拓海先生、最近社内でも「エージェントに仕事を任せられるようにしよう」という話が出ておりまして、どれほど現実味があるのか、そして何を心配すべきか教えてくださいませ。
素晴らしい着眼点ですね！最近の研究では、パソコンやウェブを自動操作する「Computer-Using Agents（CUAs）」が急速に現実になってきているんですよ。結論だけ先に言うと、使えるがリスクも多い、だから対策を前提に導入すべきです。要点は三つ、能力、脆弱性、運用ルールです。大丈夫、一緒に整理できますよ。
能力の話、というのは要するに人の代わりにソフトを操作してくれるということですか。実務ではどんなことを任せられるのでしょうか。
いい質問です。たとえば、請求書処理でPDFを開いて金額を読み取り、会計ソフトに転記する。ウェブで情報を検索して一覧を作る。これらを人の代わりにGUI（グラフィカルユーザーインターフェース）を操作して自律的に実行できるのがCUAsです。ポイントは、従来のAPI連携と違い、画面操作を真似る点にありますよ。
では脆弱性の話が重要ですね。具体的にどのような危険があるのか、経営判断に直結するポイントを教えてください。
懸念点は大きく三つあります。第一に、言語モデルの推論ミスで誤った操作をしてしまうこと。第二に、画面やデータの細工（インプット操作の改竄）で不正な行動をさせられること。第三に、他システムとの連携で機密が漏れることです。これらは投資対効果の評価に直結しますから、導入前にリスク評価が必須です。
これって要するに、便利だが“だれが操作を最終確認するか”と“外部からの誘導を防ぐ”の仕組みを同時に作らないと危ないということですか？
まさにその通りです！要点三つでまとめると、(1) 人が検査可能なログとチェックポイントを必ず設ける、(2) 外部入力や画面コンテンツの検証を行う、(3) 機密連携の最小化と権限設計を徹底する、です。これらをセットにして運用ルールを決めれば、導入の期待値は高まりますよ。
導入コストと効果の見積もりはどう考えればよいでしょうか。うちの会社は投資に慎重でして、効果がはっきりしないと動けません。
現実的な見積もり法は段階的に進めることです。一足飛びに全工程自動化を目指すのではなく、まずは頻度と単価の高い単純作業を1～2プロセスで試験導入し、そこで達成した時間短縮とエラー削減からROIを算出します。結果に基づいて範囲を広げる、これが現場に負担をかけない進め方です。
実務での失敗例などがあれば教えていただきたい。現場に説明する材料が欲しいのです。
実例では、画面表示の微妙な文言変更でエージェントが誤操作を起こした案件があります。画面の微調整やポップアップに対応しておらず処理が止まったのです。したがって画面変化に強い設計とフェイルセーフが不可欠だと伝えてください。失敗は最初からゼロにできないが、検知と復旧を用意すれば被害は限定できるのです。
分かりました。要するに、まず小さく始めて、ログとチェック機構を入れ、外部入力を監視する。これで安全性を担保しつつ効果を検証する、という流れですね。
そのとおりです！要点を三つだけ覚えてください、(1) 小さく試す、(2) 人の監視可能性を確保する、(3) 外部入力の検証を行う。これだけ守れば導入の失敗確率は大きく下がりますよ。大丈夫、一緒に設計できます。
よく分かりました。では私の言葉でまとめますと、コンピュータ利用エージェントは人手作業の代替として高い効果が期待できるが、画面やデータの変化に弱く外部からの誘導で誤作動を起こす可能性がある。だからまずは低リスク領域で試し、ログとチェックを組み込み、外部入力の検査を行ってから本格導入する、ということですね。
1. 概要と位置づけ
結論を先に述べる。Computer-Using Agents（CUAs）は、画面操作やアプリ連携を人に代わり実行する点で従来のAPI自動化とは本質的に異なり、業務効率化のインパクトが大きい一方で新たな安全性とセキュリティの脅威を伴う。本論文は、こうしたCUAsの脅威を体系化し、防御策と評価指標を整理した点で価値がある。経営判断に直結するのは、導入による業務改善の見返りと、想定外の誤動作で生じうる損失のバランスである。
CUAsは、画面認識や言語モデルを用いてGUI（Graphical User Interface、グラフィカルユーザーインターフェース）を操作し、ファイル操作やウェブ操作を自律的に行う。従来のRPA（Robotic Process Automation）と比べて柔軟性は高いが、推論に基づく判断が入り人が想定しない振る舞いを取る点でリスクは増す。したがって経営層は技術の能力だけでなく、失敗時の影響範囲を正確に把握すべきである。
