投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なる対話から自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」へと進化しています。しかし、その利便性の裏で、従業員が許可なくAIを利用する「シャドーAI」のリスクも増大しています。グローバルな議論をもとに、日本企業が直面するAIガバナンスの課題と実務的な対応策を解説します。
「対話」から「行動」へ：AIエージェントの台頭
生成AI（GenAI）の活用フェーズは、チャットボットによる質疑応答や文章作成支援から、より高度な「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、ユーザーの指示に基づき、AIが自律的に計画を立て、APIを通じて外部ツールを操作し、一連の業務プロセスを完遂するシステムを指します。
例えば、従来のLLM（大規模言語モデル）が「出張計画を提案する」だけであったのに対し、AIエージェントは「フライトの空席確認を行い、社内システムで申請を出し、カレンダーに予定を登録する」といった具体的なアクションまで担います。この「行動するAI」は業務効率化に革命をもたらす一方で、ガバナンスの観点からは新たなリスク要因となります。
見えないAI利用：「シャドーAI」の脅威
元記事（Khaleej Times）でも指摘されているように、AIエージェントの導入においてセキュリティリーダーが最も警戒すべきは「シャドーAI（Shadow AI）」の存在です。シャドーAIとは、組織のIT部門やセキュリティ部門の承認を得ずに、従業員や各事業部が独自に導入・利用するAIツールを指します。
従来のSaaSにおける「シャドーIT」と同様の問題ですが、AIエージェントの場合、リスクは情報の「漏洩」だけにとどまりません。AIが勝手に外部へメールを送信したり、不適切なコードを本番環境にデプロイしたりといった「意図しない行動」を引き起こす可能性があるためです。特に日本企業では、現場の判断で「無料だから」「便利だから」と個人アカウントのAIツールを業務利用してしまうケースが散見され、これが重大なセキュリティホールとなる恐れがあります。
可視化と「シフトレフト」によるガバナンス
このリスクに対処するためには、単に利用を禁止するのではなく、組織内でどのようなAIエージェントが稼働しているかを把握する「可視化（Visibility）」が不可欠です。誰が、どのモデルを、何の目的で、どのデータにアクセスさせているかをリアルタイムで監視できる体制が必要です。
また、開発や導入の初期段階からセキュリティ部門が関与する「シフトレフト」のアプローチも重要です。日本企業では、PoC（概念実証）が終わっていざ本番導入という段階で法務やセキュリティ部門がストップをかけるケースがよく見られます。これでは現場の不満が溜まり、結果としてシャドーAIへの流出を招きます。企画段階からリスク評価と対策を組み込むことで、安全かつ迅速な導入が可能になります。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントの普及に伴い、日本企業は以下の3つの観点で実務を見直す必要があります。
1. ガイドラインの「行動」対応へのアップデート
多くの企業で策定済みの「生成AI利用ガイドライン」は、情報の入力（漏洩防止）に主眼が置かれています。AIが社内システムを操作したり外部と通信したりすることを前提とした、「権限管理」や「承認プロセス」を含むルールへの改定が必要です。
2. 「禁止」ではなく「安全な環境」の提供
シャドーAIが発生する根本原因は、現場の「業務を効率化したい」というニーズに対し、公式の環境が追いついていないことにあります。一律禁止にするのではなく、企業版のChatGPTやCopilot、あるいは安全にAPI連携できるサンドボックス環境をIT部門主導で整備し、現場が堂々と使える選択肢を提供することが、結果として最大のリスク対策になります。
3. 人間による監督（Human-in-the-loop）の再定義
AIエージェントが自律的に動くといっても、最終的な責任は人間が負う必要があります。特に日本の商習慣やコンプライアンスにおいては、AIの出力結果や行動ログを人間がどのタイミングで確認・承認するかというフロー設計が重要です。完全自動化を目指すのではなく、クリティカルな判断には必ず人が介在する設計を徹底することで、信頼性のあるAI活用が実現します。