投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用フェーズは、単なるチャットボットから、自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」へと移行しつつあります。これに伴い、AIによる不正アクセスや予期せぬ挙動を検知するためのセキュリティ対策が急務となっています。ExabeamなどのセキュリティベンダーがAIエージェントの挙動分析に注力し始めた背景を読み解き、日本企業が備えるべきリスク管理について解説します。
「対話」から「行動」へ進化するAIと、新たなセキュリティリスク
生成AI（GenAI）の技術は、人間からの質問に答えるだけの受動的な存在から、システムの操作やワークフローの実行を自律的に行う「AIエージェント」へと急速に進化しています。グローバル市場では、APIを通じてSaaSツールを操作したり、コードを書いてデプロイしたりするエージェントの実装が進んでいます。
こうした潮流の中で、セキュリティ情報イベント管理（SIEM）やユーザー行動分析（UEBA）を提供するExabeamなどのベンダーが、AIエージェントの挙動分析（Behavior Analytics）を強化し始めたことは非常に示唆的です。これは、サイバーセキュリティの監視対象が「人間の従業員」だけでなく、「自律的に動くAI」へと拡大したことを意味します。
AIエージェントは「権限を持った従業員」として振る舞う
従来のセキュリティ対策は、外部からの侵入を防ぐことや、人間の内部不正を検知することに主眼が置かれていました。しかし、業務効率化のためにAIエージェントに社内システムへのアクセス権限や操作権限（データの読み書き、メール送信、決済承認など）を付与する場合、そのAIは実質的に「デジタルの従業員」となります。
ここで問題となるのは、プロンプトインジェクション攻撃によってAIが乗っ取られた場合や、AI自体が誤作動（ハルシネーション）を起こして不適切な操作を行った場合です。これらは正規の認証情報を利用して行われるため、従来の境界型防御や単純なアクセス制御では「正当な業務」と見なされ、すり抜けてしまうリスクがあります。
静的なルールではなく「振る舞い」で異常を検知する
AIエージェント特有のリスクに対応するためには、従来のような静的なルールベースの監視だけでは不十分です。例えば、「特定のデータサーバーへのアクセス」自体は許可されていても、「通常は1時間に5件のアクセスなのに、突然5,000件のデータをダウンロードし始めた」といった「振る舞いの異常」を検知する必要があります。
ここで重要になるのが、UEBA（User and Entity Behavior Analytics）の考え方をAIに応用することです。AIエージェントごとに「平時の行動ベースライン」を学習させ、そこから逸脱した挙動（異常な時間帯の稼働、普段アクセスしない機密データへの接触、大量のAPIリクエストなど）を即座に特定し、自動的にセッションを切断するような仕組みが求められます。
日本企業におけるガバナンスと組織文化の課題
日本企業においては、厳格な職務分掌や稟議制度が根付いています。AIエージェントを導入する際、技術的な実装以上に「誰がそのAIの行動責任を負うのか」というガバナンス設計が大きな障壁となります。
また、日本の個人情報保護法や各種コンプライアンス要件に照らし合わせると、AIが自律的に顧客データを操作するリスクには慎重にならざるを得ません。AIエージェントが意図せず情報漏洩を起こした場合や、差別的な判断に基づいて処理を実行してしまった場合、企業としての信頼は大きく損なわれます。「AIが勝手にやりました」という言い訳は通用しないため、人間による監督（Human-in-the-loop）と、AIの操作ログに対する完全なトレーサビリティ（追跡可能性）の確保が必須条件となります。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントの導入は業務効率を劇的に向上させる可能性がありますが、同時にセキュリティのパラダイムシフトを要求します。意思決定者やエンジニアは以下の3点を意識して準備を進めるべきです。
1. 「ノンヒューマンID」の管理体制を確立する
従業員IDと同様に、AIエージェントにも固有のアイデンティティ（ID）を付与し、その権限を最小特権の原則に基づいて厳格に管理してください。AIと人間が同一のIDを共有することは、監査ログの追跡を困難にするため避けるべきです。
2. 異常検知の仕組みを設計段階から組み込む
AIエージェントを本番環境に投入する前に、そのAIが「何をすべきで、何をすべきでないか」のガードレールを設定し、異常な振る舞いを検知できるモニタリング環境（SIEM/UEBAなど）を整備してください。事後対応ではなく、リアルタイムでの検知が重要です。
3. 段階的な権限委譲と責任の所在の明確化
最初から全ての権限をAIに渡すのではなく、まずは「参照のみ」から始め、実績に応じて「提案」「実行」へと段階的に権限を拡大するアプローチが現実的です。また、各AIエージェントの監督責任者（オーナー）を明確にし、定期的な挙動監査を行うプロセスを業務フローに組み込んでください。