本調査は、CUAsを「感知（perception）」「意思決定（brain）」「行動（action）」の三層構造で定義し、それぞれの層に対する脅威と防御策を整理している。感知層は画面やファイルの読み取りに関わり、ここが不正に操作されると以降の判断が全て狂う。経営はこの構造を前提に、制御ポイントと監査可能性を設計すべきである。
この論文の位置づけは、CUAsの能力進化に伴う新しい攻撃面とそれに対する防御の「マップ」を提供するところにある。単なる脆弱性列挙に留まらず、攻撃と防御を対応付けて評価指標まで提示した点が実務的価値を高めている。経営判断は、この地図を用いて優先的に対処すべき領域を選ぶだけである。
最後に、経営層が取るべき姿勢を示す。CUAsは投資としての魅力が高いが、同時にリスクを伴う。投資対効果（ROI）だけを見て即断するのではなく、段階的な導入とリスク管理体制の整備を前提に意思決定を下すべきである。
2. 先行研究との差別化ポイント
本稿は既存のLLM（Large Language Model、大規模言語モデル）エージェント研究やRPA研究と比べ、CUAsの「統合的」な脅威分析を示した点が差別化ポイントである。従来研究は個別の攻撃手法やモデルの脆弱性を扱うことが多かったが、本稿は感知・意思決定・行動の三層で攻撃面を体系化し、それぞれに対応する防御技術をマッピングした。経営はこの俯瞰図を用いて優先度をつけやすくなる。
また、本稿は「外部入力の悪用」「マルチモード入力の改ざん」「推論ギャップ（reasoning-gap）」といったCUAs特有の攻撃シナリオを挙げている点で進展がある。これらは単純なモデル攻撃とは異なり、UIの変化や視覚情報の改竄を通じて実際の操作を誘導するため、運用面の対策が不可欠である。先行研究の技術的寄与を運用設計に結びつけたのが本稿の強みである。
さらに、本稿は既往の防御策を単発で紹介するにとどまらず、評価指標とテストデータセットの整理まで踏み込んでいる。攻撃検出のための評価尺度やベンチマークを示すことで、導入検証のための客観的な基準を提供している点が実務的に有益だ。経営はこの基準を契約や導入要件に盛り込むことでリスクを可視化できる。
したがって、先行研究との差は「体系性」と「実務適用性」にある。単一の攻撃手法を防ぐだけでなく、運用・評価まで見据えた枠組みを示すことで、技術とマネジメントの橋渡しを行っている。経営判断にとって必要な情報が一通り揃っていると言える。
結論として、CUAs導入を検討する企業は、この論文が提示する脅威マップと評価手法を導入前チェックリストに組み込むべきである。これにより無駄な投資と見落としを減らせる。
3. 中核となる技術的要素
CUAsの中核は三つの機能群に整理される。感知（perception）は画面やファイルから情報を取得する機能であり、画像認識やOCR（Optical Character Recognition、光学式文字認識）などが含まれる。脳（brain）は意思決定や計画を担い、ここでLLMが自然言語ベースの指示解釈やタスク分解を行う。行動（action）はOSやアプリを操作するための実行層であり、UIの相互作用やAPI呼び出しを行う。
技術的なリスクは各層で異なる。感知層は入力の改竄に弱く、画像やHTMLの微細な変更で誤認識が生じる。脳層は推論の不確実性により不適切な判断を下す可能性がある。行動層は操作の誤送信や権限逸脱がリスクとなる。これらを個別に防ぐ技術と、全体を見通す監査ログや権限設計が必要だ。
本稿はまた、マルチモーダル入力（複数種類の入力を組み合わせる処理）や外部ツール利用の複雑さが脆弱性を増幅する点を指摘する。たとえば、ウェブページの動的要素や広告を誤って操作対象と認識すると、脳層の計画が壊れる。したがって入力正規化と検証の仕組みが技術的に重要である。
防御技術としては、入力のホワイトリスト化、操作前のサンドボックス検証、説明可能性（explainability）を高めるログ出力などが挙げられる。これらは個別技術というよりも、設計原則として組織に落とし込むべきだ。経営はこれらを要件としてベンダー評価に用いることができる。
要するに、CUAsの技術要素は運用ルールと一体で設計されるべきであり、技術だけで完璧に防げるものではない。経営判断は技術導入と同時に体制整備に投資するという前提を受け入れる必要がある。
4. 有効性の検証方法と成果
本稿は、攻撃の深刻度と防御の効果を測るための評価指標とデータセットを整理している。評価は定性的なケーススタディだけでなく、ベンチマークに基づく定量評価を重視しており、攻撃成功率、検出遅延、被害範囲などの指標を提示している。これにより、導入前に比較可能な尺度でベンダーや手法を評価できる点が重要である。
