AIエージェント開発のセキュリティリスクを解説！企業が注意すべきポイント

AIエージェントを業務に入れたい。一方で、権限や情報漏えいが心配で、要件定義の前に止まってしまう。そう感じている情報システム担当や、決裁側の方は少なくないのではないでしょうか。

この記事では、AIエージェント開発で企業が注意すべきセキュリティリスクと、開発工程ごとの対策、2026年時点の政府ガイドラインの到達点までを整理します。これから導入・開発を検討している企業の担当者向けです。

⇒ 【短納期・低価格】最小限の機能から市場の反応を確かめる「カスタメディアプラットフォーム」の詳細はこちら

AIエージェント開発とは？

AIエージェント開発とは、目標を渡すと計画を立て、外部ツールやデータに触れながらタスクを進めるAIの仕組みを、業務に載せるまで設計・実装・検証・運用する一連の取り組みです。

従来の生成AI（チャットボット型）が「質問に答える」ことが中心だったのに対し、エージェントはメール送受信、データベース参照、外部APIの呼び出しなど、実際の操作まで踏み込みます。便利さの裏で、「危ない回答」だけでなく「危ない操作」が起きうる。ここが、開発の難所ではないでしょうか。

観点	従来の生成AI（チャットボット型）	AIエージェント
行動範囲	テキストの生成・回答が中心	外部システムへの操作・実行が可能
リスクの性質	不適切な回答・誤情報	誤送信・誤操作など実害を伴う行動
判断のたびの挙動	比較的安定しやすい	非決定論的で、同じ入力でも手順が変わり得る
主な脅威の例	不適切な出力	プロンプトインジェクション、権限の悪用、連携先の脆弱性

AIエージェント開発のセキュリティリスクとは？

AIエージェントが外部のシステムやデータと連携しながら自律的に判断・実行する過程で生じる、情報漏えいや不正操作、誤作動などの脅威のことです。

従来の生成AIは「質問に答える」ことが中心でした。一方でAIエージェントは、メールの送受信やデータベースへのアクセス、外部ツールの呼び出しといった「実際の行動」を、人間の承認なしに実行できます。

そのため、AIが誤った判断をしたり、悪意ある指示にだまされたりした場合の被害は、「危ない回答をする」にとどまりません。「危ない操作を実行してしまう」ところまで及ぶ可能性があります。

この違いがあるからこそ、AIエージェントの開発では、従来型のセキュリティ対策だけでは不十分だと言われています。

AIエージェント開発で注意したい5つのセキュリティリスク

実際にAIエージェントの開発・導入を進めようとしたとき、最初につまずくのが何から警戒すればいいのか分からないという点ではないでしょうか。ここでは、開発・運用の現場で特に注意したい5つのリスクを整理します。

1. プロンプトインジェクション（直接・間接）

AIエージェントへの入力に、開発者の意図しない命令を紛れ込ませて動作を変える攻撃です。 ユーザーが直接入力する場合だけでなく、外部のWebページやメール本文に悪意ある指示を仕込んでおく「間接的」な手法も広がっています。細工したメールを送るだけで、ユーザー操作なしに機密データが外部へ送信された事例も報告されており、「一見して分からない」点が厄介です。

2. 過剰な権限付与とアクセス制御の不備

開発初期は動作確認を優先し、権限を絞らないまま本番に移行してしまうケースが少なくありません。経理業務に組み込む際に送金や契約締結の権限まで一括で与えてしまうと、誤判断がそのまま金銭的な損害につながります。タスクごとに必要最小限の権限に絞ることが、被害を限定する基本になります。

3. 機密情報・個人情報の漏えい

AIエージェントは問い合わせ内容や業務データを処理する過程で、顧客情報や社内の機密情報に触れる機会が多くなります。学習・記憶の仕組みを持つものほど、入力した情報がどこに残り、どう再利用されるかを把握しにくくなるため、出力を外部に共有する前の確認工程が重要です。
ます。

4. 外部ツール連携・サプライチェーンの脆弱性

AIエージェントはMCP（Model Context Protocol）などのプロトコルを介して外部ツールやデータソースに接続し、業務の幅を広げます。しかし、これらのプロトコル自体に十分なセキュリティ対策が備わっているわけではありません。信頼性の低いプラグインや悪意あるMCPサーバーを組み込むと、その接続点がそのまま攻撃経路になり得ます。

