投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は「対話」から「自律的な行動」へと進化しつつあります。セキュリティ領域でのAIエージェント活用事例（Aikido）を題材に、AIが意図しない行動をとる「スコープ・ドリフト」のリスクと、日本企業が実装すべき技術的・組織的なガードレールについて解説します。
自律型AIエージェントの台頭と新たなリスク
生成AIのトレンドは、単に質問に答えるだけのチャットボットから、ユーザーの代わりにタスクを実行する「自律型エージェント（AI Agents）」へと急速にシフトしています。外部APIを叩く、コードを実行する、データベースを操作するといった機能は、業務効率化の大きな武器となる一方で、新たなリスクも招きます。
今回取り上げるAikidoの記事は、セキュリティ診断（ペネトレーションテスト）を行うAIエージェントの制御について論じています。セキュリティ診断は「擬似的な攻撃」を行う行為であるため、もしAIが許可された範囲を超えて攻撃を行えば、自社の本番環境を破壊したり、最悪の場合は他社のサーバーへ攻撃を仕掛けたりする法的・技術的な大事故につながりかねません。
「スコープ・ドリフト」とは何か
ここで重要なキーワードが「スコープ・ドリフト（Scope Drift）」です。これは、AIエージェントが与えられた目的や対象範囲（スコープ）を逸脱し、予期せぬ行動を取り始める現象を指します。
大規模言語モデル（LLM）は確率的に次の行動を決定するため、どれほど高性能でも「絶対」はありません。例えば、「開発環境の脆弱性を探せ」と指示されたAIが、開発環境と接続されている本番データベースへのパスを見つけ、親切心（最適化行動）から本番データに対してもテストを実行してしまう、といったシナリオが考えられます。
日本企業においても、カスタマーサポートや社内ワークフローの自動化でエージェント技術の導入が進んでいますが、AIが「良かれと思って」権限外のデータを参照したり、不適切な外部サービスと連携したりするリスクは、このスコープ・ドリフトの一種と言えます。
制約とガードレールの設計思想
記事では、AIエージェントには強力な「制約（Constraints）」が必要であると説いています。これは単なるプロンプトエンジニアリング（「〜してはいけない」と文章で指示すること）だけでは不十分です。LLMは指示を無視したり、解釈を誤ったりする可能性があるからです。
実務的な対策としては、以下のようなハードウェア・ソフトウェアレベルでの制限が必要です。
- ネットワーク制限：AIがアクセスできるIPアドレスやURLをホワイトリスト形式で厳格に制限する。
- サンドボックス化：AIがコードを実行する環境を隔離し、外部への影響を遮断する。
- ステートレスな設計：過去の誤った学習やコンテキストを引きずらないよう、タスクごとに環境をリセットする。
「信頼するが、検証する（Trust, but verify）」ではなく、AIエージェントに関しては「信頼せず、検証し、制限する」というゼロトラストに近いアプローチが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントの活用は、人手不足に悩む日本企業にとって「デジタルワーカー」としての大きな可能性を秘めています。しかし、その導入には「曖昧さの排除」と「技術的な安全装置」が不可欠です。
- 曖昧な指示の排除と業務定義：
日本の組織文化では「阿吽の呼吸」や「行間を読む」ことが美徳とされがちですが、AIにそれを期待するのは危険です。AIに任せる業務範囲（スコープ）を明確に定義し、そこから逸脱しないよう契約や社内規定だけでなく、システム的に制限をかける必要があります。 - Human-in-the-Loop（人間による確認）の維持：
特に決済処理、個人情報の変更、外部へのメール送信など、不可逆的なアクションを伴う工程では、AIが完全に自律動作するのではなく、最終承認を人間が行うプロセスを組み込むべきです。 - リスクベースのアプローチ：
すべてのAI活用に厳格な制限をかけると利便性が損なわれます。社内Wikiの検索なら緩やかに、顧客データの操作やシステム設定の変更なら厳格にといったように、リスクに応じたガバナンスレベルを設定することが、実務的な導入の鍵となります。
AIエージェントは強力なエンジンですが、ブレーキとハンドル（制御機構）がなければ事故を起こします。日本企業がこの技術を安全に使いこなすためには、法務・セキュリティ・エンジニアリングが連携し、強固なガードレールを構築することが競争力への第一歩となるでしょう。