投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用が「対話型」から、タスクを自律的に遂行する「エージェント型」へと進化する中、新たなセキュリティリスクが顕在化しています。セキュリティ企業Radwareが公開した「ZombieAgent」の手法は、悪意ある指示がAIエージェント内に潜伏・永続化し、隠れたアクションを実行し続ける可能性を示唆しています。本記事では、この新たな脅威のメカニズムと、日本企業が安全にAIエージェントを導入・運用するためのガバナンスについて解説します。
チャットボットから「AIエージェント」への進化とリスクの変化
現在、多くの日本企業が業務効率化のために導入を進めている生成AIですが、そのトレンドは単なる質疑応答を行う「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（Agentic AI）」へとシフトしています。社内システムと連携し、メールの送信、スケジュールの調整、あるいはコードの修正などを自律的に行うシステムです。
しかし、権限を持たせれば持たせるほど、攻撃された際のリスクは増大します。これまでの主な懸念は、不適切な回答を引き出す「プロンプトインジェクション」が中心でしたが、AIが「行動（Action）」の権限を持つようになった今、その攻撃対象は「情報の窃取」から「不正な操作の実行」へと拡大しています。
「ZombieAgent」が示唆する脅威：永続化と隠蔽
Radwareが明らかにした「ZombieAgent」という手法は、AIエージェントのセキュリティにおける新たな懸念点である「永続性（Persistence）」に焦点を当てています。従来のプロンプトインジェクションの多くは、そのセッション限りの単発的な攻撃でした。しかし、ZombieAgentのような手法では、悪意あるプロンプトがAIのメモリやコンテキスト（文脈）内に深く潜伏し、あたかもゾンビのように生き続けることを可能にします。
具体的には、攻撃者がエージェントに対して特定の指示を埋め込むことで、エージェントが再起動されたり、別のタスクを実行している最中であっても、バックグラウンドで隠れたアクション（Hidden Executions）を実行し続けるリスクがあります。例えば、表向きは正常に業務支援を行いつつ、裏では機密情報を外部サーバーへ送信し続けたり、データベースに対して不正なクエリを投げ続けたりするといったシナリオが考えられます。
日本型組織における「権限管理」と「ログ監視」の課題
日本企業、特に金融や製造などのコンプライアンス意識が高い業界において、このリスクは無視できません。日本的な組織文化では、稟議や承認プロセスが重要視されますが、AIエージェントが導入されると、担当者の目の届かないところでAIが「勝手に」処理を進めるケースが増えます。もしAIエージェントが乗っ取られ（ハイジャックされ）、担当者の権限で不正な承認や送金、発注を行ってしまった場合、その責任の所在を特定することは極めて困難になります。
また、AIの挙動は確率的であるため、従来のようなルールベースのシステムと異なり、なぜそのアクションを実行したのかという「監査ログ」の追跡が複雑になりがちです。「ZombieAgent」のようにアクションが隠蔽される場合、標準的なログには「正常な業務」として記録され、異常検知をすり抜けてしまう恐れもあります。
最小権限の原則と「忘れる」ことの重要性
このようなリスクに対応するためには、従来の情報セキュリティにおける「最小権限の原則（Least Privilege）」をAIエージェントにも徹底する必要があります。AIに対して「なんでもできる」権限を与えるのではなく、特定のAPIへのアクセスのみを許可し、かつその実行範囲を厳密に制限することが求められます。
さらに、AIエージェントにおける「メモリ管理」の見直しも重要です。過去の対話履歴を無制限に保持することは利便性を高めますが、同時に悪意ある指示が永続化する温床にもなります。セッションごとに記憶をリセットする、あるいは重要なアクションを実行する前には必ず人間の承認（Human-in-the-loop）を挟むといった設計が、実務的な防御策となります。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントはDX（デジタルトランスフォーメーション）を加速させる強力なツールですが、導入にあたっては以下の点に留意する必要があります。
1. 「AIへの性善説」を捨てる（ゼロトラスト・アーキテクチャ）
AIモデル自体や、外部からの入力データを無条件に信頼しない設計が必要です。AIが生成したコマンドやコードは、実行前に必ず検証層を通す仕組みを構築してください。
2. 権限の分離と範囲の限定
「全社横断エージェント」のような広範な権限を持つAIはリスクが高まります。特定の業務（例：経費精算のみ、カレンダー調整のみ）に特化した、権限の分離された複数のエージェントを連携させるアプローチが安全です。
3. オブザーバビリティ（可観測性）の確保
AIが「何を考え、なぜそのツールを使ったのか」という思考プロセス（Chain of Thought）をログとして記録・可視化できる環境を整備してください。隠れた実行（Hidden Executions）を防ぐため、AIの入出力だけでなく、中間プロセスの監視が不可欠です。
4. ガバナンスルールの策定
万が一、AIエージェントが不正動作を行った際の緊急停止スイッチ（キルスイッチ）の整備や、インシデント発生時の対応フローをあらかじめ策定しておくことが、企業の社会的信用を守ることに繋がります。