投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用フェーズは、単なる「対話」から自律的な「タスク実行（エージェント）」へと移行しつつあります。米国市場でZscalerなどのセキュリティベンダーが「AIエージェント・セキュリティ」への投資を加速させる中、日本企業が直面する新たなリスクと、その対策としてのゼロトラスト（性悪説に基づくセキュリティ）の重要性について解説します。
「チャット」から「エージェント」へ：変わるAIのリスクプロファイル
現在、多くの日本企業がChatGPTやCopilotなどの生成AIツールを導入し、業務効率化を進めています。しかし、グローバルな技術トレンドはすでに次のフェーズ、すなわち「AIエージェント」へと移りつつあります。
従来のAI活用は、人間が質問し、AIが答えるという「対話」が中心でした。これに対しAIエージェントは、人間の指示に基づき、メールの送信、SaaS上のデータ更新、コードの修正とデプロイなど、システムを跨いで「自律的に行動」します。この変化は、深刻な人手不足に悩む日本企業にとって強力な解決策となりますが、同時にセキュリティのリスクプロファイル（想定される脅威の種類と影響度）を劇的に変化させます。
「人間ではない従業員」をどう管理するか
今回の元記事となっているZscalerの動向が示唆しているのは、サイバーセキュリティの主戦場が「人間の保護」から「AI/マシンの保護」へと拡大しているという事実です。
これまで企業は、従業員（人間）のID管理やデバイス管理に注力してきました。しかし、AIエージェントは「24時間365日働く、超高速な従業員」のような存在です。もし、社内の機密データへのアクセス権を持つAIエージェントが、プロンプトインジェクション（悪意ある命令入力）攻撃を受けたり、ハルシネーション（もっともらしい嘘）によって誤ったデータ操作を行ったりした場合、その被害は瞬時に拡散します。
日本企業が得意とする「稟議」や「承認プロセス」といった人間中心のガバナンスだけでは、秒単位で外部APIと連携して動くAIエージェントのリスクを制御しきれない可能性があります。
AIエージェントに求められるゼロトラスト・アプローチ
ここで重要になるのが「ゼロトラスト」の原則です。これは「社内ネットワークからのアクセスであっても無条件に信頼せず、都度検証する」という考え方ですが、これをAIエージェントにも適用する必要があります。
具体的には、AIエージェントを「特権を持つID（アイデンティティ）」として扱い、以下の制御を行うことが求められます。
- 最小権限の原則：AIエージェントには、タスク実行に必要な最低限のデータとシステムへのアクセス権のみを付与する。
- 振る舞い検知：AIが通常と異なる大量のデータをダウンロードしたり、許可されていない外部サーバーへ通信したりしようとした場合、即座に遮断する。
- データ漏洩防止（DLP）：AIが生成・送信するコンテンツに、個人情報や機密情報が含まれていないかをリアルタイムで検査する。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントの導入は、DX（デジタルトランスフォーメーション）のラストワンマイルを埋める鍵となります。安全にその恩恵を享受するために、実務担当者は以下のポイントを意識する必要があります。
1. 「AIのID管理」をセキュリティ要件に組み込む
今後、SaaSや社内システムと連携するAIアプリを開発・導入する際は、「そのAIは誰の権限で動くのか」「どの範囲までアクセスを許すのか」を明確に定義してください。人間用のセキュリティポリシーをそのまま流用せず、ノンヒューマンID（機械用ID）としての管理策を策定する必要があります。
2. シャドーAIエージェントの可視化
現場部門が独自に、API連携機能を持つ安易なAIツールを導入してしまう「シャドーAI」のリスクが高まります。ネットワークレベルでAI通信を可視化し、未承認のエージェント活動を検知できる仕組み（CASBやSWGなどの活用）を整備することが、ガバナンスの第一歩です。
3. 段階的な権限委譲とHuman-in-the-loop
最初からAIに完全な自律権を与えるのではなく、重要な意思決定や外部へのデータ送信直前には必ず人間の確認（Human-in-the-loop）を挟む運用から始めてください。日本の商習慣において信頼は実績から生まれます。AIの実績をログとして蓄積し、監査可能な状態に保つことが、全社的なAI活用への信頼醸成につながります。