AIエージェントのセキュリティとは？情シスが押さえるべき5つのリスクと対策

AIエージェントを業務に活用したい一方で、「情報漏えいや誤操作は大丈夫なのか」「どこまで権限を与えてよいのか」と不安を感じている情シス担当者も多いのではないでしょうか。

AIエージェントは自律的に判断・実行できるため、従来のセキュリティ対策だけでは十分とはいえません。重要なのは、利用を禁止することではなく、権限管理・監視・プロンプトインジェクション対策・人間による承認を組み合わせて安全に運用することです。

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AIエージェントのセキュリティが重要になる理由

AIエージェントの活用が広がるにつれて、企業にとってセキュリティ対策の重要性はこれまで以上に高まっています。

従来の生成AIは、人が質問を入力し、その内容に対して回答を返す使い方が中心でした。一方、AIエージェントは与えられた目的をもとに、自ら必要な作業を考え、情報を集めたり、外部のシステムを操作したりできます。

たとえば、メールを確認して返信案を作成するだけでなく、そのままメールを送信する、社内のファイルを検索する、業務システムへ情報を書き込むといった処理まで任せられるようになります。

便利になる一方で、AIが間違った判断をした場合や、外部から不正な指示を受けた場合には、その影響が実際の業務やデータにまで広がるおそれがあります。

そのため、AIエージェントのセキュリティでは、従来のように「システムへ侵入されないように守る」だけでは十分ではありません。AIがどの情報へアクセスし、どのような判断を行い、どこまで操作できるのかを管理する必要があります。

従来のソフトウェアとAIエージェントの違い

従来のソフトウェアは、あらかじめ決められた処理を順番に実行する仕組みが基本です。

たとえば、「ボタンを押したらデータを登録する」「指定された条件に合う情報を検索する」といったように、開発者が決めたルールに沿って動作します。そのため、どのような操作をすると何が起きるのかを比較的予測しやすいという特徴があります。

一方、AIエージェントは状況に応じて判断します。ユーザーからの指示だけでなく、社内文書、メール、Webサイト、過去の会話、外部サービスから取得した情報などを参考にしながら、次に何をするべきかを決めていきます。

同じ目的を与えた場合でも、取得した情報や周囲の状況によって異なる行動を選択する可能性があります。この違いが、AIエージェントのセキュリティを考えるうえで非常に重要です。

従来のシステムであれば、プログラムに不具合がないか、外部から不正にアクセスされないかといった部分を重点的に確認することで、多くのリスクを減らせました。

しかし、AIエージェントの場合、プログラム自体に問題がなくても、読み込んだ情報や与えられた指示によって、本来想定していなかった動作をする可能性があります。そのため、「正常に動いているから安全」とは限らない点に注意が必要です。

セキュリティの焦点が「コード」から「動作」へ変わる

AIエージェントが普及すると、セキュリティ対策の考え方も変わっていきます。

これまでは、プログラムの弱点を修正したり、不正アクセスを防いだりする「コードやシステムを守る対策」が中心でした。もちろん、これらの対策はAIエージェント時代にも必要です。しかし、それだけでは十分ではありません。

AIエージェントでは、「そのAIが実際に何をしたのか」を管理することが重要になります。

たとえば、顧客情報を検索する権限を持つAIエージェントがあるとします。正常な利用であれば、営業担当者の依頼に応じて必要な顧客情報だけを取得します。

ところが、AIが読み込んだWebサイトや文書の中に悪意のある指示が含まれていた場合、その内容に影響されて、本来とは異なる情報を取得しようとする可能性があります。

ここで問題になるのは、AIが不正侵入したわけではないという点です。AI自身に正規のアクセス権限が与えられているため、その権限を使って意図しない処理を実行することがあります。

つまり今後は、「誰がアクセスしたのか」だけではなく、「なぜその操作をしたのか」「どの情報をもとに判断したのか」「どこへ情報を送ったのか」といった動作まで確認できる仕組みが求められます。

AIエージェントの自律性がリスクを高める理由

AIエージェントが便利なのは、人が一つひとつ指示しなくても、自ら次の作業を考えて進められるためです。しかし、この「自律性」そのものが新しいセキュリティリスクにもなります。

たとえば、AIエージェントに「問い合わせ内容を確認して、必要な対応をしてください」と指示した場合を考えてみましょう。

AIは問い合わせメールを読み、社内の情報を検索し、回答を作成します。さらに権限が与えられていれば、その回答を顧客へ送信するところまで自動化できます。

もし途中で誤った情報を読み込んだり、悪意のある指示に影響されたりすると、人が気づかないまま誤った処理が進んでしまう可能性があります。

さらに、メール、クラウドストレージ、顧客管理システム、会計システムなどを操作できるAIに広い権限を与えていると、一つの判断ミスが複数のシステムへ連鎖することも考えられます。

