投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用フェーズは、単なる対話から自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」へと移行しつつあります。GoPlus Securityによる「AgentGuard」のリリースは、こうした自律型AIを標的とした攻撃への防御策が急務であることを示唆しています。本記事では、AIエージェント特有のリスク構造と、日本企業が講じるべき実務的な対策について解説します。
「対話」から「行動」へ：AIエージェントが直面する脅威
現在、生成AIの活用トレンドは、人間がチャットボットに問いかける段階から、LLM（大規模言語モデル）がツールやAPIを操作して自律的に業務を完遂する「AIエージェント」の段階へと進化しています。しかし、AIが「行動（Action）」の権限を持つようになると、セキュリティリスクの質も変化します。
今回、Web3セキュリティ領域で知られるGoPlus Securityが「AgentGuard」を発表したことは、AIエージェントを保護するための専門的なセキュリティレイヤーが必要不可欠になりつつあることを象徴しています。これまでのセキュリティ対策は主に「情報漏洩」を防ぐことに主眼が置かれていましたが、エージェント時代には「意図しない操作の実行」や「外部からの悪意ある指示（プロンプトインジェクション）による乗っ取り」を防ぐことが重要になります。
プロンプトインジェクションと「権限」のリスク
AIエージェントにおける最大のリスクは、外部からの入力情報によってAIの挙動が歪められることです。例えば、社内システムと連携したAIエージェントが、外部から受信した悪意あるメールを要約する際、メール本文に埋め込まれた隠しコマンド（Indirect Prompt Injection）によって、「機密データを外部サーバーに送信せよ」や「不正な送金を行え」といった指示を実行してしまう恐れがあります。
GoPlus Securityのようなツールが登場している背景には、AIがブロックチェーン上のトランザクションや金融取引など、不可逆的な「資産の移動」に関わるケースが増えていることがあります。これは一般的なエンタープライズシステムにおいても同様で、SaaSの操作権限やデータベースの更新権限を持ったエージェントが無防備であることは、極めて危険な状態と言えます。
日本企業に求められる「ガードレール」の思想
日本の組織文化においては、AI導入に際して「ハルシネーション（嘘の回答）」への懸念が強く示されますが、エージェント活用においては回答の正確性以上に「動作の安全性」が問われます。ここで重要になるのが、LLMの入出力を監視・制御する「ガードレール」の仕組みです。
単に高性能なLLMを採用するだけでなく、エージェントが実行しようとしているアクションが企業のポリシーに違反していないか、あるいは許可されたドメイン以外へのアクセスを試みていないかを、モデルの外側で監視する仕組みが必要です。日本企業の強みである厳格な業務プロセス管理を、AIの権限管理（RBAC：ロールベースアクセス制御）にも適用していく姿勢が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントの導入は業務効率を劇的に向上させる可能性がありますが、従来のITセキュリティとは異なるアプローチが必要です。意思決定者や実務者は以下の3点を意識する必要があります。
1. 最小権限の原則の徹底
AIエージェントには、業務遂行に必要最低限のAPIアクセス権限のみを付与してください。「何でもできる」汎用エージェントは便利ですが、セキュリティリスクも最大化します。特定のタスクに特化させ、権限を絞り込む設計が重要です。
2. Human-in-the-loop（人間による確認）の維持
決済、契約、外部へのデータ送信など、リスクの高いアクションについては、AIが完全に自律実行するのではなく、最終的に人間が承認するフローを組み込むべきです。これは日本の法規制やコンプライアンス遵守の観点からも有効な防衛策となります。
3. AI専用セキュリティツールの検討
今回取り上げた「AgentGuard」のような、AIエージェント特化型のセキュリティソリューションは今後も増加します。自社開発ですべてを賄うのではなく、こうした外部ツールを活用して、プロンプトインジェクション対策や挙動監視を効率的に実装することを検討してください。