5. 非決定論的な挙動による誤作動・データ改ざん

同じ指示を与えても、実行のたびに異なる手順や判断を選ぶ「非決定論的」な挙動も特有のリスクです。テスト時に安全だった動作が、本番でも同じ結果になるとは限りません。加えて、参照データに偽の情報を混入させる「データポイズニング」によって、誤った判断を下すよう仕向けられる可能性もあります。

観点	従来の生成AI（チャットボット型）	AIエージェント
行動範囲	テキストの生成・回答にとどまる	外部システムへの実際の操作・実行が可能
リスクの性質	不適切な回答の生成	誤送信・誤操作など実害を伴う行動
判断のたびの挙動	比較的安定	非決定論的で毎回変わり得る
主な脅威	不適切な出力・誤情報	プロンプトインジェクション、権限悪用、連携先の脆弱性

この5つに共通しているのは、「自律性」と「外部連携」という利便性そのものが、リスクの入り口にもなっている点です。機能を追加するたびに個別対応するのではなく、開発工程全体を通じた設計思想として捉える必要があります。

公開されているインシデント・検証から見えるパターン

パターン	概要（公開情報ベース）	開発で効きやすい対策の方向
メール経由の間接インジェクション	顧客対応エージェントが、細工された入力をきっかけに社内データへ触れ、外部へ送ってしまう検証が報告されている（修正済み事例含む）	入力の検証、外部送信の承認ゲート、参照データの範囲制限
コーディング支援エージェントの過剰操作	整理・削除などの依頼に対し、想定より広い範囲のファイル操作が走った報告がある	ファイル・本番資源への権限分離、危険操作の人による確認
サプライチェーン経由の指示混入	ビルドや拡張機能の経路に悪意ある指示が入り、エージェント経由で認証情報の探索が試みられた事例が報じられている	依存関係の棚卸し、秘密情報の直書き禁止、実行環境の分離
ツール連携の可視化不足	エージェントがどのツール・データに触れているか見えず、意図しない操作や漏えいを止めにくい、という課題から監視製品も出ている	監査ログ、操作の許可リスト、MCP等の接続先管理

成功事例として語られる導入（問い合わせ一次対応、社内ナレッジ検索、議事録など）も増えています。一方で、権限が広いほど「便利」と「被害の大きさ」が比例しやすい、というのが上記パターンの共通点です。導入効果の話と、権限・ログの話はセットで設計をおすすめします。

【開発工程別】AIエージェントのセキュリティ対策チェックポイント

ここでは、要件定義から運用まで、開発工程ごとに押さえておきたいポイントを整理します。実際の開発プロジェクトでは「どのフェーズで何をチェックするか」が抜け落ちると、せっかくの対策が本番環境に反映されないまま形骸化してしまうことも少なくありません。

要件定義・設計フェーズ

エージェントに与える権限の範囲を業務単位で洗い出し、「最小権限の原則」に基づいた権限設計を行います。あわせて、人間の承認を挟む「Human-in-the-Loop」をどの業務プロセスに組み込むかをこの段階で決めておくと、後工程での手戻りを防ぎやすくなります。

実装フェーズ

APIキーやデータベースの接続情報はシステムプロンプトに直接含めず、環境変数やクラウドのキー管理システム（KMS）で分離して管理します。あわせて、入力プロンプトに不正な指示が含まれていないかを検証するガードレール機能の実装も、この段階での重要な検討事項です。

テスト・検証フェーズ

レッドチーミング（攻撃者視点での疑似攻撃テスト）を通じて、プロンプトインジェクションへの耐性や、権限設定の不備がないかを確認します。非決定論的な挙動を前提に、同じ入力を複数回試して結果のばらつきを把握しておくことも有効です。

運用・監視フェーズ

誰が・いつ・どの情報にアクセスし、何を実行したかを記録する監査ログを取得・監視する体制を整えます。古いエージェントが放置されると、それ自体が不正の温床になり得るため、定期的な棚卸しも欠かせません。

