投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用が「チャットボット」から自律的な「AIエージェント」へと進化する中、既存のセキュリティ監視体制に深刻な死角が生まれつつあります。人間の操作や既知の攻撃パターンを前提とした従来の防御ツールでは、AIエージェントの「異常な振る舞い」を検知できないリスクが高まっています。
チャットから「エージェント」への進化とリスクの変質
生成AIの導入フェーズは、単なる質問応答を行うチャットボットから、ユーザーに代わってタスクを計画・実行する「AIエージェント」へと移行しつつあります。日本国内でも、社内データベースの検索、コードの生成、さらにはSaaSと連携したワークフローの自動化など、業務効率化の切り札としてエージェント技術への期待が高まっています。
しかし、この進化はセキュリティ監視（モニタリング）の観点からは新たな課題を突きつけています。従来、セキュリティ運用センター（SOC）やマネージドセキュリティサービスプロバイダ（MSSP）が提供してきた監視ツールは、「人間のユーザー」や「既知のマルウェア」の挙動を追跡するように設計されています。これに対し、AIエージェントはプログラムでありながら、確率的かつ非決定的な挙動を示します。
「正常」と「異常」の境界線が曖昧に
元記事が指摘するように、最大の問題は「AIエージェントが正常に動作しているのか、それともリスクのある領域に逸脱しているのか」を説明することが困難であるという点です。
例えば、あるAIエージェントが社内の機密ドキュメントにアクセスし、その内容を要約してSlackに投稿したとします。技術的には「正規のID」による「許可されたアクセス」であるため、従来のログ監視ツールではアラートが鳴らない可能性があります。しかし、もしそのエージェントがプロンプトインジェクション攻撃を受けていたり、ハルシネーション（もっともらしい嘘）によって誤った機密情報を拡散していたりする場合、それは重大なインシデントです。
「人間であれば不自然な大量アクセス」や「既知のウイルス署名」は検知できても、AIエージェントによる「技術的には正しいが、コンテキスト（文脈）として不適切な振る舞い」を検知するロジックが、現在の多くのMSSPやセキュリティ製品には欠落しています。
日本企業の組織構造と「委託先の死角」
日本企業、特にエンタープライズ層においては、セキュリティ監視を外部のMSSPやSIerに委託しているケースが一般的です。ここに構造的なリスクが存在します。
委託先のMSSPがAIエージェント特有の挙動監視に対応していない場合、企業側がどれだけAIガバナンスを策定しても、運用レベルでは「ザル」になってしまう恐れがあります。AIエージェントは24時間365日、高速で動作し続けるため、人間による事後チェックでは対応しきれません。さらに、RAG（検索拡張生成）システムなどが複雑化する中で、エージェントがどのデータを参照し、なぜその判断を下したのかという「可観測性（Observability）」の確保が急務となっています。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントの本格導入に向け、日本企業の意思決定者やエンジニアは以下の3点を意識して対策を進める必要があります。
1. AIエージェントに対する「ID管理」と「最小権限」の徹底
AIエージェントを「ツール」ではなく「特権を持つ従業員」と同様に扱い、専用のID（Non-human Identity）を付与する必要があります。その上で、アクセス権限をタスク遂行に必要な最小限の範囲に絞り込む（Least Privilege）ことが、万が一の暴走や乗っ取り時の被害抑制につながります。
2. 委託先MSSPとの対話と監視要件の再定義
現在契約しているセキュリティベンダーやMSSPに対し、「AIエージェントの異常挙動をどう検知するか」を確認してください。従来の境界型防御やEDR（エンドポイント検知・対応）だけでは不十分であるという認識を共有し、AIの入出力（プロンプトとレスポンス）を監視できるガードレール機能や、AI特化型のセキュリティツールの導入を検討すべき段階に来ています。
3. 開発・導入時の「Human-in-the-loop」の設計
完全な自律動作を目指すのではなく、重要な意思決定や外部への書き込みが発生するプロセスには、必ず人間による承認フロー（Human-in-the-loop）を組み込むことが重要です。これは日本の商習慣における「決裁」プロセスとも親和性が高く、技術的な未成熟さを運用でカバーする現実的な解となります。