AIエージェントのセキュリティリスクとは？危険性から具体的な対策方法を解説

AIエージェントは、情報収集・判断・タスク実行を自律的に進められるAIシステムです。業務の自動化を進めやすい一方で、外部ツールや社内データと連携するため、従来の生成AIよりもセキュリティリスクが広がりやすい点に注意が必要です。

特に、プロンプトインジェクションによる不正操作、機密情報や個人情報の漏えい、過剰な権限付与による誤操作、外部ツール連携による脆弱性などは、AIエージェント導入時に確認すべき代表的な危険性です。対策が不十分なまま運用すると、社内データの流出や意図しないシステム操作につながる可能性があります。

本記事では、AIエージェント特有のセキュリティリスクや危険性を整理し、企業が安全に導入・運用するための具体的な対策方法を解説します。

AIエージェント特有のセキュリティリスクとは

AIエージェントのセキュリティリスクは、単に誤った回答を生成するだけにとどまりません。外部システムと連携し、ファイル更新やAPI実行、外部サービスの操作まで行えるため、問題が発生した際の影響範囲が大きくなりやすい点が特徴です。

従来の生成AIは、文章や画像などのコンテンツ生成が主な役割です。

一方、AIエージェントはユーザーの指示や設定された目標に沿って、情報収集・判断・実行まで進めます。そのため、プロンプトインジェクションや権限設定の不備があると、機密情報の漏えい、データ改ざん、意図しないシステム操作につながるおそれがあります。

AIエージェントを安全に活用するには、生成AIと同じ対策だけでなく、外部連携・アクセス権限・実行ログまで含めたセキュリティ設計が必要です。特に注意したい特徴は次のとおりです。

特徴	セキュリティ上の影響
自律的に判断・実行する	誤判断がそのまま行動につながる
外部システムと連携する	攻撃対象領域が広がる
機密情報へアクセスする	情報漏えいリスクが高まる
APIやツールを利用する	不正操作や権限悪用の危険がある
複数エージェントが連携する	影響範囲が拡大しやすい

こうした特徴から、AIエージェントでは従来の生成AI以上にセキュリティ対策が重要になります。次章では、具体的なセキュリティリスクを5つ紹介します。

AIエージェントが抱える5つのセキュリティリスク

AIエージェントの代表的なセキュリティリスクは、「プロンプトインジェクション」「機密情報や個人情報の漏えい」「権限の悪用」「外部ツール連携による脆弱性」「モデルポイズニングやデータ改ざん」の5つです。特にAIエージェントは自律的に判断・実行を行うため、問題が発生した場合の影響範囲が大きくなる傾向があります。

ここからは、企業が導入時に注意したい代表的なリスクを順に見ていきます。

1. プロンプトインジェクションによる不正操作

プロンプトインジェクションは、AIエージェントに悪意のある指示を与え、本来の動作を変更させる攻撃です。AIエージェントが外部データやユーザー入力を参照する仕組みを悪用し、不正な命令を正しい指示と誤認させます。

例えば、機密情報の送信や意図しないシステム操作を実行させられる可能性があります。AIエージェントが自律的に判断・行動するほど影響範囲は広がるため注意が必要です。

OWASP Agentic Top 10（1）では主要なリスクの一つとして位置付けられており、実際に本番環境で多くの発生事例が報告されています。

（1）自律型AIエージェント固有の10大セキュリティリスクについて定義したフレームワーク。

2. 機密情報や個人情報の漏えい

AIエージェントでは、機密情報や個人情報の漏えいも大きなリスクです。業務効率化のために社内文書や会話履歴を参照する仕組みが、不正な情報取得につながる場合があるため注意が必要です。