また、いくつかのベンチマーク実験では、基本的な防御策を導入するだけで攻撃成功率が有意に下がることが示されている。具体的には、入力検証と操作前の二重確認を組み合わせると、誤操作や外部誘導の多くを防げるという結果が報告されている。経営はこれに基づき初期投資の見積もりを行える。
ただし、評価に使用されるデータセットや攻撃シナリオはまだ発展途上であり、現場の多様なUIや業務特有の例外に完全に対応しているわけではない。したがってPoC（Proof of Concept、概念実証）フェーズで自社固有のケースを追加した検証が不可欠である。標準ベンチマークは参考値として活用すべきだ。
成果の解釈としては、技術的対策は効果を示すが、万能ではないという点を経営は押さえるべきである。効果測定は導入範囲や業務特性に強く依存するため、導入計画にはKPIと停止条件を明示しておくことが望ましい。数値目標を据えることで、拡張判断が合理的になる。
結論として、有効性の評価は標準指標＋自社ケースで行うのが最良である。これにより、実際の投資判断を数字に基づき下せるようになる。
5. 研究を巡る議論と課題
研究コミュニティではCUAsに関する議論が活発であり、主な争点は「安全性と機能性のトレードオフ」と「評価フレームワークの標準化」にある。高い自律性を許容すると操作効率は上がるが、同時に誤動作リスクも増える。どのレベルで人の介入を残すかは社会的・法的な議論も含めて決める必要がある。
また、評価フレームワークについては、攻撃シナリオの網羅性と現実反映性が課題だ。論文は多くの攻撃分類と防御マッピングを示すが、現場ごとのUI差分をどう反映するかは未解決である。研究は標準ベンチマークの多様化と業務特化ケースの共有を進める必要がある。
さらに、説明可能性と法令遵守の問題も残る。CUAsの意思決定過程が不透明だと、誤作動時の責任の所在が曖昧になる。したがってログや説明可能な出力を設計段階から組み込むことは技術上の課題であると同時にガバナンス上の必須項目である。
最後に、人材と運用体制の整備が課題として挙がる。技術的なチェックや監査を行う担当を誰にするか、属人化を避けるための手順化が必要である。経営は人員配置と教育投資を前提に導入計画を立てるべきである。
要するに、CUAsの普及は技術の進化だけでなく、評価基準、法的枠組み、運用体制の整備を伴う社会的プロジェクトである。経営はこれを単なるITプロジェクトと見なしてはならない。
6. 今後の調査・学習の方向性
今後の研究は三つの軸で進むべきである。第一に、現実のUI多様性を反映したベンチマークとデータセットの整備。第二に、攻撃検出と即時回復を可能にする運用的フェイルセーフの研究。第三に、説明可能性と法的責任を明確化するための証跡設計である。これらが揃うことで実務導入の信頼性は格段に高まる。
企業で取り組むべき学習も明確だ。まずは低リスクの業務でPoCを回し、そこで得たログを匿名化して評価データとして蓄積する。次に外部の標準ベンチマークと比較して弱点を洗い出し、改善サイクルを回す。最後に運用ルールと監査手順を文書化して現場に落とし込むことが重要である。
研究者側は、攻撃シナリオの現実性を高めるために産業界との協力を深める必要がある。学術的な脅威モデルだけでなく、業務特有の例外処理やUIカスタマイズを取り込んだ評価手法が求められる。これにより研究成果の実装可能性が高まる。
また、経営層が学ぶべきことは、技術の全能性を信じないことと、段階的投資の重要性である。CUAsは魅力的だが、導入は設計と管理の投資を伴う。短期の効果と長期の信頼性を両立させる戦略が必要である。
検索に使える英語キーワードは以下の通りである。GUI Agent, OS Agent, Web Agent, LLM-Based Agent, Safety, Security, Attack, Defense, Threat。
会議で使えるフレーズ集
「まずは頻度とコストの高い単純業務でPoCを回し、実績に基づいて範囲を広げましょう。」
「導入前にログの可視化とチェックポイントを必須要件に入れます。」
「外部入力の検証とサンドボックスでの検証を組み合わせてリスクを限定しましょう。」
引用元: Ada Chen et al., “A Survey on the Safety and Security Threats of Computer-Using Agents: JARVIS or Ultron?”, arXiv preprint arXiv:2505.10924v1, 2025.
