投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用が「対話」から「自律的なタスク実行」へとシフトする中、企業が直面する新たなリスクが浮上しています。AIが基幹システムのデータを書き換える権限を持ったとき、誤った操作をどう検知し、どう復旧させるのか。米Rubrikの「AI Agent Rewind」の概念をもとに、これからのAIガバナンスにおける「データ整合性」と「巻き戻し（Rewind）」の重要性を解説します。
「読み取り」から「書き込み」へ：AIエージェントの進化とリスク
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）のビジネス活用は、フェーズ2に入ったと言えます。これまでの「人間が質問し、AIが回答する」というチャットボット形式から、人間がゴールだけを指定し、AIが自律的にツールを使ってタスクを完遂する「AIエージェント」への移行です。
この変化は業務効率化の観点からは大きな飛躍ですが、セキュリティとガバナンスの観点からは質的なリスクの変化を意味します。これまでのリスクの中心は、機密情報の社外流出やプロンプトインジェクションといった「情報の読み取り・漏洩」に関するものでした。しかし、AIエージェントがSaaSや社内データベースへのアクセス権を持ち、APIを通じてデータの更新や削除（書き込み）を行い始めると、リスクは「データの破壊・整合性の喪失」へと拡大します。
AIがハルシネーション（もっともらしい嘘）を起こし、顧客データベースの誤った書き換えや、不適切な発注処理を行った場合、企業はどう対応すべきでしょうか。ここで重要になるのが、今回のテーマである「AI操作の巻き戻し」という概念です。
AI版「タイムマシン」の必要性：変更履歴とバックアップの統合
データセキュリティ企業のRubrikが提唱する「AI Agent Rewind」という機能は、まさにこの課題に対する一つの解を示しています。これは、AIによる操作を特定の時点まで遡って取り消すことができる、いわば「タイムマシン」のような機能です。
従来のバックアップは、ランサムウェア対策や災害復旧（DR）を主目的としており、システム全体あるいは大きなボリューム単位での復元が一般的でした。しかし、AIエージェントが日常業務に組み込まれた環境では、システム全体を昨日の状態に戻すわけにはいきません。他の正常な業務データまで巻き戻ってしまうからです。
求められるのは、AIが行った特定の操作（トランザクション）のみを特定し、その影響範囲だけをピンポイントで復旧させる能力です。これを実現するためには、AIの行動ログと、変更不可能な（イミュータブルな）バックアップデータを紐づけて管理する高度な基盤が必要となります。AIに実行権限を与えるのであれば、同時に「ZCtrl+Z（取り消し）」ボタンを組織レベルで実装しておく必要があります。
日本企業の現場における「データ完全性」の重み
日本の商習慣において、データの正確性や帳票の整合性は極めて重視されます。欧米企業が「まずはリリースし、問題があれば修正する」アプローチを取ることがある一方で、日本企業は「ミスのない完全な状態」を強く求める傾向があります。
この文化の中で、AIエージェントが基幹システム（ERP）や顧客管理システム（CRM）を直接操作することは、心理的にも実務的にもハードルが高いものです。しかし、人手不足が深刻化する日本において、定型業務の自動化は待ったなしの課題です。
したがって、日本企業が自律型AIを導入する際には、「AIは間違える可能性がある」という前提に立ち、間違いが起きた際に「誰が、いつ、何を書き換えたか」を即座に特定し、数分以内に正常な状態へ戻せる担保（トレーサビリティとリカバリ能力）を持つことが、現場の安心感醸成と導入推進の鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェント時代の到来を見据え、日本企業のリーダーや実務者は以下の3点を考慮すべきです。
1. 防御から「復旧力（レジリエンス）」への視点転換
AIの誤動作を100%防ぐことは不可能です。プロンプトエンジニアリングやガードレールによる事前の防御も重要ですが、万が一データが汚染された場合に、いかに迅速に正常な状態へ戻せるかという「復旧力」をシステム設計に組み込んでください。
2. バックアップ戦略の再定義
バックアップを単なる「災害対策」としてではなく、「AIガバナンスの一部」として捉え直す必要があります。AIがアクセスするデータソースについては、変更履歴が追跡可能で、かつ細粒度での復元が可能なバックアップ体制が整っているかを確認しましょう。
3. 「人間による承認」と「自動化」のバランス
全ての操作をAIに任せるのではなく、データ書き込みなどのクリティカルな操作には、当面の間「Human-in-the-loop（人間による確認）」を挟む運用が現実的です。しかし、将来的な完全自動化を見据え、その承認プロセス自体もログとして残し、何かあった際に責任分界点と原因箇所を特定できるトレーサビリティを確保しておくことが肝要です。