投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用フェーズは、単なるチャットボットから、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。ハーバード・ビジネス・レビュー（HBR）が予測する2026年のAI経済圏におけるサイバーセキュリティの課題、特に「AIエージェントがもたらす新たな内部脅威」という視点を軸に、日本企業が備えるべきガバナンスとリスク管理について解説します。
「チャット」から「エージェント」へ：活用の進化とリスクの変容
これまでの生成AI活用は、人間が質問し、AIが回答を作成するという「対話型」が主流でした。しかし、今後はAIが自律的にツールを使いこなし、APIを叩き、ワークフローを実行する「AIエージェント」の時代が到来します。これは業務効率化の観点からは大きな飛躍ですが、セキュリティの観点からは攻撃対象領域（アタックサーフェス）の劇的な拡大を意味します。
HBRの記事が示唆するように、2026年に向けてCIO（最高情報責任者）やCISO（最高情報セキュリティ責任者）が直面するのは、外部からのハッキングだけでなく、組織内部で稼働するAIエージェントそのものの挙動管理です。AIエージェントは社内システムへのアクセス権を持ち、社員に代わってアクションを起こすため、その権限が悪用された場合の影響は甚大です。
AIエージェントは「新たな内部関係者」である
従来、内部脅威（Insider Threat）といえば、悪意ある社員や、フィッシング詐欺に遭った従業員のアカウントを指しました。しかし、AIエージェントが普及した環境では、AI自体が「デジタルの従業員」として内部脅威になり得ます。
例えば、プロンプトインジェクション攻撃によって外部からAIエージェントが操作され、本来アクセスすべきでない機密データを抽出されたり、意図しない送金処理やデータ削除を実行させられたりするリスクが考えられます。AIエージェントには、それを利用する人間と同等、あるいはそれ以上のシステム権限が付与されるケースが多く、ここがセキュリティの急所となります。
日本企業特有の課題と「権限管理」の難しさ
日本企業では、職務分掌やアクセス権限の管理が、欧米企業ほど厳密にシステム化されていないケースが散見されます。「空気を読む」文化や属人的な運用でカバーされてきた部分に、融通の利かない、あるいは予期せぬ挙動をするAIエージェントが導入されると、ガバナンスが破綻する恐れがあります。
また、日本企業はサプライチェーン全体での信頼関係を重視しますが、取引先のAIエージェントが自社のシステムと連携する場合、相手側のAIのセキュリティ対策が十分かどうかも新たなリスク要因となります。これまで人間同士の信頼で成り立っていた商習慣の中に、「AIの信頼性（Trustworthy AI）」という技術的な検証プロセスを組み込む必要があります。
セキュリティ・バイ・デザインと「Human-in-the-loop」
AIエージェントを安全に活用するためには、開発・導入段階からセキュリティを考慮する「セキュリティ・バイ・デザイン」が不可欠です。具体的には、AIエージェントに与える権限を「最小特権の原則（Least Privilege）」に基づいて厳格に絞り込むことや、AIの挙動を常時モニタリングする仕組みが必要です。
さらに、重要な意思決定や外部へのアクション（メール送信、決済、契約更新など）については、必ず人間が最終確認を行う「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」を残すことが、現段階では最も現実的なリスク低減策となります。完全な自動化を目指すあまり、安全装置を外してしまうことは避けなければなりません。
日本企業のAI活用への示唆
来るべきAIエージェント時代に向け、日本のリーダー層は以下の3点を意識して準備を進めるべきです。
1. AIエージェントを「従業員」として扱うID管理
AIエージェントにも固有のIDを付与し、どのAIがいつ、どのデータにアクセスし、何を実行したかを監査ログとして残す体制を整備してください。AIの操作ログは、将来的なコンプライアンス対応において人間の操作ログと同等に重要になります。
2. 段階的な権限委譲と「承認プロセス」の再設計
いきなりフル権限を与えるのではなく、読み取り専用から開始し、実績に応じて書き込み権限を与えるなど、段階的な導入を推奨します。また、日本の稟議・承認プロセスの中に、「AIによる起案」をどう扱うかというルールを策定する必要があります。
3. 従業員への「AIセキュリティ」教育
AIエージェントを使うのは人間です。プロンプトインジェクションのリスクや、AIが生成した内容の検証義務について、従業員のリテラシーを高めることが、技術的な防御と同じくらい重要です。