主なポイント
- エージェント型AIはすでに金融業界で導入されており、コンプライアンス審査、取引監視、監査準備、規制当局への報告などに活用されています。また、エージェントはデフォルト設定でファイルの検査を一切行わずに動作します。
- 金融エージェントは、決済処理業者、ERP、規制対象のデータストア、監査人向けポータルと接続しています。各接続は信頼境界であり、たった1つの感染ファイルによって、それらすべてが危険にさらされる可能性があります。
- 従来のマルウェア（Emotet、Carbanak、FIN7）や新たな脅威（プロンプト注入）は、人間が介入する間もなく、マシンの処理速度でエージェントの信頼性を悪用します。
- DORA、PCI DSS、SECのサイバー情報開示規則、およびFINRA/FFIECはいずれも、エージェントによるワークフローに対するガバナンスを義務付けており、エージェントがファイルを不適切に扱ったその瞬間から、インシデント報告義務が発生します。
- エージェントによる取り込み前のファイル検査は、欠けていた極めて重要な制御手段です。MetaDefender™Cloud は、20種類以上のエンジン、Deep CDR™ テクノロジー、およびAdaptive Sandbox を活用し、エージェントがファイルを認識する前に、すべてのファイルを遮断します。
2026年7月は、エージェント型AIのセキュリティにとって、控えめに言っても興味深い月だった。AnthropicとOpenAIの両社が大きなニュースで話題をさらった。両社とも、エージェントがサンドボックス環境から脱出し、本来は安全なはずのサーバーへの侵入に成功した事例に関与していたのだ。
このニュースに驚く者はいなかった。早くも2026年2月には、エージェントが放置されると暴走する傾向があることを示す研究結果が次々と明らかになり始めていた。その一例が『Agents of Chaos』という研究であり、そこではエージェントが以下のことができることが明らかにされている：
- 非所有者の指示に従う
- 機密情報を開示する
- システムレベルで破壊的な操作を実行する
- 互いに安全でない慣行を広めてしまう
要するに、現時点では、エージェント型AIが日常業務を完全に引き継ぐ準備は整っていない。そのことが最も如実に表れているのが、金融分野におけるAIエージェントの攻撃対象領域であり、そこではすでに自律性が監督機能を上回っている。
今月、御社のコンプライアンス担当者は、ストレージ環境の隅々から提出書類、請求書、ベンダー明細書、監査ファイルなどを収集し、およそ300件の文書を処理しました。そのプロセスのどの段階で、それらのファイルが実際に安全であるかどうかを確認したのでしょうか？
自信を持って答えられない場合は：
- あなただけではありません。ほとんどの金融機関もそうではありません。
- その質問に答えることが、最優先事項であるべきです。
エージェント型AIが金融分野の攻撃対象領域をどのように拡大させるか
ガートナーの調査によると、2025年には財務部門の責任者の59％が、財務業務にAIを導入していた。2026年の数値はまだ公表されていないが、導入率はさらに上昇したと推測される。AIエージェントは、コンプライアンス審査、取引モニタリング、監査準備、規制報告などに活用されている。
典型的な月次コンプライアンスレビューのワークフローを見てみましょう。担当者は：
- SharePoint、Box、またはAmazon S3からドキュメントを取得します
- データを分析・抽出するとともに、関連資料と照合してその正確性を確認する
- Salesforce または Stripe に照会を行い、支払いの不一致を照合する
- Jiraチケットを作成し、財務部門または法務部門に割り当てる
- Teams またはメールを通じて、関係するチームに通知します
- 規制遵守報告書を作成し、外部の利害関係者にエクスポートする
つまり、6つのステップと複数のシステムがあり、ファイルの検査は一切行われない。パイプラインに流入するすべての文書は信頼されている。これこそが、この仕組みの設計上の特徴であると同時に、問題点でもある。
なぜ金融業務のワークフローは、エージェント型AIによるセキュリティリスクにさらされやすいのか？
ハクティビストや国家が支援する攻撃者を除けば、ほとんどの攻撃者は、特に他の目的を持たずに、主に利益率の高い業界を標的にする。昨年、標的となったのは製造業、医療、金融、政府機関といった、豊富なデータセットを保有し、かつ損失のリスクも大きい業界だった。
