投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用フェーズは、単なるチャットボットから、複雑なタスクを自律的に遂行する「AIエージェント」へと移行しつつあります。米国WitnessAIがAIエージェント向けの保護機能を強化したというニュースは、この潮流に伴う新たなリスク管理の必要性を示唆しています。本記事では、自律型AIがもたらすビジネス価値とリスク、そして日本企業がとるべきガバナンス戦略について解説します。
AIエージェントの台頭と「実行」のリスク
これまでの企業における生成AI活用は、主にRAG（検索拡張生成）を用いた社内文書検索や、要約・翻訳といった「情報の生成」が中心でした。しかし現在、世界の技術トレンドは「AIエージェント」へと急速にシフトしています。AIエージェントとは、LLM（大規模言語モデル）が単にテキストを返すだけでなく、外部のAPIやデータベースと連携し、ユーザーの代わりに具体的な「アクション」を実行する仕組みを指します。
例えば、顧客からの問い合わせ内容を分析し、在庫システムを確認した上で、発送手続きを行い、完了メールを送信するといった一連の業務プロセスを自律的にこなすことが可能です。これは日本の深刻な人手不足を解消する切り札として期待されていますが、同時にセキュリティのリスクプロファイルを劇的に変化させます。
従来のLLMのリスクは、主に「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」や「情報漏洩」でした。しかし、AIエージェントがシステムへの書き込み権限や実行権限を持つようになると、プロンプトインジェクション（悪意ある命令による乗っ取り）などの攻撃を受けた際、勝手に発注を行ったり、データを削除したりといった「実害」に直結する危険性が生じます。
「可観測性」と「ガードレール」の重要性
こうしたリスクに対応するため、グローバル市場ではAIエージェントに対する「オザーバビリティ（可観測性）」と「ガードレール」の導入が急務となっています。今回のWitnessAIの事例に見られるように、AIがどのような判断プロセスを経て行動を起こしたのかをログとして記録・監視し、特定の危険な行動（例：社外へのPII送信や、承認なき決済処理など）を強制的にブロックする仕組みが、セキュリティベンダーやMSSP（マネージドセキュリティサービスプロバイダ）を通じて提供され始めています。
日本企業においても、単にLLMを導入するだけでなく、AIエージェントが予期せぬ挙動をした際に即座に検知・遮断できる「安全装置」をシステム設計段階から組み込むことが、実務上の必須要件となりつつあります。
日本的組織文化とAIガバナンスの融合
日本企業特有の商習慣や組織文化を考慮すると、AIエージェントの導入には「Human-in-the-loop（人の介在）」の設計がより重要になります。欧米企業のように結果責任を明確にしてAIに大幅な権限を委譲するスタイルに対し、日本では合意形成やプロセス、説明責任が重視される傾向にあります。
したがって、いきなりAIエージェントに全権限を与えるのではなく、AIが立案したアクションプランに対して、最終的な実行ボタンは人間が押す、あるいは既存のワークフローシステムや稟議システムと連携させ、AIのアクションを「起案」として扱うといったハイブリッドな運用が現実的です。これにより、コンプライアンスを担保しつつ、業務効率化のメリットを享受することが可能になります。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントの普及を見据え、日本企業の意思決定者やエンジニアは以下の3点を意識してプロジェクトを進めるべきです。
- ガイドラインのアップデート：既存の生成AI利用ガイドラインは「チャット利用」を前提としている場合が多いです。「AIによるシステム操作・外部接続」を前提とした、権限管理や責任分界点を含む規定へと改定する必要があります。
- 段階的な自律化の実装：最初からフルオートメーションを目指さず、「情報の検索・提示」→「ドラフト作成」→「人間承認後の実行」→「特定領域での自律実行」というように、信頼度を確認しながら段階的に権限を拡大するアプローチが推奨されます。
- 専門的なセキュリティ機能の活用：AIエージェント特有の攻撃手法は日々進化しています。自社開発ですべての防御策を講じるのは困難であるため、信頼できるセキュリティベンダーのガードレール機能や、専門家による監視サービスの活用を検討し、本業であるサービス開発にリソースを集中させることが賢明です。