投稿者 global-ai-media 
生成AIの進化により、Web上を行き交うトラフィックの質が劇的に変化しています。単なるアクセス遮断ではなく、AIエージェントの「意図」を理解し、適切な権限を与える「信頼管理（Trust Management）」という概念が注目されています。最新の市場動向をもとに、日本企業が備えるべきAIセキュリティのあり方を解説します。
自律型AIエージェントの台頭とセキュリティのパラダイムシフト
Forresterなどの調査機関が「Bot And Agent Trust Management（ボットおよびエージェントの信頼管理）」という新たなカテゴリを定義し始めたことは、サイバーセキュリティ業界における大きな転換点を示唆しています。これまでWebサイト運営者の主な関心事は、DDoS攻撃や不正スクレイピングを行う「悪意あるボット」をいかに検知し、遮断するかという点にありました。
しかし、LLM（大規模言語モデル）を搭載した「自律型AIエージェント」の実用化が進む2025年時点において、状況はより複雑化しています。ユーザーの代わりに商品を検索・予約する「良性のエージェント」と、競合サイトの価格を調査したりコンテンツを盗用したりする「悪性のエージェント」が混在し、その境界が曖昧になっているのです。従来の「人間かボットか」という二元論的な判定では、ビジネス機会を損失するか、リスクを許容するかの二択を迫られることになります。
「意図」に基づくフィルタリングとなりすまし検知
DataDomeなどのソリューションが注目されている背景には、AIエージェントの「意図（Intent）」を読み解く技術の進化があります。単にアクセス元IPやユーザーエージェントを見るだけでなく、そのアクセスが「購入を目的とした代行」なのか「学習データの収集」なのか、あるいは「在庫の買い占め」なのかを、振る舞いから推論するアプローチです。
特に懸念されているのが、AIエージェントによる「なりすまし（Spoofing）」です。高度なAIは、人間のマウス操作やブラウジングの「ゆらぎ」を模倣することが可能であり、遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm）を用いて防御システムを回避するように進化するケースも報告されています。これに対抗するためには、静的なルールベースの防御ではなく、相手の進化に合わせて動的に検知ロジックを更新する適応型のセキュリティ基盤が不可欠となります。
日本企業における法的・実務的課題
日本国内において、この「エージェント信頼管理」は法規制と商習慣の両面で重要な意味を持ちます。日本の著作権法（第30条の4など）はAI学習のためのデータ利用に柔軟ですが、一方でWebサイトの利用規約（ToS）によってスクレイピングを禁止している企業も多数存在します。法的にはグレーゾーンが残る中で、企業は技術的に自社のデジタル資産をどう守るかという判断を迫られています。
また、日本のWebサービスは「おもてなし」を重視し、ユーザー体験を損なうような厳格すぎるCAPTCHA（画像認証）の導入を躊躇する傾向があります。ユーザーの利便性を維持しつつ、背後でAIエージェントのなりすましを見抜く技術は、UXを重視する日本企業のニーズに合致します。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントが一般化する中で、日本企業の意思決定者やエンジニアは以下の3点を意識して対策を進めるべきです。
1. 「遮断」から「制御」への意識改革
すべてのボットを一律にブロックすることは、将来的に「AIコンシェルジュ」経由の顧客流入を遮断することと同義になります。robots.txtのような静的な宣言だけでなく、エージェントの属性や意図に応じて「この情報は渡すが、購入処理は人間による確認を必須とする」といった、きめ細やかなアクセスポリシーの策定が必要です。
2. AIガバナンスとセキュリティの連携
AIエージェントへの対応は、セキュリティ部門だけでなく、事業部門や法務部門を巻き込んだガバナンスの問題です。自社のデータが外部のAIにどのように利用されることを許容するのか、そのガイドラインを明確にし、それを技術的に強制（Enforcement）できるツールを選定する必要があります。
3. 防御側のAI活用
攻撃側（悪性エージェント）がAIを使って防御網を突破しようとする以上、防御側もAIを活用したリアルタイムの検知・分析が不可欠です。特に2025年以降のWebセキュリティにおいては、従来型のWAF（Web Application Firewall）に加え、エージェントの振る舞いを分析・管理する専用のレイヤーを設けることが、標準的なアーキテクチャとなっていくでしょう。