セキュリティ · 2026年10月10日
他の言語でも公開 한국어
人工知能エージェントの導入拡大に伴うガバナンスと責任の課題
企業における人工知能エージェントの導入が進む中で、これらのエージェントがユーザーに代わって行動する場合の責任の所在や、権限管理の方法が課題となっています。
Gartnerの予測によれば、2025年には5パーセント未満であった企業向けアプリケーションへの専門エージェントの統合率が、2026年末までには最大40パーセントに達する可能性があります。これらのエージェントは、商業、財務、法務、および運用プロセスに組み込まれ始めています。
人工知能エージェントは、従業員に代わって行動し、複数のシステムにアクセスし、他のエージェントにタスクを委任することが可能です。そのため、これらを人間と同じユーザーとして扱うのではなく、一時的で制限されたワークロードとしてのアイデンティティとして管理し、ガバナンスモデルを見直す必要性が生じています。
技術的なアクセス権を持つことが、必ずしもすべての意思決定権を持つことを意味しません。特にエージェント間でタスクを委任し合う場合、想定よりも広いアクセス権限の連鎖が形成されるリスクがあります。また、非人間的なアイデンティティは、人間と異なり明確な職能や直接の担当者がいないため、インシデント発生時の制御や追跡が困難です。
欧州では、NIS2やAI Actなどの規制により、人工知能システムのセキュリティ、リスク管理、監督に関する要求事項が強化されています。これに伴い、アイデンティティ管理は単なるアクセス制御を超え、リアルタイムでの行動監視や、不当な権限の削除を含む動的なガバナンスが求められています。
企業が取るべき対策として、非人間的なアイデンティティの目録作成、最小権限の原則の適用、および各エージェントへの責任者の割り当てが挙げられます。また、多要素認証の活用や、セグメンテーション、一時的なアクセス権の付与、継続的な監視を通じて、識別子の侵害に備えることが重要です。