17 1月 2026, 土

自律型AI(Agentic AI)時代のセキュリティとID管理──「実行するAI」を日本企業はどう統制すべきか

生成AIのトレンドは、単なるテキスト生成から「自律的なタスク実行(Agentic AI)」へと急速に移行しつつあります。しかし、AIが人間の代わりにシステムを操作する状況は、従来のセキュリティ境界を曖昧にします。本記事では、最新のセキュリティ概念である「Blended Identity(融合されたアイデンティティ)」を切り口に、AIエージェントのリスク管理と、日本企業に求められるガバナンスの在り方を解説します。

「チャットボット」から「エージェント」へ:高まるリスクの質的変化

これまでの生成AI活用は、人間が質問し、AIが回答を作成する「チャットボット」形式や、社内文書を検索して要約するRAG(検索拡張生成)が主流でした。しかし現在、技術の潮流は、AIが自ら判断し、ツールを使いこなし、ワークフローを完遂する「自律型AI(Agentic AI)」へとシフトしています。

例えば、顧客からの問い合わせを受けてメールの下書きを作るだけでなく、CRM(顧客管理システム)のステータスを更新し、在庫確認を行い、必要であれば配送手配まで行う──これがAgentic AIの世界観です。ここで最大の懸念となるのが、「その操作は誰の権限で行われたのか?」というセキュリティとアカウンタビリティ(説明責任)の問題です。

「Blended Identity」:AIと人間の紐づけ

AIエージェントが社内システムや外部SaaSにアクセスする際、従来の「ユーザーIDとパスワード」の概念だけでは不十分になりつつあります。AIは24時間365日稼働し、人間よりも遥かに高速にAPIを叩くことができるからです。もしAIがハルシネーション(もっともらしい嘘)を起こして誤った発注を行ったり、プロンプトインジェクション攻撃を受けて機密情報を持ち出したりした場合、その責任追跡は困難を極めます。

そこで注目されているのが、元記事でも触れられている「Blended Identity(融合されたアイデンティティ)」という考え方です。これは、AIエージェント単独に権限を与えるのではなく、AIエージェントに「検証可能な固有のID」を付与し、さらにそれを「操作を指示した人間(または承認者)」のIDと紐づける仕組みです。

つまり、「AIが勝手にやった」という状況をシステム的に防ぎ、「社員Aさんの認証のもと、AIエージェントBが実行した」という証跡を確実に残す技術的アプローチです。これはゼロトラスト・セキュリティ(すべてのアクセスを信頼せず検証する考え方)を、人間の従業員だけでなく、デジタルな従業員(AI)にも拡張することを意味します。

日本企業の商習慣と「AIのハンコ」

このID管理と責任の紐づけは、日本の商習慣において特に重要です。日本企業では、職務権限規定や稟議制度に基づき、誰が何を承認したかが厳格に問われます。「AIが判断しました」では、コンプライアンスや内部統制の監査を通すことはできません。

AIエージェントを業務プロセスに組み込む際、日本企業は以下の点を考慮する必要があります。

  • 権限の最小化:AIエージェントには、タスク遂行に必要な最低限のアクセス権限(Read onlyなのか、Writeも可能なのか)のみを付与すること。
  • Human-in-the-Loop(人間による確認)の設計:重要な意思決定や外部への送信前には、必ず人間が承認ボタンを押すフローをシステム的に強制すること。これはデジタル版の「検印」と言えます。
  • ログの透明性:「どのプロンプトによって、AIがどう判断し、どのAPIを実行したか」という一連の思考プロセスをログとして保存し、事後監査可能にすること。

日本企業のAI活用への示唆

Agentic AIは生産性を劇的に向上させる可能性がありますが、それは強固なガバナンスがあって初めて成立します。実務への示唆は以下の通りです。

1. IAM(IDアクセス管理)の見直し
従業員のID管理だけでなく、今後は「AIエージェントのID管理(Non-human Identity Management)」が必須となります。情報システム部門は、AIを「新しい種類の特権ユーザー」として定義し、そのライフサイクル管理を計画する必要があります。

2. 責任分界点の明確化
法務・コンプライアンス部門と連携し、AIが起こしたミスに対する責任の所在を明確にします。ベンダーの責任範囲、ユーザー企業の責任範囲、そして最終承認をした個人の責任を整理しておくことが、現場の萎縮を防ぎます。

3. 小さく始めて「信頼」を積み上げる
最初から全自動化を目指すのではなく、まずは「AIが下書きを作成し、人間が承認して実行する」という協働モデルから開始すべきです。実績とログが蓄積され、AIの挙動が予測可能になった段階で、徐々に自律度を高めていく「段階的な権限委譲」が、日本企業の組織文化に適したアプローチと言えるでしょう。

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