Agentic AIをサービスに組み込む時に考えるべき認可の話

Zenn / 3/30/2026

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Key Points

Agentic AIを業務サービスへ組み込む際、実装技術だけでなく「認可（authorization）」設計が成功/失敗を左右する点を整理している。
エージェントが外部ツールやデータへアクセスする前提で、権限の境界・粒度・委譲の扱いを事前に決める必要がある。
実行中に起こり得るタスク分解や連鎖呼び出しを踏まえ、どの操作が誰の権限で許可されるかを一貫して追跡・制御することが重要だと述べている。
認可の考慮がないと、意図しない情報取得や権限逸脱といったリスクが発生し得るため、設計段階でのガードレール整備が求められる。

はじめに FinatextのInsuretech事業でエンジニアをしている今中（@koki_imanaka）です。バックエンド開発を中心に担当しつつ、兼務で認証認可のEnabling Teamにも所属しており、認証認可の基盤づくりに関わっています。去年から保険基幹プラットフォーム「Inspire」にAgentic AIの組み込みを進めており、この記事では実際にAgentic AIをプロダクトに組み込むうえでのセキュリティリスクと、それに対するOAuth標準仕様ベースのアプローチについて、実際の検討過程を交えながら整理します。 LLMの認証認可について MCP（Model Con...

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