投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、テキストを生成する「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」へと進化しつつあります。セキュリティ企業のZenityとOptivが共同でAIエージェントのセキュリティに焦点を当てたことは、この領域におけるリスク管理が企業にとって不可欠なフェーズに入ったことを示唆しています。本記事では、AIエージェント特有のセキュリティリスクと、日本企業が備えるべきガバナンスのあり方について解説します。
「チャットボット」と「AIエージェント」の決定的な違い
現在、多くの日本企業が社内データの検索・要約を行うRAG（検索拡張生成）システムの導入を進めていますが、世界のAIトレンドは既にその先にある「AIエージェント」へと向かっています。AIエージェントとは、LLM（大規模言語モデル）が単にテキストを返すだけでなく、外部ツールやAPIを呼び出し、ユーザーに代わって「行動（Action）」を起こすシステムを指します。
例えば、カレンダーへの予定登録、データベースの更新、メールの送信、あるいはコードの実行などがこれに当たります。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）が劇的に拡大することを意味します。
「読む」AIから「書く・動かす」AIへのリスク変化
ZenityのようなAIセキュリティ専門企業が注目されている背景には、従来の情報漏洩対策だけではAIエージェントを守りきれないという現実があります。これまでのLLMセキュリティは、主に「社内データの持ち出し」や「不適切な発言」を防ぐことに主眼が置かれていました。
しかし、エージェントが権限を持つようになると、攻撃者がプロンプトインジェクション（AIへの指示を乗っ取る攻撃）を通じて、AIに「不正な送金」や「データベースの削除」を命じるリスクが生まれます。AIが「読む」だけでなく、システムに対して「書く・動かす」権限を持つ場合、従来の境界型防御や単純な出力フィルタリングでは不十分です。
特に、外部からのメールやWebサイトの内容をAIに処理させる場合、そこに埋め込まれた悪意ある命令をAIが実行してしまう「Indirect Prompt Injection（間接的プロンプトインジェクション）」への対策が、エンタープライズセキュリティの急務となっています。
日本企業のAI活用への示唆
この世界的な潮流を踏まえ、日本の実務者は以下の3点を意識してAI実装を進める必要があります。
1. 最小権限の原則（Least Privilege）の徹底
AIエージェントに強い権限を与えすぎないことが重要です。「便利だから」といって、AIに管理者権限でのAPIアクセスを許可してはいけません。エージェントが実行できるアクションを必要最小限に絞り、読み取り専用と書き込み可能な操作を厳格に分離する設計が求められます。
2. 「Human-in-the-loop」による承認プロセスの維持
日本の商習慣である決裁・承認プロセスは、AIガバナンスにおいて有効な防壁となります。データの更新や外部への送信といった重要なアクション（副作用のある操作）をAIが行う直前には、必ず人間が内容を確認し、承認ボタンを押すフローを組み込むことを推奨します。これにより、AIの暴走や攻撃による被害を水際で防ぐことができます。
3. シャドーAIエージェントの可視化
現場部門がノーコードツール等を使って独自にAIエージェントを作成し、業務システムと連携させるケースが増えています。これはDX（デジタルトランスフォーメーション）の加速には寄与しますが、IT部門が把握していない「野良エージェント」がセキュリティホールになるリスクがあります。禁止するのではなく、全社的にどのようなエージェントが稼働し、どのデータにアクセスしているかを可視化・管理できるプラットフォームやガイドラインの整備が必要です。
AIエージェントは強力な武器ですが、それは「諸刃の剣」でもあります。ツール導入を急ぐ前に、まずは「AIに何を許可し、何を許可しないか」という権限設計とガバナンスの見直しから着手することが、結果として安全で持続可能なAI活用につながります。