攻撃者がプロンプトインジェクションを利用して情報を引き出したり、アクセス設定の不備によって機密ファイルが参照されたりするケースも考えられます。

情報漏えいは、顧客対応や原因調査、再発防止策の実施など、事後対応にも大きな負担が発生します。そのため、被害が起きる前の予防策が非常に重要です。

3. AIエージェントの権限悪用

AIエージェントには、業務を実行するためにさまざまな権限が付与されるケースが多いです。しかし、必要以上の権限を与えると、不正利用された際の被害が大きくなります。

例えば、社内データベースの更新権限や外部サービスの操作権限を持つエージェントが攻撃対象になった場合、情報の改ざんや不正なデータ送信が発生する可能性があります。

人に例えると、すべての部屋の鍵を持つ従業員が乗っ取られるような状態です。最小限の権限で運用する考え方が重要になります。

4. MCPや外部ツール連携による脆弱性

AIエージェントは、MCP（Model Context Protocol）（2）や外部API、プラグインと連携することで、より高い利便性の発揮が可能です。一方で、連携先の安全性に問題がある場合は新たな攻撃経路になる可能性があります。

特に外部ツールに悪意のあるコードが含まれていると、AIエージェント経由でシステム内部へ侵入される恐れがあります。実際に、外部プラグインやライブラリを起点としたセキュリティ事故も報告されています。そのため、導入時のツール選定だけでなく、運用後も継続的に脆弱性を確認することが重要です。

（2）LLMを持つAIアプリケーションが、外部のツールやデータソースと連携するための標準化プロトコル。

5. モデルポイズニングやデータ改ざん

モデルポイズニングやデータ改ざんは、AIエージェントが参照するデータや学習情報を不正に操作する攻撃です。判断の根拠となる情報が汚染されるため、AIエージェントは誤った結論や行動を選択する可能性があります。

例えば、悪意のある外部システムが偽のデータを混入させることで、社内データベースの更新や情報の書き換えを誘導するケースがあります。正しく動作しているように見えても、誤った方向へ進んでいるケースがあるため、データの信頼性を継続的に確認する仕組みが欠かせません。

AIエージェントのセキュリティリスク事例

AIエージェントのセキュリティリスクは、研究段階の懸念にとどまりません。プロンプトインジェクションによる不正操作や、外部プラグイン・API連携を起点とした情報漏えいなど、実運用を想定したリスクが各種ガイドラインでも指摘されています。

特にAIエージェントは、社内データや外部システムと接続して動作するため、攻撃を受けた場合に情報の参照だけでなく、データ更新や外部送信などの実行処理まで影響が及ぶ可能性があります

ここからは、AIエージェント導入時に注意したいセキュリティリスクの事例を取り上げ、企業がどのような攻撃経路や被害を想定すべきかを整理します。

チャットボット経由でアカウント乗っ取りが発生した事例

AIを活用したサポートチャットボットが悪用されることで、アカウント乗っ取りや情報漏えいリスクにつながる可能性があります。実際に2026年には、MetaのAIサポートアシスタントを悪用した攻撃によって、2万件以上のInstagramアカウントが影響を受けたと報じられました。

攻撃手順 攻撃者はVPNを利用して対象ユーザーと同じ地域からアクセスしているように見せかけたうえで、AIサポートアシスタントにパスワードリセットを依頼しました。 その際、自身のメールアドレスを対象アカウントへ紐付けるよう誘導し、パスワード再設定リンクを受け取ることでアカウントを乗っ取ったとされています。

問題の背景には、入力されたメールアドレスと登録済みメールアドレスの照合が十分に行われていなかったことがありました。結果として、連絡先情報やプロフィール情報、ダイレクトメッセージなどへアクセスされた可能性が指摘されています。

AIエージェントが認証やアカウント復旧業務を担う場合、人間による確認や多要素認証を組み合わせなければ、大規模な情報漏えいにつながる恐れがあります。

出典：Instagram、2万件以上のアカウント乗っ取り被害｜Gizmodo

プロンプトインジェクションが発生した事例

プロンプトインジェクションの危険性を示す代表例として、2023年にMicrosoftのBing Chat（現Copilot）で発生した情報開示事象が知られています。利用者との対話を通じて、本来は公開されるべきではない内部情報が引き出されました。

