投稿者 global-ai-media 
生成AIのトレンドは、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。これに伴い、従来のセキュリティ対策だけではカバーできない新たなリスクが浮上しています。Operant AIなどの最新ソリューションを事例に、自律型AI時代に求められるリアルタイムな保護とガバナンスのあり方を解説します。
「対話」から「行動」へ：AIエージェントの台頭とリスクの変化
生成AI（GenAI）の活用フェーズは、人間がチャットボットに質問して回答を得る段階から、AIが自律的に計画を立て、外部ツールやAPIを操作して業務を完遂する「エージェンティックAI（Agentic AI）」の段階へと急速に進化しています。日本企業においても、人手不足を背景に、従来のRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）を高度なAIエージェントで置き換え、複雑なワークフローを自動化しようという動きが活発化しています。
しかし、AIに「行動する権限」を与えることは、セキュリティリスクの質を根本的に変えることを意味します。従来のチャットボットであれば、プロンプトインジェクション攻撃を受けても「不適切な発言をする」程度のリスクで済んだかもしれません。しかし、社内システムや決済システムに接続されたAIエージェントが乗っ取られた場合、機密データの流出、不正な送金、データベースの破壊といった物理的・経済的な損害に直結する恐れがあります。
自律型システム専用のセキュリティ「Agentic Security」の必要性
こうした背景の中、米国を中心に「Agentic Security（エージェント向けセキュリティ）」という新しいカテゴリが注目を集めています。今回のOperant AIによる「Agent Protector」の発表は、まさにこの流れを象徴するものです。これは、自律型AIシステム向けに特化したリアルタイムのセキュリティ制御を提供するソリューションであり、AIエージェントが大規模に展開される際の安全性を担保することを目的としています。
従来型のWAF（Web Application Firewall）や境界防御では、LLM（大規模言語モデル）の挙動や、エージェントが生成する複雑なツール呼び出し（Tool Use/Function Calling）の意図を正確に解釈できません。そのため、エージェントが実行しようとしているアクションが、正当な業務プロセスの一環なのか、それとも攻撃者によって誘導された悪意ある行動なのかを、リアルタイムに判別し、遮断する仕組みが必要となります。
日本企業における「ガードレール」と「ガバナンス」の実装
日本企業がAIエージェントを本番環境、特に基幹業務や顧客接点に導入する際、最も障壁となるのが「予期せぬ挙動への不安」です。ハルシネーション（もっともらしい嘘）や暴走のリスクがある状態で、決裁権限やシステム操作権限をAIに渡すことは、日本の組織文化やコンプライアンス基準では容易に承認されません。
ここで重要になるのが、AIモデル自体の性能向上を待つのではなく、外部的な「ガードレール（防御壁）」をシステムとして実装するアプローチです。具体的には、AIエージェントへの入出力を監視し、PII（個人識別情報）が含まれていないか、許可されていないAPIを叩こうとしていないか、社内規定（ポリシー）に違反する判断をしていないかを、LLMの外側で強制的にチェックする仕組みです。Operant AIのようなソリューションは、こうした「抑制と均衡」を技術的に担保する手段の一つと言えます。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルのセキュリティトレンドを踏まえ、日本の意思決定者や実務者は以下の点に留意してプロジェクトを進めるべきです。
1. リスク評価の再定義（チャットとエージェントの区別）
「社内Wikiの検索ボット」と「受発注処理を行うエージェント」では、リスクの次元が異なります。後者には、従来のサイバーセキュリティに加え、AI特有の振る舞い（意図しないツールの使用など）を検知・遮断する専用のガードレール製品や機能の導入を検討してください。
2. 「Human-in-the-loop」の段階的な設計
いきなり完全自律（フルオート）を目指すのではなく、AIが提案し、人間が承認してからアクションを実行する「Human-in-the-loop（人間が介在するループ）」の構成を初期段階では採用すべきです。その上で、セキュリティログや実行履歴の可視化（オブザーバビリティ）を徹底し、信頼性が確認されたタスクから徐々に自動化率を高める運用が、日本の現場には適しています。
3. ベンダー選定時の「守り」の視点
AIソリューションを選定する際、生成精度の高さだけでなく、「どのような防御機能が組み込まれているか」「異常動作時にどう停止するか」というガバナンス機能を重視してください。特に、欧州AI法（EU AI Act）や日本のAI事業者ガイドラインへの準拠を見据え、説明責任を果たせるセキュリティ設計がなされているかが、将来的な技術的負債を防ぐ鍵となります。