投稿者 global-ai-media 
多くの組織がAIに関連する攻撃やインシデントを経験しているという事実は、AI活用が「実験」から「実戦」のフェーズに入ったことを意味します。Google CloudとPalo Alto Networksによるセキュリティアライアンスの拡大というニュースを起点に、自律型AIエージェント時代の到来を見据えたセキュリティの要諦と、日本企業がとるべき現実的な対策について解説します。
AI攻撃の日常化と「99%」の衝撃
Palo Alto NetworksとGoogle CloudがAIセキュリティにおける提携を拡大させた背景には、記事中で触れられている「99%の組織がAIに対する攻撃を報告している」という衝撃的なデータがあります。もちろん、これは深刻な侵害から軽微なプロンプトインジェクション（AIの挙動を操作しようとする試み）まで幅広い事象を含んでいる可能性がありますが、重要なのは「AIはもはや無防備なサンドボックスの中だけで動いているわけではない」という現実です。
日本国内でも、生成AIの業務利用が進むにつれ、意図しない情報漏洩や、外部からの悪意ある入力によるモデルの誤動作リスクが顕在化しています。これまでのセキュリティ対策は境界防御（ファイアウォール等）が中心でしたが、LLM（大規模言語モデル）のようなブラックボックス性の高い技術が中心となるシステムでは、モデル自体やその入出力プロセスを守る新たなアプローチが不可欠になっています。
「AIエージェント」の台頭と新たな脆弱性
今回の提携強化で特筆すべき点は、「AI Agent Security（自律システムのためのセキュリティ）」への言及です。これは、単に質問に答えるだけのチャットボットから、社内システムを操作したり外部APIを叩いたりして自律的にタスクを完遂する「AIエージェント」へのシフトを象徴しています。
日本のビジネス現場でも、人手不足解消の切り札として、RPAの進化版のような形でAIエージェントへの期待が高まっています。しかし、AIが「手足（実行権限）」を持つということは、攻撃者がAIを乗っ取った場合の影響範囲が格段に広がることを意味します。例えば、プロンプトインジェクションによって、AI経由でデータベースが削除されたり、不適切なメールが顧客に一斉送信されたりするリスクです。自律システムへのセキュリティ対策は、これからの日本企業のDXにおいて「ブレーキ」ではなく、安心してアクセルを踏むための「ハンドル」となります。
「AIレッドチーミング」と開発プロセスの保護
もう一つの重要なキーワードが「AI Red Teaming（AIレッドチーミング）」です。これは、攻撃者視点でAIモデルやシステムを攻撃し、脆弱性を洗い出す手法です。従来のソフトウェアテストにおける脆弱性診断に近いものですが、AIの場合は「嘘をつかせる」「差別的な発言を引き出す」といった振る舞いのテストも含まれます。
品質管理（QA）に厳しい日本の製造業やSIerの文化において、AIの「確率的な挙動」をどう保証するかは大きな課題でした。開発段階から脆弱性スキャンを行い、意図的に攻撃を仕掛けて耐性を確認するレッドチーミングをプロセスに組み込むことは、日本企業が信頼性の高いAIサービスを世に出すための標準的な手続き（Standard Operating Procedure）となっていくでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回のグローバルな動向を踏まえ、日本の経営層や実務責任者は以下の3点を意識してAI戦略を進める必要があります。
- 「利用ガイドライン」から「技術的ガードレール」への移行
初期段階では「社内規定」や「倫理ガイドライン」でリスクを管理していましたが、実運用ではそれだけでは不十分です。入出力をリアルタイムで監視・フィルタリングするガードレール機能や、モデル脆弱性スキャンといった技術的な統制をシステム基盤に組み込むフェーズに来ています。 - 自律型エージェント導入時の権限管理（最小特権の原則）
業務効率化のためにAIエージェントを導入する際は、AIに与える権限を厳格に管理する必要があります。人間と同様、AIにも「業務に必要な最小限のアクセス権」しか与えない設計（ゼロトラストの考え方）を徹底し、万が一の暴走や乗っ取りに備えるべきです。 - サプライチェーン全体でのセキュリティ意識
開発ツール自体を保護するという視点も重要です。日本企業は多くのベンダーやOSS（オープンソースソフトウェア）に依存しているケースが多いため、自社開発モデルだけでなく、利用しているAIプラットフォームやライブラリの安全性を含めたサプライチェーンセキュリティの観点を持つことが求められます。