従業員はすでにAIを活用中―企業の機密データも利用されています

経営層が会議室でAI戦略を議論している間に、従業員の93%はすでに独自の判断で未承認のAIツールに機密データを共有しています。これは将来の問題ではなく、今まさに北米中の組織で起きている現実です。慎重なITリーダーでさえ検知が難しい死角が生まれ、従業員によるAI活用と組織の備えのギャップが、データセキュリティリスク、コンプライアンス違反、顧客信頼の問題という「完璧な嵐」を引き起こしています。従業員がAIを使うかどうかではなく、従業員が使い始めたときに組織が備えられているかが問われているのです。

シャドーAIはすでに現実

ManageEngineの最新調査は、職場における未承認AI利用の実態を明らかにし、すべてのビジネスリーダーが懸念すべき状況を浮き彫りにしています。IT意思決定者の70%が自組織内で未承認AIツールの存在を確認しており、60%は1年前と比べて未承認ツールの利用が増加していると報告しています。これらの数字は単なるポリシー違反にとどまらず、従来IT部門が担っていた技術選定を従業員が行うという、働き方の根本的な変化を示しています。

この急速な普及はIT部門の想定を大きく上回り、多くの組織が対応できない運用上の課題を生んでいます。85%が「従業員がAIツールを導入するスピードが自部門のセキュリティ・コンプライアンス評価のスピードを上回っている」と回答し、組織が承認するツールと従業員が実際に使うツールのギャップが拡大し続けています。この加速は止まるどころか、AIツールがより身近になり、従業員が日々の業務に新たな形で組み込むことでさらに激化しています。その結果、公式な監督の及ばないテクノロジー環境が生まれ、ビジネスの根幹を担うプロセスが、セキュリティやコンプライアンス、データ保護の審査を経ていないツールに依存する状況となっています。

あなたの機密データが外部に流出

最も深刻な発見は、どのプライバシー責任者も眠れなくなるようなデータ取扱いの実態です。従業員の93%が会社の承認なしにAIツールへ情報を入力しており、その内容は単なる生産性向上の工夫にとどまらず、組織に重大な責任をもたらす可能性のある機密ビジネス情報も含まれています。データ流出の範囲は、経営層が想像する以上に広範で、顧客記録から戦略文書まで多岐にわたります。

具体的な内訳を見ると、32%が未承認AIプラットフォームに顧客の機密データを入力し、37%が社内の非公開データを未承認ツールで共有、53%は業務用AIタスクに個人デバイスを使用しており、従来の監視では検知できない新たなセキュリティ死角を生んでいます。これらの行為はすべて、データ侵害、規制違反、競合への情報漏洩につながるリスクをはらんでいますが、多くの従業員は自らが生み出しているリスクを認識していません。特に個人デバイスの利用は、機密ビジネスデータが企業のセキュリティ管理外に完全に出てしまい、IT部門が監視も保護もできない露出ポイントを生み出すため、極めて深刻です。

リスク認識のギャップが深刻

最も懸念されるのは、組織内の階層ごとにリスク認識が大きく乖離し、リスクを生み出す人がその危険性を理解せず、リスクを理解する人が制御できない状況が生まれている点です。ITリーダーの63%はシャドーAI利用の主なリスクがデータ漏洩であると正しく認識しており、セキュリティ担当者が重要性を理解していることが分かります。一方で、従業員の91%はシャドーAIのリスクを最小限と考えるか、生産性向上のメリットがリスクを上回ると認識しており、リスク認識の危険なギャップが組織の脆弱性を生んでいます。

この認識ギャップにより、ユーザーは適切な注意を払わずに行動し、IT部門は存在すら知らないツールへの対策に苦慮する危険な状況が生まれます。単なるリスク許容度の違いではなく、AIツールがどのようにデータを扱い、入力後に何が起き、どのように悪用・侵害される可能性があるかという根本的な理解の差が背景にあります。従業員は即時の生産性向上しか見ておらず、バックエンドでのデータ処理には無関心ですが、IT部門はインフラへの影響を理解しつつも、実際の利用実態を把握できていません。

多くの企業が備え不足

DeloitteやGartnerの業界全体データは、企業がAI関連リスクの管理に苦戦する理由を示しており、ガバナンス成熟度のギャップが多面的な脆弱性を生んでいることが明らかです。AIガバナンス管理に高い備えがあると感じている企業は23%のみ、生成AIのガバナンス戦略を確立しているのは20%にとどまります。残る65%はまだ初期計画段階にあり、従業員が高度なAIツールを導入する中で、ほとんどの企業が手探り状態であることを示しています。

