投稿者 global-ai-media 
生成AIの進化は、単にテキストや画像を生成する段階を超え、自律的にタスクを遂行する「Agentic AI（自律型AIエージェント）」へと移行しつつあります。英国個人情報保護監督機関（ICO）のレポートを参考に、AIが人間に代わって行動する時代の新たなリスクと、日本企業が事前に講じるべきプライバシー影響評価やガバナンスの要諦を解説します。
生成AIの次のフェーズ：Agentic AI（自律型AI）とは
これまでの生成AI（ChatGPTなど）は、主にユーザーの指示（プロンプト）に対してテキストやコードを出力する「チャットボット」としての役割が中心でした。しかし現在、技術の潮流は「Agentic AI（自律型AIエージェント）」へと急速にシフトしています。
Agentic AIとは、与えられたゴールに対して自ら計画を立て、外部ツール（Web検索、社内データベース、APIなど）を操作し、一連のタスクを自律的に完遂するAIシステムを指します。例えば、「来週の出張手配をして」という指示に対し、フライトの検索、ホテルの予約、カレンダーへの登録、関係者へのメール送信までを人間の介在なしに行うようなシステムです。
この技術は業務効率化の観点で計り知れないメリットをもたらしますが、同時に「AIが勝手に行動する」という点で、従来とは異なる次元のリスク管理が求められます。
自律性がもたらすプライバシーリスクの拡大
英国の個人情報保護監督機関であるICO（Information Commissioner’s Office）が発表したレポートでも指摘されている通り、Agentic AIの最大のリスク要因はその「自律性」と「データアクセスの深さ」にあります。
従来の生成AIであれば、出力内容に誤り（ハルシネーション）があっても、人間が確認して修正することが容易でした。しかし、Agentic AIはシステム内で完結して処理を進めるため、誤った判断に基づいて「誤発注する」「機密データを社外に送信する」「不適切な契約条件を提示する」といった実損害に直結する行動をとる可能性があります。
また、タスク遂行のためにAIエージェントにはメール、カレンダー、CRM（顧客管理システム）などへの広範なアクセス権限を与える必要が出てきます。これは、個人情報保護の観点から見れば、漏洩や目的外利用のリスク対象が飛躍的に広がることを意味します。
開発・導入前の「影響評価」が必須要件に
ICOのレポートでは、組織に対してDPIA（データ保護影響評価）の実施を強く推奨しています。DPIAとは、GDPR（EU一般データ保護規則）などで求められるプロセスで、プロジェクト開始前にプライバシーリスクを特定し、その低減策を文書化するものです。
日本においてDPIAは法的義務ではありませんが、個人情報保護委員会のガイドラインや、「AI事業者ガイドライン」においても、リスクベースのアプローチは強く推奨されています。Agentic AIを導入する場合、以下の点を事前に評価する必要があります。
- 権限の最小化：AIエージェントに不必要に強い管理者権限を与えていないか。
- 人間の介入（Human-in-the-loop）：決済や契約など重要なアクションの直前に、人間が承認するフローが組み込まれているか。
- 透明性の確保：AIがなぜその行動をとったのか、ログから追跡可能か。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流と日本の商習慣・法規制を踏まえ、日本企業はAgentic AI時代にどう備えるべきか、以下の3点に整理します。
1. ガバナンスを「ブレーキ」ではなく「ガードレール」と捉える
日本企業はリスク回避志向が強く、新しい技術に対して過度に慎重になりがちです。しかし、Agentic AIによる自動化は労働人口減少が進む日本において不可欠なソリューションとなります。禁止するのではなく、「ここまでの範囲なら自律的に動いてよい」というガードレール（安全管理措置）を明確にすることで、現場が安心してAIを活用できる環境を整備すべきです。
2. PIA（プライバシー影響評価）の習慣化
GDPRの対象でなくとも、日本版のPIA（Privacy Impact Assessment）を導入・実施することを推奨します。特にAgentic AIは、顧客データや従業員データに直接触れるケースが増えます。「何かあったら謝罪する」という事後対応ではなく、設計段階（Privacy by Design）でリスクをつぶしておくことが、企業の信頼を守る最良の手段です。
3. 「出力のチェック」から「権限の管理」への意識転換
これまでの生成AI活用では、生成された「成果物のチェック」が主眼でした。これからは、AIに「どのシステムへの書き込み権限を与えるか」「どのデータを見せるか」というID管理やアクセス制御の設計が、セキュリティの核心になります。情報システム部門と事業部門が連携し、人間同様、あるいはそれ以上に厳格な権限管理をAIエージェントに適用する必要があります。