投稿者 global-ai-media 
生成AIのトレンドは、単なるチャットボットから、自律的にタスクを遂行する「Agentic AI（AIエージェント）」へと移行しつつあります。セキュリティ運用プラットフォーム「LimaCharlie」が発表した「Agentic SecOps」の事例は、AIが実業務を代行するためにシステム側が備えるべき「ある絶対条件」を明確に示しています。日本企業がAIによる自動化を推進する上で避けて通れない、インフラとAPIの重要性について解説します。
セキュリティ運用の現場で始まる「Agentic AI」の活用
米国発のセキュリティ運用プラットフォーム「LimaCharlie」に関する報道は、生成AIの活用フェーズが新たな段階に入ったことを示唆しています。同社はMSSP（マネージドセキュリティサービスプロバイダー）のスケールアップを支援するため、「Agentic SecOps Workspace」という概念を打ち出しました。
これは、人間が自然言語で指示を出すだけで、AIエージェントがテレメトリ（ログや監視データ）を読み解き、検知ルールを記述し、さらには対応アクションを実行するというものです。これまで「Copilot（副操縦士）」として人間の判断を支援する役割だったAIが、ここでは人間に代わって自律的、あるいは半自律的にオペレーションを行う主体として位置づけられています。
AIが「行動」するための条件：100%のAPIカバレッジ
この事例で最も注目すべき技術的なポイントは、同社が「当社のAPIはプラットフォーム機能の100%をカバーしている」と強調している点です。ここに、日本企業が自社システムにAIエージェントを組み込む際の重要なヒントがあります。
生成AI（LLM）は、どれほど高度な推論能力を持っていても、対象となるシステムに「手（操作手段）」がなければ何も実行できません。人間であればGUI（画面）を見てマウスをクリックできますが、AIエージェントがシステムを操作するには、すべての機能がAPI経由でアクセス可能である必要があります。
「AIが検知ルールを書く」「AIが遮断コマンドを送る」といったアクションは、その裏側に強固で網羅的なAPIがあって初めて実現します。つまり、AI活用を高度化したいのであれば、AIモデルの選定以上に、操作対象となる社内システムやSaaSの「API整備（プログラマビリティ）」が決定的な要因となるのです。
日本企業における「人手不足」と「運用自動化」の現実解
日本のセキュリティ現場やIT運用現場では、慢性的な人材不足が課題となっています。特に24時間365日の監視が必要なSOC（Security Operation Center）業務などは、人間への負荷が限界に達しつつあります。
LimaCharlieがMSSPのスケール（規模拡大）をターゲットにしているように、日本でも「定型的な一次対応」や「膨大なログの相関分析」といったタスクをAIエージェントに委譲する動きは加速するでしょう。しかし、ここで障壁となるのが日本の商習慣や組織文化です。
多くの日本企業では、システムの操作権限が厳格に管理されており、AIに「書き込み権限」や「実行権限」を与えることに対して強い心理的・制度的な抵抗感があります。また、レガシーなシステムではAPIが未整備で、画面操作（RPA的なアプローチ）に頼らざるを得ないケースも散見されます。
リスクコントロールとガバナンスの在り方
AIエージェントに強い権限を与えることは、誤作動やハルシネーション（もっともらしい嘘）によるシステム障害、あるいはセキュリティリスクを招く可能性と表裏一体です。
実務的なアプローチとしては、以下の3段階のガバナンスを効かせることが推奨されます。
- ReadOnly（読み取り専用）からのスタート：まずはAIにログの分析とレポート作成のみを行わせ、システム変更権限は与えない。
- Human in the Loop（人間による承認）：AIがアクション（例：通信遮断や設定変更）を提案し、人間のエンジニアが「承認」ボタンを押したときだけ実行される仕組み。
- スコープ限定の自律化：リスクの低い特定の領域（例：既知のマルウェア対応など）に限り、完全自動化を許可する。
LimaCharlieの事例は、こうした制御を行うためにも、基盤となるシステムが「コードで制御可能（Infrastructure as Code）」であることの重要性を物語っています。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本企業の意思決定者やエンジニアが得るべき示唆は以下の通りです。
- AI活用の土台は「APIファースト」：
自社プロダクトや社内システムがAPIでフルコントロール可能かを見直してください。GUIでしか操作できないシステムは、AIエージェント時代においてボトルネックとなります。 - 「チャット」から「エージェント」への視点転換：
社内Wikiを検索するだけのチャットボットから脱却し、ワークフローを回せるエージェントの導入を検討すべき時期です。ただし、それには業務プロセスの標準化が前提となります。 - 段階的な権限移譲の設計：
「全自動か、手動か」の二元論ではなく、AIにどの範囲のAPIアクセス権限（Scope）を与えるかを設計することが、今後のITガバナンスの要となります。