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「AIエージェント」へと急速にシフトしています。オープンソースの「OpenClaw」のような強力なエージェントが登場する中、セキュリティチームが直面する新たな脅威「Agentic Security Threats」と、日本企業が取るべき現実的な対策について解説します。
「読むAI」から「動くAI」への進化とリスク
ChatGPTの登場以降、多くの企業がテキスト生成や要約といったタスクで業務効率化を進めてきました。しかし現在、技術の主戦場は「自律型AIエージェント（Agentic AI）」へと移行しています。これらは人間が詳細な指示を出さずとも、自ら推論し、Webブラウザを操作し、コードを実行し、APIを叩いて完結させる能力を持ちます。
CrowdStrikeなどが警鐘を鳴らす「OpenClaw」といったオープンソースのAIエージェントは、この進化の象徴です。これらは「スーパーエージェント」とも呼ばれ、高い自律性を持つ一方で、悪用された際の影響範囲が従来のAIとは比較にならないほど大きくなるリスクを孕んでいます。
「Agentic Security Threats」：エージェント起因の脅威とは
従来のサイバー攻撃は、マルウェアの感染やIDの盗難が主でした。しかし、AIエージェントが普及すると、攻撃者は「エージェントの自律性」そのものを悪用しようとします。これを「Agentic Security Threats（エージェント起因の脅威）」と呼びます。
例えば、AIエージェントに「プロンプトインジェクション」攻撃を仕掛けることで、本来の業務とは異なる不正なコマンドを実行させる手法が考えられます。単なるチャットボットであれば不適切な発言をする程度で済みますが、社内システムへのアクセス権限を持ったエージェントが乗っ取られた場合、機密データの持ち出しやシステムの破壊といった「実害」に直結します。
特にオープンソースのエージェントツールは、誰でもコードを検証できる反面、攻撃者にとっても脆弱性を研究しやすい環境にあります。開発者が安易に強力な権限（OSの操作権限や全ファイルへのアクセス権など）をエージェントに与えてしまうと、それがそのままセキュリティホールとなります。
日本企業における「権限管理」と「シャドーAI」の課題
日本企業において特に懸念されるのは、現場部門主導で進むAI活用におけるガバナンスの欠如です。「業務効率化」の名の下に、エンジニアや業務担当者が独断で便利なオープンソースのエージェントツールを導入し、社内ネットワーク内で稼働させる「シャドーAI」のリスクが高まっています。
日本の組織は、従業員への性善説に基づき、内部ネットワークのセキュリティ境界が曖昧なケースが少なくありません。もし、強力な権限を持ったAIエージェントが、十分な監視なしに社内LANの中で動作し、外部からの指令（あるいは汚染されたデータ）によって予期せぬ挙動を始めた場合、既存のセキュリティ対策では検知できない可能性があります。
日本企業のAI活用への示唆
自律型AIエージェントは、日本の労働力不足を補う「デジタルレイバー」として極めて有望ですが、導入には慎重な設計が必要です。意思決定者および実務担当者は以下のポイントを重視してください。
- AIへの「最小権限の原則」の適用：
AIエージェントを導入する際は、人間に適用するのと同様、あるいはそれ以上に厳格な「最小権限の原則（Least Privilege）」を適用してください。AIに管理者権限や無制限のインターネットアクセス権を与えず、特定のAPIやフォルダのみにアクセスを限定する設計が不可欠です。 - 「Human-in-the-Loop」の維持：
決済処理やデータの削除など、リスクの高いアクションについては、必ず人間の承認プロセスを挟む（Human-in-the-Loop）運用フローを構築してください。完全自動化は便利ですが、現段階の技術では暴走や誤作動のリスクをゼロにはできません。 - サンドボックス環境での運用：
オープンソースのAIエージェントを検証・利用する場合は、社内の基幹ネットワークから隔離されたサンドボックス環境やコンテナ環境で実行することを推奨します。万が一エージェントが侵害されても、被害を局所化できるアーキテクチャが必要です。 - 従業員のAIリテラシー教育とガイドライン策定：
単に「使用禁止」にするのではなく、どのようなツールがリスクを孕むのか、なぜ勝手なツール導入が危険なのかを教育する必要があります。特に開発部門やデータ分析部門において、未承認のAIエージェント利用がないか、定期的な棚卸しと実態調査を行うべきでしょう。