AIの機能が進化するにつれて、 非人間的なアイデンティティ （NHI）と AIエージェント は、特にエンジニアリング、製品、システム設計の分野で、私たちの日常業務にますます多く登場しています。アーキテクチャ図、GitHub の議論、開発者のスタンドアップミーティング、さらには機能仕様に組み込まれている場合もあります。LLM を利用したサービスは「エージェント」とラベル付けされ、永続的なユーザー向けシステムには「ID」が割り当てられます。問題は？ これらの用語は、根本的に異なる事柄を説明する際に、互換的に使用されている。
AIエージェントは、AI/LLM駆動のソフトウェアシステムです。強力で自律的なシステムです。ツールではありますが、多くの場合、アイデンティティとして扱われませんが、そうあるべきです。セキュリティ、監視、説明責任が必要ですが、AIエージェントは、AIエージェントのアイデンティティを投影する必要はありません。 意図一方、NHI（National Information Identity）は、システムに割り当てられたマシンまたはワークロードのIDであり、永続性、適応性を持ち、そのIDに似た形で自己を提示します。これらをエージェントとして扱うと、その複雑化と存在感の増大を無視する危険性があります。
このブログでは、これらの用語が実際に何を意味するのか、どのように異なるのか、そしてなぜその区別が重要なのかを明確にします。特に、インテリジェントシステムを構築および統合するチームにとって重要です。
AIエージェントとは何ですか?
AIエージェントは、大規模言語モデル（LLM）を基盤とするシステムであり、意思決定、タスク管理、リアルタイムの入力への動的な適応を行います。これらのシステムは受動的なツールにとどまらず、自律的にリアルタイムで適応することができます。
AIエージェントは単に応答するだけでなく、行動を起こします。ユーザー入力を待つ従来のシステムとは異なり、AIエージェントはワークフローを開始したり、APIを連携させたり、データベースを更新したり、スケジュールを管理したり、さらには物理デバイスを制御したりすることも可能です。AIエージェントは、開発者ツールやカスタマーサポートシステムからスマートホームプラットフォームや製品バックエンドに至るまで、あらゆるものに組み込まれつつあります。例えば、AIエージェントは感情分析に基づいてサポートチケットを自動的にエスカレーションしたり、コードレビュー後にデプロイメントパイプラインをトリガーしたり、リアルタイムのセンサーデータに基づいてIoTデバイスの設定を調整したりすることができます。
ほとんどのAIエージェントは、一般的に以下の3つの主要な特徴を共有しています。
- 自治 ―継続的な人間の介入なしに動作できる
- 目標指向行動 ―彼らは明確な目標や課題を追求する
- 環境意識 入力情報を処理し、変化する状況に基づいて行動を調整する。
これらのエージェントは強力で、知的に見えるかもしれませんが、あくまでも設計されたソフトウェアシステムです。アイデンティティ、意図、自己の連続性は持ち合わせていません。特に自然言語でやり取りする際には、人間のように振る舞うかもしれませんが、根本的には特定の機能を果たすために構築されたプログラムに基づくタスク駆動型システムです。この違いを理解することが極めて重要です。
非人間型アイデンティティ（NHI）とは何ですか？
非人間的なアイデンティティ （NHI）は、ソフトウェアやシステムがリソースにアクセスするために使用するマシンまたはワークロードの識別子です。これらは、API、 サービスアカウントコンテナ、ワークロード、IoT デバイスなど、さまざまなコンポーネントに対応します。NHI の目的は、自動化されたシステムやサービスが、人間の介入なしに分散環境内の他のコンポーネントと安全に連携できるようにすることです。データ転送、API 呼び出し、コードデプロイ、ワークロードオーケストレーション、サービス間通信などのタスクを可能にします。NHI は日常業務の基盤であり、動的なマルチクラウド環境全体でインフラストラクチャが拡張、適応、自律的に機能することを可能にします。
例えば、NHI（ネットワーク情報インターフェース）によって、CI/CDパイプラインがコードを本番環境にプッシュしたり、Kubernetesポッドが保管庫からシークレットを取得したり、IoTセンサーが健全性指標をクラウドダッシュボードに報告したりすることが可能になる。
大まかに言うと、国民健康保険（NHI）には一般的に3つの主要な特徴があります。
- 自動化優先 ―手動操作なしで動作するように設計されています