だからこそ、AIエージェントには「できるだけ多くのことをさせる」のではなく、「必要なことだけできる状態」にすることが大切です。

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AIエージェントに潜む5つのセキュリティリスク

AIエージェントを業務で活用する場合、便利さだけでなく、どのようなリスクがあるのかを事前に理解しておくことが重要です。

1. 機密情報や個人情報が漏えいするリスク

AIエージェントは、業務を効率化するために多くの情報へアクセスします。たとえば、社内文書、顧客情報、メール、チャット、契約書、営業資料などを参照しながら回答を作成する仕組みが考えられます。

このとき問題になるのが、本来は外部へ出してはいけない情報までAIが扱う可能性があることです。

AIエージェントが誤った判断をしたり、悪意のある指示に影響されたりすると、機密情報を外部へ送信してしまうおそれがあります。

そのため、AIエージェントがアクセスできる情報を必要最小限に絞り、どの情報を外部へ送信できるのかを制御することが重要です。

2. 過剰な権限付与による被害拡大

AIエージェントを便利に使おうとすると、さまざまなシステムへ広い権限を与えたくなります。しかし、必要以上の権限を与えることは大きなリスクにつながります。

たとえば、顧客情報を検索するだけのAIエージェントに、データの変更や削除までできる権限を与える必要はありません。

設定を簡単にするために管理者に近い権限を与えてしまうと、AIが誤作動した場合や、第三者に不正に操作された場合の影響が大きくなります。

「便利だから広い権限を与える」のではなく、「このAIが本当に必要な操作は何か」を整理して設定することが重要です。

3. プロンプトインジェクションによる不正操作

AIエージェント特有のリスクとして注目されているのが、プロンプトインジェクションです。

これは、AIに悪意のある指示を読み込ませることで、本来とは異なる行動を取らせようとする攻撃です。

たとえば、AIエージェントがWebサイトから情報を集める仕組みになっている場合、そのページの中にAIへの指示が埋め込まれていると、その内容に影響される可能性があります。

ユーザー自身が悪意のある指示を入力しなくても、AIが参照したWebサイト、メール、PDFなどを通じて攻撃を受けるケースがあります。これは、間接型プロンプトインジェクションと呼ばれます。

重要なのは、プロンプトインジェクションを完全に防げると考えないことです。万が一AIが不正な指示に影響されても、大きな被害につながらないよう、アクセス権限や外部送信を制限しておく必要があります。

4. ゴールハイジャッキングによる意図しない行動

ゴールハイジャッキングとは、AIエージェントに与えられた本来の目的が、何らかの方法によって別の目的へすり替えられることです。

AIエージェントは、与えられた目標を達成するために、自分で作業を分解しながら処理を進めます。その途中で読み込んだ情報に悪意のある指示が含まれていると、AIの判断が本来の目的からずれてしまう可能性があります。

問題は、AIエージェントが一つの処理だけで終わらず、取得した結果をもとに次の行動を決定することです。最初の小さな判断ミスが、その後の処理へ次々と影響する可能性があります。

5. シャドウAIによる管理外エージェントの増加

AIエージェントのセキュリティを考える際には、会社が正式に導入したAIだけを見ていても十分ではありません。

従業員が会社の許可を得ずにAIサービスやAIエージェントを利用する「シャドウAI」も大きな課題になります。

情報システム部門が把握していないAIエージェントが、クラウドストレージやメールへ接続している状態では、適切なセキュリティ管理ができません。

シャドウAIを防ぐためには、単純に利用を禁止するだけでは不十分です。企業として利用してよいAIサービスを明確にし、申請方法や利用ルールを整備する必要があります。

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プロンプトインジェクションからAIエージェントを守る方法

AIエージェントのセキュリティを考えるうえで、プロンプトインジェクションへの対策は欠かせません。

ただし、特定の機能を一つ導入すれば完全に防げるというものではありません。重要なのは、攻撃を受ける可能性を前提として、複数の対策を重ねることです。

入力内容を検証・サニタイズする

ユーザーが直接入力した文章だけでなく、メール、Webサイト、PDF、チャットなどから取得した情報も検証対象になります。

AIが扱う入力について、文字数や形式、利用可能なデータの種類などを制限することで、不必要な情報を読み込むリスクを下げられます。

ただし、文章の見た目だけですべての攻撃を判別することはむずかしいため、入力検証だけに頼らないことが重要です。

システムプロンプトとユーザー入力を分離する

AIエージェントには、「どのように行動するのか」という基本的な指示が設定されています。

この内部指示とユーザーが入力する内容を明確に分け、ユーザー入力によってシステム側のルールが簡単に書き換えられるような設計は避ける必要があります。

また、AIエージェントが処理に必要としない認証情報や秘密情報は、そもそもAIがアクセスできない場所へ置くことで安全性を高められます。

Webや文書など外部データを信用しすぎない

AIエージェントがWeb検索や文書の読み取りを行う場合、取得した情報をすべて信用するのは危険です。

外部データには、AIを操作するための悪意のある指示が含まれている可能性があります。人間にとっては参考資料でも、AIにとっては命令文として受け取られることがあるためです。

