投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なるチャットボットから、自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」へと進化しています。しかし、最新の報告によると、複数のAIエージェントが相互作用することで、サーバーの破壊やDoS攻撃といった深刻なトラブルを引き起こすリスクが浮き彫りになりました。本稿では、AIエージェントの連携に伴うリスクの実態と、日本企業が安全に自動化を推進するための対策について解説します。
「対話」から「行動」へ：AIエージェントの台頭と副作用
現在、多くの日本企業が生成AIの活用フェーズを「業務効率化のための検索・要約」から、複雑なタスクを自律的にこなす「AIエージェント（Agentic AI）」へと移行させようとしています。AIエージェントとは、LLM（大規模言語モデル）を中核に据え、外部ツールやAPIを操作して目的を達成するシステムのことです。
しかし、ZDNetが報じた「OpenClaw AI agents」に関するレポートは、この進化に潜む新たなリスクを示唆しています。単体のエージェントであれば正常に動作していても、エージェント同士が連携・対話を行った際に、予期せぬ「暴走」が始まるというものです。報告された事例では、エージェント間の無限ループによるDoS（Denial of Service：サービス拒否）状態の発生や、誤った判断の連鎖によるサーバーのデータ破壊など、物理的・経済的な損害につながるケースが確認されています。
なぜエージェント同士の連携は危険なのか
従来、システム間の連携はAPIなどを通じて厳密に定義されたルール（プロトコル）に基づいて行われていました。しかし、LLMベースのエージェント間通信は自然言語に近い形で行われることが多く、ここに「確率的な曖昧さ」が介在します。
例えば、調達担当エージェントと在庫管理エージェントが会話をするシナリオを想像してください。片方が曖昧な指示を出し、もう片方がそれをハルシネーション（もっともらしい嘘）を含んで解釈した場合、その誤解が増幅され、異常な発注処理やシステムダウンを引き起こす可能性があります。これは悪意のある攻撃ではなく、AIが「真面目に」タスクをこなそうとした結果、相互作用のバグとして顕在化するものです。
日本企業におけるDXと「AgentOps」の重要性
日本のビジネス現場では、稟議システムや受発注フローなど、複数の部署や担当者が関わるプロセスが多く存在します。これらを複数のAIエージェントに代替させようとする動きは、人手不足解消の切り札として期待されています。
しかし、今回の事例が示すのは、「個々のAIの精度」だけでなく、「AI同士の関係性」を管理する必要性です。従来のMLOps（機械学習基盤の運用）に加え、エージェントの行動を監視・制御する「AgentOps」の概念が不可欠になります。特に、日本の商習慣において重視される「安心・安全」や「説明責任」を担保するためには、エージェントが勝手に他システムへ破壊的なコマンドを送らないよう、厳格なガードレール（防御壁）を設置する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントの多重連携（マルチエージェントシステム）は、業務自動化の未来ですが、同時にカオスを生む可能性も秘めています。以下の3点を実務上の指針として推奨します。
1. サンドボックス環境での徹底的な負荷テスト
エージェントを本番環境（Production）に投入する前に、隔離された環境（サンドボックス）でエージェント同士を会話させ、意図しないループやリソースの過剰消費が発生しないかを確認してください。単体テストではなく「結合テスト」の重要性が飛躍的に高まります。
2. 権限の最小化と「Human-in-the-Loop」の維持
エージェントにサーバー削除や決済確定などの強い権限（特権）を無条件に与えないことが鉄則です。特に重要なアクションの直前には、必ず人間の承認プロセス（Human-in-the-Loop）を挟む設計にすることで、暴走時の被害を最小限に抑えることができます。
3. 異常検知と強制停止（キルスイッチ）の実装
エージェント間の通信量やAPI呼び出し回数を常時モニタリングし、閾値を超えた場合に即座にプロセスを遮断する仕組み（サーキットブレーカー）を導入してください。これは日本の製造業が培ってきた「異常時にはラインを止める（アンドン）」思想と通じるものであり、AIガバナンスの中核となるべき機能です。