投稿者 global-ai-media 
サイバーセキュリティ企業のSonicWallがセルフサービス型のAIチャットツールを展開し、業務効率化と顧客体験の向上を進めています。一方で、AIエージェントに対する新たなハッキング手法や詐欺リスクも顕在化し始めており、利便性と安全性のバランスが問われる局面にあります。本記事では、最新のニュースをもとに、AIエージェント（Agentic AI）導入の潮流と、日本企業が備えるべきリスク対応について解説します。
SonicWallのAIチャット導入：セルフサービス化の加速
サイバーセキュリティ製品大手のSonicWallが、顧客向けのセルフサービス支援ツールとしてAIチャットボットの展開を開始しました。これは、ユーザーが問い合わせを行う際、人間のオペレーターを介さずにAIが即座に解決策を提示したり、必要なリソースへ誘導したりする仕組みです。
この動きは、単なるコスト削減にとどまりません。日本国内においても「2024年問題」をはじめとする深刻な人手不足が課題となる中、カスタマーサポートや社内ヘルプデスクの自動化は急務となっています。特にBtoBのIT製品やSaaSにおいては、ユーザーが自己解決（セルフサービス）できる環境を整備することが、顧客満足度向上とサポート部門の工数削減の両立に直結します。SonicWallの事例は、セキュリティベンダー自身がAIによる自動化を推進している点で、業界全体のトレンドを象徴しています。
「Agentic AI」の台頭と新たなセキュリティリスク
一方で、AI活用が進むにつれて新たなリスクも浮上しています。セキュリティ企業のTenableは、MicrosoftのCopilotなどのAIエージェントに対するハッキング手法を検証し、AIが悪用されることで詐欺や不正行為につながるリスクを指摘しています。
ここで重要となるキーワードが「Agentic AI（エージェント型AI）」です。従来の生成AIが「質問に答える」受動的な存在だったのに対し、Agentic AIは「自律的に判断し、システムを操作してタスクを実行する」能力を持ちます。2026年にかけてこのAgentic AIが急増すると予測されていますが、AIがメールを送信したり、決済を行ったりする権限を持つようになれば、そのAIが乗っ取られた際の被害は甚大です。プロンプトインジェクション（AIへの指示を操作する攻撃）などが成功すれば、企業の機密情報流出や、AIを経由した内部システムへの攻撃が可能になってしまうのです。
日本企業におけるAI導入とガバナンスのあり方
日本企業、特に金融やインフラ、製造業などの信頼性を重視する組織において、この「利便性」と「リスク」のバランスはどう取るべきでしょうか。
日本の商習慣では、ミスが許されない風潮や厳格なコンプライアンス遵守が求められます。そのため、SonicWallのようなセルフサービス化を進める際も、AIが誤った回答をする「ハルシネーション」や、前述のセキュリティリスクへの懸念から、導入に二の足を踏むケースが少なくありません。しかし、リスクを恐れて導入を見送れば、グローバルな競争力や生産性の面で劣後する可能性があります。
重要なのは、AIを「ブラックボックス」として扱わず、AIがどのような権限を持ち、どのようなデータにアクセスできるのかを厳密に管理することです。特にAgentic AIのように「行動するAI」を導入する場合は、従来の境界型防御だけでなく、AIモデルそのものの振る舞いを監視するガードレールの設置が不可欠となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本企業の意思決定者や実務担当者は以下の点を意識すべきです。
- 「守りの自動化」から着手する：SonicWallの事例のように、まずはカスタマーサポートや社内ヘルプデスクなど、比較的リスクコントロールがしやすく、かつ人手不足解消の効果が高い領域からAI活用（セルフサービス化）を進めることが推奨されます。
- AIエージェントへの権限付与は慎重に：将来的にAgentic AIの導入が進む際、AIに「決済」や「データ削除」などの強い権限を安易に与えない設計が必要です。まずは「Human-in-the-Loop（人間が最終確認するプロセス）」を組み込み、日本の品質基準に合わせた運用体制を構築すべきです。
- AIセキュリティ（AI TRiSM）の視点を持つ：従来のサイバーセキュリティ対策に加え、AI特有の脆弱性（プロンプトインジェクションや学習データ汚染など）への対策を講じる必要があります。IT部門とセキュリティ部門が連携し、AI利用に関するガイドラインを策定・更新し続けることが求められます。