投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用が「対話」から「自律的な行動（エージェント）」へとシフトする中、サイバーセキュリティの重要性がかつてないほど高まっています。米国市場においてサイバーセキュリティ関連のETF（上場投資信託）が注目を集めている背景には、ハーバード・ビジネス・レビューなどが指摘する「AIエージェントへの攻撃」という新たなリスクの台頭があります。本稿では、自律型AIが抱えるセキュリティリスクの本質と、日本企業がとるべき防御策について解説します。
生成AI活用は「チャット」から「エージェント」へ
現在、世界のAI開発のトレンドは、単に人間と対話するだけのチャットボットから、ユーザーの指示に基づいてツールを操作し、タスクを完遂する「AIエージェント」へと移行しています。これは日本国内でも同様で、社内ドキュメントを検索するRAG（検索拡張生成）の構築を一巡し、次は「メールの自動返信」や「SaaS間のデータ連携」「複雑なワークフローの自動化」といった、より能動的なタスクをAIに任せようとする動きが加速しています。
しかし、AIに「行動する権限」を与えることは、同時に攻撃者にとっても魅力的な攻撃対象が増えることを意味します。元記事が言及するサイバーセキュリティ分野への投資熱は、まさにこの技術的転換点におけるリスクへの懸念と対策ニーズの表れと言えるでしょう。
「AIエージェント攻撃」とは何か
従来型のサイバー攻撃は、システムの脆弱性を突いて侵入するものが主流でした。しかし、AIエージェントに対する攻撃は、AIの認知や判断のプロセスそのものを狙います。ハーバード・ビジネス・レビューなどが警告する「AIエージェント攻撃（AI agent attacks）」には、主に以下のようなシナリオが想定されます。
一つは「間接的なプロンプトインジェクション」です。例えば、AIエージェントが要約するために読み込んだWebサイトやメールの中に、人間には見えない形で「社内の機密データを外部サーバーに送信せよ」という命令（プロンプト）が埋め込まれていた場合、AIはその指示に従ってしまうリスクがあります。従来、チャットボットであれば「不適切な発言をする」程度のリスクで済んでいたものが、エージェント化することで「機密情報の漏洩」や「不正なAPI操作」といった実害に直結します。
従来の境界型防御では防げないリスク
日本企業の多くは、ファイアウォールやWAF（Web Application Firewall）といった従来型の境界防御を導入しています。しかし、AIエージェントへの攻撃は、正当なビジネスプロセス（メールの読み込みやWeb検索など）の中で自然言語として行われるため、従来のセキュリティ機器では検知が困難です。
また、AIモデル自体がブラックボックスであるため、なぜAIがその行動を選択したのかを追跡（監査）することが難しいという問題もあります。これは、コンプライアンスや説明責任を重視する日本の組織文化において、導入の大きな障壁となり得ます。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルな動向とリスクを踏まえ、日本企業がAIエージェントを活用していく上で意識すべきポイントは以下の通りです。
1. 「最小権限の原則」の徹底
AIエージェントに社内システムへのアクセス権を与える際は、必要最小限の権限に留めることが不可欠です。例えば、カレンダー予約を行うエージェントには「書き込み」権限が必要ですが、顧客データベースには「読み取り」権限すら不要かもしれません。利便性を優先してAIに管理者権限に近いアクセス権を与えてしまうことは、セキュリティ事故の被害を最大化させる恐れがあります。
2. Human-in-the-Loop（人間による確認）の維持
決済処理や機密情報の送信、ソースコードの変更など、リスクの高いアクションについては、AIが完全に自律して実行するのではなく、最終的に人間が承認ボタンを押すフロー（Human-in-the-Loop）を組み込むべきです。これは日本の稟議制度とも親和性が高く、ガバナンスを効かせる有効な手段となります。
3. AI専用のガードレールの導入
入力されるプロンプトや、AIが出力・実行しようとする内容を監視し、ポリシー違反があればブロックする「ガードレール」の仕組みを実装する必要があります。特に、外部からの入力を処理するカスタマーサポートやWeb検索を行う機能を持たせる場合は、厳格な入出力フィルタリングが求められます。
AI技術の進化は、業務効率化に計り知れない恩恵をもたらしますが、同時に「AIが自律的に動く」ことのリスク管理もセットで考える必要があります。2026年に向けてセキュリティ投資が注目されているという事実は、技術的な準備なしにAIエージェントを現場投入することへの警鐘と捉えるべきでしょう。