投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、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」へと進化しています。しかし、AIが勝手に外部システムへアクセスしたり、誤った操作を実行したりするリスクも同時に高まっています。本記事では、米セキュリティ企業Eve Securityが提唱する「Interrogation-as-a-Service（サービスとしての尋問）」という特許技術を端緒に、AIエージェント時代の新たなリスク管理手法と、日本企業が備えるべきガバナンスのあり方について解説します。
「話すAI」から「行動するAI」へ：エージェント化に伴うリスクの変化
現在、多くの日本企業がRAG（検索拡張生成）を用いた社内ナレッジ検索の導入を一巡させ、次は具体的な業務プロセスを自動化する「AIエージェント」の開発に関心を寄せています。AIエージェントとは、LLM（大規模言語モデル）が単にテキストを生成するだけでなく、自律的に計画を立て、APIを通じてメール送信、データベース更新、コード実行などの「行動（アクション）」を行うシステムです。
しかし、ここで最大の問題となるのが「行動の不可逆性」です。チャットボットが不適切な回答をした場合、それは「誤情報」というリスクですが、AIエージェントが誤って顧客データを削除したり、不適切な契約書を自動送付したりすれば、それは「実害」となります。これまでのAIセキュリティは、主に入力プロンプトのフィルタリングや、出力後のログ分析に焦点を当てていましたが、エージェントの行動を制御するには、これだけでは不十分です。
「事後検知」の限界と「実行前尋問」というアプローチ
従来のセキュリティ監視の多くは、アクションが起きた後にログを解析し、異常を検知するアプローチでした。しかし、AIエージェントが高速でタスクを処理する環境において、事後検知では手遅れになるケースが多々あります。
この課題に対し、米Eve Securityが出願した「Interrogation-as-a-Service」という概念は非常に示唆的です。これは、AIエージェントがアクションを実行しようとした瞬間にプロセスを一時停止させ、セキュリティ層がエージェントに対して「なぜその操作を行うのか？」「その権限はあるか？」「企業のポリシーに違反していないか？」といった「尋問（Interrogation）」を行い、正当性が確認された場合のみ実行を許可する仕組みです。
これは、人間の上司が部下の稟議書を承認するプロセスに似ていますが、それをシステム間（AI対AI、あるいはAI対セキュリティポリシー）で高速に行う点が特徴です。単なるルールベースのフィルタリングではなく、AIの意図（Intent）を解釈し、文脈に基づいて許可・却下を判断する高度なガバナンス機能と言えます。
日本企業のAI活用への示唆
この「実行前の動的な検証」という考え方は、石橋を叩いて渡る慎重さが求められる日本のビジネス環境と非常に親和性が高いと言えます。今後のAI実装において、以下の点を考慮すべきです。
1. ガバナンス・レイヤーの実装
AIエージェントを本番環境に投入する際、LLMを「むき出し」で社内システムに接続するのは避けるべきです。エージェントと社内システムの間に、今回紹介したような「検証・尋問レイヤー」を挟むアーキテクチャを検討してください。これは、日本企業が重視する「決裁・承認フロー」をAIシステム内に組み込むことと同義です。
2. 「報告・連絡・相談」のシステム化
AIエージェントに完全な自律性を与えるのではなく、重大なアクション（例：外部への送金、全社メールの送信など）の直前には、AIが人間に「このアクションを実行してよいか」を尋ねる「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」を残す設計が現実的です。技術的な「尋問」だけでなく、運用上の「確認」プロセスを定義することが、コンプライアンス遵守の鍵となります。
3. ゼロトラストなAI運用の前提
「AIは間違いを犯す」「AIはハルシネーション（もっともらしい嘘）を起こす」という前提に立ち、AIからのリクエストを無条件に信頼しない「ゼロトラスト」の考え方を適用する必要があります。特に金融や重要インフラなど、ミスが許されない領域でAI活用を進める場合、AIの推論プロセス自体を監査する仕組みは、今後必須の要件となっていくでしょう。