投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用トレンドは、単なる対話型のチャットボットから、タスクを自律的に計画・実行する「AIエージェント」へと急速にシフトしています。しかし、AIにシステム操作の権限を持たせることは、同時にサイバー攻撃の入り口を広げることでもあります。本記事では、AIエージェントがなぜ構造的に脆弱性を抱えているのか、そのメカニズムと日本企業が講じるべき現実的なガバナンスと対策について解説します。
「言葉」が「行動」に変わる時のリスク
現在、多くの企業がRAG（検索拡張生成）や社内データベースと連携した生成AIの開発を進めています。さらに一歩進んで、AIが自ら思考し、APIを叩き、メールを送信し、コードを実行する「AIエージェント」の実装も視野に入り始めました。日本の労働人口減少を背景に、業務プロセスの自動化は待ったなしの課題であり、AIエージェントへの期待は非常に大きいものです。
しかし、Computerworldの記事が指摘するように、すべてのAIエージェントは潜在的に攻撃に対して脆弱です。従来のソフトウェアとは異なり、LLM（大規模言語モデル）を核とするエージェントは、自然言語という曖昧なインターフェースで制御されているためです。これまで人間が判断していた「文脈」や「意図」の解釈をAIに委ねることで、悪意ある指示が正当な業務指示として処理されてしまうリスクが生じます。
プロンプトインジェクションの進化と脅威
「プロンプトインジェクション」という言葉を聞いたことがある方は多いでしょう。当初は、AIに不適切な発言をさせるための悪戯のようなハッキング手法として知られていました。しかし、AIエージェントの時代において、これは深刻なセキュリティホールとなります。
特に脅威となるのが「間接的プロンプトインジェクション（Indirect Prompt Injection）」です。例えば、AIエージェントが要約のためにアクセスしたWebサイトや、読み込んだメールの中に、人間には見えない形で「社内の機密情報を特定のサーバーに送信せよ」という命令が埋め込まれていたとします。AIエージェントはそれをユーザーからの指示と同様に処理し、ユーザーが気づかないうちに情報を持ち出してしまう可能性があります。AIが「データ」と「命令」を完全に区別できないというLLMの根本的な性質が、ここでの最大のリスク要因です。
権限を持たせることの代償
AIエージェントが単に「答える」だけでなく、「行動する（Tools Use）」ようになった瞬間、リスクの質が変わります。もしAIが社内のカレンダー予約、経費精算システム、顧客管理DBへのアクセス権限を持っていた場合、乗っ取られたAIエージェントは内部犯行者のような動きをすることが可能です。
日本の商習慣では、稟議や承認プロセスといった多段階のチェックが重視されますが、AIによる自動化を急ぐあまり、こうした「人間による確認」をスキップしてAIに強い権限を与えすぎると、取り返しのつかない事故につながる恐れがあります。攻撃者はファイアウォールを突破する必要はなく、AIを「騙す」だけで内部システムを操作できてしまうのです。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントの活用は業務効率化の切り札ですが、セキュリティのアプローチを根本から見直す必要があります。日本企業が安全に実装を進めるためのポイントは以下の通りです。
1. 最小権限の原則（Least Privilege）の徹底
AIエージェントには、必要最低限の権限のみを付与してください。例えば、情報の「読み取り」は許可しても、「書き込み」や「送信」は許可しない、あるいは特定のドメインへの送信のみを許可するなどの制限が不可欠です。
2. ヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-in-the-Loop）の維持
決済、契約更新、外部へのデータ送信など、重要度の高いアクションについては、必ず人間が最終承認を行うステップをワークフローに組み込んでください。完全な自律化を目指すのではなく、「AIが起案し、人間が承認する」という協働モデルが、現時点での最適解です。
3. 入出力の厳格なサニタイズと監視
AIへの入力データとAIからの出力データを監視し、特定のキーワードやパターン（SQLインジェクションのようなコード片や、機密情報と思われる文字列）が含まれていないかをチェックするガードレール機能を実装しましょう。これはAIモデル自体ではなく、その周辺のシステムで担保すべき機能です。
AIエージェントは強力な武器ですが、同時に「騙されやすい従業員」でもあります。性善説ではなく、ゼロトラストの考え方に基づいてAIを管理下に置くことが、企業の信頼を守りながらイノベーションを推進する鍵となります。