投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なる対話型チャットボットから、自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」へと進化しています。この変化は業務効率化の切り札となる一方で、セキュリティリスクの質を大きく変えつつあります。グローバルな技術トレンドとセキュリティの議論をもとに、日本企業が直面する新たな課題と、開発（DX）とセキュリティ（守り）を繋ぐ「架け橋」の重要性について解説します。
「チャット」から「エージェント」へ：AI活用の質的変化
昨今のグローバルなAIトレンドにおいて、最も注目すべき変化はLLM（大規模言語モデル）の役割が「情報の検索・生成」から「行動の代行」へとシフトしている点です。これを業界では「AIエージェント」と呼びます。単に質問に答えるだけでなく、ユーザーに代わって社内システムを検索し、APIを叩き、メールを送信し、会議を設定するといった一連の業務プロセスを自律的に遂行するシステムです。
日本国内でも、労働人口の減少に伴う生産性向上が急務となる中、定型業務をAIエージェントに任せようという動きが活発化しています。RAG（検索拡張生成）による社内ナレッジ活用はその第一歩でしたが、今後はSaaS連携を含めた「アクション可能なAI」が主戦場となります。
「AI Agent」か「AI Spy」か：新たなセキュリティリスク
しかし、AIに「行動する権限」を与えることは、同時に攻撃対象領域（アタックサーフェス）を広げることを意味します。ドイツのセキュリティカンファレンス（CCC）などの技術コミュニティでも、「AI Agent, AI Spy（AIエージェントか、AIスパイか）」というテーマが議論されるように、便利なエージェントが悪意ある第三者によって操られるリスクが顕在化しています。
例えば、「プロンプトインジェクション」と呼ばれる攻撃手法です。攻撃者が隠した命令文をAIに読み込ませることで、本来アクセス権限のないデータを抽出させたり、不適切なメールを勝手に送信させたりするリスクがあります。従来のサイバーセキュリティは「侵入を防ぐ」ことが主眼でしたが、AIエージェントの場合、正規のユーザー権限を使ってAIが「良かれと思って」誤った行動をとるため、従来型のファイアウォールだけでは防ぎきれないのが実情です。
開発とセキュリティの間の「溝」を埋める
ここで重要になるのが、AI開発（またはDX推進）チームと、情報セキュリティチームの間に「Cybersecurity Bridge（セキュリティの架け橋）」を築くという考え方です。
多くの日本企業では、新しい技術を積極的に導入したいDX部門と、リスクを極小化したい管理部門・セキュリティ部門が対立構造になりがちです。あるいは、現場が「とりあえずPoC（概念実証）」として作ったAIツールが、十分な監査を経ずにシャドーIT化してしまうケースも散見されます。
AndesiteのDan Ramaswami氏らが提唱するように、これからのAI活用には、AIの振る舞いを理解した上でのセキュリティ設計が不可欠です。具体的には、AIが実行できるアクションの範囲を最小限に絞る（最小特権の原則）、AIの出力や行動実行前に人間が確認するプロセス（Human-in-the-loop）を組み込む、といった「ガードレール」の設計が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルトレンドとリスクを踏まえ、日本の実務者は以下の3点を意識してプロジェクトを進めるべきです。
1. ガバナンス・ガイドラインの「エージェント対応」へのアップデート
現在多くの企業が策定している「生成AI利用ガイドライン」は、ChatGPTのようなチャットツールの利用を想定したものが大半です。AIが社内システムに接続し「行動」することを前提とした、API連携や権限管理に関する規定を早急に追加・整備する必要があります。
2. 「No」と言うだけのセキュリティからの脱却
セキュリティ部門は、AIの導入を単に禁止するのではなく、「どのようなガードレールを設ければ安全に運用できるか」を提示するパートナーになる必要があります。そのためには、セキュリティ担当者自身がLLMの仕組みやリスク（ハルシネーションやインジェクション）を深く理解する必要があります。
3. ログ監視とトレーサビリティの確保
AIエージェントが「なぜその行動をとったのか」を後から検証できるよう、プロンプトの入力と出力、実行されたAPIコールのログを確実に保存する設計にしてください。これは、万が一のインシデント時の原因究明だけでなく、日本の厳格な個人情報保護法や業法へのコンプライアンス対応としても極めて重要です。