AIは瞬く間に、物珍しいものから多くの人々が毎日使用するものへと進化しました。最もシンプルかつ一般的な用途は、メッセージの下書き、文書の要約、またはウェブの検索です。しかし、AIエージェントの台頭により新たな進化が始まっています。これは、単に質問に答えるだけでなく、半自律的に動作してタスクを実行するAIシステムです。

簡単に言えば、AIエージェントとは、最小限の監視のもと、AIを使用して目標を追求し、お客様のデジタルライフにおいてアクションを起こすソフトウェアのことです。一度に1つのプロンプトに応答する代わりに、エージェントは情報を読み取り、次に何をすべきかを決定し、結果に到達するか、またはお客様の入力を必要とするまで実行を続けます。AIに単に「私のメールを要約して」と頼む代わりに、エージェントに「受信トレイを整理するのを手伝って」と指示すれば、エージェントはお客様が設定した制限の範囲内で、メールを既読にして、整理し、下書きし、さらには送信まですることができます。

そのように行動する能力こそが、AIエージェントを大規模言語モデルのようなよりシンプルなAIツールと区別するものです。ここでは、AIエージェントとは何か、どのような能力があるのか、どのようなリスクが伴うのか、そしてそれらを使用しながらお客様が安全を維持する方法について詳しく説明します。

この記事では、以下の内容について解説します。

AIエージェントは何に使われますか？

AIエージェントはデジタル環境にデプロイされ、生産性を向上させるために個人用および仕事用の設定の両方で使用されます。

日常的な用途において、AIエージェントは以下を行うことができます。

  • 受信トレイを監視し、返信の下書きを提案し、緊急の事項をハイライトする
  • メモや保存した記事を整理し、迅速に要約を生成する
  • 航空券や製品の価格変動を追跡し、値下がりした際にお客様に通知する
  • ミーティング時間を提案して招待状を送信することで、お客様のカレンダーの予定を管理する
  • 簡単に参照できるように、写真やファイルを分類してタグ付けする

ビジネスシーンにおいて、AIエージェントは以下のような用途でよく使用されます。

  • カスタマーサポートチームがチケットをトリアージして分類し、返信の下書きを用意するのを支援する
  • アカウント情報を要約し、確認用のパーソナライズされたアウトリーチを生成することで、営業チームやマーケティングチームを支援する
  • 請求書データを会計ツールに抽出したり、不審な取引にフラグを立てたりするなど、定型的なバックオフィス業務を引き受ける
  • ログをスキャンし、関連するアラートをグループ化することで、ITチームやセキュリティチームを支援する

これらすべてのケースにおいて、実用的なメリットはクリア（明確）です。AIエージェントが複数のツールにわたるステップを調整することで、時間を節約し、手作業の手間を省くことができます。しかし、AIエージェントが生産性と自動化を向上させる一方で、以下で説明するように、新たな種類のエラー、攻撃、データ侵害を招くリスクも生じます。

AIエージェントはどのように機能するのでしょうか？

多くの人のプライマリーな（最初の）AI体験は、ChatGPT、Google Gemini、Microsoft Copilotなどのチャットボットです。チャットボットとは、会話型インターフェースでAIモデルを包み込んだアプリ（アプリケーション）です。お客様が質問を入力すると、チャットボットがそれをモデルに送信し、返信を受け取ることができます。

AIエージェントはその基本概念に基づきながら、いくつかの重要なコンポーネントを追加したものです。現代のほとんどのエージェントは、主に以下の3つの核心的な要素を組み合わせています。

言語モデル

多くのエージェントの中心にあるのが、大規模言語モデル（LLM）です。LLMは言語での指示を理解し、それについて推論し、テキストを生成する役割を担います。お客様がAIエージェントに設定した目標を、具体的なステップや意思決定へと変換します。

ツールの使用（またはツール呼び出し）

エージェントは通常、メール、カレンダー、データベース、ウェブブラウザなどの外部ツールやサービスに接続されています。エージェントはこれらのツールを呼び出して、データの読み取り（既読）や、アクションの実行（最近のメールのフェッチ、レコードやミーティング招待の更新など）を行うことができます。

記憶とコンテキスト

AIエージェントは、すでに何が起きたか、そしてまだ何をする必要があるかを把握するために、何らかの形で記憶を保持することがよくあります。これには、過去のタスクからユーザー設定に至るまで、あらゆるものが含まれます。記憶があることで、エージェントはすべてのやり取りを個別のものとして処理するのではなく、複数のステップにまたがって作業を行うことができます。

一般的に、AIエージェントは以下のステップに従います。

  • お客様がエージェントに目標と関連するコンテキストを提示する
  • エージェントがお客様のリクエストを解釈し、一連のステップのプランを立てる
  • ツールを使用して情報を収集したり、アクションを実行したりする
  • 何が起こったかに基づいてメモリが常に更新（「更新されました」状態にアップデート）され、次に何をすべきかを判断する
  • 目標が達成されるか、お客様の対応が必要になるまで、このプロセスが繰り返される

