投稿者 global-ai-media 
企業向けワークフロープラットフォーム大手のServiceNowにおいて、AIプラットフォームに関連する重大な脆弱性が修正されました。この事例は、認証されていないユーザーが管理者に「なりすまし」、AIエージェントを悪用してセキュリティ制御を回避できるという深刻なリスクを示唆しています。本稿では、このインシデントを起点に、日本企業がSaaS組み込み型のAI機能を利用する際に直面する新たなセキュリティ課題と、実務的な対策について解説します。
AI機能がセキュリティホールになる構造的リスク
ServiceNowが修正した今回の脆弱性は、単なるプログラムのバグという以上に、現在のAI統合トレンドにおける構造的なリスクを浮き彫りにしています。報告によると、攻撃者は認証を経ずに管理者権限を持つユーザーになりすまし、AIエージェントを実行することで既存のセキュリティ制御を無効化できる状態にありました。
これは、従来の「ID・パスワードによる境界防御」が突破された場合、内部で動作するAIエージェントが「信頼された実行者」として振る舞い、人間には不可能な速度と範囲でシステムに変更を加えたり、データを抽出したりできることを意味します。特に近年、SaaS製品はチャットボットのような対話型AI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。AIに与えられた権限が大きくなればなるほど、その制御権を奪われた際の影響度（Blast Radius）も拡大するという事実を、我々は直視する必要があります。
「大手ベンダーだから安心」という神話の崩壊
日本の企業文化では、大手ベンダーのSaaS製品導入＝セキュリティ担保完了、と捉える傾向が依然として強く残っています。しかし、今回のServiceNowの事例や、昨今のMicrosoft、Salesforce等におけるAI機能の実装スピードを鑑みると、機能追加のサイクルにセキュリティ検証が追いついていないリスクは常に存在します。
特に「AI機能（CopilotやAssist機能など）」は、ユーザーの利便性を高めるために、デフォルトで広範なデータアクセス権限が付与されがちです。日本企業でよく見られる「情シス部門が詳細を把握しないまま、現場主導でAI機能をオンにする」あるいは「ベンダー推奨設定のまま運用する」というケースは、攻撃者にとって格好の侵入経路となり得ます。AIはあくまでアプリケーションの一部であり、その背後にある権限管理（IAM）の不備を突かれると、AI自体が攻撃の踏み台（踏み台）にされるのです。
AIエージェントに対する「最小権限の原則」の適用
今後、日本企業が取るべき対策は、AIに対するガバナンスの解像度を上げることです。これまでは「プロンプトインジェクション（不適切な入力による情報漏洩）」が主な懸念事項でしたが、これからは「AIエージェントの権限管理」が本丸となります。
具体的には、AIが実行できるアクション（APIコールやDB操作）に対し、人間の管理者と同等、あるいはそれ以上に厳格な「最小権限の原則（Least Privilege）」を適用する必要があります。例えば、ヘルプデスク業務を支援するAIエージェントであれば、パスワードリセットの権限は持たせても、システム設定を変更する権限は剥奪するといった細粒度の制御です。また、AIが重要な操作を行う前には必ず人間の承認（Human-in-the-Loop）を挟むプロセス設計も、誤動作や悪用を防ぐ最後の砦となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本の経営層およびIT責任者が実務に落とし込むべきポイントは以下の3点です。
1. SaaSのAI機能における権限の棚卸し
導入済みのSaaS製品において、AI機能がどのデータにアクセス可能で、どのような操作権限（Read/Write/Execute）を持っているか再確認してください。「管理者権限を持つAI」が無自覚に稼働していないか、即座に監査する必要があります。
2. ゼロトラスト・アーキテクチャへのAIの統合
AIからのリクエストであっても無条件に信頼せず、都度認証・認可を行うゼロトラストの考え方を徹底すべきです。特に、社内ネットワーク内部からのAI操作であっても、異常検知の対象とするモニタリング体制が求められます。
3. ベンダー依存からの脱却と責任分界点の理解
SaaSベンダーがプラットフォームの脆弱性を修正する責任を負う一方で、その上の「設定」や「AIへの権限付与」はユーザー企業の責任です。新機能リリース時には必ずセキュリティ影響評価を行い、自社のポリシーに合致しない場合は機能を無効化する判断も辞さない姿勢が、組織を守ることにつながります。