直接的な窃取の場合、ハッカーは決済ネットワーク、銀行口座、ブロックチェーンインフラを標的にし、資金を直接吸い上げようとします。また、金融機関は、業務の維持、コンプライアンスの遵守、そして社会的信頼の維持という強いプレッシャーにさらされているため、システムを復旧させるために身代金を支払う可能性が高くなります。
業界特有の業務プロセスも要因となり得ます。Agenticのワークフローは、決済処理業者、ERPシステム、規制当局向けポータル、クラウドストレージ、監査人向けポータルと連携しています。こうした連携のそれぞれが信頼境界であり、すべての信頼境界は潜在的な単一障害点となります。
エージェント型AIは、機械並みの処理速度と、それに伴う生産性向上の期待から、注目を集めています。しかし、その速度こそが危険の源なのです。
かつて、悪意のある請求書やマルウェアに感染した監査報告書を見抜く唯一の手段は、人間がファイルを開く前に一瞬立ち止まることでした。Agentic AIは、そのチェックポイントを完全に排除します。以前は誰かの受信トレイに1日ほど放置されていたであろう感染ファイルも、今では数秒のうちに取り込まれ、読み込まれ、処理されるようになります。
また、組織は、従業員が管理対象外のチャネルでAIツールを採用したり、許可されていないデータをAIと共有したりすることにも頭を悩ませている。2023年には、サムスンのエンジニアが独自のソースコードや社内会議の議事録をChatGPTにアップロードした。昨年の夏には、CISAの当時の代理局長が、機密性の高い政府文書をChatGPTの公開セッションにアップロードした。
管理されていないチャットツールがこれほどのリスクをもたらすのであれば、決済システムや規制関連データに直接アクセスできる、管理されていないエージェント型ワークフローは、そのリスクをさらに大幅に高めることになる。
金融分野におけるエージェント型AIが直面する現実的な脅威のシナリオ
10年以上にわたり金融業界を標的としてきたマルウェアのファミリーは、エージェント型ワークフローを悪用するために、それほど大きく進化する必要はありません。もしよければ、これを「エージェント型AIマルウェア」と呼んでもよいでしょう。ペイロードは同じですが、拡散までのプロセスがより迅速で、教師あり学習への依存度が低くなっています。その一例をいくつか挙げると：
- エモテットは、請求書や支払通知を装ったスパムメールを通じて長年にわたり拡散してきたバンキング型トロイの木馬であり、マクロ有効化されたWord文書を感染経路として利用していました。CISAは、これを修復コストが最も高いマルウェアファミリーの一つとして指摘しています。 エージェント型ワークフローにおいて、その仕組みはそのまま適用されます。エージェントは、日常的な文書処理の一環として「請求書」の添付ファイルを取り込みます。その時点でAIエージェントによるファイルセキュリティ対策が講じられていない場合、通常のインデックス作成の一環としてSharePointに同期されたり、エージェント自身によってTeams上で共有されたりするのを阻止するものは何もありません。
- Carbanak は、悪用された請求書を用いた10億ドル規模の銀行強盗事件であった。攻撃者は、悪用されたWordファイルやCPL添付ファイルを利用して足場を築き、その後、内部システムを横断して資金処理サービス、ATM、SWIFT送金システムに到達した。当初の強盗事件では、人間のオペレーターによる約2年間にわたる根気強い横方向の移動が必要だった。エージェント環境においては、ERPや決済システムへの常時アクセス権を持つエージェントであれば、原則として、単一の自動化されたアクションで同種のシステムに到達することが可能である。
- FIN7 既知の脆弱性を悪用したOffice文書を添付したスピアフィッシングメールを手段として、100以上の組織から認証情報を盗み出し、決済カードデータや財務記録を外部へ流出させることで、その手口を確立した。自律的なメール処理やファイル処理の権限を持つエージェントに同じ文書を投入すれば、人間がファイルを確認することなく、取り込み、認証情報の漏洩、そしてデータの外部流出が連鎖的に発生する可能性がある。