- システム統合 それらはアプリ、インフラストラクチャ、プラットフォームに密接に組み込まれている。
- 大量かつ短命 ―それらはしばしば高速かつ大規模にプログラムによって生成および破棄される
NHI（非識別情報）は重要であるにもかかわらず、人間のユーザーを管理するために構築された従来のIDシステムでは見過ごされがちです。通常、適切な可視性、ガバナンス、または制御が欠如しているため、セキュリティリスクが増大しています。NHIには意図や認識がなく、知能もありません。しかし、NHIは特権とアクセス権を保持しており、これらが侵害されると重大なセキュリティリスクにつながる可能性があります。NHIが進化し続ける中で、セキュリティと運用上の回復力を維持するためには、その役割を理解し、効果的に保護することが不可欠です。
非人間型アイデンティティとAIエージェントの主な違い
AIエージェントは国民健康保険（NHI）ではなく、そのように扱うべきではありません。AIエージェントをNHIの範疇に含めることは、不正確であるだけでなく、セキュリティリスクを生み出す可能性もあります。
サービスアカウントやトークンといったNHI（非識別情報）は、設計上予測可能です。これらは、特定の事前定義された機能を実行するために構築された静的なツールです。その動作は変化せず、指示なしに動作することもありません。このような予測可能性のおかげで、従来のIDフレームワーク内でモデル化、監視、管理を行うことができます。
AIエージェントは根本的に異なります。AIエージェントは自律的です。意図を解釈し、独自に推論し、リアルタイムで変化する意思決定を行います。その行動はスクリプト化されておらず、自律的です。従来の人間医療機器（NHI）とは異なり、AIエージェントは私たちを驚かせることがありますが、それは副作用ではなく、むしろ特徴なのです。
AIエージェントを単なる別のタイプのものとして扱う 機械のアイデンティティ この根本的な変化を無視することは、誤った制御を適用したり、新たなリスク要因を見落としたり、最終的にはインテリジェントなシステムに対する信頼を損なうリスクを伴います。私たちは、これらの組織に時代遅れの認証手法を押し付けるのをやめるべきです。
AIエージェントは新たなアイデンティティ形態であり、ライフサイクル管理、行動監視、リアルタイム介入において新たなアプローチが求められる。この認識は単なる知識の問題ではなく、セキュリティの問題でもある。
主な違いを以下にまとめました。
| 国民健康保険 | AIエージェント | |
| 彼らが何でありますか | システムまたはサービス用のデジタル認証情報 | AIを活用したタスク駆動型インテリジェントシステム |
| 主な目的 | マシンまたはワークロードが認証してリソースにアクセスできるようにする | 意思決定を行い、データに基づいて行動し、ワークフローを実行する。 |
| セキュリティ重視 | 認証情報管理、アクセス制御、ライフサイクル | 行動監視、権限、およびコンテキスト制限 |
| アイデンティティライフサイクル | のように構成されています ユーザーアカウント作成、ローテーション、期限切れ | 独立したアイデンティティではなく、NHIの上に構築されている。 |
| リスク | 公開されたAPIキー、未使用のサービスアカウント | 自律的な権限の逸脱、過剰な特権、迅速な注入、および悪用 |
| ガバナンスのニーズ | 最低限の特権資格情報管理、およびローテーション | ガードレール、説明可能性、および意図制限 |
| 本人確認セキュリティ アラインメント | 施行 認証認証、可視性 | アクションの範囲、検証、および可観測性を強制する |
違いを知ることが重要である理由
NHIとAIエージェントの違いを理解することは、環境とユーザーのセキュリティを確保する上で非常に重要です。両者を同じように扱うと、一方のレイヤーは保護されていても、もう一方のレイヤーは脆弱なままになってしまうリスクがあります。認証情報を厳重に管理しても、エージェントがそれらをどのように利用しているかを監視できない可能性があります。あるいは、AIの動作を制限しても、長期間有効な、権限が過剰に付与されたNHIを使用していることに気づかないままになってしまうかもしれません。
これらは2つの異なる脅威領域であり、アイデンティティセキュリティ戦略においてこれらを別々の存在として扱わないと、重大な脆弱性やセキュリティリスクを放置することになります。今こそ、NHIとAIエージェントの違いを明確に理解すべき時です。なぜなら、この違いを明確に把握することによってのみ、適切な制御を適用し、適切なギャップを埋め、既に存在するリスクに先手を打つことができるからです。
