投稿者 global-ai-media 
インターネット黎明期から続くセキュリティとガバナンスの欠如、いわゆる「デジタルの原罪」が、自律的なAIエージェントの普及とともに再燃しようとしています。本記事では、AIが単なる対話から「行動」へとシフトする中で、日本企業が直面する新たな攻撃面（アタック・サーフェス）と、その実務的なガバナンス手法について解説します。
インターネット「30年の原罪」とは何か
デジタル技術の進化において、セキュリティとガバナンスは常にイノベーションの後回しにされてきました。これを一部の識者は「デジタルの原罪（Original Sin）」と呼びます。インターネットは当初、性善説に基づき、情報の自由な流通を優先して設計されました。その結果、私たちは過去30年にわたり、アイデンティティの盗用、データ漏洩、サイバー攻撃といった「つけ」を払い続けています。
現在、生成AIのブームの中で、私たちは再び同じ過ちを犯そうとしている懸念があります。特に、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」へと技術が進化する局面において、過去の教訓を活かせるかどうかが問われています。
AIエージェントと「攻撃面」の拡大（ASM-AI）
これまでの生成AI（LLM）は、人間が質問し、AIが答えるという受動的なツールでした。しかし、AIエージェントは異なります。エージェントは自ら計画を立て、APIを叩き、メールを送り、データベースを操作します。これはビジネスの自動化において強力な武器となる一方、企業にとっての「攻撃面（Attack Surface）」が劇的に拡大することを意味します。
この文脈で注目されているのが「AIエージェント・サーフェス管理（ASM-AI）」という概念です。従来のIT資産管理と同様に、組織内で稼働するAIエージェントが「どのデータにアクセス権を持ち」「外部のどのシステムと接続し」「どのような権限でアクションを実行できるか」を可視化・管理する必要性が急務となっています。
「デジタルの原罪」を繰り返さないためには、AIを導入してからセキュリティを考えるのではなく、設計段階から「AIが暴走・悪用された場合にシステム的に遮断する仕組み（ガードレール）」を組み込むことが不可欠です。
日本企業におけるガバナンスの課題と機会
日本企業は伝統的に、品質保証（QA）やリスク管理に対して厳格な姿勢を持っています。これはAI開発において「スピードが遅い」と批判されることもありますが、AIエージェントの時代においては、この慎重さが強力な資産になり得ます。
しかし、既存の「稟議制度」や「人間による全件チェック」といったアナログなガバナンス手法は、高速で動作するAIエージェントには通用しません。日本企業に必要なのは、精神論的なコンプライアンス遵守ではなく、MLOps（機械学習基盤の運用）プロセスの中に、技術的な統制を組み込むことです。例えば、個人情報保護法（APPI）に対応したPII（個人識別情報）フィルタリングの自動化や、著作権侵害リスクのある出力をブロックする仕組みなどが挙げられます。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの議論が「AIの性能」から「AIの安全性と信頼性」へとシフトする中、日本企業が取るべきアクションは以下の通りです。
- 「人間参加型（Human-in-the-loop）」の再定義： すべての処理に人間が介在することは不可能です。リスクレベルに応じて、完全に自律させる領域と、人間の承認を必須とする領域（決済、契約締結など）を明確に区分けしてください。
- AIエージェントの資産管理（ASM）： 社内の誰が、どの外部LLMやエージェントツールを使用しているかを把握する「シャドーAI」対策から始め、エージェントの権限（Read/Write）を最小特権の原則に基づいて管理してください。
- 「守り」を「攻め」の基盤にする： セキュリティとガバナンスが確立されているからこそ、現場は安心してAIを業務プロセスに組み込めます。ガバナンスをブレーキではなく、「高速道路のガードレール」と捉え、現場の自律的な活用を促す環境整備を進めるべきです。