投稿者 global-ai-media 
大規模言語モデル（LLM）の活用は、チャットボット形式から、ツールを操作して業務を完遂する「AIエージェント」へと進化しつつあります。米国ベンダーWitnessAIの最新動向を端緒に、AIがシステムの「操作主体」となる際のリスクと、日本企業が今のうちに整備すべきガバナンスの要諦を解説します。
LLM保護から「エージェント保護」へのシフト
生成AIのセキュリティ分野において、潮目が変わりつつあります。これまでは、ChatGPTのようなチャットインターフェースにおけるプロンプトインジェクション（悪意ある入力）や、機密情報の入力ミスを防ぐ「LLMそのものの保護」が主戦場でした。しかし、米国MSSP（マネージドセキュリティサービスプロバイダ）関連のメディアで報じられたWitnessAIの事例が示すように、焦点は「AIエージェントの保護」へと拡大しています。
AIエージェントとは、単にテキストを返すだけでなく、社内データベースの検索、APIを介したメール送信、コードの実行など、外部ツールを使用して自律的にタスクをこなすシステムを指します。WitnessAIが新たな保護機能を「Agentic Security」として打ち出した背景には、AIが単なる「話し相手」から、具体的な「業務執行者」へと役割を変え始めたというグローバルな技術トレンドがあります。
「発言」だけでなく「行動」を監視する難しさ
AIエージェントの実装が進むと、従来のリスク管理では不十分となります。LLM単体であれば、最大のリスクは「不適切な回答」や「情報の漏洩」という「情報の出力」に留まりました。しかし、AIエージェントはシステムに対して「書き込み」や「実行」の権限を持つことが多くなります。
例えば、RAG（検索拡張生成）を一歩進め、顧客からの問い合わせに対して「在庫を確認し、発送手続きを完了する」エージェントを想像してください。もしAIがハルシネーション（もっともらしい嘘）を起こし、誤った住所へ商品を発送したり、不適切な割引率を適用して決済APIを叩いたりした場合、その損害は物理的かつ金銭的なものとなります。したがって、これからのセキュリティは、テキストの入出力監視だけでなく、AIによる「一連の行動（アクティビティ）」が正当な業務プロセスの範囲内にあるかを監視する仕組みが求められます。
日本企業における「自律性」と「統制」のジレンマ
日本企業においてAIエージェントを導入する際、最大の障壁となるのが「責任の所在」と「承認プロセス」です。日本の商習慣では、稟議やダブルチェックといった人間による承認フローが重視されます。AIに自律的な権限を与えすぎると、これらの既存ガバナンスと衝突する恐れがあります。
一方で、すべての行動に人間の承認を求めていては、AIによる自動化のメリット（スピードと効率）が損なわれます。そのため、日本企業では「AIが実行可能なアクションの範囲」を厳密に定義し、リスクの低い定型業務から段階的に権限を委譲していくアプローチが現実的です。また、万が一AIが誤った操作をした際に、それを検知・遮断し、トレーサビリティ（追跡可能性）を確保する仕組みは、経営層や監査部門を説得する上で必須の要件となるでしょう。
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、以下の3点を意識して準備を進めることを推奨します。
1. 「Human-in-the-loop」の再定義
完全にAI任せにするのではなく、重要な意思決定や外部への書き込み処理（メール送信、DB更新）の直前には必ず人間が介在するフローを設計してください。これをシステム的に強制するガードレールの設置が、安全な活用の第一歩です。
2. 最小特権の原則の適用
AIエージェントに与えるAPIキーやデータベースアクセス権限は、業務遂行に必要な最小限に留めるべきです。「とりあえず管理者権限で動かす」といった開発環境のような設定は、本番環境では致命的なリスクとなります。
3. ログ監査の高度化
「AIがなぜその行動をとったのか」を後から検証できるよう、プロンプトと回答だけでなく、AIが呼び出したツールの履歴（関数呼び出しのログ）を保存・監査できる体制を整えてください。これは将来的なコンプライアンス対応やトラブルシューティングにおいて、強力な武器となります。