投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なる対話や要約から、自律的にタスクを遂行する「エージェント」へと進化しています。本稿では、RubrikやIBMなどが提唱する最新のセキュリティ動向やデータ連携の標準化（MCP等）を背景に、日本企業が自律型AIを導入する際のリスク管理とガバナンスの要諦を解説します。
生成AIの次のフェーズ：「自律型エージェント」とは
現在、世界のAIトレンドは「チャットボット」から「自律型エージェント（Autonomous AI Agents）」へと急速にシフトしています。これまで主流だったRAG（検索拡張生成）を用いたAIは、ユーザーの質問に対して社内ドキュメントを検索し回答する「受動的」なものでした。対して、自律型エージェントは、ユーザーの目標（ゴール）を与えられると、自らタスクを分解し、外部ツールやAPIを操作して業務を完遂しようとする「能動的」なシステムです。
例えば、「特定の顧客への契約更新メールを作成し、CRM（顧客管理システム）を更新しておく」という指示に対し、エージェントは自らデータベースを参照し、文面を作成し、下書き保存やシステム更新までを行います。しかし、この利便性の裏には、従来のセキュリティ対策ではカバーしきれない新たなリスクが潜んでいます。
エージェント運用の最大リスク：データガバナンスの欠如
Rubrikなどのデータセキュリティ企業が警鐘を鳴らしているのが、AIエージェントによる「過剰なアクセス権限」と「予期せぬデータ操作」のリスクです。人間であれば、社内の機密ファイルにアクセスする際に倫理観や社内規定が働きますが、AIエージェントは技術的な制約がない限り、与えられた権限の範囲ですべてのデータを閲覧・加工できてしまいます。
特に懸念されるのが、非構造化データ（メール、チャットログ、議事録など）の取り扱いです。日本企業では、アクセス権限の設定が曖昧なままファイルサーバーに大量のデータが放置されているケースが散見されます。AIエージェントがこれらを学習・参照し、本来アクセス権を持たない社員に対して機密情報を回答してしまう「権限昇格」のような事象が、現実的な脅威となりつつあります。
接続技術の進化：APIからMCP（Model Context Protocol）へ
エージェントが社内システムと安全かつ効率的に連携するための技術も進化しています。IBMなどが注目しているトピックの一つに、Anthropic社などが提唱する「MCP（Model Context Protocol）」があります。これは、AIモデルが外部データやツールと接続するための標準化されたプロトコルです。
従来、AIに社内システムを操作させるには個別にAPI連携を開発する必要がありましたが、MCPのような標準規格が普及すれば、エージェントの導入コストは劇的に下がります。しかし、接続が容易になるということは、裏を返せば「AIが容易に社内データへ到達できる」ことを意味します。システム連携のハードルが下がるからこそ、その「接続口」における厳格な認証と監視が不可欠になります。
日本企業のAI活用への示唆
ここまでのグローバルトレンドを踏まえ、日本の実務家が意識すべきポイントを整理します。
1. 「PoC疲れ」からの脱却と実運用への備え
多くの日本企業がRAGの検証（PoC）を行っていますが、次のステップであるエージェント化を見据える必要があります。単に回答させるだけでなく、「AIに何を操作させるか」という権限設計を今のうちからIT部門と連携して詰めておくべきです。
2. データハイジーン（データの衛生管理）の徹底
AIを入れる前に、まず「不要なデータが共有フォルダに放置されていないか」「機密情報のアクセス権は適切か」を見直す必要があります。日本企業特有の「とりあえず共有しておく」文化は、AI時代において最大のリスク要因となります。
3. Human-in-the-loop（人間による確認）の組み込み
自律型といえども、完全な自動化はリスクが高いです。特に日本の商習慣では、誤った発注や不適切なメール送信は信用問題に直結します。エージェントが作成した成果物を、最終的に人間が承認するプロセス（承認フローのデジタル化）をワークフローに組み込むことが、現実的な着地点となるでしょう。
AIエージェントは強力な武器ですが、それを制御するのはあくまで人間とガバナンスの仕組みです。技術導入と同時に、組織的なルール作りを進めることが成功の鍵となります。