投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、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」へと進化しています。しかし、AIがシステムの操作権限を持つようになると、従来のパターンマッチング型セキュリティやゼロトラストモデルでは防御しきれないリスクが浮上します。本記事では、AIエージェント時代に求められる「セマンティック・セキュリティ（意味論的セキュリティ）」の重要性と、日本企業が備えるべきガバナンスのあり方について解説します。
「対話」から「行動」へ：AIエージェントの台頭とリスクの変化
現在、多くの日本企業がChatGPTや社内RAG（検索拡張生成）の導入を進めていますが、グローバルな開発トレンドはすでにその先、「AIエージェント」へとシフトしています。これまでのLLM（大規模言語モデル）は、人間が入力した質問に対してテキストやコードを「返す」ことが主な役割でした。しかし、AIエージェントは、人間が「このタスクを完了して」と指示すれば、自律的に推論し、APIを叩き、データベースを操作し、メールを送信するといった「行動」までを完遂しようとします。
この変化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攻撃対象領域（アタック・サーフェス）の劇的な拡大を意味します。AIが単に誤った情報を出力するだけでなく、社内システムに対して誤った操作を行ったり、機密情報を外部に送信したりするリスクが現実のものとなるからです。
従来のセキュリティ対策が通用しない理由
多くの企業が導入している従来のDLP（情報漏洩対策）やファイアウォールは、基本的に「パターン」や「ルール」に基づいています。例えば、「クレジットカード番号の形式が含まれていたらブロックする」「特定の禁止ワードが含まれていたら警告する」といった静的なルールです。また、ネットワーク境界を守る「ゼロトラスト」モデルも、あくまで「誰がどこにアクセスできるか」を制御するものであり、AIが生成するコンテンツの中身までは精査できません。
しかし、AIに対する攻撃（プロンプトインジェクションなど）や、AIによる意図しない情報漏出は、自然言語という「文脈」の中で行われます。攻撃者は特定のキーワードを使わずに、巧妙な言い回しでAIを騙し、本来禁止されている操作を実行させようとします。このように、文脈や意図（セマンティクス）に依存したリスクに対して、従来のキーワード一致型の防御は無力に近いのが現状です。
「セマンティック・セキュリティ」という新しい概念
そこで重要性を増しているのが、「セマンティック・セキュリティ（意味論的セキュリティ）」という考え方です。これは、送受信されるデータの文字列パターンを見るのではなく、AIへの入力と出力の「意味」や「意図」をリアルタイムで解析するアプローチです。
具体的には、以下のような判断をシステム側で行います。
- ユーザーの入力は、AIのガードレール（安全装置）を回避しようとする攻撃的な意図を含んでいないか？
- AIが出力しようとしている内容は、文脈上、機密情報や差別的な表現を含んでいると解釈されるか？
- AIエージェントが実行しようとしているアクション（例：送金処理、ファイル削除）は、元の指示の意図と合致しているか？
特に日本語はハイコンテクストな言語であり、同音異義語や曖昧な表現が多いため、単純なフィルタリングでは過剰検知（業務阻害）や検知漏れが頻発します。文脈を理解するセキュリティ層を設けることは、日本企業でのAI実装において極めて重要な要素となります。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントの導入を見据え、日本の経営層や実務責任者は以下の点を考慮すべきです。
1. ガバナンスの「粒度」を変える
「ChatGPTを一律禁止」または「全開放」という二元論ではなく、用途やリスクレベルに応じた動的な制御が必要です。セマンティック・セキュリティの技術を取り入れ、特定の機微な文脈（例：人事評価、Ｍ＆Ａ情報）が含まれる場合のみアラートを上げたり、アクションをブロックしたりする仕組みを検討してください。
2. 日本的商習慣と「Human-in-the-loop」の維持
AIエージェントが自律的に動くといっても、日本企業の厳格な承認プロセスや商習慣においては、AIが勝手に外部へメールを送ったり契約処理を進めたりすることは許容され難いでしょう。特に初期段階では、AIがタスクを準備し、最終的な実行ボタンは人間が押すという「Human-in-the-loop（人間が介在する）」設計を徹底することが、リスク管理と現場の安心感の両面で重要です。
3. 静的ルールへの過信を捨てる
セキュリティベンダーや製品を選定する際、従来のパターンマッチングだけで安全を謳っているものには注意が必要です。LLM特有の挙動や、自然言語の曖昧性を理解した防御策が講じられているかを確認してください。AI活用は「導入して終わり」ではなく、AIの進化に合わせて防御策も「学習・進化」させ続ける運用体制が求められます。