AIエージェントのセキュリティとは？今取るべき6つのアクション

• 国内企業でAIエージェントのセキュリティ対応がどこまで進んでいるのか

• 従来のセキュリティ対策がAIエージェントに通用しない3つの構造的な理由

• AIエージェントに固有の4つのリスクと、ガートナーの予測

• 企業が注力すべき6つのアクション

• 対策を支える3つの技術（AI SPM／AIランタイム・ディフェンス／ガーディアン・エージェント）

• 導入のスピードを落とさずにセキュリティを確保する進め方
  

ガートナーが2026年2月に国内で実施した調査では、企業内でAIエージェントの活用や活用に向けた議論がどうしても先行してしまい、その結果セキュリティの議論が後手に回っている、と回答した割合が59.3%に上りました。

注目すべきは、これが外部からの指摘ではなく、企業自身の認識だという点です。6割近い企業が、順序が逆になっていることを自覚したうえで、それでも活用の議論を先に進めている状態にあります。

AIエージェントとは何か、どのような種類があるのかについては、別記事「AIエージェントとは？生成AIとの違い、活用例をわかりやすく解説」で詳しく解説しています。本記事では、それを安全に使うために何が必要かに絞って説明します。

AIエージェントのセキュリティが難しいのは、担当者の努力が足りないからではありません。従来の前提が3つの点で崩れているためです。

AIエージェントによるアクセスが正規のものかを確認するには、AIエージェントに対しても認証が必要です。しかし、スマートフォンの通知機能を使った二要素認証のような手法は、人間ではないAIエージェントには適用できません。

短期的には、RPAやAPIで使われてきた秘密鍵を用いた認証技術の応用が、最も身近で現実的な選択肢として議論され始めています。中長期的には、今後登場する新しい認証技術も視野に入れる必要があります。

MCP（Model Context Protocol）やA2A（Agent2Agent）など、AIエージェントがシステムやデータに容易にアクセスできるようにするためのテクノロジが身近になってきました。

しかし、こうしたプロトコルにはセキュリティ対策のためのメカニズムがありません。セキュリティについて個別に検討し実装しないまま使えば、リスクは一気に跳ね上がります。プロトコルが便利であることと、安全であることは別の問題です。

データ活用と、そのためのAIエージェントの利用については事業部門への「民主化」が進み、社内リソースへの動的なアクセスが可能になりました。一方で、AIエージェントのセキュリティはIT部門が「中央集権的」に管理するケースがほとんどで、従来型の静的なセキュリティにとどまっています。

自由で自律的なAIエージェントは、その動きを事前に想定できない、いわゆる「非決定論的」なデータ・アクセスを発生させます。動的に動く対象を、静的な仕組みで守ろうとしている。この構造的なねじれが、リスクへの対処を難しくしている根本の原因です。

セキュリティへの考慮がないままAIエージェントの導入を開始すると、「誰が何のために作ったエージェントなのか」が不明なAIエージェントが乱立し始め、早い段階で制御不能となる恐れがあります。古いエージェントがそのまま放置されれば、それ自体が不正の温床にもなります。

管理が形骸化すると、エージェントの外見だけでは、従業員が作った正規のエージェントなのか、攻撃者が作成した／乗っ取ったニセモノのエージェントなのか、見分けがつかなくなります。

しかもAIエージェントが「マルウェア化」した場合、従来のマルウェアと異なりその挙動は正規プログラムのそれでしかなく、異常の検知はこれまで以上に難しくなります。

ガートナーは、「2028年までの間、セキュリティ対策が十分ではない正規のAIエージェントはサイバー攻撃者に悪用され、AIエージェントとマルウェアの区別ができなくなる」とみています。

AIエージェントの利用により、データへのアクセスは爆発的に増えます。情報の取り扱いに不慣れなユーザーが簡単に重要情報を手にする機会が増えるうえ、AIエージェントが勝手に情報を持ち出す可能性もあります。人間が手作業でデータを利用する場合に比べ、情報の流出は広範囲に及び、その速度も速くなります。

Gartnerは、「2028年までの間、企業にとって最も深刻な情報漏洩の原因は、AIエージェントを経由したものになる」とみています。

AIエージェントについては、すでにプロンプト・インジェクションやエージェント・ハイジャックといった脅威が指摘されています。さらに、自律的で再帰的なAIエージェントは行動パターンの予測が困難であるため、脅威の検知はより一層困難なものとなります。

ガートナーは、AIエージェントのセキュリティにおいて注力すべきアクションを次の6つに整理しています。

AIエージェントが無秩序に増加しシャドー化する前に、ライフサイクル管理を確立します。具体的には、エージェントの登録、固有の識別符の付与、そして作成者／所有者の明確化を実施できるようにしておくことが重要です。

人間向けの認証手法が使えない以上、AIエージェント固有の認証が必要になります。短期的には秘密鍵を用いた既存技術の応用を検討しつつ、中長期的には新しい認証技術を検討できるような視野の広さが求められます。

