［技術解説］AIが自分で考え、行動する時代へ：エージェントAIの脅威と賢い活用法

2025-05-16

はじめに

　急速な進化を遂げるAIの中でも、自ら目標を設定し、意思決定し、自律的に行動する能力を持つ「エージェントAI」が注目されています。この新しいAI技術は、私たちの社会やビジネスに大きな変革をもたらす可能性を秘めている一方で、これまでにない種類のリスクも伴います。

　本稿は、YouTube上で公開されているIBMの「Risks of Agentic AI: What You Need to Know About Autonomous AI」の内容を基にし、エージェントAIの特性、潜在的なリスク、そしてそれらに対処するためのガバナンスの重要性について紹介します。

引用元記事

タイトル: Risks of Agentic AI: What You Need to Know About Autonomous AI
発行元: IBM Technology
発行日: 2025年5月15日
URL: https://www.youtube.com/watch?v=v07Y4fmSi6Y

要点

エージェントAIは、従来のAIとは異なり、自律的に目標設定、意思決定、行動実行が可能なAIである。
この自律性は、「過少仕様」「長期計画」「目標指向性」「影響の指向性」という4つの主要な特性に起因し、これらが新たなリスクを増幅させる。
自律性の向上はリスクの増大と等価であり、誤情報、意思決定エラー、セキュリティ脆弱性などが懸念される。
エージェントAIの効果的なガバナンスには、技術的保護措置、プロセス管理、説明責任と組織構造を含む多層的なアプローチが不可欠である。
具体的な技術的保護措置（ガードレール）として、モデル層、オーケストレーション層、ツール層それぞれでの対策、厳格なテスト（レッドチーム演習）、継続的監視が重要である。
AIが組織に代わって行動する前に、適切なガードレールを整備することが極めて重要であり、その責任は人間にある。

詳細解説

エージェントAIとは何か？なぜ注目されるのか？

　まず、「AI（人工知能）」という言葉自体は広く知られていますが、その中でも「エージェントAI」は比較的新しい概念です。

　従来のAI、例えばチャットボットやレコメンデーションエンジン（おすすめ機能）の多くは、特定の入力に対して予測に基づいた応答を生成するものでした。これらは「古典的な機械学習モデル」と呼ばれ、人間が設定したルールや学習データに基づいて動作します。

　一方、エージェントAIは、これらのAIとは一線を画します。「エージェントAIは、あるAIモデルの出力を別のAIモデルの入力として実際に使用する」と説明されます。これにより、エージェントAIは自ら目標を設定し、その目標達成のために長期的な計画を立て、意思決定を行い、そして自律的に行動を起こすことができます。まるで人間のように、状況を判断して自らタスクを遂行する能力を持つため、「自律型AI」とも呼ばれます。

　この能力は、複雑なワークフローの自動化やイノベーションの加速など、計り知れないほどの機会をもたらすと期待されています。例えば、研究開発、顧客サポート、サプライチェーン管理など、多岐にわたる分野での応用が考えられます。

エージェントAIの特性と増幅されるリスク

　エージェントAIの最大の特徴はその「自律性」ですが、この自律性が新たなリスクを生み出す要因ともなります。引用元記事では、自律性に起因する4つの主要な特性と、それが増幅するリスクについて指摘しています。

過少仕様 (Underspecification):
　AIに広範な目標は与えられますが、それを達成するための具体的な指示は与えられません。例えば、「会社の利益を最大化する」という目標を与えられたAIが、倫理的に問題のある手段を選択してしまう可能性も否定できません。人間が介在しない場合、予期せぬ結果を招くことがあります。
長期計画 (Long-term planning):
　エージェントAIは、過去の決定に基づいて次の決定を下すという、長期的な計画を立てる能力を持ちます。これは高度な処理能力を示す一方で、初期の小さな判断ミスが、時間とともに大きな問題へと発展する可能性があります。
目標指向性 (Goal-directedness):
　単に入力に反応するのではなく、設定された目標に向かって積極的に行動します。この特性自体は有用ですが、目標が不適切であったり、目標達成の過程で他の重要な要素（安全性や倫理など）が無視されたりするリスクがあります。
影響の指向性 (Directedness of impact):
　一部のエージェントAIシステムは、「ヒューマン・イン・ザ・ループ」、つまり人間の監視や介入なしに動作します。これにより、AIが誤った判断を下した場合、それを修正する機会がないまま、直接的かつ広範囲な影響を及ぼす可能性があります。

