投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なる対話型チャットボットから、自律的にタスクを実行する「AIエージェント」へと移行しつつあります。これに伴い、従来のセキュリティ対策だけでは対応できない新たなリスクが浮上しています。Microsoftなどが提唱する「AIエージェントのセキュリティ態勢（Posture）」という概念をもとに、日本企業が安全に高度なAI活用を進めるためのガバナンスと実務的アプローチを解説します。
チャットから「エージェント」へ：AIの役割の変化とリスクの質的転換
これまで多くの日本企業で導入が進んできた生成AIは、主に「Copilot（副操縦士）」としての役割、つまり人間が指示を出し、AIが下書きや要約を行う支援ツールでした。しかし、いま世界的に技術トレンドの中心となっているのは「AIエージェント」です。エージェントは、単にテキストを生成するだけでなく、APIを通じて他のシステムを操作したり、メールを送信したり、データベースを検索して判断を下したりと、人間に代わって「行動」する能力を持ちます。
この変化は、セキュリティとガバナンスの考え方を根本から変える必要があります。チャットボットであれば、最大のリスクは「誤情報の生成（ハルシネーション）」や「プロンプトによる情報引き出し」でした。しかし、AIエージェントの場合、権限設定に不備があれば、AIが勝手に機密データを外部に送信したり、不適切な決裁処理を行ったりする可能性があります。つまり、リスクが「情報の漏洩」から「実世界への意図しない介入」へと拡大しているのです。
「AIセキュリティ態勢（Posture）」という考え方
Microsoftのセキュリティブログなどが提唱する「Security Posture（セキュリティ態勢）」という概念は、AIエージェントを運用する上で極めて重要です。これは、個別の攻撃を防ぐだけでなく、「AIがどのような権限を持ち、どのデータにアクセス可能で、どのように設定されているか」という状態（態勢）を常時管理することを指します。
クラウドセキュリティの世界ではCSPM（Cloud Security Posture Management）という言葉が定着していますが、これのAI版であるAI-SPM（AI Security Posture Management）の必要性が高まっています。具体的には、以下の要素を可視化・管理することが求められます。
- アイデンティティ管理：そのAIエージェントは誰の権限で動いているのか？（ユーザー権限の借用か、システム独自の権限か）
- データアクセス範囲：社内のSharePointやデータベースのどこまで参照可能か？（過剰なアクセス権が付与されていないか）
- プラグイン・ツール接続：外部のAPIやSaaSとどのように連携しているか？
日本企業における実装の課題とアプローチ
日本の組織文化において、AIエージェントの導入は「責任の所在」という観点で摩擦を生む可能性があります。「AIが勝手にやったこと」を組織としてどう処理するか、という法務・コンプライアンス上の課題です。
例えば、稟議承認プロセスをAIエージェントに一部代行させる場合、従来のような「ハンコ」や「承認ログ」に相当する証跡をどう残すかが問題になります。ここで重要になるのが、技術的なガードレールと、運用ルールの策定です。すべてをAIに任せるのではなく、重要な決定（資金移動や契約締結など）の直前には必ず「Human-in-the-loop（人間の介在）」を強制するシステム設計が、日本の商習慣においては現実的な解となります。
また、ベンダーロックインのリスクも考慮すべきです。特定のプラットフォームに依存したエージェント構築は便利ですが、セキュリティポリシーがプラットフォーム側に依存してしまう側面があります。自社のセキュリティ基準（ISMAPや社内規定）と、利用するAIプラットフォームの仕様に乖離がないか、導入前のデューデリジェンス（詳細調査）がこれまで以上に重要になります。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントの時代において、日本企業は以下の3点を意識して実務を進めるべきです。
1. 「シャドーAIエージェント」の把握と管理
現場部門が業務効率化のために、勝手に外部サービスと連携するAIエージェントを作成してしまうリスクがあります。禁止するだけではイノベーションを阻害するため、情シス部門は「どのようなエージェントが稼働しているか」を可視化する仕組み（AI資産管理）を早期に構築してください。
2. ゼロトラスト原則のAIへの適用
「社内のAIだから安全」という前提を捨て、AIエージェントに対してもゼロトラスト（何も信頼せず、常に検証する）のアプローチを適用する必要があります。特にAIがアクセスできるデータ範囲は「必要最小限（Least Privilege）」に絞り込むことが、情報漏洩対策の基本となります。
3. 失敗を許容できる範囲（サンドボックス）の明確化
自律型AIは予期せぬ挙動をする可能性があります。顧客対応や基幹システムへの書き込みなど、失敗が許されない領域にいきなり導入するのではなく、まずは社内情報の検索や、修正可能なドキュメント作成プロセスなど、リスクコントロールが可能な範囲から「行動するAI」の実験を始めることを推奨します。