投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用フェーズは、単なる対話型から自律的なタスク実行を行う「エージェント型」へと移行しつつあります。これに伴い、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浮上しています。本稿では、米国Operant AIが発表した「Agent Protector」の事例を起点に、AIエージェント特有のセキュリティ課題と、日本企業が備えるべき実務的な対策について解説します。
「話すAI」から「行動するAI」へ：変化するリスクの質
昨今、大規模言語モデル（LLM）の活用は、チャットボットによる情報検索や要約といった「受動的」な用途から、外部ツールやAPIを操作して業務を完遂する「自律型AIエージェント（Agentic AI）」へと進化しています。これは業務効率化の観点からは大きな飛躍ですが、セキュリティの観点からは攻撃対象領域（アタックサーフェス）の拡大を意味します。
従来のLLMセキュリティは、主にプロンプトインジェクション（不適切な入力によるハッキング）や学習データの汚染防止に焦点が当てられていました。しかし、AIエージェントが社内システムやSaaSへのアクセス権限を持つようになると、リスクは「情報の漏洩」だけでなく、「意図しないアクションの実行」へと質的に変化します。例えば、AIが攻撃者の指示によって不正な送金処理を行ったり、顧客データベースを削除したりするリスクが現実味を帯びてくるのです。
リアルタイム保護とゼロトラスト：AIセキュリティの最新トレンド
こうした背景の中、米国のスタートアップOperant AIが発表した「Agent Protector」のようなソリューションが登場しています。この事例が示唆する重要なトレンドは、AIセキュリティにおいて「可視化（Discovery）」と「実行時保護（Runtime Protection）」が不可欠になりつつあるという点です。
開発段階での静的なセキュリティテストだけでは、確率的に動作する生成AIの挙動を完全に予測することは不可能です。そのため、AIが実際に稼働している最中（ランタイム）に、どのようなデータを扱い、どの外部サービスと通信しているかをリアルタイムで監視し、異常があれば即座に遮断する仕組みが求められています。
また、ここで重要となるのが「ゼロトラスト」の考え方です。社内のAIだからといって無条件に信頼するのではなく、AIエージェントに対しても「最小権限の原則」を適用し、都度認証と検証を行うアプローチです。これは、AIが万が一乗っ取られた場合でも被害を最小限に抑えるための必須要件と言えます。
日本企業のAI活用への示唆
日本国内でも、カスタマーサポートの自動化や社内ワークフローへのAI組み込みが進んでいますが、セキュリティ懸念から本格導入に二の足を踏む企業も少なくありません。今回のトレンドを踏まえ、日本企業は以下の点を意識してAI活用を進めるべきでしょう。
1. AIへの「権限委譲」は慎重かつ段階的に
業務効率化を急ぐあまり、AIエージェントに最初から過大な権限（管理者権限や決済権限など）を与えてはいけません。まずは「参照のみ」の権限から始め、書き込みや実行権限を与える際は、人間による承認プロセス（Human-in-the-loop）を挟む設計にすることが、現時点での現実的なリスク対策です。
2. ブラックボックス化を防ぐトレーサビリティの確保
「AIがなぜその判断をしたのか」を後から検証できるよう、プロンプトの入出力だけでなく、AIが実行したツール呼び出しやAPIアクセスのログを詳細に保存・監視する体制を整えてください。これは日本の厳格なコンプライアンス基準や監査対応においても有利に働きます。
3. 既存セキュリティ製品とのギャップを認識する
既存のWAF（Webアプリケーションファイアウォール）やEDR（エンドポイント検知・対応）製品は、必ずしもAI特有の振る舞い（ハルシネーションによる誤動作や複雑なプロンプト攻撃）を検知できるわけではありません。AI活用が高度化するにつれ、AIエージェントの挙動監視に特化したセキュリティ対策（AIファイアウォールやガードレール機能）の導入検討が必要になるでしょう。
AIエージェントは強力な武器となりますが、それは適切な「手綱」があってこそ機能します。技術的な防御策と組織的なガバナンスの両輪で、安全なAI活用を目指してください。