　「自律性そのものがリスクの増大と等しい」ことが強く指摘されています。自律性が高まるにつれて、誤情報や偽情報の拡散、AIによる意思決定の誤り、セキュリティの脆弱性といったリスクが増大するのです。特に、生成AI（文章や画像を生成するAI）のリスクへの対応に多くの組織が追いついていない現状において、エージェントAIはこれらのリスクをさらに増幅させる可能性があります。

なぜエージェントAIのガバナンスが不可欠なのか？

　前述のようなリスクを考慮すると、エージェントAIを手放しに利用することはできません。そこで重要になるのが「ガバナンス」です。ガバナンスとは、簡単に言えば「管理体制」や「統制の仕組み」のことです。エージェントAIのガバナンスは、AIが安全かつ倫理的に、そして組織の意図した通りに機能するようにするためのルールやプロセス、技術的な仕組みを整備することを指します。

　エージェントAIの効果的なガバナンスには、多層的なアプローチが必要です。これは、単一の対策では不十分であり、複数の側面からリスクを管理する必要があることを意味します。

エージェントAIのガバナンス：多層的アプローチ

　効果的なガバナンス体制を構築するためには、以下の3つの層での取り組みが求められます。

技術的保護措置 (Technical Safeguards):
- 割り込み可能性 (Interruptibility): 特定のリクエストやシステム全体を一時停止またはシャットダウンできるか。問題発生時に迅速にAIの動作を止める能力は不可欠です。
- ヒューマン・イン・ザ・ループ (Human in the Loop): AIが人間の承認を必要とするのはどのような場合か。AIが停止して人間の入力を待つことができるか。重要な判断や、倫理的な配慮が必要な場面では、人間の介入が必須となります。
- 機密データの取り扱い (Confidential Data Treatment):PII（個人識別情報）の検出やマスキングなど、適切なデータサニテーション（無害化）が行われているか。エージェントAIが機密情報にアクセスする場合、情報漏洩を防ぐ仕組みが重要です。
  - 補足：PII (Personally Identifiable Information) とは
    氏名、住所、電話番号、メールアドレス、マイナンバー、クレジットカード番号など、特定の個人を識別できる情報のことです。これらの情報が漏洩すると、プライバシー侵害や金銭的被害につながる可能性があります。
プロセス管理 (Process Controls):
- リスクベースの権限設定 (Risk-based Permissions): AIが自律的に実行すべきでないアクションは何か。例えば、大量の資金移動やシステムのシャットダウンなど、リスクの高い操作はAIに許可すべきではありません。
- 監査可能性 (Auditability): AIがある決定に至った場合、その決定プロセスを追跡し、どのようにしてその結論に至ったのかを検証できるか。AIの判断根拠を透明化することは、信頼性と説明責任の観点から非常に重要です。
- 監視と評価 (Monitoring and Evaluation): AIのパフォーマンスは常に監視し、定期的に評価する必要があります。期待通りに機能しているか、予期せぬ振る舞いをしていないかを確認します。
説明責任と組織構造 (Accountability and Organizational Structures):
- AIの決定が損害をもたらした場合、誰が責任を負うのか。
- 自社のAI利用ケースにどのような規制が適用されるのか。
- AIの振る舞いについて、ベンダー（開発企業）にどのように説明責任を求めるか。
  これらの点を明確にしておくことは、問題発生時の対応や、社会的な信頼を得る上で不可欠です。

エージェントAIの各コンポーネントにおけるガードレール

　エージェントAIシステムを安全に運用するためには、その主要な構成要素ごとに「ガードレール」（安全策）を設ける必要があります。以下の3つの層でのガードレール構築が推奨されます。

モデル層 (Model Layer):
AIモデル自体に対する保護です。悪意のある者が、組織のポリシーやガイドライン、あるいは人間の倫理的価値観に反する行動をエージェントに取らせようとする試みを検知し、防ぐ仕組みが必要です。これには、入力される指示（プロンプト）やAIの応答をフィルタリングする技術などが含まれます。
オーケストレーション層 (Orchestration Layer):
オーケストレーションとは、複数のAIモデルやツールを連携させて、複雑なタスクを実行させるための制御部分です。この層では、「無限ループ検出」が重要です。AIが誤った処理を繰り返し、停止しなくなる状態（無限ループ）に陥ると、ユーザーエクスペリエンスを損なうだけでなく、計算資源の浪費や高額なコストが発生する可能性があります。
- 補足：無限ループとは
  プログラムが特定の処理を際限なく繰り返してしまい、正常に終了できなくなる状態のことです。
ツール層 (Tool Layer):
エージェントAIは、目標達成のために様々な外部ツール（例：検索エンジン、データベースアクセス、他のソフトウェアAPIなど）を利用することがあります。この層では、各エージェントが使用できるツールを特定のものに限定し、定義された範囲外の操作を行わないようにする必要があります。これは、「ロールベースのアクセス制御（RBAC）」によって実現されます。
- 補足：ロールベースのアクセス制御 (RBAC: Role-Based Access Control) とは
  ユーザーに「役割（ロール）」を割り当て、その役割に基づいてシステムやデータへのアクセス権限を管理する方式です。これにより、必要最小限の権限のみを与えることができ、セキュリティを高めます。

