投稿者 global-ai-media 
米国国立標準技術研究所（NIST）が、AIエージェントシステムのレッドチーム演習やセキュリティガイドライン策定に向けた技術的な協力者を募っています。単なる対話型AIから「行動するAI」へと技術トレンドがシフトする中で、グローバルなセキュリティ評価手法がどのように高度化しようとしているのか、その背景と日本企業が備えるべき実務的対応について解説します。
「チャット」から「エージェント」へ：高まるリスクと評価の難易度
米国国立標準技術研究所（NIST）が発信した「CAISI（Consortium regarding AI Safety Institute関連の取り組みと推測されます）」に関する協力者募集の呼びかけは、AIの安全性をめぐる議論が新たなフェーズに入ったことを示唆しています。注目すべきは、対象が単なる大規模言語モデル（LLM）の出力評価にとどまらず、「AIエージェントシステム」のレッドチーミング（攻撃者視点での安全性テスト）に焦点が当てられている点です。
日本国内でも、RAG（検索拡張生成）の次のステップとして、AIが自律的にAPIを叩き、タスクを完遂する「AIエージェント」の開発機運が高まっています。しかし、AIが「回答する」だけでなく「行動する（メールを送る、決済する、コードを実行するなど）」ようになれば、リスクの深刻度は格段に跳ね上がります。NISTの動きは、こうした自律型システムに対するセキュリティ基準を、手動および自動化されたレッドチーミングによって確立しようとするものです。
手動と自動の両輪：レッドチーミングの実務的課題
今回のNISTの取り組みで特筆すべきは、「手動（Manual）」と「自動（Automated）」の両方のレッドチーミングを重視している点です。これは、AI開発の現場において非常に現実的かつ切実な課題を反映しています。
熟練したセキュリティエンジニアによる手動テストは、複雑な論理的欠陥を見抜く上で不可欠ですが、スケーラビリティに欠け、コストも高大です。一方で、ツールによる自動テストは網羅性を担保できますが、AI特有の「文脈に依存したハルシネーション（幻覚）」や「巧妙なプロンプトインジェクション」を完全に見抜くには限界があります。
日本の開発現場、特にMLOps（機械学習基盤の運用）が整備されつつある企業においては、CI/CDパイプラインに自動評価を組み込みつつ、リリース前の重要なフェーズで専門家による手動診断をどう組み合わせるか、という「ハイブリッドな評価体制」の構築が急務となります。
日本の「AI事業者ガイドライン」との接続
日本国内では、総務省・経済産業省による「AI事業者ガイドライン」がAIガバナンスの基本指針となっています。日本のガイドラインは、リスクベースのアプローチやステークホルダー間の協調を重視する「ソフトロー」としての性格が強いのが特徴です。一方で、NISTが策定を進めるガイドラインは、より技術的で具体的な実装要件（ハードな基準）に踏み込む傾向があります。
日本企業がグローバルにサービスを展開する場合、あるいは外資系企業との取引を行う場合、国内のガイドライン準拠だけでは不十分となる可能性があります。NISTの基準は事実上のグローバルスタンダード（デファクトスタンダード）として機能することが多いため、今後は「AIエージェントのレッドチーム演習をどのように実施したか」という具体的なエビデンスが、信頼性の担保として求められるようになるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回のNISTの動向を踏まえ、日本の経営層やAI実務者が意識すべきポイントは以下の3点です。
1. エージェント化に伴うリスク再評価
業務効率化のためにAIに「権限」を与える（社内DBへの書き込み権限や外部ツールへのアクセス権限など）場合、従来の情報漏洩リスクに加え、意図しない「誤操作・誤実行」のリスクへの対策が必要です。プロンプトエンジニアリングだけでなく、システムレベルでの権限分離が不可欠です。
2. レッドチーミングのプロセス化
AIモデルの性能評価（精度）だけでなく、安全性評価（セキュリティ）を開発プロセスに正式に組み込む必要があります。特に、「意地悪な入力」に対してAIがどう振る舞うかをテストするレッドチーミングは、外部ベンダーの活用も含めて検討すべき項目です。
3. グローバル基準のモニタリングと「守りのDX」
NISTのガイドラインは、将来的に日本の法規制や調達基準にも影響を与える可能性があります。技術的な詳細はエンジニアに任せつつも、意思決定者は「国際的な安全基準に準拠できる体制にあるか」をガバナンスの観点から問い続ける必要があります。