投稿者 global-ai-media 
ブロックチェーンセキュリティ企業のSlowMistが、AIエージェントのエコシステムに関する脅威インテリジェンスレポートを発表しました。生成AIが単なる「対話」から、ツールを操作しタスクを完遂する「エージェント（代理人）」へと進化する中、企業はどのような新たなセキュリティリスクに備えるべきでしょうか。
「対話」から「行動」へ：AIエージェントの普及と本質
生成AIの活用フェーズは、ChatGPTに代表される「チャットボット（対話型）」から、ユーザーの指示に基づいて自律的に計画を立て、外部ツールやAPIを操作してタスクを実行する「AIエージェント（自律型）」へと急速に移行しています。RAG（検索拡張生成）による社内情報の検索だけでなく、SaaSの操作、コードの実行、あるいは決済処理までをAIに任せる動きです。
今回、セキュリティ企業のSlowMistがAIエージェントの脅威に関するレポートを公開したという事実は、この技術トレンドが「実験室」を出て「実社会」に実装され始めたこと、そしてそれに伴い攻撃者の標的になりつつあることを示唆しています。特にブロックチェーンや金融領域では、AIエージェントが資産（ウォレット）へのアクセス権を持つケースがあり、そのセキュリティ侵害は直接的な金銭的被害に直結します。
企業が認識すべき「エージェント特有」のセキュリティリスク
従来のWebセキュリティや、単なるLLM（大規模言語モデル）利用とは異なる、AIエージェント特有のリスクが存在します。日本の企業担当者が特に留意すべき点は以下の通りです。
1. プロンプトインジェクションによる「行動」の乗っ取り
チャットボットに対するプロンプトインジェクションは、不適切な発言を引き出す程度の影響で済むことがありましたが、エージェントの場合は深刻度が跳ね上がります。攻撃者が巧みな命令を入力することで、AIエージェントが本来アクセスすべきでない社内DBへ接続したり、不正な送金APIを叩いたりする「権限昇格」や「なりすまし実行」のリスクがあります。
2. サプライチェーン攻撃と依存関係のリスク
AIエージェントは、LangChainなどのフレームワークや、多数のサードパーティ製ツール（プラグイン）を組み合わせて構築されます。SlowMistのようなセキュリティ企業がエコシステム全体を調査対象とするのは、これら構成要素の脆弱性が狙われるからです。利用しているオープンソースのライブラリや外部APIにバックドアが仕掛けられていれば、エージェント全体が侵害されます。
3. 自律性の暴走（Unintended Actions）
悪意ある攻撃がなくとも、AIの「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」が、エージェントにおいては「誤った操作」として具現化します。例えば、顧客への誤請求メールの自動送信や、本番環境データの誤削除など、AIが「良かれと思って」誤った判断を実行してしまうリスクです。
日本企業におけるガバナンスと対策のアプローチ
日本国内では、総務省・経産省による「AI事業者ガイドライン」などが整備されつつあり、AIガバナンスへの関心が高まっています。しかし、現場では「業務効率化」の圧力により、十分な検証なしにエージェント機能（Copilotの拡張機能など）を導入してしまうケースも見受けられます。
日本企業の組織文化や商習慣を踏まえると、以下の対策が有効です。
- 最小権限の原則（PoLP）の徹底：AIエージェントに与えるAPIアクセス権限は、必要最小限に留めること。特に「読み取り」と「書き込み/実行」の権限は厳格に分離する必要があります。
- Human-in-the-loop（人間による承認）の設計：決済やデータ削除、外部へのメール送信など、不可逆的なアクションを実行する直前には、必ず人間の担当者が承認ボタンを押すフローを組み込むことが、日本の稟議文化とも親和性が高く、安全な運用につながります。
- 入力データのサニタイズと出力の監視：ユーザーからの入力だけでなく、AIが外部Webサイトから取得した情報（間接的プロンプトインジェクションの温床）も無害化する処理や、AIの挙動をログとして記録・監視する体制が必要です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のSlowMistによるAIエージェントの脅威分析は、AI活用が「情報の要約」から「実務の代行」へと進化したことの証左です。この変化に対し、以下の視点で意思決定を行うことを推奨します。
- 「自律性」のリスク評価：導入しようとしているAIツールが、どこまで自律的に動くのか（Readのみか、Actionも伴うか）を正確に把握し、Actionを伴う場合は従来システム以上のセキュリティテストを実施してください。
- 「禁止」ではなく「ガードレール」を：セキュリティリスクを恐れてAIエージェントを全面禁止にすれば、グローバルな競争力を失います。安全な利用範囲を定める「ガードレール」機能の実装や、社内サンドボックス環境の整備を優先してください。
- 責任分界点の明確化：AIが誤った発注や操作を行った際、その責任がベンダーにあるのか、利用企業にあるのか、法的・契約的な整理を事前に済ませておくことが、トラブル回避の鍵となります。