システムの堅牢性を確保するために：テストと監視

　これらのガードレールが正しく機能し、システム全体として安全であることを確認するためには、厳格なテストが不可欠です。

レッドチーム演習 (Red Teaming):
「レッドチーム演習」は様々な企業で行われており、強く推奨されます。これは、意図的にシステムへの攻撃を試みることで、展開前に脆弱性を発見するための手法です。専門家チームが攻撃者の視点からシステムをテストし、潜在的な弱点やセキュリティホールを洗い出します。
- 補足：レッドチーム演習とは
  サイバーセキュリティの分野で用いられる実践的なテスト手法の一つです。攻撃者（レッドチーム）が実際にシステムへの侵入や攻撃を試み、防御側（ブルーチーム）がそれを検知・対応する能力を評価します。AIの分野でも、AIシステムの安全性や堅牢性を評価するために応用されています。
継続的な監視 (Continuous Monitoring):
システムを本番環境に展開した後も、安心はできません。継続的な監視が必要です。AIの振る舞いを自動的に評価し、「ハルシネーション」（AIが事実に基づかないもっともらしい情報を生成すること）やコンプライアンス違反がないかを常にチェックする体制が求められます。
- 補足：ハルシネーション (Hallucination) とは
  AI、特に大規模言語モデル（LLM）などが、学習データに含まれていない情報や、事実とは異なる情報を、あたかも真実であるかのように生成する現象を指します。

安全なAI導入のための先進的なツールとフレームワーク

　先進的な組織は、安全で効果的なAI導入を確実にするために、以下のような高度なツールやフレームワークを既に活用し始めています。

AIが生成するプロンプトや応答におけるリスクを検出し、軽減するために設計されたモデルやガードレール。
複数のAIシステム間でワークフローを安全に連携させることを可能にするエージェントオーケストレーションフレームワーク。
ポリシーを強制し、インタラクション中の機密データを保護するのに役立つセキュリティ重視のガードレール。
システムの振る舞いに関する洞察を提供し、チームが内部で実際に何が起こっているのかを監視・理解するのに役立つオブザーバビリティ（可観測性）ソリューション。

人間の責任：「機械任せ」ではいけない

　ガバナンスは単なるセキュリティの問題ではなく、「コントロール（制御）」の問題です。AIは組織を強化するものであるべきで、管理不能なリスクを生み出すものであってはなりません。

　AIに組織の代理として行動させる前に、適切なガードレールが整備されていることを確認する必要があります。エージェントAIの時代においても、責任はAIにあるのではなく、使用する私たちにあります。技術の進展とともに、それを利用する私たち人間の倫理観と責任感がますます問われる時代になっていると言えます。

まとめ

　本稿では、エージェントAIの概要、その特性と潜在的リスク、そして不可欠となるガバナンスについて解説しました。

　エージェントAIは、その自律性から「過少仕様」「長期計画」「目標指向性」「影響の指向性」といった特性を持ち、これらが誤情報、意思決定エラー、セキュリティ脆弱性といったリスクを増幅させる可能性があります。これらのリスクに対処するためには、技術的保護措置（割り込み可能性、ヒューマン・イン・ザ・ループ、機密データ管理）、プロセス管理（リスクベースの権限設定、監査可能性、監視と評価）、そして説明責任と組織構造の確立を含む多層的なガバナンスアプローチが不可欠です。

　特に、モデル層、オーケストレーション層、ツール層における具体的なガードレールの設置、レッドチーム演習による厳格なテスト、そして継続的な監視は、エージェントAIを安全に運用するための鍵となります。　エージェントAIは私たちの社会に大きな変革をもたらす可能性を秘めていますが、その力を正しく活用するためには、人間が主体となって適切な管理体制を構築し、責任を持つことが何よりも重要です。