投稿者 global-ai-media 
CrowdStrikeが発表した「Falcon AIDR」とAIエージェントの可視化機能は、生成AIシステムそのものを保護対象とするセキュリティの新しい潮流を示しています。本稿では、AIの普及に伴い拡大する「アタックサーフェス（攻撃対象領域）」のリスクと、日本企業が取るべき現実的な防御策について解説します。
生成AIの普及で拡大する「アタックサーフェス」
サイバーセキュリティ大手のCrowdStrikeによる「Falcon AIDR」および「Falcon Shield」の機能拡張は、企業のAI活用フェーズが「実験」から「本格実装」へと移行していることを如実に物語っています。これまでのセキュリティ対策は、従業員が使用するPCやサーバー（エンドポイント）を守ることが主眼でしたが、生成AIの導入により、守るべき境界線が曖昧になりつつあります。
専門用語で「アタックサーフェス（攻撃対象領域）」と呼ばれる概念がありますが、AIの導入はこの領域を劇的に拡大させます。例えば、LLM（大規模言語モデル）へのプロンプトインジェクション（悪意ある指示による不正出力）や、RAG（検索拡張生成）システムにおける機密情報の意図しない参照などが新たなリスクとして浮上しています。今回のCrowdStrikeの動きは、こうしたAI特有の脆弱性を、従来のセキュリティ運用フローの中で検知・対応しようとするものです。
「AIエージェント」の可視化という課題
特筆すべきは「AIエージェントの可視化（AI Agent Visibility）」に焦点を当てている点です。AIエージェントとは、単に質問に答えるだけでなく、ユーザーに代わって自律的にツールを操作し、タスクを実行するAIシステムを指します。
日本国内でも業務効率化のために自律型AIの導入検討が進んでいますが、ここで最大の問題となるのが「AIが裏で何をしているか見えない」というブラックボックス化です。AIエージェントが社内のどのデータベースにアクセスし、どのような判断で外部APIを叩いたのか。これらをログとして追跡できなければ、ガバナンスは機能しません。従来のログ監視では「誰が」操作したかは分かっても、「AIがなぜその操作を行ったか」までは追えなかったため、専用の可視化機能が求められているのです。
SIEM連携による統合監視の重要性
また、今回の発表には次世代SIEM（Security Information and Event Management：セキュリティ情報の統合管理システム）との統合も含まれています。これは実務的に非常に重要な意味を持ちます。
多くの日本企業では、AIプロジェクトチームと情報セキュリティ部門が縦割りになりがちです。AIチームはモデルの精度を追い、セキュリティ部門は従来のリスクのみを監視するという構図です。しかし、AI由来の脅威情報は、既存のセキュリティログと突き合わせて初めて意味を成すことが多々あります。AIシステムからのアラートを、既存のセキュリティ運用センター（SOC）のワークフローに統合することで、組織全体として迅速なインシデント対応が可能になります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルのセキュリティトレンドを踏まえ、日本の実務者は以下の3点を意識してAI活用を進めるべきです。
1. 「禁止」から「監視」へのシフト
リスクを恐れてAI利用を一律禁止にする企業も見受けられますが、これは「シャドーAI（従業員が会社に無断で外部AIを使うこと）」を助長するだけです。CrowdStrikeのようなツールを用いて「誰がどのAIをどう使っているか」を可視化できる環境を整え、管理下で安全に利用させる方針への転換が求められます。
2. AIエージェント導入を見据えたログ設計
現在はチャットボット形式の利用が主流でも、将来的には業務代行を行うAIエージェントの導入が避けられません。その際、AIの挙動を監査（オーディット）できるログ基盤がなければ、コンプライアンス上の大きなリスクとなります。今のうちから「AIの行動ログ」をどう残すか、アーキテクチャ設計に組み込む必要があります。
3. 既存セキュリティ運用との統合
「AIセキュリティ」という新しい部署やツールを単独で立ち上げるのではなく、既存のセキュリティ運用（CSIRTやSOC）の中にAIのリスク監視をどう組み込むかを検討してください。ツール選定においても、既存のSIEMやEDR（エンドポイントでの検知と対応）製品と連携できるかどうかが、運用負荷を下げる鍵となります。