前回は、AIエージェントシステムのセキュリティにおいて、従来のリリース直前のセキュリティ診断やリリース後の監視だけでは限界があり、設計段階からセキュリティを組み込む「Shift Left」アプローチが不可欠であることを解説しました。しかし、セキュアな設計パターンを理解し、OWASP等のフレームワークを適切に活用し、効果的な脅威モデリングを実施するには、高度な専門知識に加え、豊富なセキュリティ経験が必要です。
本稿では、この課題に対する実践的なソリューションとして、NRIセキュアテクノロジーズが提供する「AI Yellow Team（AYT）」サービスをご紹介します。
脅威モデリング実施の課題
専門知識の複合性
AIエージェントシステムの脅威モデリングを内製で実施しようとすると、以下のような課題に直面します。
AIとセキュリティ両方に精通した人材の不足
- AIエージェントの動作原理と実装技術の理解
- 最新のセキュリティ脅威と対策手法の知識
- MCP (Model Context Protocol) / A2A (Agent-to-Agent) などの新しいプロトコルへの対応
- OWASP等のフレームワークの適切な適用方法
急速に変化する脅威環境への対応
- 新たな攻撃手法の継続的な把握
- ベストプラクティスの追従と適用
- 複数のフレームワーク間の整合性確保
これらの要因により、多くの企業にとって効果的な脅威モデリングの実施は困難な状況となっています。
AI Yellow Teamサービスの概要
このような高い専門性を要する脅威モデリングを、すべての企業が内製で実施することは現実的ではありません。NRIセキュアテクノロジーズは、長年のセキュリティ診断／監視／コンサルティングの実績とAIシステムへの深い知見を活かし、AIエージェント特有の脅威に対応する専門サービス「AI Yellow Team（AI エージェント脅威モデリングサービス）」を開発いたしました。
本サービスは、従来のセキュリティサービス提供で培った経験に加え、以下の独自の知見を統合的に活用します。
- AI Red/Blue Teamサービスの実績： 実際のAIシステム診断・監視サービスで蓄積した攻撃パターンと防御知見
- 最新 AI 脅威の継続的調査： 日々進化する AI 脅威に対する動向分析と対策研究
- 実証実験による検証： 各種攻撃手法の有効性検証と対策効果の測定
これらの多角的なアプローチにより、理論だけでは得られない実践的な脅威モデリングを提供いたします。
開発ライフサイクルにおける位置づけ
AI Yellow Teamは、AIエージェントシステムの設計段階で、セキュリティ確保を支援するサービスです。
AI Yellow Teamは、設計フェーズで脅威モデリングを実施し、以下のサービスと連携してセキュリティを確保します。
- AI Red Team（セキュリティ診断）：リリース前の検証フェーズでセキュリティ診断を実施
- AI Blue Team（セキュリティ監視）：リリース後の運用フェーズでセキュリティ監視を実施
これら3つのサービスが連携することで、AIエージェントシステムの包括的なセキュリティを実現します。
AI Yellow Teamの実施フロー
4つのステップによる体系的アプローチ
AI Yellow Teamは、以下の4つのステップで脅威モデリングを実施します。
成果物の具体例
AI Yellow Teamでは、以下の成果物を提供します。これらの成果物はプロジェクトの規模や内容、お客様のニーズに合わせてカスタマイズ可能です。
導入効果とROI
定量的効果：修正コストの大幅削減
第7回で述べたように、NISTのレポートでは設計段階での修正コストは本番環境での修正と比較して30分の1で済むとされています。AIエージェントシステムでは、以下の要因によりこのコスト差はさらに拡大します。
- 非決定論的動作の検証困難性：同じ入力でも異なる出力が生じるため、修正が正しく動作するか検証困難
- エージェント間の連鎖反応：1つのエージェントの修正が他のエージェントにも波及
- 複雑な依存関係の管理：マルチエージェント環境特有の暗黙的な依存関係
- モデル再学習の連鎖：セキュリティ修正のためにモデルを再学習すると、数週間～数ヶ月の学習時間と高額な計算リソースが必要
定性的効果：包括的なリスク管理の実現
開発初期での関係者間のリスク認識統一
- ビジュアル化されたアーキテクチャ図により、技術者・経営層・セキュリティ担当者間で共通認識を形成
- 優先順位付けされた脅威リストにより、対策の重要度を明確化
複数のセキュリティ対策による多層防御
- 入力バリデーション、内容フィルタリング、出力フォーマットの検証、サニタイジングなど、複数レイヤーでの防御策を設計段階から組み込み
- 単一の対策に依存しない、堅牢なセキュリティアーキテクチャの構築
AIエージェントシステムの安全な活用促進
- セキュリティリスクを恐れて導入を躊躇することなく、適切な対策を講じた上でAIエージェントの価値を最大化
- 規制要件やコンプライアンスへの対応も設計段階から考慮
まとめ：AIエージェント時代の新たなセキュリティアプローチ
本ブログシリーズを通じて、AIエージェントシステムがもたらす革新的な価値と、それに伴う新たなセキュリティ課題について解説してきました。
キーポイントの振り返り
- AIエージェントの脅威の73%は、従来のセキュリティ手法では検知不可能
- 非決定論的、自律的、適応的、分散的という特性が、事後対応を極めて困難に
- 設計段階からの「Shift Left」アプローチによる予防的対策が不可欠
AI Yellow Teamは、この新たなセキュリティパラダイムに対応するため、専門的な脅威モデリングを通じて企業のAIエージェント活用を支援します。従来の「検知と対応」から「設計と予防」へ、セキュリティアプローチの転換が求められています。
AIエージェントは、もはや「便利なツール」の域を超え、企業の競争力を左右する戦略的資産となりつつあります。その安全な活用には、新たなセキュリティアプローチが不可欠です。AI Yellow Teamは、企業がAIエージェントの持つ可能性を最大限に引き出しながら、リスクを適切に管理できるよう支援します。
＜関連サービス＞
AI Yellow Team｜AI エージェント脅威モデリングサービス
＜連載：AIエージェントのセキュリティ＞
第1回 AIエージェント時代のセキュリティ設計｜脅威の73％は検知困難、見えないリスクの本質とは？
第2回 AIエージェントプロトコルの進化が招く“見えない攻撃面”｜MCPとA2Aがもたらす新たなリスクとは？
第3回 AIエージェントを脅かす15の脅威｜OWASP脅威分析が示す「検知困難な攻撃」とは？
第4回 単独AIエージェントに仕掛けられる3つの脅威｜記憶・判断・信頼への“点の攻撃”
第5回 AIマルチエージェントに仕掛けられる新たな脅威｜信頼メカニズムを突く"面の攻撃"
第6回 実例で読み解くAIエージェントの脆弱性｜便利さの裏に潜む危機とは？
第7回 AIエージェントのセキュリティに『Shift Left』が必須な理由｜従来型セキュリティの構造的限界
第8回 AIエージェントの脅威は設計で防ぐ｜AI Yellow Teamによる脅威モデリングサービス解説
