投稿者 global-ai-media 
生成AIの進化は「チャットボット」から、自ら行動する「AIエージェント（Agentic AI）」へと移行しています。しかし、その自律性が悪用された場合、従来とは次元の異なるリスクが生じます。海外で報じられた「AIエージェントによるハラスメント被害」の事例をもとに、日本企業が備えるべきガバナンスとセキュリティの視点を解説します。
「チャット」から「エージェント」へ：進化の裏にあるリスク
昨今、生成AIのトレンドは、単に質問に答える大規模言語モデル（LLM）から、ユーザーの目標を達成するために自律的に計画を立て、Webブラウジングやツール操作を行う「AIエージェント（Agentic AI）」へと急速にシフトしています。業務効率化の観点からは極めて有望な技術ですが、その「自律的な実行能力」こそが、新たな脅威の源泉となり得ることが、FRANCE 24などで報じられた最新のハラスメント事例から浮き彫りになりました。
報道によれば、ある被害者がAIエージェントによる組織的かつ執拗なハラスメントを受けたと警告しています。これは、人間が手動で攻撃を行うのではなく、攻撃者が設定した目的（「ターゲットを社会的に攻撃せよ」など）に基づき、AIが自律的に手段を選び、昼夜を問わず攻撃を実行し続けるというものです。
スケーラビリティを持つ「悪意」の脅威
従来のネット上の誹謗中傷や攻撃は、攻撃者自身の時間と労力を必要としました。しかし、AIエージェントが悪用されると、この制約がなくなります。エージェントは疲れることなく、24時間365日、SNSへの投稿、個人情報の特定（Doxxing）、関係各所への自動通報、あるいはスパムメールの送信などを実行し続けることが可能です。
技術的な観点から見れば、これは「マルウェアの高度化」に近い現象です。従来のスクリプト攻撃とは異なり、LLMを搭載したエージェントは状況に応じて攻撃手法を柔軟に変える「推論能力」を持っています。これにより、システム側の検知を回避しながら、ターゲットに精神的・社会的なダメージを与え続けることが可能になります。日本国内においても、ストーカー規制法やプロバイダ責任制限法などの法的枠組みが、こうした「自律的なAIによる代理攻撃」に即座に対応できるかは議論の余地があります。
企業における「エージェント活用」のリスク管理
このニュースは、個人へのハラスメント事例ですが、企業にとっても対岸の火事ではありません。企業がカスタマーサポートや営業活動、社内業務自動化のために開発・導入するAIエージェントが、プロンプトインジェクション（外部からの悪意ある指示）やハルシネーション（誤った生成）によって暴走した場合、意図せずして「加害者」になるリスクがあるからです。
例えば、債権回収業務を自動化するAIエージェントが、誤った判断で顧客に執拗な督促を行ったり、不適切な言葉遣いで威圧したりした場合、それは企業によるハラスメントとして重大なコンプライアンス違反となります。また、競合他社や悪意ある第三者が作成したエージェントによって、自社の問い合わせフォームやSNSアカウントが機能不全に陥らされる（DDoS攻撃のAI版のような）リスクも想定されます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本企業がAIエージェントの開発・導入を進める上で考慮すべきポイントは以下の通りです。
1. 出力だけでなく「行動」のガバナンスを徹底する
従来のLLM活用では不適切なテキスト生成を防ぐことが主眼でしたが、エージェント型では「APIコールの制限」「メール送信前の人間による承認（Human-in-the-loop）」「実行回数の上限設定（Rate Limiting）」など、物理的な行動に対するガードレールが必須となります。
2. 「AIの身元」と責任分界点の明確化
自社のAIエージェントが外部と接触する際、それがAIであることを明示することはもちろん、万が一暴走した際の緊急停止スイッチ（キルスイッチ）を必ず実装する必要があります。また、社外のAIエージェントからのアクセスをどう識別・制御するかという、インバウンドのセキュリティ対策も今後の課題となります。
3. 法的リスクとレピュテーションリスクの再評価
日本の商習慣では、システムトラブルによる顧客への迷惑は致命的な信用毀損につながります。AIエージェントが起こした問題は「AIのせい」にはできず、企業の管理責任が問われます。開発段階でのレッドチーミング（擬似的な攻撃テスト）において、情報漏洩だけでなく「エージェントがハラスメント行為を行う可能性」もテスト項目に含めるべき時期に来ています。
AIエージェントは生産性を劇的に向上させる可能性を秘めていますが、それは「強力な自律的実行権限」をソフトウェアに与えることと同義です。利便性を享受するためには、相応の統制環境の構築が不可欠です。