投稿者 global-ai-media 
CiscoがAIセキュリティプロジェクト「Project CodeGuard」をCoSAI（Coalition for Secure AI）へ寄贈したことは、単なるOSS貢献以上の意味を持ちます。生成AIの活用フェーズが「チャットボット」から自律的な「AIエージェント」へと移行する中で、日本企業が直面する新たなセキュリティリスクと、標準化された対策の重要性について解説します。
AI活用は「対話」から「自律実行」のフェーズへ
生成AIの導入が進む日本国内において、多くの企業がRAG（検索拡張生成）を用いた社内ナレッジ検索の構築を一巡させつつあります。次のステップとして注目されているのが、LLMが自律的にツールを呼び出し、タスクを遂行する「AIエージェント」の実装です。
しかし、AIエージェントは従来のチャットボットとは異なり、外部APIの実行やデータベースへの書き込みといった「アクション」を伴います。これは、セキュリティのリスク境界が、単なる「プロンプトインジェクション」や「情報漏洩」から、エージェント間の通信やサプライチェーン全体へと拡大することを意味します。
CiscoによるCoSAIへの寄贈が示唆するもの
Ciscoは、自社開発した「Project CodeGuard」を、AIセキュリティのオープン標準化を推進するCoSAI（OASIS Open傘下のプロジェクト）に寄贈しました。このプロジェクトには、MCP（Model Context Protocol）スキャナー、A2A（Agent-to-Agent）スキャナーなどが含まれています。
ここで注目すべきは、セキュリティの焦点が「モデルそのもの」から「モデルと外部ツールの接続部分（インターフェース）」に移っている点です。例えば、MCPはAnthropicなどが推進する、AIモデルとデータソースを接続するための標準プロトコルですが、標準化が進めば進むほど、その接続部分を標的とした攻撃リスクも可視化されます。Ciscoの動きは、特定のベンダーに依存しない形で、これらの接続リスクを検知・防御する仕組みを業界標準として確立しようとするものです。
エージェント・サプライチェーンにおけるリスクの具体像
日本企業が今後AIエージェントを業務プロセスに組み込む際、以下のような「サプライチェーン・リスク」への対処が不可欠となります。
- ツールの信頼性：エージェントが利用するサードパーティ製のツールやプラグインに悪意のあるコードが含まれていないか。
- エージェント間通信（A2A）：複数のエージェントが連携してタスクを行う際、不正なエージェントが紛れ込み、誤った指示やデータ抽出を行わないか。
- 権限管理の複雑化：自律的に動くエージェントに対し、どの範囲までシステム操作権限を付与するか。
Project CodeGuardのようなツールがオープンソースとして公開されることで、エンジニアはブラックボックスになりがちなAIの挙動に対し、透明性のある検証プロセスを組み込めるようになります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の動向を踏まえ、日本の意思決定者や実務者は以下の視点を持つべきです。
1. ガバナンス基準のアップデート
従来の「AI利用ガイドライン」は、人間がAIを使うことを前提としていました。今後は「AIがシステムを使う」ことを前提としたガイドラインが必要です。特に、エージェントが使用するツールのホワイトリスト化や、エージェント間通信のログ監査基準を策定する必要があります。
2. 「守りの技術」の標準化採用
セキュリティ対策をゼロから内製するのではなく、CoSAIのような国際的なコンソーシアムが策定する標準や、そこでメンテナンスされるOSSツール（今回のようなスキャナーなど）を積極的に採用すべきです。これは、説明責任を果たす上でも「グローバル標準に準拠した対策を行っている」という強力な根拠になります。
3. PoC段階からのセキュリティ実装（Shift Left）
AIエージェントの開発において、セキュリティは後付けできません。開発段階（CI/CDパイプライン）で、今回公開されたようなスキャナーを用いて、エージェントのスキル定義や接続先設定に脆弱性がないかを自動チェックする仕組みを構築することが、本番運用への近道となります。