投稿者 global-ai-media 
生成AIの進化は「対話」から、外部ツールを操作する「自律的な実行（エージェント）」へとシフトしています。しかし、AIが社内システムと接続されることで、新たなセキュリティリスクが顕在化し始めました。本記事では、AIエージェントの接続機能を悪用した攻撃事例をテーマに、日本企業が業務適用やプロダクト開発において考慮すべきリスク対策とガバナンスについて解説します。
「チャット」から「エージェント」へ：進化が生む新たな攻撃対象
現在、生成AIの活用フェーズは、単に質問に答えてもらうチャットボットの領域を超え、社内データベースの検索やAPIを通じたタスク実行を行う「AIエージェント」へと移行しつつあります。MicrosoftのCopilot StudioやOpenAIのAssistants APIなどがその代表例です。
しかし、この進化は同時に攻撃者にとっての攻撃対象領域（アタックサーフェス）を広げることになります。元記事でも指摘されている通り、ハッカーがAIエージェントの「接続機能」を悪用し、企業のビジネスシステムへ隠れたアクセス権を獲得しようとする動きが観測されています。これは、AIモデルそのものの脆弱性というよりも、AIが持つ「システムへのアクセス権限」が狙われていることを意味します。
信頼された「接続」を悪用する手口
従来、サイバー攻撃はファイアウォールや認証サーバーを直接突破しようとするものが主でした。しかし、AIエージェントが導入された環境では、AI自体が正規の権限を持って社内システム（CRM、ERP、ファイルサーバーなど）に接続しています。
攻撃者は「プロンプトインジェクション（AIへの指示を巧妙に操作する手法）」などを駆使し、AIエージェントを騙して本来アクセスすべきでないデータを引き出したり、意図しないコマンドを実行させたりする可能性があります。特に、外部からのメールやウェブサイトの情報をAIに読み込ませるようなワークフローが存在する場合、間接的な攻撃（Indirect Prompt Injection）により、ユーザーが気づかないうちにバックエンドシステムが侵害されるリスクが高まります。
日本企業の商習慣とリスク：過度な「ツールへの信頼」
日本企業において特に注意が必要なのは、導入したツールやベンダーに対する「暗黙の信頼」です。「大手ベンダーのAIツールだから安全だろう」「社内ネットワーク内だから大丈夫だろう」という前提で、AIエージェントに過度な権限（特権IDに近いアクセス権など）を付与してしまうケースが懸念されます。
例えば、稟議承認システムや人事データベースと連携したAIアシスタントを開発する場合、AIが「誰の」指示で動いているのかという認証・認可の紐付けが甘いと、一般社員がAIを通じて経営層向けの情報を閲覧できてしまう、といったインシデントに繋がりかねません。日本の組織は階層構造が明確である一方、システム内部の権限管理が複雑化・形骸化していることも多く、AIという新たなレイヤーが加わることで矛盾が露呈する可能性があります。
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、セキュリティは「境界防御」から「ゼロトラスト（何も信頼しない）」への転換が求められます。意思決定者およびエンジニアは以下の点を再確認すべきです。
- 最小権限の原則の徹底：AIエージェントには、タスク実行に必要な最小限のアクセス権のみを付与してください。「念のため管理者権限を持たせる」といった運用は致命的なリスクとなります。
- Human-in-the-loop（人の介在）の設計：データの削除や送金、機密情報の外部送信など、不可逆的または高リスクなアクションについては、AIが自律的に完結するのではなく、必ず人間の承認フローを挟む設計にしてください。
- 入力と出力のサニタイズ：AIに入力されるデータ、およびAIが出力するコマンドに対して、従来のウェブアプリケーションと同様に厳格な検証・無害化処理を行う仕組みを組み込んでください。
- ログ監視と監査：「誰が」ではなく「どのAIエージェントが、どのプロンプトに基づいて何をしたか」を追跡できるトレーサビリティを確保し、異常検知ができる体制を整えることが重要です。