投稿者 global-ai-media 
生成AIの進化により、自律的にタスクをこなす「AIエージェント」の導入が進んでいます。これに伴い、企業内では人間以外のID（マシンアイデンティティ）が爆発的に増加しており、従来のセキュリティ管理では対応しきれないリスクが浮上しています。本稿では、AIエージェント時代に求められる新たなガバナンスとID管理のあり方について解説します。
AIエージェントの台頭と「マシンアイデンティティ」の爆発
近年、生成AIの活用フェーズは、単に人間がチャットボットと対話する段階から、AIが自律的にツールを操作しタスクを完遂する「AIエージェント」の段階へと移行しつつあります。CDOTrendsの記事「Your Company Has a Million Identities and Only 100,000 Are Human」が示唆するように、この変化は企業システム内に存在する「アイデンティティ（ID）」の比率を劇的に変えようとしています。
従来、企業のID管理（IAM: Identity and Access Management）は主に従業員、つまり「人間」を対象としていました。しかし、AIエージェントがAPIを叩き、データベースにアクセスし、別のSaaSと連携してワークフローを実行するためには、そのエージェント自身に権限（認証情報）を付与する必要があります。これを「マシンアイデンティティ（Machine Identity）」と呼びます。
記事のタイトルが示す「人間が10万人に対し、IDが100万個」という状況は、決して大袈裟な未来予測ではありません。AIエージェント、ボット、サービスアカウント、IoTデバイスなどが相互に通信する現代のアーキテクチャでは、人間の数を遥かに凌駕する「人間以外のID」が既に稼働しており、その数はAI活用が進むにつれて指数関数的に増加しています。
従来型ID管理の限界とセキュリティリスク
日本企業の多くは、人事システムと連動した従業員の入退社管理（オンボーディング・オフボーディング）プロセスを確立しています。しかし、マシンアイデンティティの管理は、これに比べて極めて脆弱なケースが散見されます。
AIエージェントによって動的に生成されるIDや、開発効率を優先して設定されたAPIキーは、人事異動のような明確なライフサイクル管理の枠組みから外れがちです。ここに以下のような重大なリスクが生じます。
- 過剰な権限付与（Over-provisioning）：「とりあえず動くように」と、AIエージェントに管理者権限に近い広範なアクセス権を与えてしまうケース。
- 幽霊IDの放置：プロジェクト終了後や担当者の退職後も、AIエージェント用のIDやAPIキーが有効なまま放置され、攻撃の入り口となるケース。
- 責任追跡の困難さ：ある操作を行ったのが「誰（人間）」なのか、それとも「どのAIエージェント」なのかがログ上で判別しにくくなり、インシデント時の原因究明が遅れるリスク。
日本企業のAI活用への示唆
AIによる業務効率化や生産性向上は日本の労働人口減少対策として不可欠ですが、AIエージェントを安全に社会実装するためには、技術的な導入だけでなく「ガバナンスの再定義」が必要です。日本の商習慣や組織文化を踏まえ、以下の3点を意識した対応が求められます。
1. ID管理の対象を「人」から「エンティティ（実体）」全体へ拡大する
従来の「従業員ID管理」から脱却し、AIエージェントやボットを含むすべてのアクセス主体を管理対象とする必要があります。特に日本企業では、システムごとにID管理がサイロ化していることが多いため、AIがシステム横断的に活動することを前提とした統合的なIDガバナンス基盤（IGA）の整備が急務です。
2. 「最小権限の原則」の厳格な適用と定期的棚卸し
日本企業が得意とする「定期的な棚卸し」の文化を、AIエージェントの権限管理にも適用すべきです。AIには必要最小限の権限のみを与え（Just-in-Timeアクセスなど）、その権限が現在も業務上必要なのかを定期的に監査するプロセスを自動化することが推奨されます。稟議・承認プロセスをAIのスピード感に合わせてデジタル化することも重要です。
3. AIの行動に対する監査証跡（トレーサビリティ）の確保
J-SOX（内部統制報告制度）や個人情報保護法の観点からも、「AIが何をしたか」を追跡できる状態にしておくことは必須です。AIエージェントが人間の代わりに機密データにアクセスする場合、そのアクセスログが確実に保存され、異常検知ができる体制を整えておくことは、コンプライアンス遵守だけでなく、企業の信頼を守るための防波堤となります。