投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用フェーズが「チャット」から、自律的にタスクを遂行する「エージェント」へと移行しつつあります。AIがシステムの操作権限を持つようになる中、従来の人手によるチェックや静的なガイドラインだけではリスク管理が追いつきません。本記事では、AIの振る舞いをコードで制御する「Policy as Code」の概念と、日本企業が導入する際の実務的なポイントを解説します。
「チャットボット」から「エージェント」への進化とリスクの変化
生成AIの活用は現在、人間がプロンプトを入力して回答を得る対話型（チャットボット）から、AI自身が計画を立て、APIを叩き、業務を完遂する「AIエージェント」へと進化しています。例えば、顧客からの問い合わせを受けてデータベースを参照し、必要であれば返金処理まで行うようなシナリオです。
この変化は業務効率を劇的に向上させる一方で、リスクの質を変えます。これまでは「誤った情報を回答する（ハルシネーション）」ことが主なリスクでしたが、エージェント化により「誤った操作を実行する（意図しない送金やデータ削除など）」という物理的・実損的なリスクが加わるからです。
ここで重要になるのが、「AIにどのような権限を与え、どのような境界線（ガードレール）を設けるか」というガバナンスの問題です。
Policy as Code（PaC）とは何か
従来、企業のITガバナンスやセキュリティポリシーは、PDF形式のガイドラインやExcelのチェックリストとして存在し、人間がそれを参照して承認判断を行っていました。しかし、秒単位で判断と行動を繰り返すAIエージェントに対し、人間が都度承認を行っていてはスピードが損なわれます。
そこで注目されているのが「Policy as Code（PaC）」です。これは、組織のポリシー（ルール、権限、コンプライアンス要件）を人間が読むための文書ではなく、システムが自動的に解釈・実行可能な「コード」として記述する手法です。
AIシステムにPaCを組み込むことで、例えば「特定の権限レベルを持たないユーザーからの要求に対しては、AIは社外秘データベースへのアクセスAPIを絶対に呼び出せない」といったルールを、AIの「判断」に委ねるのではなく、システム的な「制約」として強制することが可能になります。
日本企業における「曖昧さ」と「厳格さ」のジレンマ
日本企業の組織文化において、PaCの導入は大きな転換点を意味します。日本の実務現場では、ルールが明文化されていなかったり、「阿吽の呼吸」や「現場の良識」に依存したりするケースが少なくありません。しかし、AIは空気を読みません。コード化されたルールのみが正義となります。
PaCを導入するプロセスは、これまで曖昧だった業務ルールや承認基準を、論理的かつ明示的な条件式（If-This-Then-That）に落とし込む作業を伴います。これは初期コストがかかる作業ですが、結果として業務プロセスの透明化と標準化をもたらします。特に、厳格な法令遵守が求められる金融やヘルスケア、あるいは個人情報保護法への対応が必須となるBtoCサービスにおいては、AIの挙動を説明可能な状態（Explainability）に保つための強力な武器となります。
動的なコンテキストへの対応
PaCの利点は、静的なアクセス制御だけにとどまりません。最新のAIガバナンスでは、状況（コンテキスト）に応じた動的なポリシー適用が可能です。
例えば、「通常時はAIによるコード生成とデプロイを許可するが、重要インフラへの変更が含まれる場合や、異常検知アラートが出ている時間帯は、人間の承認を必須とする」といった複雑な条件もコードとして実装できます。これにより、イノベーションの速度を落とさずに、致命的な事故を防ぐ安全弁を設けることができます。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントの普及を見据え、日本の意思決定者やエンジニアは以下の視点を持つべきです。
1. ガイドラインの「実装」へのシフト
社内規定を作って終わりにするのではなく、それをOpen Policy Agent (OPA) などの技術を用いて実装可能な形に落とし込む体制を整備してください。法務部門とエンジニアリング部門の連携（LegalOps）が重要になります。
2. 「人間参加（Human-in-the-loop）」の再定義
すべての処理に人間が介入するのではなく、PaCによって定義された「例外的な高リスクケース」のみ人間が判断するフローへと移行し、自動化の恩恵を最大化すべきです。
3. 監査証跡としてのコード
ポリシーをコード管理（バージョン管理）することで、「いつ、誰が、どのようなルールを適用していたか」が明確になります。これは、将来的にAIに関する法規制が厳格化された際、日本企業が重視する「説明責任」を果たすための確実な証拠となります。
AIに自律性を持たせることは、AIを野放しにすることではありません。強固なコードによるガードレールがあるからこそ、安心してAIにハンドルを握らせることができるのです。