この備えの欠如は、単にコンプライアンスリスクへの脆弱性だけでなく、有益なAIツールの導入機会を失ったり、導入失敗時にブランド信頼を損なうリスクにもつながります。備えが不十分な企業が必ずしも技術力不足というわけではなく、多くは高度なIT部門や従来型テクノロジーの強固なセキュリティ体制を持っています。しかし、ツール自体が絶えず進化する環境下で、従来とは異なる新たなフレームワーク、リスク評価手法、技術監督の考え方が求められているのです。

ポリシー策定だけでは制御できない

ギャップは単なるポリシーの有無ではなく、実効性のある運用との間にあります。全体の91%がAIポリシーを導入済みと回答する一方、未承認利用の監視を伴うガバナンス基盤を構築しているのは54%にとどまります。多くの組織が「ポリシー策定」というチェックボックスを満たすだけで、日常運用で実効性を持たせるための体制を構築できていないことが示唆されます。

コンプライアンスを監視できない組織は、対処すべきリスクを管理できず、ギャップを認めるよりも危険な「偽りの安心感」に陥ります。実際のAI利用状況が見えないままでは、ガバナンスは単なる書類上の作業となり、実質的なリスク管理にはなりません。特にAIツールは既存ワークフローに巧妙に組み込まれるため検知が難しく、従業員自身もAI搭載機能を利用している自覚がない場合もあります。

AIがビジネスリスクを高める4つの要因

セキュリティが複雑化

AIシステムは従来のセキュリティ対策では対応できない新たな攻撃経路を生み出し、根本的に異なる脅威検知・防御のアプローチが求められます。代表的なものとして、安全制限を回避する「ジェイルブレイク」、AIの挙動を操作する「プロンプトインジェクション」、虚偽情報を生成する「ハルシネーション」、AI出力に個人情報が漏洩する「データ漏洩」などが挙げられます。これらはAIシステム特有の情報処理・生成の特性を突いた新たなセキュリティ課題です。

従来のソフトウェア脆弱性がコードのバグや設定ミスに起因するのに対し、AI特有の脅威はモデルや処理データ自体を標的とすることが多いのが特徴です。例えばプロンプトインジェクション攻撃は、AIシステムに本来のプログラムを無視させ、攻撃者の指示に従わせることが可能です。これらの攻撃は高度な技術を必要とせず、無害に見えるテキスト入力に隠された指示で実行される場合も多く、巧妙化が急速に進んでいます。従来のセキュリティツールでは技術的なレベルではなく意味的なレベルで動作するため、検知が困難です。

プライバシー法規制は依然として適用

AIプラットフォームを介した未承認データ流出は、組織が十分に考慮できていない即時的なプライバシーリスクを生み出します。特にプライバシー規制が進化し、執行が強化される中で、従業員が未承認ツールに機密情報を入力すると、組織はデータの所在・処理・保存管理を失い、遵守すべきプライバシー法に違反する可能性があります。AIサービスによっては、入力データが学習や改善目的で利用され、他の顧客向けシステムに組み込まれることもあり、ビジネス情報が外部に流出するリスクが高まります。

テナント間データ汚染もAI特有のプライバシーリスクであり、多くの組織が十分に理解できていません。適切な分離制御がなければ、ある組織の機密情報が他組織へのAI応答に影響を与え、長期間発覚しないままコンプライアンス違反や競合への情報漏洩につながる恐れがあります。さらに多くのAIサービスはグローバルに展開されており、データが事業拠点とは異なるプライバシー基準の国で処理されるなど、管轄上の課題も生じます。

コンプライアンスがさらに複雑化

GDPR、HIPAA、各州のプライバシー法などの規制枠組みはAIを想定して策定されていませんが、AIによる個人データ処理にも適用されるため、多くの組織が解釈や運用面で課題を抱えています。十分な同意取得手続きの不備、データ保持方針違反、地域ごとの規制要件とAIサービスの標準動作の不一致など、コンプライアンス違反のリスクが高まっています。多くのAIツールはコンプライアンス基準が求める細かな制御機能を備えていないことも課題です。

特に規制産業では、AI利用が想定外の追加コンプライアンス要件を引き起こす場合があり、組織が十分な備えを持たないまま運用を開始してしまうケースもあります。例えば医療機関では、事務作業支援目的のAIツールであっても、患者情報を処理すればHIPAAの対象となる場合があります。金融サービス業でも、カスタマーサービス用AIツールが銀行規制の新たな義務を生むことがあり、金融用途に特化していないツールでも規制適用の可能性があります。

