投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用フェーズは、単なる対話から自律的にタスクを実行する「AIエージェント」へと進化しています。これに伴い、米国国立標準技術研究所（NIST）がエージェントシステムのセキュリティリスク管理に動き出しました。本稿では、ハイジャックやバックドア攻撃といった具体的な脅威を解説し、日本企業が安全に自動化を進めるための実務的な指針を提示します。
「対話するAI」から「行動するAI」へのシフトとリスクの拡大
昨今、企業のAI活用はChatGPTのようなチャットボット形式から、社内システムや外部APIと連携して自律的にタスクをこなす「AIエージェント」へと関心が移っています。AIエージェントとは、LLM（大規模言語モデル）が推論能力を用いて、メールの送信、データベースの検索、コードの実行といった具体的な「アクション」を選択・実行する仕組みです。
業務効率化や労働力不足の解消を目指す日本企業にとって、この自動化は極めて魅力的です。しかし、AIが「行動」できるようになったことで、セキュリティリスクの質が変化しています。米国国立標準技術研究所（NIST）が懸念を示しているのは、まさにこの点です。単に誤った情報を出力するハルシネーション（幻覚）の問題だけでなく、システムが乗っ取られ、意図しない操作を実行されるリスクが現実味を帯びてきました。
「Rogue AI Agent」——具体的脅威とは何か
元記事にある「Rogue AI Agents（暴走する、あるいは悪意ある振る舞いをするAIエージェント）」という表現は、SF的な反乱を指すものではありません。実務的には、主に以下のセキュリティ脅威を指します。
- エージェント・ハイジャッキング： 外部からのプロンプトインジェクション攻撃（AIへの指示を巧みに操作する攻撃）により、エージェントが本来の目的とは異なる動作を強制されること。例えば、顧客対応エージェントが悪意ある入力を受け取り、社内の機密データを外部へ送信してしまうケースなどが想定されます。
- バックドアとサプライチェーン攻撃： オープンソースのモデルやサードパーティ製のツールを利用する際、意図的な脆弱性（バックドア）が仕込まれているリスクです。
これまでは「不適切な発言」が最大のリスクでしたが、エージェント化により「不適切なファイル削除」や「不正な送金処理」といった、より深刻な実害が生じる可能性が生まれています。
日本企業に求められる「権限管理」と「人とAIの協働」
日本国内では、経済産業省と総務省による「AI事業者ガイドライン」など、法規制よりもソフトロー（指針）によるガバナンスが主流です。しかし、グローバルなセキュリティ基準であるNISTの動向は、今後の日本における調達基準や監査基準にも大きな影響を与えます。
日本企業、特に金融機関やインフラ、製造業などの信頼性が重視される組織において、AIエージェントを導入する際は、従来のITシステム同様の厳格なアクセス制御が必要です。具体的には「最小権限の原則（Principle of Least Privilege）」の徹底です。AIエージェントに対して、無制限に社内ネットワークへのアクセス権を与えるのではなく、タスク遂行に必要最低限のAPIのみを許可する設計が不可欠です。
また、日本の商習慣である「現場の品質へのこだわり」と照らし合わせると、完全自動化を急ぐのではなく、重要な意思決定や外部へのアクション実行前には必ず人間が確認する「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」をプロセスに組み込むことが、リスク低減と品質担保の両立につながります。
日本企業のAI活用への示唆
NISTの動きは、AIエージェント技術の危険性をあおるものではなく、技術が社会実装のフェーズに入った証左と言えます。今後の実務に向けて、以下の3点を意識する必要があります。
- エージェントの権限分離： AIを「全知全能の管理者」として実装せず、読み取り専用、特定の更新のみ許可など、ロールベースでの権限管理を徹底してください。
- 入力と出力のフィルタリング強化： プロンプトインジェクション対策として、LLMに入力されるデータと、LLMが実行しようとするコマンドの双方に対して、ルールベースまたは別のAIモデルによる検証レイヤーを設けることが推奨されます。
- 説明責任とログ管理： 万が一、AIエージェントが予期せぬ動作をした際、なぜそのアクションを選択したのかを追跡できるよう、思考プロセス（Chain of Thought）や実行ログを詳細に保存し、監査可能な状態を維持することが重要です。