簡単に言えば、チャットボットはモデルと「対話し」回答を受け取るためのインターフェースを提供するのに対し、AIエージェントはそのモデルにツールと記憶を組み合わせることで、お客様のアプリやアカウントの内部で実際に作業を行うことができます。

AIエージェントの種類

AIエージェントは、その機能や意思決定の方法に応じて、さまざまなグループ（タイプ）に分類できます。一般的には、以下の5つのタイプのAIエージェントが存在します。

単純反射型エージェント

最も基本的なタイプのAIエージェントである単純反射型エージェントは、過去のコンテキストを考慮せず、現在の情報のみに反応し、事前に割り当てられた条件に従います。これらは、メールのフィルタリングなど、反復的でシンプルなタスクに最適です。

モデルベース反射型エージェント

単純反射型エージェントと同様に、モデルベース反射型エージェントも条件を使用して意思決定を行いますが、過去の決定や状況も考慮します。これにより、以前の環境の記憶から学習することが有効（可能）になり、それに応じてパターンを調整できます。自動運転車やロボット掃除機では、一般的にモデルベース反射型エージェントが使用されています。

目的志向型エージェント

単に入力に反応するだけでなく、目的志向型エージェントは望ましい目的に従って意思決定を行います。これらはより動的で高度であり、障害が発生した場合でも進化して新たな戦略を立てることができます。GPSナビゲーションシステムは目的志向型エージェントの一例であり、お客様の目的地が意図された成果となり、交通（トラフィック）状況に応じてルート（ルーティング）が変わることがあります。

ユーティリティベース型エージェント

ユーティリティベース型エージェントは、複数の結果における最適な「価値」を比較検討し、時間、コスト、リスクなどの選択された基準に従って、最善のトレードオフとなる選択肢を選択します。これらは、タスクに優先順位を付ける必要がある場合など、優先事項が競合する状況において最も役立ちます。

学習型エージェント

継続的に改善するように設計された学習型エージェントは、経験やフィードバックに基づいて動作を調整できます。これにより、より多くのデータを蓄積して処理するにつれて時間の経過とともに効果が高まり、仮想パーソナルアシスタントなどの急速に変化する役割に特に役立ちます。

AIエージェントの使い始め方

AIエージェントを使い始めたばかりの段階では、実行を依頼するタスクに対して慎重になり、その後徐々に調整していくのが最善です。

  1. リスクの低いタスクから始める
    AIエージェントにニュースレター用のフォルダーを整理させたり、手動で承認するための返信の下書きを作成させたり、保存された記事を要約させたりするなど、自動化したいシンプルなタスクを考えてみましょう。これにより、その仕事に最適なタイプのエージェントを判断できるようになり、機密性の高いものへのアクセス権を与える前に、まずはその動作を観察することができます。
  2. まずは組み込みのエージェント機能を使用する
    現在、多くのツールに「スマート」な受信トレイアシスタント、ドキュメントの整理（主催者）ツール、またはサポートボットなどの基本的なエージェント機能が含まれています。特にコーディングや開発の経験があまりない場合は、カスタムエージェントを作成するよりも、これらを使用する方が安全なことがよくあります。
  3. アクセス権を段階的に追加する
    エージェントをお客様のアカウントに接続する際は、制限された既読（読み取り）専用のアクセス権から始めてください。エージェントのパフォーマンスに納得できてから、メールの送信、レコードの更新、または変更の実行を許可するようにします。
  4. 継続的に確認して調整する
    エージェントが正常に処理できている部分と、苦戦している部分に注意を払ってください。ほとんどのシステムでは、設定を微調整したりスコープを狭めたりできるため、エージェントが最も価値をもたらすタスクに集中させることができます。

エージェントの動作や挙動に慣れてきたら、適切な安全対策を講じた上で、小規模な個人的なユースケースから、より複雑で統合されたワークフローへと移行することができます。

AIエージェントが新たなリスクを意味する理由

お客様に代わって動作できるシステムは、お客様に代わってミスを犯したり、第三者に悪用されたりする可能性もあり、AIエージェントも例外ではありません。AIエージェントの一般的なリスクをいくつかご紹介します。

アタックサーフェス（攻撃対象領域）の拡大

AIエージェントは一般的にメール、クラウドストレージ、カレンダー、ダッシュボードなどのアプリへのアクセス権を持っているため、より大きな標的となります。攻撃者がそのエージェントを操作できるようになると、接続されているこれらすべてのシステムを経由して、機密データに容易にアクセスされる可能性があります。

