投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用フェーズは、人間を支援する「Copilot」から、自律的にタスクをこなす「Agent」へと移行しつつあります。これに伴い、AIによる操作の責任所在やアクセス権限をどう管理するかという新たな課題が浮上しています。本記事では、米Descope社が発表した「Agentic Identity Hub 2.0」を題材に、日本企業が直面するAIエージェントのアイデンティティ管理（ID管理）と監査の重要性について解説します。
CopilotからAgentへ：権限管理のパラダイムシフト
現在、多くの日本企業が導入している生成AIは、主に「Copilot（副操縦士）」として人間の指示に従い、文章作成やコード生成を支援する形態が中心です。しかし、グローバルな技術トレンドは急速に「Agentic AI（自律型AIエージェント）」へとシフトしています。
エージェントは、単に回答を生成するだけでなく、SaaSツールへのログイン、データの抽出、メールの送信、あるいは決済処理といった「アクション」を自律的に実行します。ここで最大の問題となるのが、「そのアクションを実行した権限は誰のものか？」そして「AIが勝手に誤った操作をした場合、誰がどう責任を負うのか？」という点です。
Descopeが提示する「AIエージェントのID管理」という概念
米国時間2025年1月、顧客ID管理（CIAM）プラットフォームを提供するDescopeは、「Agentic Identity Hub 2.0」を発表しました。このアップデートの核心は、AIエージェントの行動に対する「ロギング（記録）」と「オーディティング（監査）」機能の強化にあります。
具体的には、AIエージェントが実行するすべてのアクションを可視化し、追跡可能にする機能です。これは従来の「人間のユーザーID」の管理とは異なり、AIそのものにアイデンティティ（ID）を付与し、その振る舞いを監視・制御するという、セキュリティの新しいレイヤーを意味します。
日本企業における「ノンヒューマン・アイデンティティ」の重要性
日本企業、特に金融、製造、公共インフラなどの領域では、厳格なコンプライアンスと内部統制が求められます。稟議システムや承認フローが整備されている中で、AIエージェントが「人間の社員の代理」としてシステムを操作する場合、以下のリスクが懸念されます。
- なりすましリスク：悪意ある第三者がAIエージェントをハックし、社員の権限で不正操作を行う。
- 証跡の欠如：システム障害や情報漏洩が発生した際、それが「人間の操作ミス」なのか「AIのハルシネーション（誤作動）」なのか判別できない。
- 過剰権限（Least Privilege）：AIに全権限を渡してしまい、本来アクセスすべきでない人事データや機密情報へアクセスしてしまう。
Descopeのようなソリューションが登場した背景には、こうした「ノンヒューマン・アイデンティティ（非人間のID）」の管理不備が、セキュリティホールになりつつあるという危機感があります。
実務への実装課題と限界
一方で、こうした管理ツールを導入すればすべて解決するわけではありません。AIエージェントの挙動は非決定的（毎回同じ結果になるとは限らない）であり、すべてのアクションをリアルタイムで監視・遮断することは、レイテンシー（遅延）の観点から業務効率を損なう可能性があります。
また、既存のID基盤（Microsoft Entra IDやOktaなど）と、AIエージェント専用の管理基盤をどう統合するかというアーキテクチャ上の課題も残ります。日本企業においては、既存のセキュリティポリシーと照らし合わせながら、AIに「どこまでの権限委譲を許容するか」というガイドライン策定が先決となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回のニュースは、単なるツールの機能追加にとどまらず、AI活用のフェーズが変わったことを示唆しています。日本の実務者は以下の3点を意識して準備を進めるべきです。
- 「AIのID化」を前提としたガバナンス設計：社員IDをAIに使い回すのではなく、AIエージェント専用のサービスアカウントやIDを発行し、明確に区別して管理する仕組みを検討してください。
- 監査証跡（トレーサビリティ）の確保：「いつ、どのAIが、どのデータにアクセスし、何を実行したか」をログとして残すことは、将来的な法規制対応やトラブルシューティングにおいて必須となります。
- 段階的な権限付与：まずは「読み取り専用」から開始し、書き込みや実行権限を与える際は、必ず人間の承認（Human-in-the-loop）を挟むプロセスを設計することが、リスク回避の現実的な解となります。