投稿者 global-ai-media 
最新の調査により、AIエージェントの80%が適切に自己識別を行っておらず、Webサイト側の80%もなりすましを検知できていない実態が明らかになりました。自律的なAIエージェントの普及が進む中、日本企業が直面する「識別」と「防御」の課題、そして信頼を損なわないためのガバナンスについて解説します。
相互に「身元」を確認できないAIエージェントの現状
AIセキュリティ企業のDataDomeが発表した最新のレポートによると、インターネット上を行き交うAIエージェントの身元確認において、深刻な「アイデンティティ・クライシス（身元の危機）」が発生していることが明らかになりました。具体的には、調査対象となったAIエージェントの80%が自身の身元（どのAIモデルやボットであるか）を適切に提示しておらず、一方でアクセスを受けるWebサイト側の80%も、ChatGPTなどを装った「なりすまし」トラフィックを検知できていないという結果が出ています。
これは、AIエージェントを利用する側（開発者）と、アクセスを受け入れる側（サイト運営者）の双方において、透明性とセキュリティ対策が追いついていないことを示唆しています。日本国内でも業務効率化やデータ分析のために自律型AIエージェント（特定の目的のために自律的にWeb検索や行動を行うAI）の開発が進んでいますが、この「身元の不透明さ」は、将来的なセキュリティインシデントや法的トラブルの火種となりかねません。
User-Agentの偽装と従来型セキュリティの限界
Webアクセスにおいて、クライアント（ブラウザやボット）がサーバーに対して「自分が何者か」を名乗る文字列を「User-Agent（UA）」と呼びます。本来、善良なAIエージェントであれば、自身の名称や連絡先を含んだ正規のUAを提示し、サイト運営者の方針（robots.txtなど）に従うのがマナーです。
しかし、今回の調査結果が示すのは、多くのAIエージェントが、一般的なWebブラウザや、あるいはOpenAIの「ChatGPT-User」のような有名なボットになりすまし（Spoofing）、アクセス制限を回避しようとしている実態です。問題なのは、多くのWebサイトが依然としてこのUAの文字列だけを見てアクセス制御を行っている点です。これは、偽造された名刺を渡されただけで本人だと信じ込んでしまうようなものであり、高度化するAIボットに対して極めて脆弱です。
日本企業が運営するWebサービスにおいても、UAベースの単純なフィルタリングでは、不正なスクレイピング（データの自動抽出）やDDoS攻撃、あるいは競合他社によるデータ収集を防げない可能性が高まっています。
日本の法規制と商習慣における「行儀の良さ」
日本においては、著作権法第30条の4により、AI開発（情報解析）を目的とした著作物の利用が比較的広範に認められています。しかし、これは「どんな手段でもアクセスしてよい」という意味ではありません。Webサイトの利用規約（Terms of Service）やサーバーへの負荷、そして企業倫理の観点から、適切なアクセス制御に従うことは極めて重要です。
特に日本のビジネス環境では、企業間の「信頼」が重視されます。もし自社が開発したAIエージェントが、身元を隠して他社サイトにアクセスし、サーバーに負荷をかけたり、無断でデータを収集したりしていることが発覚すれば、法的な問題以前にレピュテーション（社会的評価）リスクに直結します。逆に、自社サイトが攻撃を受ける側であれば、顧客データの流出やサービス停止につながりかねません。
日本企業のAI活用への示唆
今回のレポートが示唆する「80%の双方向の不備」を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の3点を意識して実務にあたる必要があります。
1. 「守る側」としての高度化
自社WebサービスやECサイトを運営している場合、User-Agentの文字列だけに頼ったアクセス制限はもはや機能しないと認識すべきです。アクセス元の振る舞い（Behavior）やフィンガープリント（端末固有の情報）を解析できる、AIベースの高度なボット対策ツールの導入を検討してください。正規の検索エンジンやAIクローラーと、悪意あるスクレイピングを正確に識別することが、自社のデジタル資産を守る第一歩です。
2. 「使う側」としての透明性確保（AIガバナンス）
自社で情報収集用のAIエージェントを開発・運用する場合、あるいは社内エンジニアが作成したスクリプトを走らせる場合は、「適切なUser-Agentを設定する」ことを社内標準ルールとして徹底してください。身元を隠蔽するような設定は、相手側からのブロックを招くだけでなく、コンプライアンス違反とみなされるリスクがあります。「行儀の良いボット」として振る舞うことは、長期的なWebエコシステムとの共存において必須条件です。
3. ベンダー選定時の確認事項
外部のAIソリューションやデータ収集サービスを導入する際、そのベンダーがどのような技術でデータ収集を行っているかを確認することも重要です。彼らが「なりすまし」技術を用いてデータを収集している場合、発注元の企業も間接的にリスクを負う可能性があります。倫理的かつ技術的に正当な手法を用いているか、契約前のデューデリジェンス（適正評価）項目に加えることを推奨します。