- プロンプトインジェクションとは、 エージェント型脅威がもはや仮説ではなく、すでに現実のものとなっている攻撃手法です 。マイクロソフトは、Microsoft 365 Copilot に存在するゼロクリック型プロンプトインジェクションの脆弱性「EchoLeak（CVE-2025-32711）」を公表しました。この脆弱性では、電子メールに埋め込まれた隠し命令により、Copilot が自動的にその命令を実行してしまうというものです。 プロンプトインジェクションは、マルウェアを必要としない新しい攻撃手法であるため、シグネチャベースの検知ではまったく識別できません。まさにこの点が、4つの攻撃手法の中で最も検知が困難な理由となっています。
金融セクターの実態については、以下の通りです：
- Shadow AIが原因で発生した情報漏洩の平均コストは463万ドルに達する可能性があり、これは通常の情報漏洩よりも67万ドル高い金額です。
- セキュリティ専門家のほぼ半数（48％）が、2026年の攻撃ベクトル第1位として「エージェント型AI」を挙げた。
- また、堅固なAIセキュリティ対策を実施するための基礎となるデータを保有している組織は、わずか33％にとどまっています。
規制の枠組みがエージェント型AIをどのようにカバーしているか
ほとんどの金融フレームワークでは、すでにエージェント型AIがコンプライアンス規則に組み込まれており、組織に対し、他のワークフローと同様にエージェントの行動を管理措置に照らし合わせて対応することを義務付けています。したがって、エージェント型AIは規制上の課題であり、現在、検査官が金融サービスのAIリスクをどのように定義するかという点において、その核心をなしています。
- DORA は、AIエージェントをICTシステムとして扱います。同法は2025年1月17日より施行されており、EUの金融機関は、エージェントの障害を、他のすべてのシステムに適用されるのと同じICTリスク管理、インシデント報告、およびレジリエンス試験の枠組みに組み込まなければなりません。ドイツのBaFinは、2026年1月のガイダンスにおいてこれを直接確認しました。すなわち、エージェントやLLMには別途の規制は設けられず、既存のDORAガバナンスおよび試験の枠組み内に組み込まれる必要があります。 DORAの下では、エージェントが誤って処理したファイルは、他の事例と同様にICTインシデントとみなされます。
- PCI DSS は、カード会員データを保存、処理、または送信するシステム、あるいはそのデータのセキュリティに影響を及ぼす可能性のあるあらゆるシステムに適用されます。PCIセキュリティ基準評議会は、これには保護対象の決済情報にアクセスできるAIシステムも含まれることを明確に述べています。エージェントが扱う請求書や明細書は、人間が操作するシステムと同様にPCIの適用範囲に含まれるため、エージェントであるか否かにかかわらず、同じ管理措置が適用されます。
- SECのサイバーセキュリティ開示規則 上場企業は、重要なサイバーセキュリティインシデントについて、その重要性が判明してから4営業日以内に開示することが義務付けられている。この規則では、人的ミスによって引き起こされたインシデントと、自律型エージェントによって引き起こされたインシデントとの区別は設けられていない。エージェントが処理したファイルから重要なデータが漏洩していたことが判明した場合、開示の期限は他のあらゆる情報漏洩と同様に開始される。
- FINRAとFFIECは、AIガバナンスを審査の中心に据えました。FINRAの「2026年年次規制監督報告書」では、最初の専用セクションを生成AIおよびエージェント型AIに割き、AIによる活動に関するテスト、モニタリング、人間によるレビュー、および記録管理について期待を示しています。
要するに、ファイルベースでAIによって拡散する感染は、DORAに基づくICTインシデント、PCI DSSに基づくスコープ違反、SEC規則に基づく重要性の判定、さらにはFINRAやFFIECの検査官によって指摘される監督上の不備を引き起こす可能性がある。
金融セキュリティの責任者が取るべき5つの行動
前述の通り、エージェント型AIの制御はファイルレベルから始まります。つまり、すべては「このエージェントが処理しようとしているファイルには何が含まれているのか？」という一つの問いから始まるのです。
この回答をもとに、一連のベストプラクティス（習慣化すべきもの）が浮かび上がってきます：
- 信頼できる内部ソースからのファイルを含め、すべての入力を信頼できないものとみなして、エージェントがそれらを認識する前に、専用のスキャン層を経由させる。
- ゼロトラストの前提に基づき、多層的なセキュリティ対策と検査ポリシーを組み合わせて、ファイルが侵害されているかどうかを判断します。
