特定ユースケースは「ノーゴーゾーン」扱いすべき

生成AIアプリで4社に1社で事故発生か　「エージェント型AI」の危険度を探る

ガートナーは、2028年までに企業向け生成AIアプリケーションの25%が、年5件以上のセキュリティインシデントを経験するとの予測を発表した。情シスリーダーが今すぐ設定すべき「ガードレール」と警戒すべき領域とは。

公開 2026年04月14日 05時01分

[TechTargetジャパン]

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　「AIに業務を任せるのはいいが、管理の届かない場所で勝手に動かれたらどう責任を取ればいいのか」――。現場の熱狂とは裏腹に、情報システム部門リーダーの不安は募るばかりだ。ガートナーの最新予測は、その懸念が数年以内に現実のものとなることを物語っている。

　2028年までに、企業向け生成AIアプリケーションの4社に1社が、年間5件以上のセキュリティ事故を経験するというのだ。かぎを握るのは、自律的に動く「エージェント型AI」の台頭と、「Model Context Protocol（MCP）」の普及である。利便性を優先するあまり見落とされがちなセキュリティの「死角」をどう埋めるべきか。ガートナーが提唱する「ノーゴーゾーン（立ち入り禁止領域）」の定義と、組織を守るための具体的な防衛策を明かす。

どのような事故が起きるのか

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　ガートナーの予測によれば、企業向け生成AIアプリケーションの軽微なセキュリティインシデントの発生率は、2025年の9%から2028年には25%へと急増する見込みだ。さらに深刻なのは重大なインシデントの発生率で、2029年までに、全ての企業向け生成AIアプリケーションの15%が、年間少なくとも1件の重大事故を経験すると予測されている。これは2025年の3%から5倍に跳ね上がる計算だ。

　リスク増大の背景には、組織がエージェント型AIの構築や統合を加速させている現状がある。特に「Model Context Protocol（MCP）」などの技術を用いる際、未成熟なセキュリティプラクティスがリスクエクスポージャ（危険にさらされる資産）の大幅な増加を招くという。

利便性を優先した「MCP」の落とし穴

　MCPは、AIエージェントの相互運用性や開発の柔軟性を最優先に設計されている。しかし、ガートナーのバイスプレジデントアナリスト、ベン・ロード氏は「MCPはデフォルトでセキュリティを強化するものではない」と指摘する。

　設計の主眼が開発スピードにあるため、通常の利用環境であっても設定ミスや誤りが表面化しやすい。特にエージェントが「機密データへのアクセス」「信頼できないコンテンツの取り込み」「外部との通信」という3つの要素を同一フロー内で行う場合、情報持ち出しのリスクが極めて高くなる。ガートナーは、これらの要素が組み合わさるユースケースを「ノーゴーゾーン（立ち入り禁止領域）」と定義し、強い警戒を呼びかけている。