投稿者 global-ai-media 
生成AIの進化は「対話」から「行動」へとシフトし、Webブラウザを介して複雑なタスクを自律的に遂行する「エージェント型AI」が注目を集めています。しかし、利便性の裏側には、AIに対して必要以上のアクセス権を与えてしまう「過剰な権限（Over-Privileged）」という重大なリスクが潜んでいます。本稿では、企業がエージェント型AIを導入する際に直面するセキュリティ課題と、日本企業が取るべき現実的なガバナンス対策について解説します。
「対話するAI」から「行動するAI」への進化と課題
これまでの生成AI活用は、主にチャットボットを通じた情報検索や要約、コード生成といった「対話」や「コンテンツ作成」が中心でした。しかし現在、OpenAIの「Operator」構想や各社のAIエージェント開発に見られるように、トレンドは「行動するAI（Agentic AI）」へと急速に移行しています。
エージェント型AIは、人間の指示に基づき、Webブラウザを自律的に操作して複数のSaaSや社内システムを横断し、ワークフローを完結させる能力を持ちます。例えば、「競合製品の価格を調査してスプレッドシートにまとめ、チームにメールする」といった一連の作業を、API連携なしにブラウザ操作（クリックや入力）だけで実行可能です。これは、APIが整備されていないレガシーシステムや多様なSaaSを利用する多くの日本企業にとって、RPA（Robotic Process Automation）を代替・進化させる強力な武器となり得ます。
「過剰な権限」が招くセキュリティリスク
しかし、この利便性は諸刃の剣です。AIエージェントが複雑なタスクを遂行するためには、対象となるWebサイト、クラウドストレージ、CRM、メールアカウントなどへの広範なアクセス権限が必要となります。
元記事でも指摘されている通り、ここで最大の問題となるのが「過剰な権限による自動化（Over-Privileged Automation）」です。タスクを円滑に進めさせたいがあまり、管理者やユーザーはAIに対して、必要以上のアクセス権や「特権」を与えてしまいがちです。もし、広範な権限を持ったAIエージェントが、プロンプトインジェクション攻撃（悪意ある命令をAIに入力し、意図しない動作をさせる攻撃）を受けたり、あるいはAI自身がハルシネーション（事実に基づかない誤作動）を起こしたりした場合、その被害は甚大です。
例えば、AIが社内の機密ドキュメントを外部サイトにアップロードしてしまったり、誤って重要なデータベースを削除したりするリスクが考えられます。人間であれば「これはおかしい」と判断できる場面でも、現在のAIは文脈を読み違え、与えられた権限の範囲内で淡々と破壊的な操作を実行してしまう可能性があるのです。
ブラウザという「無防備なインターフェース」
従来のシステム間連携は、APIを通じて厳密に定義された操作のみを許可するのが一般的でした。しかし、AIエージェントによるブラウザ操作は、人間と同じユーザーインターフェース（UI）を利用するため、従来のセキュリティ境界を曖昧にします。
特に日本企業では、IPアドレス制限やVPNによって社内ネットワークの境界防御を行っているケースが多いですが、ブラウザ操作を行うAIエージェントが「信頼された内部ユーザー」として振る舞う場合、これらの防御は無力化される恐れがあります。AIがフィッシングサイトへ誘導されたり、悪意ある広告（マルバタイジング）を踏んだりすることで、企業全体のセキュリティが侵害されるシナリオも想定しなければなりません。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントの活用は業務効率化の切り札ですが、導入にあたっては以下の点を踏まえたガバナンス設計が必要です。
1. AI専用の「ID管理」と「最小権限の原則」の徹底
従業員のIDとパスワードをそのままAIに利用させるのは避けるべきです。AIエージェント用には独立したサービスアカウントを発行し、そのアカウントがアクセスできる範囲を必要最小限（Read Onlyなど）に絞る「最小権限の原則」を徹底してください。稟議システムや人事DBなど、機微なシステムへのアクセスはAIから切り離す、あるいはAPI経由のみに限定するといった区分けが重要です。
2. 「Human-in-the-Loop（人間による承認）」の組み込み
AIがタスクを完結させる前に、重要なアクション（メール送信、データ削除、契約更新など）については必ず人間の承認を求めるプロセスをワークフローに組み込んでください。特に日本の商習慣において、誤った発注や不適切なメール送信は信用問題に直結します。完全自動化を目指すのではなく、「下書きまでをAI、承認は人間」という役割分担から始めるのが現実的です。
3. 操作ログの監視と監査体制
AIがブラウザ上で「何を見て、何をクリックしたか」を追跡できるログ基盤の整備が必要です。万が一のインシデント発生時に、AIの挙動をトレーサビリティ（追跡可能性）のある状態で保存しておくことは、説明責任を果たす上でも不可欠です。既存のセキュリティ監視ソリューションが、AIエージェントの挙動検知に対応しているかを確認することも推奨されます。