投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は単なる「対話」から、システム操作や業務実行を担う「エージェント」へと進化していますが、そこには新たなセキュリティリスクが潜んでいます。かつて大規模なサプライチェーン攻撃を経験したSolarWinds社のCTOが語るAI設計思想をヒントに、日本企業が自律型AIを安全に導入するための要諦を解説します。
自律型AIエージェントの台頭とセキュリティの懸念
生成AI技術の進化に伴い、単に質問に答えるだけのチャットボットから、ユーザーの指示に基づいてシステム操作やワークフローの実行までを行う「AIエージェント」への関心が高まっています。特にIT運用管理（ITOM）やDevOpsの領域では、障害対応や定型業務の自動化において大きな期待が寄せられています。
しかし、AIにシステムの操作権限を与えることは、セキュリティ上の新たな攻撃対象領域（アタックサーフェス）を生み出すことと同義です。もしAIエージェントが悪意あるプロンプト（指示）によって操作されたり、学習データや推論プロセスが汚染されたりすれば、企業の基幹システムへの不正アクセスや情報漏洩につながるリスクがあります。
SolarWindsが重視する「設計段階からの安全性」
IT運用管理ソフトウェア大手のSolarWinds社においてCTOを務めるKrishna Sai氏は、同社のAIエージェント機能の実装において、セキュリティを最優先事項として設計していることを強調しています。同社は過去に大規模なサプライチェーン攻撃の標的となった経験があり、その教訓から「Secure by Design（設計段階からのセキュリティ確保）」を徹底しています。
Sai氏が指摘する重要なポイントは、AIエージェントによる「自然言語での対話」や「自動化されたアクション」が、新たなサプライチェーン攻撃の経路や不正アクセスの入り口にならないようにすることです。具体的には、AIがユーザーの意図を解釈してシステムコマンドを実行する際、そのアクションが承認された権限の範囲内であるか、また文脈として妥当であるかを厳格に検証するメカニズムが必要となります。
AIエージェント特有のリスクと対策
AIエージェントを企業システムに組み込む際、従来型のソフトウェア脆弱性対策だけでは不十分です。LLM（大規模言語モデル）特有のリスクとして、以下の点が挙げられます。
- プロンプトインジェクション： 外部からの悪意ある入力により、AIが本来のガイドラインを無視して不適切な動作を行うリスク。
- 過剰な権限付与： 利便性を優先するあまり、AIエージェントに必要以上のデータベースアクセス権やシステム変更権限を与えてしまうこと。
- サプライチェーンリスク： 採用するLLMモデルやAIライブラリ自体にバックドアが含まれていたり、学習データに偏りがあったりするリスク。
これらのリスクに対し、SolarWindsのような先進的なベンダーは、AIと基幹システムの間に「ガードレール」と呼ばれる中間層を設け、入出力のフィルタリングや権限の最小化を図っています。
日本企業における「AIガバナンス」と「現場の自動化」の両立
日本企業においては、石橋を叩いて渡る慎重な組織文化や、責任の所在を明確化しようとする傾向が強く、これがAIエージェント導入のブレーキになることがあります。「AIが勝手にシステムを止めたら誰が責任を取るのか」という議論になりがちだからです。
しかし、労働人口の減少が進む日本において、AIによる業務自動化は避けて通れない課題です。重要なのは、リスクをゼロにすることではなく、リスクを「管理可能な状態」にすることです。例えば、AIエージェントが提案したアクションに対して、最終的な実行ボタンは人間が押す「Human-in-the-loop（人間参加型）」のフローを組み込むことは、日本の現場における安心感を醸成する有効な手段です。
日本企業のAI活用への示唆
SolarWindsの事例とセキュリティの潮流を踏まえ、日本企業の意思決定者やエンジニアは以下の点を考慮すべきです。
- 最小権限の原則をAIにも適用する： AIエージェントには、タスク実行に必要な最小限の権限（Read-onlyなど）から付与し、API連携の範囲を限定的に保つ設計にする。
- ガードレールの実装を必須とする： プロンプトインジェクション対策として、AIへの入力と出力を監視・制御する専用のセキュリティレイヤーを設ける。また、SaaS選定時にはベンダーがどのようなAIセキュリティ対策を講じているかを確認する。
- 「人間による承認」プロセスを組み込む： 特にシステム設定の変更や機密データへのアクセスを伴う操作については、AIはあくまで「提案」までを行い、実行は人間の承認を経て行うワークフローを確立する。
- サプライチェーンの透明性確保： 使用しているAIモデルの出自や、データがどのように処理・学習されるか（自社データがモデルの再学習に使われないか等）を契約レベルで確認し、コンプライアンスを遵守する。