投稿者 global-ai-media 
米国立標準技術研究所（NIST）は、AIエージェントシステムのセキュリティ確保に関する一般からの意見募集を開始しました。単なる対話型AIから、自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」へと技術トレンドが移行する中、企業が直面する新たなセキュリティリスクと、日本企業が取るべき対策について解説します。
「対話」から「行動」へ：AIエージェントの台頭とリスクの変化
生成AIの活用フェーズは、人間がチャットボットに質問を投げる段階から、AIが自律的にツールを操作し、複雑なタスクを完遂する「AIエージェント」の段階へと急速に移行しつつあります。AIエージェントは、APIを通じて社内データベースを検索したり、メールを送信したり、コードを実行したりする権限を持ちます。
この「行動する能力（Agency）」こそが業務効率化の鍵である一方で、セキュリティの攻撃対象領域（アタックサーフェス）を劇的に拡大させています。従来のチャットボットであれば、リスクは主に「不適切な回答の生成」に留まっていました。しかし、エージェント型システムの場合、プロンプトインジェクションなどの攻撃が成功すると、機密情報の持ち出しや、意図しないトランザクションの実行といった物理的・経済的な実害に直結する可能性があります。
NISTの動きが示唆する業界標準の不在
今回、サイバーセキュリティのフレームワーク策定で世界的な権威を持つ米国立標準技術研究所（NIST）が、AIエージェントのセキュリティに関してパブリックコメント（意見公募）を求めたという事実は、非常に重要です。これは、AIエージェント特有のリスクに対する防御策が、グローバルレベルでもまだ確立されていないことを意味します。
AIエージェントは、複数のモデルや外部ツールが複雑に連携するため、従来のソフトウェアセキュリティの定石だけでは守りきれません。例えば、「間接的プロンプトインジェクション（Webサイトやメールに含まれた悪意ある命令をAIが読み込んで実行してしまう攻撃）」などは、ファイアウォールなどの境界防御では防ぐことが難しく、システム設計レベルでの対策が不可欠です。NISTはこの分野における知見を集約し、新たなガイドラインを策定しようとしています。
日本企業におけるガバナンスへの影響
日本国内においても、多くの企業がRAG（検索拡張生成）の次のステップとして、社内システムと連携したエージェント開発を検討し始めています。しかし、日本の商習慣や組織文化において、セキュリティリスクへの懸念は導入の大きな障壁となりがちです。
NISTの今後のガイドラインは、日本のガイドライン（総務省・経産省のAI事業者ガイドライン等）や、企業の内部監査基準にも間接的に影響を与えると考えられます。「なんとなく便利そうだから導入する」というフェーズは終わり、説明可能なセキュリティ対策とガバナンス体制が、プロダクト開発や導入の必須条件となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回のNISTの動きを踏まえ、AI活用を進める日本企業のリーダーやエンジニアは、以下の点に留意してプロジェクトを進めるべきです。
1. 「ヒトの承認（Human-in-the-loop）」の設計
AIエージェントに完全な自律権限を与えるのではなく、重要なアクション（送金、データ削除、外部へのメール送信など）の直前には、必ず人間が承認するフローを組み込むべきです。これは技術的な防御策であると同時に、日本の組織における責任の所在を明確にする上でも有効です。
2. ゼロトラスト思想の適用
AIモデル自体を信頼するのではなく、「AIは騙されうるものである」という前提に立ち、AIがアクセスするAPIやデータベース側で厳格な権限管理（最小特権の原則）を行う必要があります。AIからのリクエストであっても無条件に信用せず、通常のユーザーと同じく厳密に検証するアーキテクチャが求められます。
3. ガイドラインのアップデート
社内の生成AI利用ガイドラインが「ChatGPTへの入力データ」のみに焦点を当てている場合は、見直しが必要です。「AIに社内システムを操作させる場合の権限管理」や「ログの監視体制」など、エージェント利用を想定した項目を追加し、開発チームとセキュリティチームが共通言語で対話できる環境を整えてください。