投稿者 global-ai-media 
Microsoft Copilotに新たな自律機能が追加され、AIがユーザーに代わって「商品の購入・決済」まで実行可能になりつつあります。この進化は業務効率を劇的に高める可能性がある一方で、「意図しない出金」や「誤発注」といった物理的・金銭的リスクを招く恐れもあります。生成AIが「対話」から「行動」へとシフトする中で、日本企業が備えるべきリスク管理と活用の視点を解説します。
「チャット」から「アクション」へ：AIエージェントの台頭
これまで企業の現場で導入が進んできた生成AIの多くは、議事録の要約やメールのドラフト作成、あるいは社内ナレッジの検索といった「情報の処理・生成」を主たる役割としていました。しかし、Microsoft Copilotの最新機能や、昨今のAI開発のトレンドである「エージェント型AI（Agentic AI）」は、その役割を大きく変えようとしています。
記事で触れられている「Copilot Checkout」のような機能は、AIが単に情報を提示するだけでなく、Webサイトを自律的に操作し、カートに商品を入れ、決済を完了させるという「実世界でのアクション」を伴います。これは、AIが「アドバイザー」から「実行者」へと進化していることを意味します。
金銭的リスクとハルシネーションの脅威
AIが実行権限を持つことは、業務プロセスの完全自動化に向けた大きな一歩ですが、同時にリスクの質も変化させます。従来、LLM（大規模言語モデル）が事実に基づかない回答をする「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」が発生しても、人間が内容を確認して修正すれば、被害は修正の手間程度で済みました。
しかし、AIが決済機能やシステム操作権限を持った場合、ハルシネーションは「誤った商品の大量発注」や「不正な口座への送金」、「本番データベースの誤削除」といった、取り返しのつかない実損害に直結する可能性があります。記事のタイトルにある「銀行口座を空にする（Drain Your Bank Account）」という表現は極端な例かもしれませんが、AIが自律的に判断して予算を執行するリスクは、企業ガバナンス上の重大な懸念事項となります。
プロンプトインジェクションとセキュリティ境界
また、セキュリティの観点からも新たな対策が求められます。外部からの悪意ある入力によってAIの挙動を操作する「プロンプトインジェクション」攻撃を受けた際、従来のチャットボットであれば不適切な発言をする程度のリスクでした。しかし、決済機能を持つAIエージェントが攻撃された場合、攻撃者の意図する商品を購入させられたり、外部サイトへ誘導されたりする恐れがあります。
日本企業においても、APIを通じてAIを社内システムや外部SaaSと連携させる動きが加速していますが、AIに「どこまでの実行権限（Read/Write/Execute）」を与えるかという権限設計は、従来の情報セキュリティ以上に慎重に行う必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントによる自動化は不可逆なトレンドですが、日本企業がこれを安全に活用するためには、以下の3つの視点が重要です。
1. 「ヒューマン・イン・ザ・ループ」の徹底と承認フローの設計
決済や契約、外部へのデータ送信など、リスクの高いアクションについては、AIがプロセスを準備し、最終的な実行ボタンは必ず人間が押すという「ヒューマン・イン・ザ・ループ（人間による介在）」を維持すべきです。これは、日本の組織における「稟議（りんぎ）」のデジタル版とも言え、責任の所在を明確にする上でも有効です。
2. 権限の最小化とサンドボックスでの検証
AIエージェントに与える権限は必要最小限（Least Privilege）に留めるべきです。また、いきなり本番環境の決済システムと連携させるのではなく、金額の上限設定や、特定ドメインでのみ動作するような制限（ガードレール）を設けた上で、小規模な実証実験から始めることが推奨されます。
3. AIガバナンス規程のアップデート
従来のIT利用規程は、人間が操作することを前提としています。「AIが自律的に行った損害」を誰がどう補償するか、ベンダーの免責事項はどうなっているかを確認し、社内規程を「AIが主体的に動く」シナリオに対応できるよう改訂する必要があります。