投稿者 global-ai-media 
自律的にタスクをこなす「AIエージェント」の実装が企業で進む中、その設定ファイルや認証トークンを狙うマルウェア（Infostealer）の被害が報告されています。本記事では、OpenClawに関するセキュリティインシデントの事例をもとに、AIエージェント特有のセキュリティリスクと、日本企業が取るべきガバナンスのアプローチについて解説します。
AIエージェントの「ID」が狙われている
生成AIの活用は、単なるチャットボットから、複雑なタスクを自律的に実行する「AIエージェント」へと進化しています。しかし、The Hacker Newsなどの最近の報道によると、「OpenClaw」と呼ばれるAIエージェントの設定ファイルやゲートウェイトークンが、Infostealer（情報窃取型マルウェア）によって盗み出される事例が確認されました。
これは、AIエージェントが企業のシステムや外部APIにアクセスするための「鍵（認証情報）」を保持しているためです。攻撃者は、開発者や利用者のPCに感染したマルウェアを通じて、AIエージェントが持つ高い権限を奪取しようとしています。これまで人間が管理していたIDやパスワードと同様に、AIエージェント自身の「アイデンティティ」が攻撃対象になっているという事実は、セキュリティ設計の根本的な見直しを迫るものです。
設定ファイルとトークン管理の落とし穴
今回の事例で特に問題視されているのは、設定ファイル（Configuration Files）やゲートウェイトークンの管理不備です。多くの開発現場やPoC（概念実証）環境では、APIキーやアクセストークンをローカル環境のテキストファイルや環境変数ファイル（.envなど）に平文で保存しがちです。
Infostealerは、こうした特定のファイルパスや拡張子をスキャンし、中身を外部へ送信します。もしAIエージェントが社内の機密データベースやクラウドインフラ（AWS、Azure、Google Cloudなど）へのアクセス権限を持っていた場合、そのトークンが盗まれることは、企業ネットワークへの裏口を開けることと同義です。特に日本では、開発スピードを優先するあまり、本番環境に近い権限を持つ認証情報を個人の端末で扱ってしまうケースが散見されるため、注意が必要です。
「悪意あるスキル」とサプライチェーンリスク
さらに懸念されるのが、「Malicious Skills（悪意あるスキル）」のリスクです。AIエージェントは多くの場合、外部のプラグインや「スキル」と呼ばれる機能拡張を読み込んで動作します。攻撃者は、正規の機能を装った悪意あるスキルを公開したり、設定の不備（Exposed Instances）を突いてエージェントに不正な動作をさせたりする可能性があります。
これは従来のソフトウェアサプライチェーン攻撃のAI版と言えます。外部のリポジトリから安易にエージェントの設定やスキルをダウンロードして利用する場合、その中にバックドアが仕込まれていないか、あるいは意図せず外部へデータを送信する設定になっていないかを検証する仕組みが不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例は、AIの利便性を享受するためには、従来の境界型防御だけでは不十分であることを示しています。日本企業がAIエージェントを業務に組み込む際、以下の3点を重点的に検討する必要があります。
- 「AIのID管理」を徹底する： AIエージェントを「一人の特権ユーザー」として扱い、最小権限の原則（PoLP）を適用してください。開発者のローカル環境に強い権限のトークンを永続的に置かず、一時的な認証情報やシークレット管理ツール（Vaultなど）を活用する仕組みへの移行が急務です。
- エンドポイントセキュリティの再強化： Infostealerの侵入経路は、フィッシングメールや不正なフリーソフトのダウンロードなど、従業員の端末操作に起因することが大半です。開発者やAI利用者の端末監視（EDR）を強化し、不審な挙動を早期に検知できる体制を整えることが、結果としてAIシステムを守ることにつながります。
- シャドーAI・野良エージェントの対策： 現場部門が許可なくオープンソースのAIエージェントツールを導入していないか、資産管理の観点からガバナンスを効かせる必要があります。特に外部にポートを開放しているインスタンスがないか、定期的な脆弱性診断やアタックサーフェス管理（ASM）の中にAIコンポーネントを含めるべきです。
AIエージェントは業務効率を劇的に向上させる可能性を秘めていますが、それは「信頼できる鍵管理」の上に初めて成り立ちます。技術的な導入を急ぐ前に、まずは足元の鍵管理を見直すことが、日本企業のAI活用における最初の一歩となるでしょう。