- エージェント型AIの文脈において、「破壊的な行動」が何を指すのかを定義し、その後、明確なポリシー定義を設定する。
- エージェントが関与するシステム間（ストレージ、CRM、決済処理システム、チケット管理システム、コミュニケーションツールなど）のデータ移動経路を検証し、厳重に管理してください。
- SharePoint や S3 などのストレージ環境を、イベント駆動型のスキャン機能で保護します。これにより、エージェントがファイルに対して何らかの処理を行った後ではなく、ファイルが保存されたその瞬間にチェックが行われます。
MetaDefender™のCloud がパイプラインにどのように組み込まれるか
前述の脅威シナリオは、ファイルがエージェントに到達する前に、その安全性が誰によっても確認されていない場合にのみ、技術的に発生する可能性があります。MetaDefender™Cloud が介入し、脅威を排除します。その仕組みは以下の通りです。
ファイルは、受信トレイ、共有ドライブ、アップロードポータルなど、いずれの経路からでもパイプラインに入ります。MetaDefender Cloud は、AIエージェントがファイルに接触する前にこれを遮断します。その後、20以上のマルウェア対策エンジン（Metascan™ マルチスキャン技術による）、Deep CDR™ テクノロジー、Proactive DLP™、および Adaptive Sandbox 技術が並行して実行されます：
- エンジンは既知のシグネチャをスキャンします。
- Deep CDR™ テクノロジーはファイルを分解して再構築するため、アクティブなコンテンツが検出されたかどうかにかかわらず、一切残存することはありません。
- Adaptive （Sandbox ）は、隔離された環境でファイルを実行し、その挙動を観察します。
- Proactive DLP 機密データは、それ以上転送される前に伏せられます。
ファイルが悪意のあるものである場合、接続されたエージェントに到達する前にブロックされます。また、このプロセス全体は、DORA、PCI DSS、およびSECの監査官が求める証拠として提示することができます。
MetaDefender Cloud なしでは、エージェント型ワークフローは「目隠し」状態で実行されます。ファイルはその経路のどの段階でもスキャンされることなくAIワークフローに直接取り込まれるため、マルウェア、悪意のあるマクロ、プロンプトの注入などが検出されずに通過してしまいます。 下流のどこかで問題が発生するまで、ファイルの内容や埋め込まれた脅威を把握できる人は誰もいません。エージェントが同期、共有、実行を行う速度の速さを考えれば、たった1つの悪意のあるドキュメントが、数分以内に組織全体を巻き込むインシデントへと発展する可能性があります。そして、最終的に規制当局から何がいつ発生したかの証拠を求められたとしても、提示できる監査証跡は存在しません。
これにより、そのファイルはエージェントがそれを認識する前にチェックポイントに到達することになります。主な考え方は、チェックポイントの位置を移動させることです。チェックポイントをエージェントよりも手前に移動させれば、エージェントの速度が足かせになることはなくなります。これこそが、適切に実装されたエージェント型AIセキュリティの根本的な考え方です。
はじめにMetaDefender Cloud
エージェント型AIは、コンプライアンス審査、監査準備、取引モニタリングが数日ではなく数分で完了するようになったことで、何が可能になるかを実証しています。しかし、感染したファイルが届いても、それを阻止する手段は何もありません。
もし、事前に何もチェックされない状態で、その速度がミスや悪意のあるファイルにどのような影響を与えるか、想像できますか？ チェックポイントを移動させましょう。インシデント発生後ではなく、エージェントの手前にチェックポイントを配置すれば、ファイルベースの脅威への曝露はもはや運任せではなくなります。
MetaDefender を活用したエージェント型 AI パイプラインのセキュリティ対策について、専門家にご相談くださいCloud 。
よくある質問
「エージェント型AI」とは何か、そしてなぜそれが新たなサイバーセキュリティ上のリスクを生み出すのか？
