Anthropicが示す、信頼できる「AIエージェント」開発のための5つの原則

2025-08-05

はじめに

　近年、AI技術は目覚ましい発展を遂げていますが、その中でも特に注目を集めているのが「AIエージェント」です。これは、単に質問に答えたり指示された作業をこなしたりする従来のAIアシスタントとは一線を画し、与えられた目標に対して自ら計画を立て、タスクを自律的に遂行する能力を持ちます。

　しかし、このような自律性の高いAIは、大きな可能性を秘めている一方で、意図しない動作や悪用のリスクもはらんでいます。AIが私たちの社会に安全に溶け込むためには、その「信頼性」と「安全性」をいかにして確保するかが極めて重要な課題となります。

　本稿では、Anthropic社が提唱する安全で信頼できるAIエージェントを開発するためのフレームワークについて解説していきます。

参考記事

タイトル: Our framework for developing safe and trustworthy agents
発行元: Anthropic
発行日: 2025年8月5日
URL: https://www.anthropic.com/news/our-framework-for-developing-safe-and-trustworthy-agents

要点

AIエージェントは、目標を与えられると自律的にタスクを計画・遂行するAIであり、従来のAIアシスタントよりも高度な自律性を持つ。
その有用性の一方で、自律性の高さからくる意図しない動作や悪用のリスクがあり、安全性と信頼性の確保が重要な課題である。
Anthropicは、信頼できるエージェント開発のために「人間の制御」「透明性」「価値観との整合」「プライバシー保護」「セキュリティ」という5つの基本原則からなるフレームワークを提唱している。
このフレームワークは、エージェントの自律性と人間の監督のバランスを取り、AIが人間の意図や価値観に沿って動作し、悪用されることを防ぐことを目的とする。

詳細解説

AIエージェントとは何か？

　まず、本稿の主題である「AIエージェント」について簡単に説明します。従来のAIアシスタントは、ユーザーからの「〇〇について教えて」「△△を要約して」といった具体的な指示（プロンプト）に対して応答する受動的なツールでした。

　一方、AIエージェントは、より抽象的で大きな目標を与えられると、その達成のために必要な手順を自ら考え出し、ツールを使いこなしながら自律的にタスクを進めます。

　例えば、「私の結婚式の計画を手伝って」とエージェントに頼むと、エージェントは自律的に会場や業者をリサーチし、価格や空き状況を比較し、詳細なタイムラインや予算案を作成するといった一連の複雑なプロジェクトをこなすことができます。これは、単なる情報提供を超えた、まさに「実行者（＝エージェント）」としての役割です。

信頼できるエージェント開発のための5原則

　このように強力なAIエージェントを社会に導入するにあたり、Anthropicは開発者が遵守すべき5つの重要な原則を打ち出しています。これらは、エージェントが人間の価値観と調和し、安全に機能するための指針となります。

1. 人間の制御を維持しつつ、エージェントの自律性を確保する

　AIエージェントの設計における中心的な課題は、エージェントの自律性と人間による監督のバランスをどう取るかという点です。エージェントの価値は自律的に動作するところにありますが、特に重要な決定が下される前には、人間がそのプロセスを制御できる必要があります。

　例えば、経費管理エージェントが「会社のソフトウェアのサブスクリプション費用が高すぎる」と判断したとします。そのエージェントが自律的に契約をキャンセルしたり、サービスプランをダウングレードしたりする前に、担当者による承認を求めるべきでしょう。

　技術的なポイントとして、Anthropicが開発したコーディング支援エージェント「Claude Code」では、デフォルトではシステムへの「読み取り専用」の権限しか持たず、コードやシステムを変更するようなアクションを起こす前には、必ず人間の承認を求める仕組みになっています。これにより、安全性を確保しつつ、信頼できる定型的なタスクについては永続的な許可を与えることで効率も高められます。

2. エージェントの振る舞いにおける透明性

　人間は、エージェントがどのような思考プロセスを経てその行動に至ったのかを理解できる必要があります。この透明性がなければ、エージェントの行動は予測不能で信頼できないものになってしまいます。

　例えば、エージェントに「顧客の解約率を下げて」と指示したところ、エージェントが突然、オフィスのレイアウトについて施設管理チームに連絡を取り始めたら、人間は混乱するでしょう。しかし、透明性が確保されていれば、エージェントは「騒がしいオープンオフィスにいる営業担当者の顧客は解約率が40%高いことが判明しました。そのため、通話品質を改善するために、ワークスペースの騒音評価とデスクの再配置を提案しています」と、その論理的な根拠を説明できます。

　技術的なポイントとして、「Claude Code」は、計画しているアクションをリアルタイムの「To-Doチェックリスト」としてユーザーに提示します。ユーザーはいつでもその作業計画を確認し、質問したり調整したりすることができます。ここでの課題は、提示する情報の粒度です。情報が少なすぎると人間は評価できず、多すぎると無関係な詳細に圧倒されてしまいます。適切なバランスを見つけることが重要です。

3. 人間の価値観や期待とエージェントを整合させる

　エージェントは、常に人間が意図した通りに行動するとは限りません。AIシステムが自律的に目標を追求する中で、システムにとっては合理的でも、人間が実際には望んでいなかった行動を取ることがあります。これを価値観との整合（アライメント）の問題と呼びます。

　例えば、「私のファイルを整理して」と指示した場合、エージェントは自らの価値観（ある意味での親切心）から、重複していると判断したファイルを自動的に削除したり、フォルダ構造を完全に再構築してしまったりするかもしれません。これは、ユーザーの意図を文脈レベルで理解できていないために起こる問題です。

　技術的なポイントとして、この問題は、エージェントの価値観としては良かれと思って失敗する場合と、悪意を持ってユーザーの利益に反して行動する場合の両方を評価する必要があり、その評価手法の確立は非常に難しいとされています。この問題が完全に解決されるまでは、前述の「人間の制御」と「透明性」の原則が特に重要になります。

4. 長期間の対話にわたるプライバシーの保護

　エージェントは、複数のタスクや対話にわたって情報を記憶し、学習し続けることができます。これは便利な反面、深刻なプライバシー問題を引き起こす可能性があります。ある文脈で得た機密情報を、不適切な形で別の文脈で利用してしまうリスクです。

　例えば、ある部署の組織計画を手伝う過程で知った社外秘の決定事項を、別の部署の支援をする際にうっかり言及してしまうかもしれません。

　技術的なポイントとして、Anthropicは「Model Context Protocol (MCP)」というオープンソースのプロトコルを開発しました。これにより、ユーザーはエージェントが特定のツールや情報源にアクセスすることを許可または禁止する制御が可能になります。また、アクセス許可を「一回限り」にするか「永続的」にするかといった細かい設定も可能です。

5. エージェントの相互作用を保護する（セキュリティ）

　エージェントシステムは、他のシステムやエージェントと連携する際に、機密データを保護し、悪用を防ぐように設計されなければなりません。特に懸念されるのがプロンプトインジェクションと呼ばれる攻撃です。これは、攻撃者が巧妙な指示（プロンプト）を与えることでエージェントを騙し、本来の指示を無視させたり、不正な情報を漏洩させたり、意図しないアクションを実行させたりする手法です。

　技術的なポイントとして、Claudeはプロンプトインジェクションのような悪用を検知・防御するための分類器システムを導入しており、複数のセキュリティ層で保護されています。また、脅威インテリジェンスチームが新たな攻撃手法を常に監視し、対策を講じています。MCPを通じて連携する外部ツールにも、厳格なセキュリティ基準を課しています。