プロンプトインジェクションと悪意のあるコンテンツ

多くのエージェントは、業務の一環としてウェブページ、ドキュメント、メールを日常的に解析しています。攻撃者はそれらのコンテンツの中に指示を隠し、エージェントを騙してデータを漏洩（漏洩防止機能を回避）させたり、安全対策をバイパスさせたりすることができます。これは、AIエージェントが一般的に、本物の指示と偽の指示を区別できないためです。

過剰なアクセス権限

効率性を最大化するために、エージェントに広範なアクセス権（受信トレイの完全な制御権、本番データベース、または多数の社内ツールへの同時アクセスなど）を付与したくなるかもしれません。しかし、これはリスクの増大も意味します。過剰な権限を持つエージェントが侵害されたり、不正な動作をしたりした場合、その被害ははるかに深刻なものになります。

データ漏洩とコンプライアンス問題

多くのエージェントは、プロンプトやドキュメントをサードパーティのAIサービスに送信します。これらのプロバイダーがデータを保存したり、トレーニングに利用したりする場合、意図した以上の情報を共有してしまう可能性があり、個人のプライバシーや規制要件に影響を及ぼすおそれがあります。

しかし、これらはすべて、AIエージェントの使用が本質的に危険であることを意味するものではありません。安全を維持するために、より慎重な配慮、そして適切なツールと実務慣行が必要であるということです。

AIエージェントを安全に使用する方法

目標はAIエージェントを完全に避けることではなく、お客様のプライバシーを尊重し、万が一問題が発生した場合の影響を最小化する方法で使用することです。プライベートでAIを試している場合でも、職場でエージェントを導入している場合でも、以下のステップが役に立ちます。

  1. エージェントがアクセスできる範囲を制限する。各エージェントに広範なアクセス権を与えるのではなく、明確に定義された限定的な範囲を割り当てます。たとえば、個人用エージェントには受信トレイ全体ではなく特定のメールラベルからの読み取りのみを許可したり、金融用エージェントにはその動作を信頼できるまでテストデータのみへのアクセスを許可したりします。
  2. 機密性の高いやり取りには、常に人間の承認を必須とする。金銭、セキュリティ設定、または組織外とのデータ共有を伴うタスクには、明示的な承認が必要です。エージェントは支払い、下書き、レポートを準備することはできますが、影響の大きいものについては人間がレビューし、確認する必要があります。
  3. データの送信先を理解する。エージェントを実際のアカウントやドキュメントに接続する前に、どのプロバイダーを使用しているか、データはどこで処理され、どのくらいの期間保管されるか、そしてモデルのトレーニングに使用されるかを確認してください。明確で、プライバシーを尊重した管理機能を提供するツールを選択しましょう。
  4. エージェントを特権ソフトウェアのように扱う。エージェントの動作をログに記録し、定期的に確認し、問題が発生した場合はすぐにアクセス権を失効できるように準備しておきます。組織においては、どのエージェントが存在し、どのシステムに関与しているかを把握し、それらを即座に停止する方法を理解しておくことを意味します。

ここで役立つのが、Proton Passです。Proton Passはエンドツーエンドで暗号化されたパスワードマネージャーであり、AIアクセストークンも提供しているため、エージェントがどのお客様の認証情報にアクセスできるかを制御および監視できます。

ユーザー名、パスワード、APIキーをその都度AIエージェントと共有する代わりに、Proton Passのアクセストークンを使用することで、特定のアイテムや保管庫への限定的なアクセスを許可できます。異なるエージェントに対して個別のトークンを発行できるため、すべてのお客様の認証情報を暗号化したまま、常にお客様自身で管理できるようになります。エージェントがアイテムを使用するたびに、アクセスの理由を含む監査ログが作成されるため、エージェントのアクティビティを確認および監視できます。

これらの慣行を組み合わせて使用することで、リスクを抑えながらAIエージェントのメリットを活用することができます。

Proton PassでAIエージェントの作業と自動化を安全に行う

AIエージェントは、AI活用の自然な次のステップです。質問に答えるだけでなく、お客様が毎日行う受信トレイ、ファイル、重要なシステムでの作業を実際に支援します。そのため、AIエージェントは非常に強力であり、他の機密ソフトウェアと同様の保護が施されるべきものです。

各エージェントがアクセスできる範囲を制限し、重要な意思決定に人間が関与し続け、データがどこで処理されるかを把握し、未加工の認証情報の共有を拒否することで、この新しい自動化の波に伴うリスクを劇的に軽減できます。Proton Passのようなプライバシー第一のパスワードマネージャーを追加することで、エージェントが使用する認証情報を安全に管理できるようになります。また、AIアクセストークンにより、どのツールがどの保管庫にアクセスできるかを正確に制御できます。

そして、機密情報を必要とするあらゆるテクノロジーと同様に、AIエージェントを使用する際に最も重要なのは、優れたセキュリティ習慣を身につけることです。小さく始めてアクセスを制限し、データとパスワードを常に自身で管理できるツールを使用しましょう。