攻撃手順 利用者が特定の指示文を入力した結果、Bing Chatは内部で使用していたコードネーム「Sydney」やシステムプロンプトの一部を開示しました。システムプロンプトとは、AIの行動ルールや回答方針を定める内部指示のことです。 対話の工夫によって内部情報の開示を誘導できることが明らかになり、プロンプトインジェクションのリスクが広く認識されるきっかけとなりました。

システム内部の指示や設計情報が漏えいすると、攻撃者はAIの制御ルールや弱点を分析しやすくなります。金庫の設計図が外部へ渡るようなもので、その後の不正アクセスや情報窃取の足掛かりになる恐れがあります。AIエージェントにおいても同様に、内部プロンプトや権限設定の保護が重要です。

出典：プロンプトインジェクションの事例｜三井物産セキュアディレクション株式会社（MBSD）

MCP連携によって発生したデータ流出事例

MCPのリスクを示す事例として、Dockerが検証したWhatsAppデータ流出攻撃があります。MCPはAIエージェントと外部ツールをつなぐ仕組みですが、連携先を十分に検証しない場合、情報流出の経路になる可能性があります。

攻撃手順 攻撃では、無害なツールに見えるMCPサーバーに悪意ある指示を隠し、AIエージェントに読み込ませます。AIエージェントは指示を正当なものと判断し、WhatsAppの送信先を攻撃者の番号へ変更しました。 その結果、通常のメッセージ送信に見せかけて、チャット履歴が外部へ送られる可能性が示されています。

MCPでは複数のツールが同じ文脈で動作するため、ひとつの悪意あるツールが正規ツールの使い方まで変えてしまう恐れがあります。情報流出が通常の操作に見える点も問題です。

MCPを活用する際は、接続先の検証、ネットワーク制限、監査ログ、ツール説明の変更検知などを組み合わせる必要があります。

出典：MCP Horror Stories: The WhatsApp Data Exfiltration Attack｜Docker

AIエージェントのセキュリティ対策の動向

AIエージェントの普及に伴い、日本や海外では安全な利用を促進するためのガイドラインやフレームワークの整備が進められています。企業がAIエージェントを導入・運用する際は、こうした最新動向を把握し、自社のセキュリティ対策に反映することが重要です。

機関・団体	ガイドライン名	対象地域	主な特徴
総務省・経済産業省（日本）	AI事業者ガイドライン	日本	AI事業者のセキュリティ対策の考え方を整理
欧州連合（EU）	EU AI Act	欧州	AIシステムをリスクレベル別に規制
NIST（米国）	NIST IR 8596 Cyber AI Profile	米国・国際	AI向けサイバーセキュリティ管理フレームワーク
CSA（国際）	Agentic IAM	国際	AIエージェント向けのID・アクセス管理を定義

それぞれのガイドラインには、目的や適用範囲に違いがあります。以下では、各ガイドラインの特徴や企業が押さえておきたいポイントを解説します。

総務省・経済産業省が示す「AI事業者ガイドライン」

日本国内でAIエージェントを活用する企業がまず確認したいのが、総務省と経済産業省が公表した「AI事業者ガイドライン」です。AIの開発者だけでなく、導入・運用を行う事業者も対象としており、安全性や信頼性を確保するための考え方を整理しています。

ガイドラインでは、機密情報の保護や権限管理、リスク管理体制の整備などを重視しています。AIエージェントの導入が進むなか、技術的な対策だけでなく組織的なガバナンスも求められている点が特徴です。日本企業がAI活用を進めるうえで、基本的な指針となるガイドラインといえるでしょう。

【出典】AI 事業者ガイドライン（第 1.2 版）｜総務省・経済産業省

欧州連合（EU）が示す「EU AI Act」

EU AI Actは、欧州連合が制定した包括的なAI規制です。AIシステムをリスクレベルごとに分類し、リスクに応じて求められる対策や義務を定めています。

特に高リスクと判断されるAIシステムには、透明性の確保やリスク評価、人間による監督体制の整備などが求められます。

AIエージェントも利用用途によっては規制対象となるため、EU市場で事業を展開する企業にとって重要な制度です。日本企業であっても、グローバル展開を視野に入れる場合は内容を理解しておく必要があります。

