投稿者 global-ai-media 
生成AIや自律型エージェントの普及に伴い、アジア太平洋地域においてシステムやボットが持つ「マシンID」の数が、人間のID数を上回るという転換点が訪れています。2026年に本格化すると予測される「自律型AI」の時代を見据え、日本企業が直面する新たなセキュリティリスクと、実務レベルで求められるガバナンスの刷新について解説します。
「マシンID」の爆発的増加とセキュリティ境界の変容
かつてサイバーセキュリティの中心課題は、従業員や顧客といった「人間」の認証情報を守ることでした。しかし、デジタルトランスフォーメーション（DX）とAIの急速な普及により、その構図は大きく変わりつつあります。アジア太平洋地域における最新の動向分析によると、APIキー、サービスアカウント、ボット、コンテナなどが使用する「マシンID（非人間ID）」の数が、人間のユーザーID数を上回り始めています。
特に生成AIのシステム統合が進む現在、アプリケーション間の連携は複雑化しており、AIモデルがデータベースや外部サービスにアクセスするための認証情報が幾何級数的に増加しています。これらは人間のように「退職したらIDを削除する」といったライフサイクル管理が徹底されにくく、放置されたマシンIDが攻撃者の格好の侵入経路となるリスクが高まっています。
自律型AIエージェント：2026年に向けた新たな脅威
単にIDの数が増えるだけではありません。AIの進化は「自律型AIエージェント」という新たなフェーズに入ろうとしています。従来の自動化スクリプトとは異なり、AIエージェントは目標を達成するために、自ら判断してツールを選定し、APIを叩き、データを処理します。一部の予測では2026年が自律型AIの本格的な普及期とされています。
ここで問題となるのが、AIエージェントに与える「権限」の設計です。AIが円滑にタスクを実行できるよう、過大なアクセス権限（Admin権限など）を安易に付与してしまうケースが後を絶ちません。もし攻撃者がAIエージェントを乗っ取った場合、あるいはAIが予期せぬ挙動（ハルシネーションなど）を起こした場合、その被害は広範囲に及ぶ可能性があります。「80%の企業がAIエージェントの導入においてガバナンス欠如による失敗に直面する」という指摘もあり、技術的な性能向上だけでなく、制御不能な「暴走」を防ぐ仕組みが急務です。
日本企業特有の課題と「最小権限」の徹底
日本の組織においては、長年の商習慣から「性善説」に基づいた境界型防御や、部門ごとにサイロ化されたID管理が残っているケースが少なくありません。しかし、AI時代においてこのアプローチは限界を迎えています。
例えば、PoC（概念実証）段階で便宜的に発行した強力なAPIキーが、本番環境でもそのまま使い回され、管理台帳にも載っていないという「Shadow AI（管理外のAI利用）」のリスクは、日本企業でも散見されます。人間に対するゼロトラスト（何も信頼せず、常に検証する）は浸透しつつありますが、マシンやAIに対するゼロトラストはまだ手つかずの組織が多いのが実情です。
日本企業のAI活用への示唆
AIによる業務効率化や新規事業開発を安全に進めるために、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. マシンIDの棚卸しと可視化
まず、社内で稼働しているAIモデルやボットがどのようなIDを使用し、どこにアクセスしているかを完全に可視化する必要があります。人間用のID管理ツール（IAM）だけでなく、マシンID専用の管理手法（NHI: Non-Human Identity管理）の導入を検討すべき段階に来ています。
2. AIエージェントへの「最小権限の原則」適用
AIには「とりあえず何でもできる権限」ではなく、「そのタスクに必要最低限の権限」のみを付与し、さらにその権限を動的に付与・剥奪する仕組み（JIT: Just-In-Timeアクセス）を構築することが推奨されます。これにより、万が一AIが侵害された際の影響範囲を最小化できます。
3. 開発とセキュリティの分離・連携
開発スピードを優先するあまり、認証情報（シークレット）をコード内に埋め込むような慣習は厳禁です。日本の組織構造では開発部門とセキュリティ部門の連携が課題になりがちですが、AIプロジェクトの初期段階からセキュリティ担当者が参画し、シークレット管理の自動化やローテーションの仕組みを設計に組み込む「Security by Design」を徹底することが、結果としてAI活用の成功率を高めます。