「エージェント型AI」とは、自律的にデータを取得し、連携したシステム間でアクションを実行し、各ステップごとに人間の承認を必要とせずに多段階のタスクを完了できるAIシステムを指します。金融分野において、この自律性により、1つのファイルが、人間による確認が行われる前に、データ抽出、システム照会、チケット作成、外部報告などのアクションを自動的に引き起こすことが可能になります。
たった1つの感染ファイルが、AIエージェントのワークフローにどのような悪影響を及ぼすのでしょうか？
エージェントは、知らず知らずのうちに悪意のあるファイルを取り込み、それに基づいて動作してしまう可能性があります。具体的には、ストレージシステム間でファイルを同期したり、通信チャネルを通じてファイルを共有したり、エージェント自身の実行コンテキスト内で埋め込まれたコードを実行したりすることが考えられます。これらはすべて、かつてはこうした攻撃を検知していた手動による確認手順を経ずに実行されてしまいます。
プロンプト注入とは何ですか？また、それは金融AIエージェントにどのような影響を与えるのでしょうか？
プロンプトインジェクションとは、AIエージェントがコマンドとして解釈する指示を文書内に隠す手法です。悪意のあるコードが含まれていないため、従来のウイルス対策ソフトやマルウェア検知ツールでは検出されず、大量の外部文書を処理する金融業務のワークフローにおいては、特に検知が困難となります。
シャドウAIは、どのようにして金融機関をデータ漏洩のリスクにさらすのでしょうか？
「シャドウAI」とは、従業員が承認・管理されたチャネル以外でAIツールを使用することを指します。いったんデータが組織の管理下を離れてしまうと、それを回収することはできず、コンプライアンス上の監査証跡も残らないことになります。
金融サービスにおけるエージェント型AIには、どのような規制が適用されるのでしょうか？
DORA、PCI DSS、SECのサイバー情報開示規則、およびFINRA/FFIECの検査基準は、いずれも金融分野におけるエージェント型AIの利用に関連していますが、これらはいずれもエージェント型AIのために特別に策定されたものではありません。それぞれにおいて、ガバナンス、テスト、検証済みデータの取り扱い、インシデント報告といった要素の組み合わせが求められており、エージェント型ワークフローはこれらを満たすように構築されなければなりません。
既存の人工知能エージェントパイプラインにファイルのセキュリティ機能を追加するにはどうすればよいですか？
ファイルの取り込みとエージェントによる処理の間に、専用のスキャン層を挿入します。エージェント自体に悪意のあるコンテンツの検出を任せるのではなく、エージェントがファイルに対して処理を行う前に、すべてのファイルを検査します。
ファイル検査機能には、従来のウイルス対策ソフトにはないどのような機能があるのでしょうか？
従来のアンチウイルス（AV）ソリューションは、主に既知のマルウェアシグネチャに依存しています。MetaDefender Cloud は、マルチスキャン、Deep CDR™ テクノロジー（ファイルを再構築して、悪意のある可能性のあるアクティブコンテンツを排除する技術）、およびサンドボックス機能を組み合わせることで、シグネチャベースのツールでは完全に見逃されてしまうゼロデイ脅威や、悪用された文書を検知します。
エージェント型AIセキュリティと従来のエンドポイントセキュリティには、どのような違いがあるのでしょうか？
従来のエンドポイントセキュリティは、ファイルが保存されるデバイスを保護します。一方、エージェント型AIセキュリティは、データの取り込みからエージェントが接続するあらゆるシステムに至るまでのパイプライン全体を保護しなければなりません。エンドポイントツールは、管理対象のデバイスにファイルが接触した場合にのみそのファイルを認識しますが、エージェントは、管理対象のエンドポイントが一切関与することなく、クラウドストレージ、SaaSツール、決済システムなどを横断して、ファイルの取り込み、変換、および処理を行うことができます。
従来のセキュリティツールでは、プロンプト注入攻撃を検知できるのでしょうか？
いいえ。プロンプトインジェクションは、文書内のプレーンテキストに命令を隠蔽するものであり、悪意のあるコードも、エクスプロイトも、照合すべきシグネチャも存在しません。従来のウイルス対策ソフトやEDRツールではこれを検知できません。検知には、AIエージェントが文書を処理する際の挙動を観察できる、コンテンツ認識型の検査とサンドボックス化が必要ですが、まさにこれこそが、MetaDefender Cloud のAdaptive Sandbox が提供する機能です。