AIエージェントでも「最小権限」はセキュリティの原則です。エージェントの目的に応じた適切な範囲でアクセス権を設定する必要がありますが、自律的で再帰的なエージェントの場合、この設定はさらに複雑になります。

権限管理のプロセスに従業員が十分習熟するまでの間は、特にリスクの高い自律的／再帰的エージェントについて個別にユースケースを特定し、全社一斉展開ではなく範囲を制限した展開を行うことが重要です。

本当に重要なデータを扱う場合には、AIエージェントに依存せず人間を介在させること、そして目的達成に不可欠なデータ範囲を超えないようにする制御が必要です。

急拡大するリスクに本格的に対処するには、動的でコンテキスト・ベースのリアルタイム・モニタリングが欠かせません。AIセキュリティ・ポスチャ・マネジメント（AI SPM）、AIランタイム・ディフェンス、ガーディアン・エージェントといった技術の検討が肝要です。

ここまでの5点をもとにセキュリティ・プロセスを設計し、従業員に周知します。周知の方法は、よりパーソナライズされたものへと進化しています。業務やタスク、ITリテラシー、取り扱うデータやAIエージェントの種類などの単位でセキュリティ・マニュアルを整備し、それらを組み合わせて個人向けのコンテンツとして届ける取り組みが、先進的な企業を中心に進められています。

6つのアクションのうち、モニタリングを実装するための技術は、大きく3つに分かれます。

全社レベルで情報の分類に取り組む前に、DXやデジタル推進の担当者と共同で、まずAIエージェントの利用目的を定めます。そのうえで、特定されたユースケースで使われるデータに対してのみ、情報の分類や権限設定を実施する。この進め方であれば、できる限り早いタイミングで利用を開始できます。

これまで情報資産の把握やデータ保護に積極的に取り組んでこなかった場合は、全社規模での一斉展開を避け、スモール・スタートを基本指針とします。局所的な展開を繰り返すことで、全社レベルの情報漏洩リスクが急激に跳ね上がることを抑えられます。

デジタル推進担当者とセキュリティ担当者が分断されたままAIエージェントの導入が進むと、情報漏洩のリスクがあるデータもAIエージェントによるデータ活用の対象となり、機密データの漏洩リスクが一段と高まります。セキュリティ部門に加え、DX推進部門、事業部門、IT部門、そしてベンダーについても、AIエージェントとセキュリティに関する具体的な役割と責任を早急に設定する必要があります。

セキュリティには構造的な非対称性があります。攻撃者はAIを使って100回に1回成功すればよいのに対し、守る側は100回に1回の失敗も許されません。この非対称性を前提にすると、すべてを完璧に守ろうとする発想は現実的ではなくなります。

重要なのは、攻撃の兆候を捉えて切り離し、被害を封じ込めることです。攻撃が自動化され高速化しても、封じ込めができれば被害の範囲は極小化できます。大きなインシデントに発展する背景には、多くの場合、封じ込めの失敗があります。

そして、AIエージェントのセキュリティ技術そのものが、まだ発展の途上にあります。AIエージェント側も標準化が進められている最中であり、企業は2種類の技術がいずれも不安定な状態で、難しい戦略的意思決定を下していかなければなりません。技術が安定しプラクティスが成熟するまでの間は、最新かつ多様な情報を基に意思決定を行い、対策の追加や方針転換の必要性について常に探り続けることが重要です。

どこまでをAIエージェントに任せ、どこからを人間が判断するのか。AIに何をやらせるのかを決めるのは、最後まで人の役割です。

AIエージェントのセキュリティは、従来の延長線上にはありません。人間向けの認証が使えず、プロトコルにセキュリティ機構がなく、動的な対象を静的な仕組みで守ろうとしている。この3つの前提の崩れを認識することが出発点になります。

そのうえで、ライフサイクル管理から始まる6つのアクションを、自社の状況に合わせて順に進めます。すべてを一度に整える必要はありません。ユースケースを先に決め、そこで使うデータに限定して守りを固め、局所的な展開を繰り返す。この進め方であれば、導入のスピードを落とさずにリスクを抑えられます。

出典

• Gartner「AIエージェントのセキュリティにおいて注力すべき6つのアクションを発表」（2026年5月21日）
• Gartner「2028年までの間、セキュリティ対策が十分ではないAIエージェントはサイバー攻撃の温床となる可能性があるとの見解を発表」（2026年3月16日）
• Gartner「2030年までに『ガーディアン・エージェント』がエージェント型AI市場の10〜15%を占めるようになるとの見解を発表」（2025年6月12日）
• Gartner「国内企業のセキュリティ・リーダーが今持つべき視点とアクションを提言」（2026年7月23日）
• ご契約者様限定 | Gartner「2026年の展望：AIエージェントに潜むセキュリティ脅威に対処する」（矢野 薫、2026年2月17日、ID G00846293）
• Gartner Webinar「AI時代のセキュリティ運用に求められる新しいアプローチ方法」（鈴木 博之）