そのため、外部から取得した文章は「命令」ではなく「参考情報」として扱うように設計する必要があります。

AIの出力をフィルタリングする

AIへの入力だけでなく、AIから出てくる情報にも注意が必要です。

AIが回答の中に個人情報や機密情報を含めてしまった場合、そのまま外部へ送信されると情報漏えいにつながります。

そのため、AIが生成した文章やデータを外部へ送る前に検査する仕組みを用意することが重要です。

DLPで機密情報の流出を防ぐ

機密情報の漏えいを防ぐためには、DLP（データ損失防止）と呼ばれるデータ保護の仕組みも有効です。

DLPは、社内の重要な情報を識別し、許可されていない場所への送信や共有を制限するための仕組みです。

AIエージェントが誤って重要情報を取得した場合でも、外部へ送信する段階で止められれば、被害を抑えられます。

AIエージェントの権限管理で押さえるべきポイント

AIエージェントを安全に使うためには、どの情報やシステムに、どこまでアクセスできるのかを細かく管理する必要があります。

AIエージェントの権限は「できるだけ広く」ではなく、「業務に必要な範囲だけ」に絞ることが基本です。

最小権限の原則を徹底する

最小権限とは、業務を行うために必要な権限だけを与える考え方です。

社内文書を検索して回答するAIエージェントであれば、ファイルを読む権限は必要ですが、削除や編集までできる権限は必ずしも必要ではありません。

権限を細かく分けておけば、万が一AIエージェントが誤った判断をした場合でも、被害を小さく抑えやすくなります。

AIエージェントごとに独立したIDを持たせる

AIエージェントを人間の利用者と同じアカウントで動かすのではなく、できる限りAIエージェントごとに独立したIDを持たせることが重要です。

専用のIDがあれば、そのAIがいつ、どのシステムへアクセスし、何を行ったのかを記録しやすくなります。

一つのエージェントに問題が起きた場合、そのIDだけを停止することもでき、影響範囲を限定しやすくなります。

認証情報や秘密情報をAIから分離する

AIエージェントが外部サービスへ接続する場合、パスワードやAPIキーなどの認証情報が必要になることがあります。

しかし、それらの情報をAIが自由に読み取れる状態にするのは危険です。

認証情報を別の安全な管理領域に保存し、AIは必要なタイミングで、あらかじめ許可された処理だけを実行するような構成が望まれます。

読み取り・更新・削除の権限を分ける

AIエージェントの権限を考えるときは、「アクセスできるかどうか」だけで判断してはいけません。

同じシステムでも、情報を見るだけなのか、書き換えられるのか、削除できるのかによってリスクは大きく変わります。

最初の導入段階では読み取り専用から始めるなど、低リスクな操作から段階的に権限を広げる方法が有効です。

AIエージェントを安全に運用するための監視と承認の仕組み

権限を適切に設定しても、それだけでAIエージェントの安全性が保証されるわけではありません。

AIエージェントの導入では、「何をさせるか」と同じくらい、「何をしたのかを把握できるか」が重要です。

AIエージェントの行動ログを記録する

どの情報へアクセスしたのか、どのAPIを実行したのか、どのファイルを参照したのか、外部へ何を送信したのかといった操作を記録します。

ログが残っていれば、問題が起きたときに原因を調べやすくなります。また、事故が発生していなくても、想定していなかった使い方や不要なアクセスを発見できる場合があります。

異常な挙動や外部通信を継続的に監視する

通常はアクセスしない時間帯に大量のデータを取得している、短時間に多くのファイルへアクセスしている、普段とは異なる外部サービスへ通信しているといった動作には注意が必要です。

問題を完全に防ぐことだけを目指すのではなく、異常が起きたときに早く気づける状態を作ることが現実的な対策です。

重要な処理にはヒューマンインザループを導入する

AIエージェントのすべての処理を人間が確認していては、自動化のメリットが小さくなります。一方で、重要な処理まで完全に自動化すると、誤操作がそのまま大きな損害につながる可能性があります。

そこで有効なのが、重要な場面だけ人間が確認する「ヒューマンインザループ」という考え方です。

メール送信や外部公開

重要なメールや外部公開については、AIが内容を作成しても、最後は人間が確認して送信する運用が安全です。

データ削除や更新

特に顧客情報や会計情報などの重要なデータについては、AIが変更案を作成し、人間が確認したあとに実行する方法が適しています。

契約・決済など取り消しが難しい処理

契約、発注、決済など、会社として責任が発生する操作は、AIだけで完結させないほうが安全です。一定金額以上の場合は必ず承認を必要とするなど、業務ルールとAIの仕組みを組み合わせることが重要です。

