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、外部システムと連携してタスクを実行する「エージェント」へと進化しています。Google CloudのVertex AI Agent Builderに追加されたツールガバナンス機能（Cloud API Registry連携）を切り口に、日本企業が直面するAIのセキュリティリスクと、実運用におけるガバナンスのあり方について解説します。
チャットから「行動するAI」へ：エージェント化に伴うリスク
現在、多くの日本企業において、生成AIの活用フェーズは「社内文書検索（RAG）」から、APIを通じて社内システムを操作したり、具体的なタスクを実行したりする「AIエージェント」の構築へと移行しつつあります。
AIエージェントは、LLM（大規模言語モデル）がユーザーの意図を解釈し、適切な「ツール（APIや関数）」を選んで実行する仕組みです。しかし、ここで大きな課題となるのが「AIにどのような権限を与えるか」という点です。もしAIが、本来アクセスすべきでない人事データベースへの接続権限を持っていたり、誤って決済システムを操作できたりする場合、重大なセキュリティインシデントに繋がりかねません。
Vertex AI Agent Builderにおけるツールガバナンスの強化
Google Cloudは最近、同社のAI開発プラットフォームである「Vertex AI Agent Builder」において、ツールのガバナンス機能を強化しました。具体的には、「Cloud API Registry」との統合により、開発者が利用できるツール（API）をコンソール上で直接管理・制御できるようになったというものです。
これは技術的に見れば「API管理機能の統合」に過ぎませんが、AIガバナンスの観点からは重要な意味を持ちます。開発者が好き勝手に外部APIをAIに接続するのではなく、組織として認可されたAPIのみを「ツール」として登録し、それをAIエージェントが利用するという「管理された環境」を構築できるからです。
日本企業の組織文化と「シャドーAI」の防止
日本の企業、特に大手企業や金融機関においては、システムの変更管理や権限管理に対して厳格なプロセスが求められます。しかし、生成AIの民主化に伴い、現場部門が情シスの知らないところで外部サービスとAPI連携を行い、意図しないデータの流出を招く「シャドーAI（Shadow AI）」のリスクが高まっています。
今回のGoogleのアップデートのような「利用可能なツールを中央で台帳管理（レジストリ）する」アプローチは、日本企業のITガバナンスと非常に相性が良いと言えます。IT部門は、セキュリティ審査を通過したAPIのみをカタログ化し、開発者や現場の担当者はその中から必要な機能を選んでエージェントに組み込む。このような分業体制を敷くことで、イノベーションの速度を落とさずにリスクをコントロールすることが可能になります。
実務における適用例と限界
例えば、社内ヘルプデスクのエージェントを開発する場合を考えてみましょう。「パスワードリセット」のAPIは許可するが、「ユーザーアカウント削除」のAPIは許可しない、といった粒度の制御が必要です。ツールガバナンス機能を用いれば、LLMが誤って危険な操作（ハルシネーションによる誤った関数呼び出しなど）を行うリスクを、システム側で物理的に遮断することができます。
ただし、ツールを制限すれば全て解決するわけではありません。LLM自体がプロンプトインジェクション（悪意ある命令による乗っ取り）を受けるリスクや、許可されたAPIを通じて不適切なデータを引き出すリスクは残ります。したがって、ツール管理はあくまで「多層防御」の一部であり、最終的な出力のチェックや、人間による承認フロー（Human-in-the-loop）の設計は依然として不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の機能強化から読み解くべき、日本企業のAI活用における要点は以下の通りです。
1. 「繋ぐ」前の棚卸しが必須条件
AIエージェント開発に着手する前に、社内のどのAPIをAIに開放して良いか、セキュリティレベルごとの「APIインベントリ（台帳）」を整備する必要があります。技術的な実装よりも、この社内調整とルール作りが先行すべきです。
2. ガバナンスは「禁止」ではなく「ガードレール」
リスクを恐れて全面禁止にするのではなく、安全なAPIリスト（ホワイトリスト）を提供することで、現場の開発を支援するというスタンスが重要です。認証済みの構成要素を提供することで、開発スピードと品質の両立が図れます。
3. 既存のIT資産管理との統合
AI専用の管理ツールを乱立させるのではなく、既存のAPIゲートウェイやIT資産管理のフローの中に、AIエージェント向けの権限管理をどう組み込むかを検討してください。Vertex AIとCloud API Registryの連携のように、インフラレベルでの統合管理が運用の負荷を下げます。