投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用が「チャットボット」から自律的な「AIエージェント」へと進化する中、セキュリティのあり方も大きな転換期を迎えています。AWS（Amazon Web Services）のCISO（最高情報セキュリティ責任者）が語る視点をテーマに、日本企業が直面するAIガバナンスの課題と、イノベーションを阻害せずにリスクを管理するための実務的なアプローチを解説します。
AIエージェントの台頭と「守り」の変化
生成AIのトレンドは、単に質問に答えるだけのチャットボットから、ユーザーの代わりに複雑なタスクを実行する「AIエージェント」へと急速に移行しています。これは業務効率化の観点からは極めて魅力的ですが、セキュリティの観点からは新たなリスクサーフェス（攻撃対象領域）の拡大を意味します。
AWSのCISO（最高情報セキュリティ責任者）が指摘するように、脅威アクター（攻撃者）は常に最も脆弱な経路を探しています。AIエージェントが社内システムや外部APIと連携し、自律的にアクションを起こせるようになるということは、従来の境界型防御だけでは防ぎきれないリスクが生まれることを示唆しています。たとえば、プロンプトインジェクション（AIへの不正な命令）によって、AIエージェントが意図せず機密情報を外部に送信したり、不正なトランザクションを実行したりするリスクです。
「禁止」ではなく「ガードレール」による統制
日本企業の多くは、リスク回避のために新しいテクノロジーの利用を一律に禁止するか、極めて限定的な利用にとどめる傾向があります。しかし、AWSのようなクラウドネイティブな組織のセキュリティ哲学から学べるのは、「禁止」ではなく「ガードレール（防護策）」を設けて走らせるというアプローチです。
具体的には、AIモデル自体にセキュリティを組み込むだけでなく、AIが出力する内容や実行しようとするアクションをリアルタイムで監視・制御する仕組みが必要です。入力データに個人情報が含まれていないかチェックするフィルタリングや、AIがアクセスできるデータベースの権限を最小権限の原則（Least Privilege）に基づいて厳格に管理することが求められます。これにより、エンジニアや社員は安全な範囲内で自由にイノベーションを追求できるようになります。
高度化するフィッシングと人間中心のセキュリティ
AI技術の悪用という意味で、現在最も警戒すべきは「フィッシング詐欺」の高度化です。生成AIを用いれば、違和感のない自然な日本語のビジネスメールを大量かつ安価に作成することが可能です。これは、日本の商習慣に深く入り込んだ標的型攻撃（BEC：ビジネスメール詐欺）のリスクを劇的に高めます。
技術的なフィルタリングはもちろん重要ですが、それ以上に「人間」への教育と組織文化の醸成が不可欠です。セキュリティ部門は、従業員に対して「AIは攻撃者も利用している」という事実を周知し、定期的な訓練を行う必要があります。また、不審な挙動を検知した際に、従業員を責めるのではなく、速やかに報告できる心理的安全性を確保することも、日本企業における重要なガバナンスの一部と言えるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
最後に、グローバルなセキュリティトレンドを踏まえ、日本のビジネスリーダーや実務者が意識すべきポイントを整理します。
1. 「ゼロリスク」信仰からの脱却とリスクベースアプローチ
AI活用においてリスクをゼロにすることは不可能です。過度な禁止は「シャドーAI（従業員が許可なく外部ツールを使うこと）」を招き、かえってガバナンスを効かなくさせます。リスクの許容範囲を定義し、適切なガードレールを設けた上で活用を推進する姿勢が求められます。
2. AIエージェントを見据えた権限管理の再設計
今後、AIが自律的に社内システムを操作する場面が増えます。今のうちから、人間に対するID管理と同様に、AIエージェント（ノンヒューマンアイデンティティ）に対する厳格なアクセス権限管理と監査ログの仕組みを整備しておく必要があります。
3. 開発とセキュリティの融合（DevSecOps for AI）
AI開発や導入のスピードは速いため、リリースの直前にセキュリティチェックを行う従来のウォーターフォール的な手法では間に合いません。開発の初期段階からセキュリティ要件を組み込む「シフトレフト」の考え方を、AIモデルの開発や選定プロセスにも適用することが重要です。