投稿者 global-ai-media 
米国立標準技術研究所（NIST）は、自律的に行動する「AIエージェント」システムのセキュリティ確保に関するベストプラクティスの情報提供要請（RFI）を開始しました。単なる対話から「行動」へと進化するAIシステムにおいて、日本企業が留意すべき新たなリスクとガバナンスのあり方について解説します。
チャットボットから「エージェント」へ：AIの役割の変化
生成AIの活用は、人間が入力した質問に答えるだけの「チャットボット」形式から、与えられた目標に向かって自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」へと急速に進化しています。AIエージェントは、Web検索、データベースへのアクセス、APIを通じたメール送信やコード実行など、外部システムと連携して実世界に影響を及ぼす能力を持っています。
この進化は、日本のビジネス現場における業務効率化やDX（デジタルトランスフォーメーション）の切り札として期待されています。例えば、顧客からの注文メールを読み取り、在庫を確認し、発送手配までを自動で行うといったシナリオです。しかし、権限が拡大すればするほど、悪用された際のリスクも増大します。
NISTが懸念する「ハイジャック」のリスク
今回のNIST（米国立標準技術研究所）の動きは、こうしたAIエージェント特有のリスクに対する懸念を反映したものです。記事によれば、NISTはAIエージェントが「ハイジャック」されやすい点に注目しています。
ここでのハイジャックとは、従来のサーバーへの侵入とは異なり、主に「プロンプトインジェクション」攻撃などを指します。例えば、AIエージェントが処理する外部のWebサイトやメールの中に、人間には見えない形で悪意ある命令文が埋め込まれていた場合、AIがそれを「正規の指示」と誤認してしまう可能性があります。
もし、社内システムへのアクセス権限を持つエージェントがこの攻撃を受けると、攻撃者の意図通りに機密データを外部に送信したり、データベースを削除したりといった行動を自律的に実行してしまう恐れがあります。これは「混乱した代理人（Confused Deputy）」問題とも呼ばれ、AIが実務に入り込むほど深刻な課題となります。
日本企業のAI活用への示唆
NISTの取り組みは、今後のグローバルなAI規制やセキュリティ基準の事実上のスタンダード（デファクトスタンダード）になる可能性が高く、日本企業にとっても無視できない動向です。以下に、国内の実務担当者が押さえておくべきポイントを整理します。
1. 権限の最小化と承認フローの設計
AIエージェントを導入する際は、最初からあらゆるシステムへのアクセス権を与えるのではなく、「必要最小限の権限（Least Privilege）」から始めるべきです。また、データの削除や外部への送金など、リスクの高いアクションについては、必ず人間が最終確認を行う「ヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-in-the-loop）」の承認フローを組み込むことが、現時点での最も現実的なリスク対策です。
2. 入出力の監視とガードレール
AIモデル自体の安全性に頼るのではなく、AIに入力されるデータと、AIが出力（実行）しようとするコマンドを監視する仕組みが必要です。NISTが策定を目指すベストプラクティスでも、こうしたシステム全体での防御策が中心になると予想されます。企業独自の「ガードレール」機能を実装し、不審な挙動をブロックする層を設けることが重要です。
3. サプライチェーン全体のリスク管理
日本企業では、SIerやSaaSベンダーが提供するAI機能を組み込んで利用するケースが一般的です。導入するAIエージェントがどのようなセキュリティ対策を講じているか、NISTの基準などを参考にベンダーへ確認を行うなど、サプライチェーン全体でのリスク管理が求められます。
AIエージェントは業務自動化の強力な武器ですが、それは「諸刃の剣」でもあります。技術的な可能性に飛びつくだけでなく、こうしたセキュリティ動向を注視し、守りを固めながら段階的に活用範囲を広げていく姿勢が、持続可能なAI活用の鍵となるでしょう。