AIエージェントの「追えない・止められない」リスクが浮き彫りに　Salt Securityが明かすセキュリティ実態

1. 結論：普及が進むAIエージェントに潜む「制御不能」のリスク

企業や組織においてAIエージェントの導入が急速に進む一方で、その行動を一元管理し、異常時に即座に介入・停止できる体制を整えられている組織はごくわずかであることが明らかになりました。自動化による利便性と引き換えに、予期せぬAPI呼び出しやデータ変更といった「意図しない挙動」への制御基盤が追いついていない実態が浮き彫りとなっています。

2. 何が発表されたか：Salt Securityによる2026年最新セキュリティレポート

APIセキュリティベンダーであるSalt Securityは2026年10月13日（米国時間）、AIエージェントとAPIのセキュリティに関する最新の調査レポート『The State of Agentic AI and API Security 2H 2026』を公開しました。この調査は、380を超える組織のセキュリティおよびテクノロジーの専門家を対象に、過去12カ月間における自組織のAIエージェント運用とセキュリティ状況の知見をまとめたものです。

3. 確認済みの具体情報：約半数が経験する意図しない挙動と制御力の欠如

調査結果によると、回答者の86.4％が自組織で少なくとも1つのAIエージェントを稼働させていると回答し、さらにその半数超は10以上のAIエージェントを日常的に運用しています。AIエージェントが実業務へ深く組み込まれている実態が数値として裏付けられました。

しかし、その拡大スピードに対してセキュリティ監視や制御の仕組みには大きな乖離が存在します。過去1年間に、誰の意図も予期も許可も経ていない行動をAIエージェントが取ったことを「確認した」、あるいは「疑っている」と回答した組織は49.8％に達しました。これらには、外部APIへの想定外の呼び出しやシステム内データの変更、本来アクセスすべきではない制限データへのアクセスなどが含まれています。

「止められない」「追えない」運用の実状

問題発生時や異常挙動時の対処能力に関しても課題が顕著です。本番環境などで予期しない振る舞いを始めたAIエージェントを自動で停止できる組織はわずか17.5％にとどまっています。自動停止メカニズムを持たない大半の組織では、担当者による手作業の介入や、対象アプリケーション自体を一時的にオフライン化させる等の大がかりな対応が必要となるのが現状です。

また、すべてのAIエージェントについて、呼び出しから処理完了までの一連の行動を一貫して追跡できる組織は12.5％しか存在しません。可視性が欠如している影響として、60％を超える組織では、前日に特定のAIエージェントがどのような行動をとったかを把握・特定するために、数時間から数日におよぶ手作業での調査を余儀なくされています。

4. なぜ重要か：複雑化する呼び出し構造とMCPサーバの盲点

AIエージェントのセキュリティリスクをさらに複雑にしているのが、エージェント相互の連携とツールの拡張性です。調査では、回答者の76.8％が自組織のAIエージェントから別のAIエージェントやAPIツールを呼び出していると回答しました。連鎖的なAPI呼び出しが行われることで、障害や不審な挙動が発生した際の要因特定はより困難になります。

加えて、エージェントへ文脈やデータを提供するインターフェースに関する管理不足も顕在化しています。過去12カ月において、許可されていないMCP（Model Context Protocol）サーバ、管理者の目を盗んで設置されたシャドーMCPサーバ、あるいは設定に誤りがあるMCPサーバのいずれかを少なくとも1つ発見したと答えた回答者は32.9％に上りました。管理外の接続先が存在することは、不正なアクセスやデータ流出の直接的な抜け道となり得ます。

5. 利用者・開発者・企業への影響：監視基盤と停止機能の優先構築

本調査結果は、AIエージェントの開発や運用に携わる企業に対して、単に「業務を自動化する」こと以上に「いかに安全に監視し制御するか」という設計思想の重要性を示しています。

システム管理・セキュリティ担当者：エージェントの行動ログの一元化と、不審な挙動を検知した際に即座にアクセス権限を遮断する自動停止ツールの導入検討が必要です。また、シャドーMCPサーバのような未承認リソースの定期的な洗い出しが求められます。
開発者・アーキテクト：他のAIエージェントや外部APIを多段呼び出しする構造を設計する際には、責任範囲と呼び出し権限の厳密な制限（最小権限の原則）を組み込むことが不可欠です。

6. 未確定点

本レポートでは各組織におけるAIエージェントの運用実態と課題が数値として浮き彫りになりましたが、個々の組織がどのような業界標準ガイドラインに基づいて対策を進めているか、あるいは各社が今後どの程度の期間で自動停止体制の構築を完了させるかといった具体的なロードマップについては、今回の事実からは確認されていません。

7. まとめ：エージェント運用の健全化に向けた監視基盤の構築へ

AIエージェントは業務効率化の強力なツールである一方、可視化と制御機能が不足した状態での運用は重大なインシデントにつながる危険性を秘めています。Salt Securityの調査が明かした通り、行動の追跡（12.5％）や自動停止（17.5％）が可能な組織は未だ限定的です。AIエージェントの活用を進める組織には、APIを含めた監視機能の強化とガバナンス体制の早急な再構築が求められています。