【出典】The EU Artificial Intelligence Act｜Future of Life Institute

NISTが示す「NIST IR 8596 Cyber AI Profile」

NIST IR 8596 Cyber AI Profileは、米国国立標準技術研究所（NIST）が初期公開草案として公表したAI向けのセキュリティフレームワークです。従来のサイバーセキュリティ対策をAI時代に対応させることを目的としています。

特徴は、AIシステムの構築から運用、防御までを一貫して管理できる点です。AIエージェント特有のリスクも考慮されており、組織が実施すべきセキュリティ対策を体系的に整理しています。国際的なフレームワークとして注目されており、AIガバナンスの基準づくりにも影響を与えています。

【出典】NIST IR Cybersecurity Framework Profile for Artificial Intelligence｜NIST

CSAが示す「Agentic IAM」

複数のAIエージェントを活用する企業に注目されているのが、Cloud Security Alliance（CSA）が公表した「Agentic IAM」です。IAMはIdentity and Access Managementの略で、利用者やシステムの認証・権限管理を指します。

AIエージェントが増えると、どのエージェントにどの権限を与えるべきかという課題が生じます。Agentic IAMは、エージェント同士が連携する環境でも安全に権限を管理できる仕組みを提案しています。AIエージェントの普及によって重要性が高まるアクセス管理の新しい考え方として注目されています。

【出典】Agentic AI Identity & Access Management: A New Approach｜Cloud Security Alliance

AIエージェントのセキュリティ対策

AIエージェントのリスクは、導入を避けるべき理由ではありません。重要なのは、想定される脅威に応じて対策を講じることです。

なかでも「権限管理」「入力検証」「監査ログ」「データ保護」「人間による監督」は、多くのガイドラインで共通して重視されています。以下では、導入時・運用時に押さえておきたい対策を具体的に解説します。

1. プロンプトインジェクション対策を実施する

AIエージェントを安全に運用するためには、プロンプトインジェクション対策が欠かせません。プロンプトインジェクションとは、攻撃者が不正な指示を入力し、AIエージェントの動作を意図的に変更する攻撃です。

対策としては、ユーザー入力や外部データを事前に検査する入力検証の仕組みを導入することが重要です。また、システム側の指示を優先する設定や、出力形式を制限する仕組みも有効とされています。

加えて、AIエージェントをサンドボックス環境で実行することで、外部システムへの影響を最小限に抑えられます。複数の対策を組み合わせた多層防御によって、リスクの軽減を図りましょう。

2. 機密情報や個人情報を保護する

機密情報や個人情報を保護するためには、AIエージェントが扱うデータを適切に管理することが重要です。AIエージェントは社内文書や顧客情報を参照するケースも多く、設定次第では意図しない情報開示につながる可能性があります。

まずは必要最小限のデータのみを利用する仕組みを整え、不要な情報へのアクセスを制限しましょう。また、保存時や通信時のデータ暗号化も欠かせません。

外部データを活用する場合は、出典や信頼性を確認し、不正な情報や改ざんされたデータを取り込まない運用も必要です。情報資産を守るためには、技術面と運用面の両方から対策を講じることが求められます。

3. 最小権限の原則でアクセス制御を行う

AIエージェントには、業務遂行に必要な範囲の権限だけを付与することが重要です。過剰な権限を与えると、不正アクセスや誤操作が発生した際の被害が大きくなります。

例えば、閲覧だけで十分な業務にもかかわらず編集権限まで付与すると、データ改ざんのリスクが高まります。役割ごとに権限範囲を明確に定義し、定期的に見直すことが大切です。

また、一時的な作業には期限付きの権限を利用することで、不要な権限の残存を防げます。最小権限の原則は、AIエージェントのセキュリティ対策における基本的な考え方の一つです。