顧客信頼の喪失

データ誤取扱いによる顧客信頼の損失は、即時的なコンプライアンス違反を超え、長期的なビジネスへの悪影響を及ぼします。AI関連のインシデントによるブランド毀損は、技術的な問題解決後も競争上の不利が長く残ることがあります。Harvard Business Reviewの調査では、顧客がAIサービスを利用する意思決定は「尊重されている」「守られている」「理解されている」と感じるかどうかに左右され、これは組織がAI運用を制御できているかどうかに直結します。

AIリスクを適切に管理できない組織は、規制違反だけでなく、より優れたデータ管理やAIガバナンスを実践する競合に顧客を奪われるリスクも抱えます。顧客がAI活用やデータプライバシーへの関心を高める中、責任あるAI運用を示すことは、単なるコンプライアンス要件ではなく競争上の差別化要因となっています。

実際に有効な対策とは

全員を巻き込む体制づくり

効果的なAIガバナンスには、組織横断的な連携が不可欠です。技術・法務・ビジネス・倫理の各観点を意思決定プロセスに反映させるため、先進企業ではIT・法務・コンプライアンス・事業部門の代表者からなるAIリスクワーキンググループを設置し、多様な専門知見をAI戦略やリスク管理に活用しています。経営層レベルのガバナンス委員会（例：ZendeskのAIガバナンス執行委員会）は、AIポリシーが組織の価値観や規制要件と整合し、最終責任が経営層にあることを担保します。

リアルタイムの脅威評価プロセスを導入することで、新たなAIツールやリスクに迅速に対応し、従業員の導入スピードに後れを取らずに済みます。承認プロセスが従業員の期待より遅ければ、シャドーAI利用はポリシーに関係なく続くため、スピードと実用性を重視した設計が求められます。最も効果的なアプローチは、徹底したリスク評価と、AI技術の進化やビジネスニーズのスピードを両立させる柔軟性のバランスです。

より高度な技術的コントロールの構築

包括的な保護には、AI特有の多様なリスクに対応しつつ既存のセキュリティ基盤と連携する多層防御が必要です。プロンプトシールドやコンテンツフィルタリングは悪意ある入力をAIシステムに到達させず、データマスキングや暗号化制御はAIツールで処理される場合でも機密情報の露出を最小化します。Retrieval-Augmented Generationシステムは、AIの応答を承認済みの知識ソースに基づかせ、ハルシネーションのリスクを低減し、AI出力が組織の知識やポリシーを反映するようにします。

包括的な監査証跡は、AIの意思決定プロセスの可視化を可能にし、規制当局や監査人、顧客から説明を求められた際にもAIの挙動を説明できます。これらの技術的コントロールは使いやすさにも配慮する必要があり、過度に制限的なシステムはユーザーをシャドーAI利用に走らせ、ガバナンスの目的を損ないます。承認済みAIツールが未承認ツールよりも魅力的かつ高機能であることが目標です。

AIに対する意識改革

技術的コントロールだけでは、人間の行動に起因するガバナンス課題は解決できません。従業員がAIツールのメリットとリスクの両面を理解し、適切な判断ができるよう、教育と組織文化の変革への投資が必要です。従業員教育プログラムは、AI関連リスクの理解とツール選定・データ共有の適切な判断を促しますが、単なるポリシー伝達にとどまらず、現場で役立つ実践的な指針を提供する必要があります。効果的なプログラムは「何をすべきか」だけでなく、「なぜ制限があるのか」「それが組織と従業員自身をどう守るのか」まで説明します。

透明性のあるポリシー伝達により、従業員は何が承認されているか、なぜ制限があるのかを理解でき、善意の従業員が業務効率化のためにリスクを生み出してしまう事態を減らせます。承認済みAIツールを標準ワークフローに統合することで、正規ルートで業務ニーズを満たせるようにし、未承認ツールへの誘惑を減らします。最も成功するアプローチは、従業員をリスク管理のパートナーと位置付け、管理対象ではなく協力者として扱うことです。

信頼が競争力になる

AIガバナンス課題を解決した組織は、リスク管理で停滞する競合を尻目に自信を持ってAI導入を拡大し、長期的な競争優位を築くことができます。顧客からの信頼は単なるコンプライアンス要件ではなく、戦略的な差別化要素となり、AIが顧客接点で普及し、顧客のAIリテラシーが高まるほどその重要性が増します。透明性と説明責任を備えたAIシステムを持つ企業は、顧客向けアプリケーションで高度な機能を展開しつつ、信頼を維持しながら利用拡大が可能です。

