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なタスク実行を行う「AIエージェント」へと移行しつつあります。セキュリティメディアSC Mediaが指摘する「2026年のAIの審判（Reckoning）」という予測をベースに、AIエージェントがもたらす新たなセキュリティリスクと、日本企業の経営層・実務者が今から準備すべきガバナンス体制について解説します。
「対話」から「実行」へ：AIエージェントの普及とリスクの変質
現在、多くの日本企業がChatGPTやCopilotのようなチャットボット型の生成AIを導入し、議事録作成や翻訳、コード生成といった業務効率化を進めています。しかし、世界の技術トレンドはすでに次のフェーズである「自律型AIエージェント」へと向かっています。
AIエージェントとは、人間が詳細な指示を出さなくても、AI自らが計画を立て、外部ツール（メール、SaaS、データベースなど）を操作してタスクを完遂するシステムを指します。例えば、「来週の出張手配をして」と頼むだけで、フライトの検索、予約、カレンダー登録、経費精算システムへの下書き保存までを自律的に行うようなイメージです。
利便性は飛躍的に向上しますが、同時にセキュリティリスクの質が大きく変わります。従来の「情報の漏洩（持ち出し）」リスクに加え、AIが勝手にシステムを操作してしまう「意図しない実行」のリスクが生まれるためです。攻撃者がAIへの入力（プロンプト）を巧みに操作し、AIエージェント経由で社内データを削除させたり、不正な送金処理を行わせたりする攻撃手法への対策が急務となります。
NHI（Non-Human Identity）の急増と管理の重要性
AIエージェントの実用化に伴い、避けて通れないのが「NHI（Non-Human Identity：非人間ID）」の管理問題です。NHIとは、APIキー、サービスアカウント、ボット用トークンなど、人間以外のシステムが認証を行うために使用するIDのことです。
AIエージェントが自律的に複数のSaaSや社内システムを連携させるためには、それぞれにアクセス権限（NHI）を持たせる必要があります。結果として、組織内に存在するNHIの数が爆発的に増加する「NHI Sprawl（NHIの拡散）」が発生します。
日本企業の多くは、従業員のID管理（IAM）には熱心ですが、システム間連携用のAPIキーやトークンの管理は現場任せになりがちです。退職者が作成したAPIキーがそのまま放置されていたり、過剰な権限が付与されたトークンがコード内に埋め込まれていたりするケースは珍しくありません。2026年に向けて、これらの管理不全が重大なセキュリティホールになることが予測されます。
ディープフェイクによる「なりすまし」の高度化
もう一つの懸念材料はディープフェイク技術の悪用です。従来のフィッシングメールに加え、経営幹部の声や顔をリアルタイムで模倣したビデオ会議や電話による詐欺（ビジネスメール詐欺の高度版）が現実の脅威となっています。
日本企業では「対面や電話での確認」を信頼の基盤とする文化が根強いですが、AI技術はその前提を揺るがしています。特に金融機関や決済を伴う業務プロセスにおいては、生体認証や目視確認だけに頼らない、多層的な本人確認プロセスの再構築が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
2026年に向けた「AIの審判」を乗り越え、健全に技術を活用するために、日本企業は以下の3点を意識する必要があります。
1. ガバナンスを「技術課題」から「経営課題」へ昇華させる
AIエージェントのセキュリティは、情報システム部門だけで完結できる問題ではありません。AIが誤った判断で業務を執行した場合、その責任は企業自体に帰属します。取締役会や経営層は、AIのリスク許容度を明確にし、セキュリティへの投資をコストではなく「事業継続の要件」として捉える必要があります。
2. 「最小権限の原則」の徹底とNHI管理の強化
AIエージェントには「とりあえず全てのデータにアクセスできる権限」を与えるのではなく、業務遂行に必要な最小限の権限（Minimum Viable Access）のみを付与する設計を徹底すべきです。また、増え続けるAPIキーやサービスアカウントを可視化し、ライフサイクルを管理する仕組み（シークレット管理ツールなど）の導入が不可欠です。
3. 人間による監督（Human-in-the-loop）の維持
完全な自動化を目指すあまり、チェックプロセスを全てAIに委ねるのは時期尚早です。特に日本市場では品質やコンプライアンスへの要求レベルが高いため、最終的な承認や重要な意思決定のプロセスには必ず人間が介在するフローを残すことが、リスクヘッジとしても信頼性の担保としても機能します。