投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用フェーズは、単なる対話や要約から、自律的にタスクを計画・実行する「Agentic AI」へと急速にシフトしています。しかし、AIにデータベースへのアクセス権やコード修正などの強い権限を与えることは、企業のセキュリティガバナンスにとって従来とは次元の異なるリスクをもたらします。本記事では、グローバルの最新動向を踏まえつつ、日本企業が自律型AIを安全に実装するために必要な視点と対策について解説します。
「読むAI」から「動くAI」への転換
これまでの企業における生成AI活用は、主にRAG（検索拡張生成）を用いた社内ナレッジの検索や、議事録の要約といった「情報の処理・提示」が中心でした。しかし現在、グローバル市場では「Agentic AI（自律型AIエージェント）」への投資が加速しています。
Agentic AIとは、ユーザーの曖昧な指示に基づき、AI自らがタスクを細分化し、必要なツール（API、データベース、SaaSなど）を選択して実行まで行うシステムを指します。例えば、「来月のマーケティングキャンペーンを準備して」という指示に対し、過去のデータを分析し（DBアクセス）、LPのドラフトを作成し（コンテンツ生成）、さらには広告配信の設定案をコードベースで修正する（コード実行）といった一連の動作が可能になりつつあります。
権限委譲が招く「実害」のリスク
AIが単なるアドバイザーから「実行者」になることで、リスクの質が変化します。従来のチャットボットであれば、ハルシネーション（もっともらしい嘘）による誤情報の拡散が主なリスクでした。しかし、Agentic AIがデータベースの操作権限やシステムの変更権限を持つ場合、誤った判断がデータの消失、不正な送金、あるいは脆弱なコードの本番環境へのデプロイといった「実害」に直結します。
特に懸念されるのが、プロンプトインジェクション攻撃の高度化です。外部から悪意ある指示が埋め込まれたメールやWebサイトをAIエージェントが読み込んだ際、その指示に従って社内システムを攻撃してしまう「Indirect Prompt Injection（間接的プロンプトインジェクション）」のリスクは、AIに与える権限が強ければ強いほど甚大になります。
日本企業におけるガバナンスと組織文化の課題
日本企業、特に大手企業においては、職務分掌や承認プロセスが厳格に定められています。ここに「自律的に判断して動くAI」を組み込むことは、既存の組織論理と衝突する可能性があります。
例えば、AIが生成したコードをそのまま本番環境に適用するようなフローは、日本の品質管理基準や責任分界点の観点から現実的ではありません。また、AIが個人情報を誤って抽出・加工してしまった場合、改正個人情報保護法への抵触リスクも発生します。「誰が責任を取るのか」が曖昧なままAIに権限を与えすぎると、問題発生時に現場が萎縮し、DX全体が停滞する恐れがあります。
日本企業のAI活用への示唆
自律型AIのメリットを享受しつつ、リスクを最小化するために、日本企業は以下の3点を意識して実装を進めるべきです。
1. 「Human-in-the-loop」の徹底と承認プロセスの再設計
AIによる完全自動化を目指すのではなく、重要なアクション（DBの更新、メール送信、コードのコミットなど）の直前には必ず人間の承認ステップを挟む設計にすべきです。日本の「ハンコ文化」をデジタル化し、AIは「起案者」、人間が「決裁者」という役割分担を明確にすることで、ガバナンスと効率化を両立できます。
2. 最小権限の原則（PoLP）の適用
AIエージェントを「一人の従業員」あるいは「サードパーティの委託先」と見なし、ゼロトラストの考え方を適用する必要があります。AIに対して無条件に全てのデータベースへのアクセス権を与えるのではなく、タスク遂行に必要な最小限のテーブル、APIエンドポイント、期間に限定したアクセス権限（スコープ）を付与する設計が不可欠です。
3. ガードレールの実装と監視体制の強化
入力と出力の双方にセキュリティフィルター（ガードレール）を設け、AIが許可されていないアクション（例：特定の顧客データの全件取得など）を行おうとした場合に即座に遮断する仕組みを導入してください。また、MLOpsの一環として、AIの挙動ログを監査可能な状態で保存し、異常検知を行える体制を整えることが、説明責任を果たす上で重要となります。