投稿者 global-ai-media 
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、企業のID管理（IAM）には根本的な変革が求められています。AIが人間になり代わってシステム間を横断し、高速で処理を実行する時代において、従来のセキュリティ概念がどのように書き換わるのか、日本企業が直面する課題と共に解説します。
AIエージェントの台頭と「認証」の変質
生成AIの活用は、人間がチャット画面で対話するフェーズから、LLM（大規模言語モデル）が自律的にツールを操作し、タスクを完遂する「AIエージェント」のフェーズへと急速に進化しています。これまでのSaaS連携やAPI連携は、定型的な自動化が主でしたが、AIエージェントは文脈を理解し、判断を下しながら複数のシステムを横断してアクションを起こします。
ここで重大な課題となるのが「アイデンティティ（ID）」の扱いです。従来、企業におけるIAM（Identity and Access Management）は、主に「人間」がログインし、業務を行うための認証・認可を管理するものでした。しかし、AIエージェントが普及すれば、特定の従業員の権限を借用したり、あるいはエージェント自体が独自のIDを持ったりして、人間には不可能な速度と頻度でシステムにアクセスすることになります。
IAMは「電話帳」から「取引所」へ
元記事でも指摘されている通り、AIエージェントが組織内のチームやシステムを横断して活動し始めると、IAMシステムの役割は劇的に変化します。これまでのIAMは、社員名簿のような「静的なディレクトリ」としての側面が強く、朝の始業時にログイン認証を行えば、その後は比較的安定した状態が続きました。
しかし、AIエージェントが駆動する世界では、IAMは「高スループットのトランザクション基盤」へと変貌します。エージェントは24時間365日、秒間数千回といった頻度でデータベースへのアクセス、APIの呼び出し、別システムへの書き込み要求を行います。これに対し、従来型のレガシーな認証基盤では、処理速度の遅延や、セッション管理の複雑化により、システムのボトルネックとなるリスクが高まっています。
ノンヒューマンアイデンティティ（NHI）の管理リスク
日本企業においても、RAG（検索拡張生成）システムの導入が進み、社内ドキュメントへのアクセス権限管理が議論の的となっていますが、AIエージェント化はさらにその先を行く課題を突きつけます。
特に注意すべきは「ノンヒューマンアイデンティティ（NHI）」の爆発的な増加です。人間ではない「機械」や「プログラム」のID管理は、これまで特権ID管理などの一部で扱われてきましたが、AIエージェントはより広範な業務権限を持つ可能性があります。もし、あるエージェントがプロンプトインジェクション攻撃を受け、乗っ取られた場合、そのエージェントに付与された「全システムへのアクセス権」が悪用される恐れがあります。
「誰が（どのAIが）」「何の権限で」「何をしたか」を追跡する監査ログの重要性は増しますが、そのログの量は膨大になり、人間が目視でチェックすることは不可能です。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、日本の組織がAIエージェントの本格導入に向けて準備すべきポイントを整理します。
1. 「ゼロトラスト」と「最小権限」の再徹底
日本企業では、役職に基づいて広範なアクセス権を一括付与する運用が依然として多く見られます。しかし、AIエージェントに広範な権限を与えることは極めて危険です。AIが実行するタスクに必要な最小限のデータとアクションのみを許可する（Least Privilege）設計を、システムアーキテクチャレベルで徹底する必要があります。
2. 認証基盤のモダナイゼーション
オンプレミスのActive DirectoryとクラウドID（Entra ID等）が複雑に絡み合った環境では、AIエージェントの高速な認証リクエストに耐えられない可能性があります。AI活用を前提とした、スケーラブルでAPIファーストな認証基盤への移行計画を立てることが、将来的な技術的負債を防ぐ鍵となります。
3. 「AIによる代行」の責任分界点の明確化
技術的な対策だけでなく、ガバナンスの整備も不可欠です。AIエージェントが誤って発注を行ったり、機密情報を誤送信したりした場合、その責任は「開発ベンダー」にあるのか、「利用した従業員」にあるのか、あるいは「承認フローを設計した管理者」にあるのか。社内規定において、AIエージェントの利用範囲と責任の所在を明確にしておくことが、実務運用における混乱を避けるために重要です。