投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用が「対話」から「自律的な行動（エージェント）」へと進化する中、セキュリティのアプローチも変革を迫られています。Symmetry Systemsの新プラットフォーム発表を契機に、AIが社内システムやデータにアクセスする際の「アイデンティティ管理」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。
自律型AI（Agentic AI）の台頭とセキュリティのパラダイムシフト
米国Symmetry Systemsが発表した「Symmetry AIGuard」は、業界で最も包括的なAIセキュリティ・ガバナンスプラットフォームを謳っています。このニュースが示唆している重要なトレンドは、企業のAI活用が単なるLLM（大規模言語モデル）による「テキスト生成」のフェーズを超え、自律的なエージェント（Agentic AI）による「業務実行」のフェーズに移行しつつあるという事実です。
これまで日本企業の多くは、ChatGPTのようなチャットボットへの情報入力による「情報漏洩」を最大のリスクとして捉えてきました。しかし、AIが社内のAPIを叩いたり、データベースを直接参照してタスクを完遂したりする「エージェント化」が進むと、リスクの質が変化します。単に「データを出さない」だけでなく、「AIが何にアクセスし、どのような権限で振る舞うか」を制御する必要が出てくるのです。
「AIのアイデンティティ」をどう管理するか
今回の発表で注目すべきキーワードの一つに「Agentic Identities（エージェントとしてのアイデンティティ）」があります。これは、AIモデルやエージェントを、あたかも一人の従業員やシステムユーザーのように扱い、ID管理を行うという考え方です。
従来、日本企業のID管理は、正社員、契約社員、ベンダーといった「人間」を対象に厳格に設計されてきました。しかし、自律型AIが社内ネットワーク内で活動する場合、そのAIにはどのレベルのアクセス権限（Read/Write/Execute）を付与すべきでしょうか。もしAIがハルシネーション（もっともらしい嘘）を起こしたり、プロンプトインジェクション攻撃を受けたりした場合、過剰な権限を持ったAIが誤って重要データを削除したり、不正な送金処理を行ったりするリスクがあります。
したがって、これからのAIセキュリティには、従来の境界型防御だけでなく、「AIに対するゼロトラスト（何も信頼せず、常に検証する）」の適用と、最小権限の原則（Least Privilege）の徹底が不可欠となります。
データセキュリティとAIガバナンスの融合
Symmetry Systemsのアプローチは、AIセキュリティとデータセキュリティポスチャ管理（DSPM）を融合させている点が特徴的です。これは、「AIモデル自体」を守ることと、「AIが触れるデータ」を守ることを切り離さずに管理することを意味します。
日本の組織では、セキュリティ部門（CISO配下）とデータ活用部門（DX推進室など）が縦割りになっているケースが散見されます。セキュリティ部門はインフラを守り、データ活用部門はモデルの精度を追う、という分断です。しかし、AIが組織横断的にデータを探索できる能力を持つ以上、どのデータが機密であり、AIがそれにアクセスした際にどう振る舞うべきかは、部門を超えて可視化されなければなりません。「誰が（どのAIが）」「どのデータに」アクセス可能かをリアルタイムで監視する仕組みは、コンプライアンス対応の観点からも重要度を増しています。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルのセキュリティトレンドを踏まえ、日本企業が実務レベルで検討すべきポイントは以下の通りです。
1. AIを「デジタルの従業員」として定義する
AIエージェント導入の際は、システム的なAPI連携として処理するだけでなく、人事的な視点で「どのような権限を持つIDとして登録するか」を定義してください。人間と同様、あるいはそれ以上に厳格な権限管理が必要です。
2. 「Human-in-the-loop」の再設計
自律型AIといえども、決済や個人情報の変更など、クリティカルなアクションの前には必ず人間の承認（Hanko的なプロセス）を挟む設計を維持すべきです。これはリスク管理だけでなく、日本の商習慣における責任の所在を明確にするためにも有効です。
3. 組織横断的なデータカタログの整備
AIに学習させる、あるいは検索させるデータ（RAGなど）の中に、本来アクセスさせるべきでない機密情報（人事評価、M&A情報など）が含まれていないか。AI導入前に、データの分類とアクセス権限の棚卸しを行うことが、結果として最も効果的なセキュリティ対策となります。
AIの進化は早く、ツールだけで全てを解決することはできません。まずは「AIに何を許可し、何を許可しないか」というポリシー策定から着手することが推奨されます。