AIセキュリティに関する議論では、アイデンティティセキュリティを保護するために必要な基盤が欠けがちです。
AIの脆弱性に対策を講じようとしているとします。プロンプトにガードレールを追加しようとしているとします。モデルの流出やハルシネーションについて懸念があるとします。エッジケースに対するエージェントのストレステストを実施しようとしているとします。いずれも必要な作業ではありますが、多くの組織はその基礎を理解しているとは言えません。
AIを正しく活用するには、アイデンティティ管理を適切に行う必要があります。すべてのエージェントにアイデンティティが必要です。
現在、AIエージェントは、アイデンティティ基盤がほとんど、あるいはまったくないまま組織全体に展開されている可能性があります。たとえば、財務部門が導入する経費精算。エンジニアリング部門が出荷する顧客データを取得するエージェント。マーケティング部門が構築する、顧客の感情をモニタリングする仕組み。これらのことが、エージェントが社内アクセスポリシーに準ずる既知かつ管理されたアイデンティティを持たず、発生する恐れがあります。また、何らかの問題が発生しても、原因を追跡したり、停止したりする方法がないこともあり得ます。
エージェントを本番環境に導入しようと計画している場合、または本番環境でアクティブなエージェントを使用している場合は、環境内のエージェントにまつわる基本的な疑問を解決しなければなりません。
- エージェントはどこにいるのか？
- 「エージェントは何と繋がることができるのか？」
- 「エージェントは何ができるのか？」に取り組みながら独自の洞察を提供しました。
今日、エージェントの多くは、静的なAPIキー、ハードコードされたシークレット、および本番システムへの永続的なアクセスを認証手続きとして知っています。これにより、どのようなエージェントが存在し、誰がそれを所有し、何ができるのかという全体像を把握することが困難になる状況が生まれます。開発者が退職した場合、エージェントは監視されずに実行され続けることすらあります。エージェントのユースケースが変わっても、権限は変わらないままです。エージェントがアクセスすべきでないものにアクセスし始めた場合、それを停止する方法がないことすらあります。
今日、それが変わります。
あらゆる環境におけるAIエージェントの可視性とガバナンスを実現するためのアイデンティティレイヤーを念頭に設計されている、Okta for AI Agentsが早期アクセスで利用可能になりました。
既存のIDおよびセキュリティツールがAIエージェント向けに構築されていない理由
多くのセキュリティスタックは、人間と従来のソフトウェア向けに設計されたものです。人間のライフサイクルは予測可能です。ソフトウェアには、決まった実行パスがあります。AIエージェントは、従来の前提を覆し、既存のツールでは埋められない3つのギャップを生み出します。
エージェントはどこにいるのか？
従来のIDシステムは、人事部門がアカウントの作成をトリガーし、IT部門がアクセスをプロビジョニングし、IDがディレクトリに表示されるというような、集中型のプロビジョニングに依存しています。一方、エージェントの展開に関する人事プロセスはありません。IT部門の承認は不要です。各企業のIDシステムに連携するプロビジョニングのワークフローはありません。
エージェントは開発環境で起動し、バックグラウンドスクリプトとして実行され、正当な認証情報で境界内（企業のネットワーク内）で動作します。既存の検出ツールは、未承認のSaaSアプリや異常なネットワークトラフィックをスキャンします。有効なAPIキーで動作する自律的なコードを見つけるようには、おそらく構築されていません。
エージェントは何に接続できるのか？
ゼロトラストアーキテクチャには、動的な認証情報、ジャストインタイムアクセス、および継続的な検証が必要です。しかし、エージェントは最新のセキュリティ制御よりも前から存在する有効期間の長い固定キーで認証を行うため、これらの制御をすべて回避できてしまいます。
エージェントは何ができるのか？
従来、ガバナンスのワークフローは人間の操作を前提としていました。アクセスレビューは、応答を期待するメールを送信します。Lifecycle Managementは、人事システムからの採用・退職イベントをトリガーとします。リスクスコアリングは、ログインパターンと地理的位置情報を分析します。
