投稿者 global-ai-media 
生成AIのトレンドは、単なるコンテンツ生成から自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」へと急速にシフトしています。これに伴い、サイバーセキュリティ企業Gen Digitalが「Agent Trust Hub」を発表するなど、AIの行動に対する「信頼性」を担保する仕組みが重要視され始めました。本稿では、このニュースを起点に、AIエージェント導入に伴う新たなリスクと、日本企業が構築すべきガバナンスの要諦について解説します。
「Agentic Era（エージェントの時代）」の到来とセキュリティの変化
大規模言語モデル（LLM）の進化は、チャットボットのように人間と対話するフェーズから、複雑なタスクを自律的に計画し実行する「AIエージェント（Agentic AI）」のフェーズへと移行しつつあります。この変化は業務効率化の観点からは歓迎すべきことですが、セキュリティとガバナンスの観点からは、これまでとは異なる次元のリスク管理が求められることを意味します。
従来のチャットボットであれば、最大のリスクは「誤情報の生成（ハルシネーション）」や「不適切な発言」に留まっていました。しかし、外部ツールやAPIを操作する権限を持ったAIエージェントの場合、誤った判断が「誤発注」「データの誤削除」「不正な送金処理」といった具体的な実害に直結する可能性があります。
Gen Digitalが提唱する「信頼のハブ」という概念
こうした背景の中、コンシューマー向けサイバーセキュリティ大手のGen Digital（ノートン、アバストなどを展開）が「Agent Trust Hub」を発表したことは象徴的です。これは、ユーザーが利用するAIエージェントの安全性や信頼性を評価・管理するためのインフラストラクチャを指します。
具体的な製品機能の詳細はさておき、重要なのは「AIエージェントのための認証局」のような第三者的な信頼基盤が必要とされ始めているという事実です。AIエージェントが普及する社会では、以下の3点が重要な技術的要件となります。
- アイデンティティ管理：そのエージェントは誰が開発し、誰の権限で動いているのか。
- 権限の制御：そのエージェントはどこまでのデータにアクセスし、どのような操作が許されているのか。
- 透明性と監査：エージェントがなぜその判断を下し、実行したのかというログの追跡。
日本企業におけるAIエージェント活用の壁と突破口
日本企業、特に金融機関や製造業などの規制産業において、自律型AIエージェントの導入は慎重にならざるを得ません。「AIが勝手にやったこと」では済まされない法的責任や、既存の稟議・承認プロセスとの整合性が問われるからです。
しかし、人手不足が深刻化する日本において、定型業務を自律的にこなすエージェントの需要は極めて高いものがあります。ここで重要になるのが、「Human-in-the-loop（人間がループに入ること）」の設計です。
例えば、AIエージェントに完全に任せるのではなく、「ドラフト作成から最終確認直前までをエージェントが行い、最後の実行ボタンは人間が押す」あるいは「信頼スコアが一定以下の行動については人間に承認を求める」といった、リスクベースのアプローチが現実的です。Gen Digitalのような企業が提供しようとしている「Trust Hub」のような概念は、こうした「どこまでをAIに任せて安全か」を判断する際の指標として、今後BtoB領域でも重要な役割を果たすでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントの時代を見据え、意思決定者や実務担当者は以下の点を意識して準備を進める必要があります。
- 「生成」から「行動」へのリスク評価の転換：
テキスト生成のリスクだけでなく、API連携による「誤作動」や「権限昇格」のリスクを洗い出す必要があります。サンドボックス環境での十分なテストなしに、本番環境のデータベース操作権限をAIに与えてはいけません。 - ガバナンスレイヤー（ガードレール）の実装：
プロンプトエンジニアリングだけでなく、AIの入出力を監視・制御する「ガードレール」システム（NeMo Guardrailsなど）の導入を検討してください。企業ポリシーに違反する行動をシステム的にブロックする仕組みが不可欠です。 - 段階的な権限委譲：
まずは「参照」権限のみを与え、次に「下書き」権限、そして信頼性が確認された特定のタスクに限り「実行」権限を与えるというように、段階的にAIの自律度を高めるロードマップを描くことが、日本企業の組織文化に合った安全な導入方法です。