投稿者 global-ai-media 
2025年は単なるAIブームの年ではなく、急速な実装とAIエージェントの普及により、新たなリスクが顕在化した年として記憶されることになるでしょう。ハイプ・サイクルを抜け、実運用フェーズに入った今、日本企業が直面するサイバーセキュリティの課題と、実務的なガバナンスの要諦について解説します。
熱狂から実務、そしてリスク管理へ
生成AIの登場以降、世界中の企業がその可能性に熱狂しました。しかし、サイバーセキュリティの専門家たちが指摘するように、私たちは今、「AIハイプ（過度な期待）」の時期を過ぎ、より現実的でシビアな「AIリスク」と向き合う局面に差し掛かっています。
元記事となる予測では、2025年を「AIそのものの年」ではなく、「AIおよびAIエージェントの急速な採用がリスクを増大させた年」と位置づけています。これは、日本国内の動向とも合致します。多くの日本企業がPoC（概念実証）を終え、社内システムや顧客向けサービスへの本格導入を進める中で、セキュリティやガバナンスの未整備がボトルネックとなり始めています。
「AIエージェント」がもたらす新たな脅威
特に注目すべきは、「AIエージェント」の台頭に伴うリスクの変化です。従来のチャットボット形式のLLM（大規模言語モデル）は、主に情報の検索や要約を行っていました。しかし、自律的にタスクを計画・実行するAIエージェントは、メールの送信、APIを介したシステム操作、コードの実行などを「自律的に」行います。
これは業務効率化の観点からは極めて有用ですが、セキュリティの観点からは攻撃対象領域（アタックサーフェス）の拡大を意味します。例えば、外部からのプロンプトインジェクション（悪意ある指示入力）によって、AIエージェントが社内の機密データを外部に送信したり、不適切な決済処理を実行したりするリスクが現実味を帯びてきます。
日本企業においては、人手不足解消の切り札としてRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）の代替や高度化にAIエージェントを活用する動きが活発ですが、権限管理や動作ログの監視といった「ガードレール」の設計が追いついていないケースが散見されます。
シャドーAIとサプライチェーンリスク
もう一つの重要な視点は「シャドーAI」とサプライチェーンの問題です。従業員が会社の許可を得ずに、業務データを無料のAIツールに入力してしまうリスクは依然として高いままです。これに加え、開発パートナーや外部ベンダーが納品するソフトウェアやSaaSの中に、脆弱なAIコンポーネントが含まれているケースも増えています。
日本の商習慣では、システム開発を外部のSIer（システムインテグレーター）に委託することが一般的です。しかし、委託先が使用しているAIモデルの透明性や、学習データの出自、セキュリティ対策が不十分な場合、発注側の企業が最終的な責任を問われることになります。2026年に向けては、自社だけでなく、サプライチェーン全体を含めたAIガバナンスが不可欠となります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルなリスク予測を踏まえ、日本企業がとるべき具体的なアクションは以下の3点に集約されます。
1. ガバナンスの「実効性」を高める
多くの企業ですでに「AI利用ガイドライン」は策定済みかと思いますが、それが形骸化していないか見直す時期です。禁止事項を並べるだけでなく、AIエージェントが自律的に実行できる権限（読み取り、書き込み、送信など）を最小限に絞る「最小権限の原則」をシステム的に強制する仕組みが必要です。
2. 「Human-in-the-loop」の再定義
完全な自動化を目指すのではなく、重要な意思決定や外部へのアクションが発生する直前には、必ず人間が確認するプロセス（Human-in-the-loop）を組み込むべきです。日本の品質基準やコンプライアンス意識の高さを守るためにも、AIはあくまで「提案者」や「下書き作成者」という位置づけから、段階的に権限を委譲していくアプローチが安全です。
3. セキュリティ・バイ・デザインの徹底
AI機能をプロダクトに組み込む場合、開発の初期段階からセキュリティを考慮する「セキュリティ・バイ・デザイン」が必須です。特に、生成AI特有の脆弱性（ハルシネーションによる誤情報の拡散や、プロンプトインジェクションなど）に対するテストを、従来の脆弱性診断に加える必要があります。AI活用は「攻め」の施策ですが、強固な「守り」があってこそ持続可能になることを、経営層とエンジニア双方が再認識する必要があります。