンスについて解説します。
セキュリティ運用の現場で注目される「AIエージェント」とは
近年、生成AI（Generative AI）の活用は急速に進みましたが、その多くはチャットボット形式による「情報の検索・要約」や「コード生成」といった支援機能（Copilot）にとどまっていました。しかし、今回Forresterのレポートで取り上げられたNSFOCUSの事例などが示すように、業界のトレンドは「AIエージェント」へと移行しつつあります。
AIエージェントとは、単に人間と対話するだけでなく、与えられた目的を達成するために、自ら思考し、ツールを選択し、タスクを実行する能力を持つAIシステムを指します。セキュリティ運用（SecOps）の文脈では、脅威検知のアラートを受け取ったAIが、自律的にファイアウォールのログを調査し、影響範囲を特定し、場合によっては一時的な通信遮断などの初動対応までを行うことが期待されています。
日本のセキュリティ現場が抱える課題との親和性
日本国内の企業において、セキュリティ人材の不足は慢性的な課題です。多くの組織では、日々大量に発生するセキュリティアラート（警告）の精査に追われ、重要な脅威を見逃すリスクや、担当者の疲弊（アラート疲れ）が問題視されています。
ここにAIエージェントを導入する最大のメリットは、定型的な調査・対応業務の自動化にあります。従来、Tier 1（一次対応）のアナリストが行っていた「ログの収集」「既知の脅威との照合」「誤検知の排除」といったプロセスをAIエージェントが代行することで、人間の専門家はより高度な判断が必要なインシデント対応や、根本的なセキュリティ対策の立案に集中できるようになります。
自律型AI導入に伴うリスクとガバナンスの重要性
一方で、AIに「実行権限」を与えることには慎重であるべきです。AIエージェントが誤った判断（ハルシネーションなど）に基づき、正規の業務システムへのアクセスを遮断してしまえば、ビジネスに甚大な損害を与える可能性があります。
特に「品質」や「安心・安全」を重視する日本の商習慣において、AIによるブラックボックス的な自動処置は受け入れられにくい側面があります。したがって、AIエージェントを導入する際は、完全に自律させるのではなく、「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」を前提とした設計が不可欠です。AIは調査と推奨アクションの提示までを行い、最終的な実行ボタンは人間が押す、あるいはリスクの低い特定のアクションのみを自動化するといった、段階的な権限委譲が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のNSFOCUSやForresterのレポートが示唆するトレンドを踏まえ、日本の企業・組織は以下の3点を意識してAI戦略を練る必要があります。
1. 「対話」から「行動」へのシフトを見据える
現在はチャットボットの導入が中心かもしれませんが、今後は社内システムやセキュリティ機器とAPI連携し、タスクを実行できる基盤整備が必要になります。自社のインフラがAIから操作可能（プログラマブル）になっているか、再点検する時期に来ています。
2. 役割分担の再定義とスキルセットの転換
AIエージェントが普及すれば、若手エンジニアが行っていた下積み的なログ調査業務は減少します。これからの人材育成では、AIが提示した分析結果の妥当性を検証できる能力や、AIエージェント自体を監督・チューニングする「AIオーケストレーション」のスキルが重要になります。
3. AIガバナンスと責任分界点の明確化
AIが自律的に動く範囲を明確に規定する必要があります。特にセキュリティ領域では、「どのレベルの脅威ならAIが即時遮断してよいか」というポリシー策定が急務です。ベンダー任せにせず、自社のリスク許容度に基づいたガイドラインを策定し、経営層とも合意形成を図ることが、実用的な導入への近道となります。