4. 監査ログとモニタリングを整備する

AIエージェントの安全性を維持するためには、監査ログの記録と継続的なモニタリングが欠かせません。万が一インシデントが発生した場合でも、操作履歴を確認できれば原因の特定や影響範囲の把握につながります。

具体的には、ファイルアクセス・データ送信・API呼び出しなどの操作を記録し、異常な挙動をリアルタイムで監視する体制を整えましょう。AIエージェントが利用するAPIキーや認証情報は暗号化して管理し、漏えいリスクを抑えることが重要です。

また、脆弱性診断やペネトレーションテストを定期的に実施しておけば、運用中に見落としやすい設定不備や新たなリスクの把握にも役立ちます。

5. ヒューマン・イン・ザ・ループで人間の承認を組み込む

AIエージェントの誤動作や不正利用を防ぐためには、ヒューマン・イン・ザ・ループの考え方を取り入れることが有効です。ヒューマン・イン・ザ・ループとは、AIの判断や実行に対して人間が確認や承認を行う仕組みを指します。

AIは便利な一方で、誤った情報を生成するハルシネーションを起こす可能性があります。人間によるチェックポイントを設けることで、誤判断による被害を防ぎやすくなります。

特にデータの更新や外部システムへの送信など、重要な操作では人間が最終判断を行う体制が望ましいでしょう。また、緊急停止機能を用意しておくことで、異常発生時にも迅速な対応が可能です。

AIエージェントのセキュリティに関するよくある質問（FAQ）

AIエージェントの導入を検討する企業担当者からは、「本当に安全なのか」「生成AIとの違いは何か」「MCP連携は問題ないのか」といった質問が多く寄せられます。

最後に、AIエージェントのセキュリティに関する代表的な疑問について回答します。

Q1. AIエージェントは本当に危険ですか？

A. 適切な管理がない場合は危険ですが、必要なセキュリティ対策を講じることで安全に運用できます。

AIエージェントは外部システムと連携しながら自律的に動作するため、プロンプトインジェクションや情報漏えい、権限の悪用などのリスクがあります。実際にセキュリティ事故も報告されていますが、入力検証やアクセス制御、監査ログ、人間による監督を組み合わせることでリスクの軽減が可能です。

安全な運用には、利便性だけでなくセキュリティを考慮した設計が重要です。

Q2. AIエージェントと生成AIのセキュリティリスクは何が違いますか？

A. AIエージェントは外部システムへアクセスして実行まで行うため、生成AIよりも影響範囲が大きくなります。

生成AIは主に文章や画像を生成する仕組みであり、リスクの多くは誤情報の生成や情報漏えいです。一方、AIエージェントは複数のツールやAPIと連携し、ファイル操作やデータ更新などを自律的に実行できます。

そのため、権限の悪用や目標乗っ取りなど、生成AIにはないリスクへの対策も必要になります。

Q3. MCP連携は安全ですか？

A. MCP自体は便利な仕組みですが、接続先ツールや権限設定によってリスクが変わるため、アクセス制御と監査が重要です。

MCPはAIエージェントと外部ツールを接続するための標準規格です。業務効率化に役立つ一方で、脆弱性のあるツールや信頼性の低いサービスと連携した場合、情報漏えいや不正アクセスにつながる可能性があります。

安全に運用するには、接続先の事前検証や権限の最小化、継続的な監視を行うことが重要です。

AIエージェントのセキュリティのまとめ

AIエージェントは、情報収集から判断、タスク実行までを自律的に行える一方で、さまざまなセキュリティリスクを抱えています。特に外部システムと連携して業務を実行できるため、問題が発生した場合の影響は生成AIよりも大きくなる可能性があります。

安全に活用するには、入力検証・アクセス制御・監査ログの整備・人間による監督など、多角的多層的なセキュリティ対策が重要です。また、AI事業者ガイドラインなどの最新動向を踏まえ、自社に適した運用体制を整える必要があります。

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