投稿者 global-ai-media 
SentinelOneによるPrompt Securityの買収は、サイバーセキュリティの焦点が「AI利用」から「AIそのものの保護」へシフトしていることを象徴しています。生成AIの業務利用が定着し、自律的な「AIエージェント」の導入が進む中で、日本企業が直面する新たなセキュリティリスクとガバナンスのあり方について解説します。
サイバーセキュリティの新たな戦場：LLMとエージェントの保護
エンドポイントセキュリティ（EDR）の大手であるSentinelOneが、生成AIのセキュリティに特化したスタートアップ「Prompt Security」を買収するというニュースは、業界の大きな潮流を象徴しています。これは単なる機能拡張ではなく、企業の守るべき境界線が「端末（PCやサーバー）」から「AIモデルとその対話」へと拡大していることを意味します。
これまで日本企業の多くは、ChatGPT等の導入にあたり「情報漏洩」を最大のリスクとして捉えてきました。しかし、今回の買収劇の背景にあるのは、単なるデータ流出防止（DLP）を超えた、より高度な脅威への対応です。それは、外部からの攻撃や内部の誤用によって、AI自体が乗っ取られたり、意図しない挙動を引き起こされたりするリスクへの備えです。
「チャットボット」から「AIエージェント」へ：リスクの質的変化
記事中で注目すべきキーワードは「AIエージェント（AI Agent）」です。これまでの生成AI活用は、人間が質問して答えを得る「チャットボット」形式が主流でした。しかし、現在はAIが自律的にツールを操作し、メール送信やコード実行、データベース操作を行う「エージェント型」への移行が進んでいます。
AIエージェントが業務プロセスに組み込まれると、リスクの質が変わります。例えば、「プロンプトインジェクション（悪意ある命令を紛れ込ませる攻撃）」を受けた場合、単に不適切な回答が表示されるだけでなく、社内システムへの不正アクセスや誤発注といった「実害」に直結する可能性があります。SentinelOneのようなセキュリティベンダーがこの領域に参入するのは、AIがシステム操作の主体となる時代を見据え、その「行動」を監視・制御する必要性が急務となっているからです。
日本企業における「シャドーAI」とガバナンスの課題
日本国内の組織に目を向けると、現場部門が生産性向上を目的に、IT部門の許可なくSaaS型のAIツールを利用する「シャドーAI」が常態化しつつあります。日本企業特有の縦割り組織や、現場主導の改善文化は強みでもありますが、AIガバナンスの観点からは死角となりがちです。
一律に利用を禁止することは、イノベーションの阻害要因となるだけでなく、地下に潜った利用（シャドーIT）を助長し、かえってリスクを高めます。今求められているのは、禁止ではなく「可視化」です。誰が、どのAIモデルに、どのようなデータを送り、どのような出力を得ているかをモニタリングできる体制こそが、健全なAI活用の土台となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のニュースおよびグローバルのセキュリティ動向を踏まえ、日本企業の意思決定者や実務者が意識すべきポイントは以下の通りです。
- 「入力データ」だけでなく「AIの挙動」を守る視点を持つ
個人情報や機密情報の入力フィルタリングは必須ですが、それだけでは不十分です。AIに対する攻撃（プロンプトインジェクション等）を検知し、AIエージェントが異常な操作を行わないよう監視する仕組み（AIファイアウォールなど）の検討を始める時期に来ています。 - ガバナンスを「ブレーキ」ではなく「ガードレール」にする
リスクをゼロにするために利用を止めるのではなく、安全な範囲内で最大限活用させるためのルール作りが必要です。「どのデータなら入力して良いか」「どの業務ならAIエージェントに任せて良いか」という具体的なガイドラインを策定し、それを技術的に強制・監視できるツール導入を進めるべきです。 - 既存のセキュリティ運用（SecOps）への統合
AIセキュリティを特別なものとして切り離すのではなく、既存のSOC（セキュリティオペレーションセンター）やインシデント対応フローに組み込むことが重要です。SentinelOneのような既存ベンダーの機能拡張は、この統合を容易にする可能性があります。自社が利用しているEDRやクラウドセキュリティ製品のAI対応ロードマップを確認することをお勧めします。