シャドーエージェントで致命的な「説明不可能性」

　シャドーエージェントの危険性を直感的に理解するには、3つの変化を押さえると良いだろう。

　第1に、ツールから「同僚」への変化だ。

　生成AIは高度なアプリケーションとはいえ、人が使うという意味で電卓に近い存在である。しかしエージェントは「目的」を渡すと自分で計画を策定し、必要な情報を探し、複数の画面やAPI（システム同士をつなぐ入り口）を行き来して結果に到達しようとする。現場から見れば生産性の革命だが、統制の観点では「自律的に動く労働力」が社内に生まれることを意味する。

　第2に、アイデンティティの不透明化だ。

　AIエージェントはその利用者のID、すなわちログイン権限やアクセストークン（外部サービスにアクセスするための鍵）を借りて動くケースがある。その場合、システムのログには「社員Aが実行した」というような記録が残る。

　そのため実際にはAIが判断して処理したとしても、後から「誰が、なぜ、その判断をしたのか」を説明するのが難しくなる。監査や不正調査、顧客への説明責任が重い業務ほど、この「説明不可能性」は致命傷になる。

　第3に、連鎖的な事故が起きやすい点だ。

　エージェントは外部から入ってくる情報にも反応する。たとえばメール本文、チャットのメッセージ、取引先サイトの文章などだ。ここに悪意ある指示が紛れ込むと、エージェントがその指示を「正当な業務命令」と誤解して動く危険がある。

　セキュリティ分野ではこれをプロンプト・インジェクションと呼び、OWASP（Webアプリの脆弱性対策で知られる団体）はLLM（生成AIやAIエージェントの頭脳となる技術）が抱えるリスクの上位項目として位置付けている。

「そんなの放っておいても、すぐに技術的に対応されるだろう」と感じただろうか。確かに現在、大手IT企業やAIベンダを中心に、AIエージェントの安全性を技術的に高める仕組みが検討されている。しかし現場への浸透があまりに急速に進んでいるために、対応が追い付いていないというのが実態だ。