投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なる対話から自律的にタスクを実行する「AIエージェント」へと進化しています。それに伴い、エージェントの権限設定や構成情報をコードとして管理・スキャンする「Agents as Code」というセキュリティ概念が注目されています。本記事では、この新しいアプローチの重要性と、日本企業が備えるべきリスク対策について解説します。
AIエージェントがもたらす「新たな制御プレーン」のリスク
大規模言語モデル（LLM）の活用フェーズは、静的な情報の検索や要約（RAGなど）から、外部ツールを操作してタスクを完遂する「AIエージェント」へと急速にシフトしています。これは、AIが単なる「知識の検索エンジン」から、APIを叩き、データベースを更新し、メールを送信する「行動主体」へと変わることを意味します。
この変化により、AIシステムは企業のITインフラにおける新たな「制御プレーン（Control Plane）」となります。従来、人間が承認ボタンを押していたプロセスをAIが代行するため、エージェントに与えられた権限設定（Configuration）やプロンプトの指示内容に不備があれば、それは即座にセキュリティホールとなります。例えば、過剰なデータベースアクセス権限を持ったエージェントが、悪意ある外部入力（プロンプトインジェクション）によって機密情報を漏洩させたり、不適切なトランザクションを実行したりするリスクが現実のものとなっています。
「Agents as Code」というアプローチ
こうしたリスクに対処するために登場した概念が、インフラ構築をコードで行う「IaC（Infrastructure as Code）」になぞらえた、「Agents as Code」という考え方です。これは、AIエージェントの挙動を決定するシステムプロンプト、利用可能なツール定義、アクセス権限の設定などを「コード」として扱い、バージョン管理システムで管理することを指します。
元記事で紹介されている「AI Agent Configuration Scanning（AIエージェント構成スキャン）」のような技術は、エージェントがデプロイされる前の開発段階で、その構成ファイル（コード）を静的に解析します。具体的には、以下のような問題を検知します。
- 過剰な権限付与（本来必要ないAPIへのアクセス許可など）
- ハードコーディングされたシークレットキーや認証情報
- 脆弱性を誘発しやすいプロンプト構造
- サンドボックス化されていない実行環境の指定
このアプローチの最大の利点は、AIの挙動を実行時（Runtime）に監視するだけでなく、開発時（Build time）にセキュリティリスクを排除できる点にあります。いわゆる「Shift Left（シフトレフト）」をAI開発にも適用しようという動きです。
動的防御との組み合わせが必須
ただし、構成ファイルの静的スキャンだけですべてのリスクを防げるわけではありません。LLMの出力は確率的であり、完璧な構成であっても、予期せぬ挙動を示す可能性があります。また、未知の攻撃手法に対する耐性は、モデル自体の性能にも依存します。
したがって、実務においては「静的スキャン（構成の健全性チェック）」と「動的ガードレール（実行時の入出力フィルタリング）」を組み合わせる多層防御が求められます。静的スキャンはあくまで「設計図に欠陥がないか」を確認するものであり、運用中の監視を代替するものではないという点を理解しておく必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
日本国内でも、カスタマーサポートの自動化や社内業務の効率化において、自律型エージェントの導入検討が進んでいます。しかし、多くの組織では「プロンプトエンジニアリング」が属人的に行われており、エージェントの設定管理やセキュリティレビューのプロセスが確立されていません。
日本の法規制や商習慣、組織文化を踏まえると、以下の3点が重要なアクションプランとなります。
1. AI設定の資産化とバージョン管理
エージェントの振る舞いを決定するプロンプトやパラメータ設定を、ExcelやWikiではなく、Git等のバージョン管理システムで「コード」として管理してください。これにより、意図しない挙動が発生した際の原因究明（トレーサビリティ）が容易になり、変更履歴の監査が可能になります。
2. DevSecOpsプロセスへのAIの統合
既存のソフトウェア開発ライフサイクルに、AI構成のスキャンプロセスを組み込むことが推奨されます。特に日本の製造業や金融業が得意とする品質管理（QC）のプロセスに、AIの構成チェックリスト（または自動スキャンツール）を追加することで、現場の負担を抑えつつガバナンスを効かせることができます。
3. 「最小権限の原則」の徹底
AIエージェントには「とりあえず全ての社内データにアクセスできる権限」を与えがちですが、これは非常に危険です。特に個人情報保護法や秘密保持契約の観点から、エージェントがアクセスできるデータ範囲と実行可能な操作（Read/Write）を最小限に絞り込む設計（Least Privilege）を徹底する必要があります。
AIエージェントは強力な武器ですが、それは「正しく設定された場合」に限ります。「動けばよい」というPoC（概念実証）の段階を脱し、本番運用に耐えうる堅牢なAIシステムを構築するためには、「Agents as Code」のような体系的な管理手法の導入が不可欠です。