投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なる情報の検索や要約を行う段階から、ユーザーに代わってタスクを実行する「エージェンティックAI（自律型AI）」へと進化しています。しかし、AIが社内システムやデータにアクセスして操作を行うようになると、セキュリティリスクは飛躍的に高まります。本記事では、AIエージェントのセキュリティ確保において、既存のアイデンティティ管理（IAM）の枠組みをどのように適用すべきか、日本の実務環境に即して解説します。
「対話」から「行動」へ：エージェンティックAIの台頭とリスク
現在、多くの日本企業が大規模言語モデル（LLM）を活用したチャットボットや、社内ドキュメント検索（RAG）の導入を進めています。次のフェーズとして注目されているのが、「エージェンティックAI（Agentic AI）」、すなわち自律型AIエージェントです。これまでのAIが「聞かれたことに答える」受動的な存在だったのに対し、エージェントは「ユーザーの指示に基づいて、メールを送る、会議を設定する、APIを叩いてデータを更新する」といった能動的なアクションを実行します。
業務効率化の観点からは極めて魅力的ですが、セキュリティ担当者にとっては悪夢になりかねません。AIが誤った判断で機密データを外部に送信したり、プロンプトインジェクション攻撃を受けて不正なトランザクションを実行したりするリスクがあるからです。しかし、ここで重要なのは、AI専用の全く新しいセキュリティ技術を一から開発する必要はない、という点です。
AIエージェントに「検証可能なアイデンティティ」を持たせる
AIエージェントをセキュアに運用するための第一歩は、そのエージェントに「検証可能なアイデンティティ（身分証明）」を持たせることです。従業員が入社時にIDカードやアカウントを付与されるのと同様に、AIエージェントもシステム上で一意に識別される必要があります。
日本の組織では、システム利用者を「正社員」「協力会社社員」など厳格に区分して管理する文化があります。AIエージェントも同様に、どのプロセスのために、誰の代理として動いているのかを識別できる「マシンアイデンティティ」を確立する必要があります。これにより、ログ監査において「誰が」ではなく「どのAIエージェントが」操作を行ったのかを追跡可能にします。
アクセス権限のスコープ定義：最小権限の原則
アイデンティティが確立されたら、次に重要となるのが「アクセスの範囲（スコープ）」の定義です。元記事でも指摘されている通り、AIエージェントが身元を持った後のステップは、どのデータやシステムにアクセスできるかを厳密に規定することです。
ここで適用すべきは、セキュリティの基本原則である「最小権限の原則（Principle of Least Privilege）」です。例えば、日程調整を行うAIエージェントには「カレンダーの読み書き」権限のみを与え、「人事データベースの閲覧」や「財務システムへのアクセス」権限は付与すべきではありません。
多くの日本企業では、稟議システムやワークフローにおいて承認権限が細かく設定されています。AIエージェントを導入する際も、これら既存の権限管理（IAM：Identity and Access Management）の枠組みを拡張し、AIを「特定の権限を持つユーザーの一種」として扱うアプローチが現実的かつ安全です。
日本企業のAI活用への示唆
エージェンティックAIの実装に向け、日本企業の意思決定者やエンジニアは以下の点を意識してプロジェクトを進めるべきです。
- 既存のガバナンス基盤の活用：AI専用の特異なルールを作るのではなく、既存のID管理・アクセス管理ポリシーの中にAIエージェントを組み込んでください。ゼロトラストアーキテクチャを採用している企業であれば、AIも検証すべき「エンティティ」の一つとして扱います。
- 人間による承認プロセスの維持（Human-in-the-loop）：データの参照はAIに任せても、外部への送信やデータの書き換えといった「不可逆な操作」については、最終的に人間が承認ボタンを押すフローを維持することが、当面のリスク管理として有効です。これは日本の商習慣である「確認・承認」文化とも親和性が高い手法です。
- アイデンティティの分離：「ユーザーの権限」と「AIエージェントの権限」を混同しないことが重要です。AIがユーザーの権限をそのまま借用して何でもできてしまう状態（過剰な権限委譲）は避け、AIエージェント自体に必要最小限のスコープを設定する設計が求められます。
AIの自律性が高まるにつれ、技術的な性能だけでなく、「いかに正しく権限を管理するか」というガバナンスの質が、その企業のAI活用レベルを左右することになるでしょう。