これはエージェントには適用されません。エージェントはメールを読まず、人事記録も持ちません。また、状況に応じて適応し、判断を下すため、アクセスパターンは非決定的です。エージェントが存在することを知っていても、人間とのやり取りのために構築されたツールでは管理できません。
これらのギャップを埋めるには、環境内のAIエージェントを可視化、管理、制御するために必要なすべてのツールを提供するIdentity Security Fabricが必要です。Oktaは、エージェントに固有のアイデンティティを付与することで、プロセスにおける各段階での可視性、適切な制御設定、および監視を確実に行えるように支援します。
仕組み:
エージェントはどこにいるのか？
AIエージェントの検出:
- シャドウAIエージェントの検出では、AIをシャドウから解放し、AIエージェントの継続的な検出と一元管理を実現します。管理されていないエージェントを継続的に検出、影響範囲を特定し、重大な見過ごしを減らすことができます。シャドウAIエージェントの検出が、早期アクセスで利用可能になりました。詳細については、こちらをお読みください。
- AIエージェントの登録によって、組織はエージェントをUniversal Directory上の正規のアイデンティティとして登録し、人間の担当者との紐付けを明確化して、責任の所在を明らかにできます。AI エージェント登録が早期アクセスで利用可能になりました。
エージェントは何に接続できますか？
アプリ間のアクセスを標準化:
- API Access Managementを使用すると、AIエージェントを認可サーバーに接続し、アイデンティティやコンテキスト、リスクに基づく動的評価によって最小権限を適用できます。これにより、一貫したアクセス制御を実現し、不正な水平移動を防止します。API Access Managementが早期アクセスで利用可能になりました。
- 特権付き認証情報管理では、安全なボールトや自動ローテーション、および監査証跡を使用して、エージェントをボールトに保管されたシークレットおよびサービスアカウントに接続できるようにします。これにより、認証情報がプレーンテキストやログに表示されないようにします。特権付き認証情報管理が早期アクセスで利用可能になりました。
エージェントは何ができるのか？
AIエージェントのライフサイクル管理:
- リソースとしてのエージェント向けガバナンスは、ユーザーの代わりに行動するエージェントを標準的な認証ワークフローに取り込みます。アクセスレビューを自動化し、担当者を割り当て、ポリシーを適用することで、エージェントが必要な権限のみを保持するようにできます。また、すべての操作に関する包括的な監査証跡も利用可能です。リソースとしてのエージェント向けガバナンスが早期アクセスで利用可能になりました。
近日リリース予定
AIエージェントツールのセキュアなアクセスと管理:
- Agent Gateway は、AIエージェントのリソースを保護する中央コントロールプレーンの役割を果たします。仮想MCPサーバー機能を持つため、管理者は、OktaのMCPレジストリからツールを集約して公開することができます。AIエージェントとリソース間のAgent Gatewayを経由するすべてのアクセスとリクエストは、監査と可観測性のためにログに記録されます。ただし、ダウンストリームサービス内の内部呼び出しは除きます。この機能は近日中に提供予定です。
AIエージェントのセキュリティは、基本的に次の3つの質問に答えることに帰着します。Okta for AI Agentsを使用すると、AIエージェントに関する上記の3つの質問すべてにリアルタイムで回答できます。
Okta for AI Agentsは、現在早期アクセスで利用可能となっています。2026年4月30日から一般提供開始予定です。開始するには、https://www.okta.com/products/govern-ai-agent-identity/ にアクセスしてください。
本ブログで言及されている製品、機能、性能、認証、許可、または証明のうち、現時点で一般提供されていないもの、まだ取得されていないもの、あるいは現在維持されていないものについては、予定通りに提供または取得されない場合や、まったく提供されない場合があります。製品ロードマップは、製品、機能、性能、認証、または証明を提供するという誓約、義務、または約束を示すものではなく、お客様はそれに基づいて購入の決定を行うべきではありません。
