投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は「対話」から「行動（エージェント）」へと進化しており、業務自動化への期待が高まっています。しかし、最新の報告によると、すでに組織の5分の1がAIエージェントに関連するセキュリティインシデントを経験しています。日本企業がこの新たなリスクを適切に管理し、実務への導入を成功させるためのポイントを解説します。
AIエージェント：チャットボットとは異なる「行動するAI」のリスク
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ツールを操作し、タスクを完遂する「AIエージェント」へと移行しつつあります。社内システムへの検索、APIを通じたデータ取得、そしてメール送信やコード実行といった「行動」が可能になることで、業務効率化の幅は劇的に広がります。
しかし、これはセキュリティの観点からは攻撃面（アタックサーフェス）の拡大を意味します。Forbesの記事で紹介された調査によると、すでに組織の5分の1（20%）がAIエージェントに関連するセキュリティイベントを報告しています。特筆すべきは、これらのインシデントの多くが、正式な管理体制やコントロールが整備される前に発生しているという点です。
権限管理と「シャドーAI」の問題
AIエージェントにおける最大のリスクは「過剰な権限付与」です。日本企業では、従業員への信頼をベースにシステム権限が設計されていることが少なくありませんが、AIエージェントに対して人間と同様の広範なアクセス権を与えてしまうと、プロンプトインジェクション攻撃（悪意ある命令によるAIの操作）を受けた際に、機密情報の持ち出しや意図しないデータの削除などが実行される恐れがあります。
また、現場部門がDX推進の一環として、IT部門の承認を経ずにSaaS型のエージェントツールを導入する「シャドーAI」も懸念されます。ガバナンスが効いていない状態で、社内データが外部の学習データとして利用されたり、予期せぬ挙動を引き起こしたりするリスクは、従来のソフトウェア以上に深刻です。
「人間による確認」と「最小権限の原則」の徹底
これらのリスクに対処するためには、技術的な防御だけでなく、運用プロセスの設計が不可欠です。まず、AIエージェントが重要なアクション（外部へのメール送信、データベースの書き換えなど）を行う直前には、必ず人間が承認を行う「Human-in-the-Loop」の仕組みを組み込むことが推奨されます。日本の商習慣においても、稟議や承認フローは一般的ですが、AIのプロセスにも同様のチェックポイントを設けるべきです。
また、セキュリティの基本である「最小権限の原則（Least Privilege）」をAIにも適用する必要があります。エージェントには全データへのアクセス権を与えるのではなく、そのタスク遂行に必要最低限のAPIやデータベースへの読み取り権限のみを付与し、書き込み権限はさらに慎重に管理する設計が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントは労働力不足に悩む日本企業にとって強力なツールとなりますが、セキュリティは「後付け」ではなく、設計段階から組み込むべき要素です。
1. ガバナンスの先行整備
現場での利用が広がる前に、AIエージェントがアクセスできるデータの範囲と、実行可能なアクションの許可リストを策定してください。
2. 従業員と同等のID管理
AIエージェントを「システムの一部」ではなく「デジタルの従業員」として捉え、どのエージェントがいつ、何をしたかを追跡できるログ管理とID管理を徹底する必要があります。
3. スモールスタートと段階的権限委譲
最初は「閲覧のみ」の権限で導入し、挙動の正確性が確認できた段階で徐々に「実行権限」を付与する、段階的なアプローチがリスクコントロールとして有効です。