投稿者 global-ai-media 
モバイルアプリセキュリティ企業のAppdomeが、セキュリティ運用を自動化する「AIエージェント」を発表しました。これは単なるチャットボットではなく、24時間体制で脅威を監視・対応する自律的なシステムへの進化を示唆しています。本記事では、この事例を起点に、日本企業が直面するセキュリティ人材不足の解消や、実務におけるAIエージェント活用の可能性とリスクについて解説します。
「アシスタント」から「オペレーター」へ進化するAI
モバイルアプリのセキュリティプラットフォームを提供するAppdomeが、セキュリティ運用（SecOps）を支援するAIエージェントを発表しました。このニュースは、これまでの「人間を支援するAI（Copilot）」から、「人間に代わってタスクを実行するAI（Agent）」へのシフトが、セキュリティというミッションクリティカルな領域でも始まりつつあることを示しています。
従来の生成AI活用は、ログの分析支援やレポート作成といった「情報の整理」が中心でした。しかし、今回のような「AIエージェント」は、脅威の検知から初期対応、設定の最適化といった一連のプロセスを、自律的あるいは半自律的に遂行することを目指しています。「24時間眠らないAI」という表現が示す通り、人間の担当者が不在の夜間や休日であっても、即座に攻撃に対応できる体制構築が可能になります。
日本の「セキュリティ人材不足」に対する切り札
日本国内において、この技術トレンドは極めて重要な意味を持ちます。経済産業省やIPA（情報処理推進機構）の報告でも繰り返されている通り、日本企業におけるサイバーセキュリティ人材の不足は深刻です。特にモバイルアプリ開発の現場では、機能開発（Dev）のスピードが優先され、セキュリティ（Sec）が後回しにされがちか、あるいは少数の専門家に過度な負荷がかかっているのが現状です。
AIエージェントによる運用の自動化は、単なる業務効率化を超え、専門家不在の組織でも一定レベルのセキュリティ水準（DevSecOps）を担保するための「現実的な解」となり得ます。例えば、頻繁なOSアップデートへの追従や、新たな脆弱性へのパッチ適用判断といった定型業務をAIに任せることで、人間はより高度な脅威分析や、ビジネスロジックに関わるセキュリティ設計に集中できるようになります。
自律型AIのリスクとガバナンス：日本企業が注意すべき点
一方で、セキュリティ運用をAIに委ねることにはリスクも伴います。AIが誤検知（False Positive）を起こして正常なユーザーのアクセスを遮断してしまったり、逆に未知の攻撃を見逃したりする可能性はゼロではありません。また、AIエージェントが意図せず過剰な権限を行使してしまうリスクも考慮する必要があります。
日本の商習慣や組織文化において、システムの安定稼働や説明責任（アカウンタビリティ）は非常に重視されます。「AIが勝手にやりました」という言い訳は通用しません。したがって、AIエージェントを導入する際は、完全に自律させるのではなく、重要な意思決定の前に人間の承認を挟む「Human-in-the-loop（人間参加型）」のプロセスを設計することが不可欠です。また、AIがどのような判断基準で動いたのかをログとして残し、監査可能な状態にしておくことも、コンプライアンスの観点から強く求められます。
日本企業のAI活用への示唆
Appdomeの事例は、セキュリティ運用におけるAIの役割が変化していることを象徴しています。日本企業がこの潮流を活かすためのポイントは以下の通りです。
1. 「人手不足」を前提とした運用設計
セキュリティ人材の採用難は今後も続きます。「人が足りないからできない」ではなく、AIエージェントを用いて「少ない人数で高度な監視を回す」体制への転換を検討すべき時期に来ています。
2. 段階的な自律化の推進
いきなり全ての判断をAIに任せるのではなく、まずは「検知と推奨」から始め、実績を積んでから「自動遮断」などの実行権限を付与する段階的な導入が、リスク管理上、日本企業に適しています。
3. AIガバナンスの確立
AIエージェントが予期せぬ挙動をした際の停止手順（キルスイッチ）や、判断プロセスの透明化など、技術導入とセットでガバナンスルールを策定することが、実務運用を成功させる鍵となります。