こうして工程ごとに区切って考えると、「セキュリティ対策＝開発が終わってから追加するもの」ではなく、「設計の最初から組み込んでおくもの」だという感覚が、少しつかみやすくなるのではないでしょうか。

国内のガイドラインは、どこまで整備されているのか

自社の対策が十分かどうかを判断するとき、拠り所となる一次情報を知っておくことも大切です。

国内のガイドライン

• AI事業者ガイドライン（第1.2版）（総務省・経済産業省、2026年3月公表）
  AIエージェントやフィジカルAIの定義が新たに追加されるなど、自律性の高いAIを見据えた内容に更新されています。
• AIのセキュリティ確保のための技術的対策に係るガイドライン（総務省、2026年3月公表）
  プロンプトインジェクション攻撃やDoS攻撃への技術的対策例が具体的に整理されています。 ただし、対象は現時点でLLMを中心としたAIシステムで、AIエージェント固有の脅威については「技術の発展が急激で、対策を安定的に確定することが現時点では難しい」として、今後の追補が予定されています。

つまり、AIエージェント特有のリスクへの備えは、公的な基準の整備を待つのではなく、各企業が自社の状況に応じて先行して設計しておく必要がある領域です。

海外の動向

• Cloud Security Alliance（CSA）
  AIエージェントのような「非人間アイデンティティ（NHI）」を対象としたアクセス管理の枠組みを提唱
• OWASP
  安全な開発や脅威モデリングに関するガイドラインの整備を推進

国内外の動向は、定期的に確認しておく価値があります。

権限設計ごと、開発の最初から相談したいなら

対策の必要性は分かった。でも、社内にAIとセキュリティの両方に強い人材がいない。そう感じている方も多いのではないでしょうか。

とくに、AIエージェントを組み込んだプラットフォームやマッチングサービスを新規で立ち上げる場合、企画・開発・権限設計をすべて内製で完結させるのは簡単ではありません。後からセキュリティだけを足すと、仕様の手戻りが大きくなりがちです。

おすすめの開発基盤は「カスタメディアプラットフォーム」

カスタメディアプラットフォームは、自社開発の構築エンジン「MASE」をベースに、マッチングサイトやシェアリングエコノミー型のプラットフォーム開発を、権限設計やアクセス管理を含めた運用面まで見据えて支援するサービスです。ゼロから作り込むのではなく「型」を活用することで、開発スピードとコストを抑えながら、事業ごとにカスタマイズできる柔軟性を両立させています。

AI機能を組み込む場合も、情報設計やセキュリティ面を含めて初期段階から検討できます。

• 実績に基づいた「型」を活用し、短納期・低価格でプラットフォームを構築できる
• 権限設計やデータ管理の考え方を、開発初期段階から一緒に整理できる
• ローンチ後の運用・グロース支援までをワンストップで相談できる
• AI機能を組み込む場合も、情報設計やセキュリティ面を含めて検討できる
• 新規事業・創業支援の実績が豊富で、非エンジニアの担当者にも伴走してもらいやすい

「何から手をつければいいか分からない」という状態でも、まずは現状の課題を一緒に整理するところから始められます。

⇒ 【短納期・低価格】最小限の機能から市場の反応を確かめる「カスタメディアプラットフォーム」の詳細はこちら

よくある質問

セキュリティは、後から足すものではなく最初から一緒に考えるもの

AIエージェント開発のセキュリティリスクについて調べていると、「対策すべきことが多すぎて、結局何から始めればいいか分からなくなる」という状態に陥る方も少なくありません。

ただ、プロンプトインジェクションや過剰権限、外部連携の脆弱性といった個々のリスクは、開発の最初の段階で権限設計とログ体制を押さえておけば、被害の芽を小さく保てることがほとんどです。まずは自社が今どの開発フェーズにいるのかを整理することから始めてみてはいかがでしょうか。

カスタメディアでは、プラットフォーム構築を、権限設計や運用体制まで見据えて支援しています。AI機能を組み込む場合も、初期段階からセキュリティ面を含めて検討できます。

⇒ 【短納期・低価格】最小限の機能から市場の反応を確かめる「カスタメディアプラットフォーム」の詳細はこちら