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AIエージェント導入時に企業が整備すべきセキュリティ対策

AIエージェントを安全に導入するには、個別のツール設定だけでなく、会社全体でセキュリティの土台を整える必要があります。

ゼロトラスト、IAM、アクセス制御、ログ監視、DLPなどの基本対策を整えたうえで、AIエージェント固有のルールや監視方法を追加していくと、実務に落とし込みやすくなります。

ゼロトラストを前提に設計する

ゼロトラストとは、「社内だから安全」「一度認証したから安全」と考えず、アクセスのたびに利用者や端末、権限などを確認する考え方です。

AIエージェントが社内ネットワーク内で動いているからといって、すべてのデータへ自由にアクセスできる状態にしてはいけません。

IAMとアクセス制御を整備する

IAMとは、誰がどのシステムへアクセスできるのかを管理する仕組みです。

AIエージェントを導入する場合は、人間の利用者だけでなく、AIエージェント自身のIDや権限も管理対象にする必要があります。

また、AIに一度権限を与えたままにせず、業務内容や利用目的が変わった場合には不要な権限を削除し、定期的に見直すことが大切です。

利用中のAIエージェントを可視化する

企業がAIエージェントを安全に管理するためには、まず「どのAIが社内で使われているのか」を把握する必要があります。

社内で利用しているAIサービスやAIエージェントを一覧化し、管理者、利用目的、接続先、権限などを整理しておくことが重要です。

AI利用ルールとガイドラインを策定する

技術的なセキュリティ対策だけでは、シャドウAIや情報漏えいを完全に防ぐことはできません。

入力してよい情報と入力してはいけない情報、利用を認めるAIサービス、外部連携を行う場合の申請方法などを明確にします。

さらに、AIエージェントに自動実行させてよい処理と、人間の承認が必要な処理も決めておくと、現場で判断しやすくなります。

定期的なセキュリティテストを実施する

AIエージェントのセキュリティ対策は、一度設定すれば終わりではありません。

悪意のある指示を入力した場合にAIがどのように反応するのか、不要なデータへアクセスできないか、外部へ情報を送信できないかといった点を定期的に確認します。

従業員へのAIセキュリティ教育を行う

どれだけ技術的な対策を整えても、利用者が機密情報を安易に入力したり、会社の許可を得ずに外部サービスを使ったりすれば、リスクは高まります。

プロンプトインジェクション、情報漏えい、シャドウAIなどについて、専門用語だけを説明するのではなく、実際の業務でどのような問題が起こり得るのかを具体例で伝えることが有効です。

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AIエージェントのセキュリティに関するよくある質問

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AIエージェントのセキュリティ対策はAI活用を進めるための基盤

AIエージェントの普及によって、企業のセキュリティ対策はこれまで以上に重要になります。

AIが自ら判断し、外部システムを操作できるようになることで、情報漏えい、過剰な権限、プロンプトインジェクション、シャドウAIなど、新しいリスクが生まれるためです。

AIエージェントを禁止するだけでは問題を解決できない

AIサービスはすでに多くの業務で利用され始めています。企業が全面的に利用を禁止しても、従業員が個人でAIを利用するシャドウAIが増える可能性があります。

そのため、「使ってはいけない」とするだけではなく、「この条件なら安全に使える」という環境を整えることが重要です。

リスクに応じて権限・監視・承認を組み合わせる

すべてのAIエージェントに同じセキュリティ対策を行う必要はありません。

社内文書を検索するだけのAIと、顧客へのメール送信や決済まで行うAIでは、求められる対策が異なります。

情報検索や文章の下書きはAIに任せ、データ削除、外部送信、契約、決済などは人間が確認するといったように、リスクに応じて自動化の範囲を変えることが現実的です。

安全なAI活用環境を整備することが企業競争力につながる

これからAIエージェントが広がるほど、「AIを使うか、使わないか」ではなく、「どれだけ安全に使いこなせるか」が企業にとって重要になります。

セキュリティ対策が整っていれば、新しいAIサービスも比較的安全に試しやすくなります。

つまり、AIエージェントのセキュリティは、AI活用を止めるためのものではありません。

企業が安心してAIを導入し、業務効率化や自動化を進めるための基盤です。

これからAIエージェントの導入を検討する企業は、まず小さな範囲から利用を始め、必要最小限の権限で運用しながら、ログや問題点を確認していくとよいでしょう。

そのうえで、利用範囲に応じて権限管理や監視、承認の仕組みを強化していくことで、安全性と利便性を両立しやすくなります。