これを実現できた組織は、リスクを適切に管理できるガバナンス基盤を持つことで、より迅速かつ大胆なAIプロジェクトに挑戦できます。一方、ガバナンスが不十分な競合は、リスク懸念から導入が遅れるか、拙速な導入で大きな代償を払うことになります。

今すぐできる3つのアクション

まず、従業員の実際のAI利用状況と承認済みツールの利用状況を包括的に調査し、現状を正確に把握しましょう。現状把握はガバナンス改善の出発点となり、即時対応が必要なリスク領域の特定にも役立ちます。この評価は正直かつ非懲罰的であることが重要で、従業員が現状の慣行を理由に不利益を恐れて正確な情報を提供しなくなるのを防ぎます。

次に、AI導入を拡大する前に包括的なフレームワークを構築し、基盤を整えましょう。ガバナンスなしでAIを急ぎ導入すると、後から修正が困難な技術的負債を抱え、問題発生時の影響も大きくなります。ガバナンス基盤への投資は、フレームワークが整った後のAI導入をより迅速かつ自信を持って進めるための先行投資となります。

最後に、顧客や従業員にAIの意思決定プロセスを可視化し、すべてを「見える化」しましょう。説明可能なAIは単なるベストプラクティスではなく、AIリテラシーの向上とともに自動化システムの影響に対する透明性が求められる競争要件となりつつあります。最初から透明性を組み込んだAI実装を行う組織は、信頼の維持や進化する規制要件への対応が容易になります。
AI革命は、適切なガバナンスがあろうとなかろうと進行します。成功する組織は、AIガバナンスを単なるコンプライアンス義務ではなく、本質的なビジネス価値を生み出す戦略的推進力として位置付け、セキュリティ脅威への対応と両立させることができる組織です。

AIの未来を自ら制御する

データは明確です。シャドーAIはなくならず、従業員が未承認ツールの利用をやめるのを期待するだけでは戦略になりません。組織には、安全なAI導入を実現しつつ、すでに多くの企業が直面しているデータ流出リスクを防ぐインフラが必要です。ここでAIデータゲートウェイが不可欠となります。AIイノベーションとデータ保護を両立させる架け橋として、多くの組織が切望するソリューションです。

Kiteworks AIデータゲートウェイ：妥協なきセキュアAIイノベーション

Kiteworksは、AIの力を活用しながらデータセキュリティと規制コンプライアンスを確保するという、今日のエンタープライズが直面する重大な課題に応えます。当社のAIデータゲートウェイは、厳格なデータ保護を維持しつつAIの可能性を最大限に引き出す包括的なソリューションを提供します。

機密データを守るコア機能：

ゼロトラストAIデータアクセスは、ゼロトラスト原則を適用し、未承認アクセスを防止。AIシステムと企業データリポジトリ間に安全な経路を構築します。エンドツーエンドデータ暗号化により、AIデータゲートウェイを通過するすべてのデータを保存時・転送時ともに暗号化し、不正アクセスから保護します。リアルタイムアクセス追跡は、どのユーザーやシステムがどのデータセットにアクセスしたかを包括的に可視化し、すべてのデータ操作に対して詳細な監査ログを記録します。堅牢なガバナンスとコンプライアンスは、データガバナンスポリシーを自動的に厳格適用し、GDPR、HIPAA、米国州データプライバシー法への準拠を確実にします。

主な差別化ポイント：

セキュアなRAG対応により、AIシステムが企業データを安全に取得し、生成精度を高めつつ侵害リスクを増やしません。開発者向けAPIによるシームレスな統合で、既存AIインフラへの導入を容易にし、展開期間と複雑さを低減します。AI搭載異常検知は、AIが異常なデータ転送を検知し、潜在的な情報流出を迅速にセキュリティ担当者へ通知します。強化された仮想アプライアンスは多層防御で攻撃対象領域を最小化し、Log4Shellのような脆弱性も重大リスクから中程度リスクに軽減します。

AI導入かデータセキュリティかの二者択一ではなく、「統制された安全なAI実装」か「シャドーAIの混乱継続」かの選択です。今、適切なAIデータ基盤に投資する組織は、明日もガバナンス停滞に苦しむ競合より一歩先を行くことができます。

追加リソース

• ブログ記事 ゼロトラストアーキテクチャ：信頼せず、常に検証
• 動画 KiteworksがNSAのデータ層ゼロトラストモデル推進を支援する方法
• ブログ記事 ゼロトラストをコンテンツ層に拡張する意味とは
• ブログ記事 ゼロトラストアプローチで生成AIの信頼を構築
• 動画 Kiteworks + Forcepoint：コンテンツ層でのコンプライアンスとゼロトラストの実現