投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は「対話」から「自律的な業務実行」へと進化しています。ノーコードで作成されたAIエージェントが社内システムを横断して操作可能になる中、従来のセキュリティ境界が内側から揺らぎ始めています。本記事では、AIエージェントがもたらす新たなリスク構造と、日本企業が取るべき現実的な対策について解説します。
「話すAI」から「行動するAI」へ：エージェント化するリスク
生成AIのトレンドは、単に質問に答えるだけのチャットボットから、ユーザーの代わりに複雑なタスクを完遂する「AIエージェント」へと急速にシフトしています。これまでエンジニアしか扱えなかったシステム連携が、ノーコードツールやローコードプラットフォームの進化により、非技術職の従業員でも容易に構築できるようになりました。
元記事でも指摘されている通り、現場の従業員が作成したAIエージェントが、財務システム、HR（人事）プラットフォーム、CRM（顧客管理）、さらにはクラウドインフラに至るまで、企業の基幹システムにアクセスし、ビジネスロジックを実行できる環境が整いつつあります。これは業務効率化の観点からは革命的ですが、セキュリティの観点からは「パンドラの箱」を開けることにもなりかねません。
セキュリティの「内側」からの崩壊
従来のアプリケーションセキュリティ（AppSec）は、主に外部からの攻撃や、プロのエンジニアが書いたコードの脆弱性を防ぐことに主眼を置いていました。しかし、AIエージェントの普及は、この前提を「内側」から覆します（Turning security inside-out）。
例えば、営業担当者が「顧客からのメールを要約し、CRMを更新して、請求書を発行する」というエージェントを自作したとします。もしこのAIがハルシネーション（もっともらしい嘘）を起こしたり、悪意あるプロンプトインジェクション（外部からの命令乗っ取り）を受けたりした場合、誤った金額での請求書発行や、無関係な顧客データの削除といった「実害」のあるアクションを自律的に行ってしまうリスクがあります。
日本企業においても、現場主導のDX（デジタルトランスフォーメーション）が推奨される一方で、情シス部門が把握していない「野良エージェント」が、権限を持ったまま社内システムを操作し始めることは、ガバナンス上の大きな懸念点となります。
日本企業特有の課題と「権限管理」の重要性
日本の組織は、欧米に比べて職務分掌や承認プロセス（稟議）が厳格な傾向にあります。しかし、AIエージェントを導入する際、人間の従業員と同じような「身元確認」や「権限管理」が徹底されていないケースが散見されます。
特に注意すべきは、SaaS同士を連携させる際のAPIキーの扱いや、AIエージェントに付与するアクセス権限です。「とりあえず動くように」と管理者権限（Admin）をエージェントに渡してしまうと、AIが意図せぬ設定変更やデータ流出を引き起こした際、その被害は甚大になります。また、退職した従業員が作成したエージェントが、誰も管理しないまま動き続ける「ゾンビエージェント」化する問題も、雇用の流動性が高まる日本で今後無視できないリスクとなるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントによる業務自動化は、人口減少社会にある日本にとって強力な武器ですが、以下の3点を意識したガバナンス設計が不可欠です。
1. AIエージェントの可視化と台帳管理
社内でどのようなAIエージェントが稼働し、どのシステムにアクセスしているかを把握する仕組みが必要です。「シャドーIT」ならぬ「シャドーAI」を防ぐため、開発・利用の申請プロセスを整備し、定期的な棚卸しを行う運用が求められます。
2. 最小権限の原則（Least Privilege）の徹底
AIエージェントには、そのタスクを実行するために必要最小限の権限のみを付与すべきです。例えば、データの「読み取り」は許可しても「書き込み」や「削除」は人間が承認するフローを挟む（Human-in-the-loop）など、AIの自律性に一定の歯止めをかける設計が重要です。
3. 「結果」に対する責任の所在を明確化
AIが誤った発注や送金を行った場合、誰が責任を負うのか。日本の商習慣や法規制に照らし合わせ、AIの出力や行動に対する最終確認責任者を明確にしておくことが、トラブル時の法的・社会的リスクを軽減します。
技術的な防御だけでなく、組織的なルール作りと従業員リテラシーの向上が、AIエージェント活用を成功させる鍵となります。