投稿者 global-ai-media 
AIエージェント構築フレームワーク「OpenClaw」が、拡張機能である「スキル」の安全性確認のためにVirusTotalのスキャン機能を統合しました。AIが自律的に外部ツールを操作する「エージェント化」が進む中、第三者が作成した拡張機能（スキル）への依存は新たなセキュリティリスクを生み出しています。本記事では、このニュースを起点に、日本企業がAIエージェントを導入する際に直面するサプライチェーンリスクと、その対策について解説します。
AIエージェントの進化と「拡張機能」のリスク
生成AIの活用フェーズは、人間がチャットで対話する段階から、AIが自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」の段階へと移行しつつあります。OpenClawのようなフレームワークは、AIに「Web検索」「コード実行」「API連携」といった能力（スキル）を追加することで、複雑な業務フローの自動化を実現します。
しかし、ここで重要となるのが、それらの「スキル」がどこから来たのかという点です。オープンソースコミュニティや第三者のマーケットプレイス（ClawHubのようなリポジトリ）で共有されるスキルは、開発効率を飛躍的に高める一方で、従来のソフトウェア開発におけるライブラリ同様、悪意のあるコードが含まれているリスクがあります。AIが指示通りに動いているつもりでも、裏側で機密情報を外部送信したり、システムを破壊したりする「悪意あるスキル」を実行してしまう可能性があるのです。
OpenClawとVirusTotalの連携が示唆するもの
今回のOpenClawによるVirusTotalスキャン機能の統合は、AI開発における「DevSecOps」の重要性が、プロンプトエンジニアリングの領域から、AIエージェントの構成要素（コンポーネント）管理へと拡大していることを示しています。ユーザーが新しいスキルをインポートする際、そのハッシュ値や挙動を既知のマルウェアデータベースと照合することで、実行前にリスクを検知する仕組みは、エンタープライズ利用において必須の要件となりつつあります。
これは単なる機能追加ではなく、AIのエコシステムが「実験場」から「実務インフラ」へと成熟する過程で、従来のサイバーセキュリティのベストプラクティス（多層防御やサプライチェーンリスク管理）が適用され始めたことを意味します。
日本企業における「Shadow AI」とガバナンス
日本企業、特に大手組織においては、厳格なセキュリティポリシーと、現場による業務効率化（DX）の板挟みになるケースが散見されます。現場のエンジニアや担当者が、業務を楽にするために便利なAIスキルやプラグインを安易に導入した結果、予期せぬセキュリティホールが生じる「Shadow AI（シャドーAI）」の問題です。
日本の商習慣では、システム導入時にベンダーの信頼性や契約条項を重視しますが、AIエージェント時代においては、どこの誰が書いたか分からない「数行のスクリプト（スキル）」が重大なリスク要因になり得ます。OpenClawのような自動スキャン機能は、現場のスピード感を損なわずに最低限の安全性を担保するガードレールとして機能しますが、技術的な対策だけでは不十分な場合もあります。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントの実装を進める日本の意思決定者やエンジニアは、以下の点に留意して実務を進めるべきです。
- AIサプライチェーンの可視化： 利用するAIエージェントが、外部のどのライブラリやスキルセットに依存しているかを把握し、ソフトウェア部品表（SBOM）の考え方をAIコンポーネントにも適用する準備を始める必要があります。
- サンドボックス環境の徹底： 外部スキルを利用するAIエージェントは、社内の基幹システムに直結させるのではなく、権限を最小化したサンドボックス環境で動作検証を行うプロセスを設計してください。
- 「人間による承認」プロセスの維持： VirusTotalのような自動スキャンは既知の脅威には有効ですが、未知の攻撃や、技術的には安全でもビジネスロジックとして不適切な動作（誤発注など）は防げません。重要な決定や外部への書き込みを行う直前には、人間が内容を確認する「Human-in-the-loop」の設計を維持することが、説明責任を果たす上で重要です。
- 社内リポジトリの整備： インターネット上の公開スキルを直接利用するのではなく、一度セキュリティチェックを通過したスキルのみを登録した「社内認定スキルリポジトリ」を構築し、現場にはそこからの利用を推奨する運用が、日本の組織文化には適しています。