投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なるテキスト生成から、自律的にタスクを実行する「AIエージェント」の段階へと移行しつつあります。これに伴い、米国国立標準技術研究所（NIST）はAIエージェントの「アイデンティティ（本人確認）」と「認可（権限管理）」に関する意見公募を開始しました。本稿では、AIが自律的にシステム操作を行う際のリスクと、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。
テキスト生成から「行動」するAIへ
現在、企業のAI活用は「チャットボットによる業務支援」から、より高度な「AIエージェント」の導入へと関心が移りつつあります。AIエージェントとは、人間の指示に基づき、または一定の目的を与えられた上で、自律的に外部ツール（API）を呼び出し、データベースを検索し、メールを送信するといった「行動（Action）」を行うシステムのことです。
しかし、AIがシステム上で具体的な操作を行うようになると、これまでの「誤った情報を出力する（ハルシネーション）」といったリスクに加え、セキュリティ上の深刻な課題が浮上します。もしAIエージェントが悪意あるプロンプトインジェクション攻撃を受け、社内の機密データを外部に送信したり、不適切な契約処理を実行したりした場合、その責任と制御はどうあるべきでしょうか。
NISTが注目する「エージェントのアイデンティティ」
こうした背景の中、セキュリティフレームワークの事実上の世界標準を策定する米国国立標準技術研究所（NIST）が、AIエージェントの「アイデンティティ（Identity）」と「認可（Authorization）」に関する情報の収集を開始しました。
ここでの論点は主に以下の2点です。
- AIエージェントの識別（Identity）：システムにアクセスしているのが「人間」なのか、それとも「AIエージェント」なのかをどう区別するか。また、そのAIエージェントは誰（どのユーザーや組織）の代理として動いているのか。
- 権限の認可（Authorization）：そのAIエージェントに対し、どの範囲のデータアクセスや操作権限を与えるべきか。
従来、ITシステムの権限管理は「人間（従業員）」または「静的なサービスアカウント」を前提としていました。しかし、文脈に応じて動的に判断を行うLLM（大規模言語モデル）ベースのエージェントに対し、従来のID管理手法をそのまま適用するのは困難です。NISTの動きは、この「ノンヒューマン・アイデンティティ（非人間ID）」の管理に、国際的な枠組みを作ろうとする第一歩と言えます。
日本企業のAI活用への示唆
NISTのガイドラインは米国のものですが、今後のISO規格や日本の経済産業省によるガイドラインにも大きな影響を与える可能性が高いです。日本企業がAIエージェントを業務プロセスや自社プロダクトに組み込む際、以下の視点を持つことが重要です。
1. 「AI社員」の権限棚卸し
日本企業では、稟議システムや職務分掌規定によって権限が厳格に管理されています。AIエージェントを導入する場合、それを「ツール」として扱うのか、擬似的な「担当者」として扱うのかを定義する必要があります。実務的には、AIエージェント専用のアカウントを発行し、最小権限の原則（そのタスクに必要な最低限の権限しか与えない）を徹底する「ゼロトラスト」のアプローチが不可欠です。
2. トレーサビリティの確保
「誰が」その操作を行ったかというログにおいて、AIエージェント経由の操作であることを明確に区別できるようにすべきです。将来的に事故が発生した場合、それがAIの自律的な判断ミスなのか、利用者の指示ミスなのか、あるいは外部からの攻撃なのかを切り分けるための証跡（Audit Log）が、日本の製造物責任やガバナンスの観点からも重要になります。
3. プロダクト開発における認証フローの再考
自社サービスとしてAIエージェント機能を顧客に提供する場合、顧客のデータにAIがアクセスする際の認証フロー（OAuth等の活用）において、ユーザーが「AIに何を許可しているか」を明示的に同意できるUI/UXが求められます。勝手にAIが決済したりデータを削除したりしないよう、重要な操作の直前には必ず人間が介在する（Human-in-the-loop）設計を維持することが、当面のリスクヘッジとして賢明です。
AIが「賢い検索窓」から「自律的な働き手」へと進化する今、技術的な性能向上だけでなく、それを安全に社会実装するための「身分証と鍵」の管理ルールづくりが急務となっています。