信頼が新たな境界線に：信頼できるセキュリティデータがなければデータセキュリティ・コンプライアンス・プライバシーは失敗する理由

想像してみてください。ITおよびセキュリティリーダーの90%が「次の重大な脆弱性や情報漏洩にも対応できる」と自信を持って答えています。しかし、実際に信頼できるデータに基づいて意思決定しているのはわずか25%に過ぎません。この自信と現実の危険なギャップこそが、あらゆるゼロデイ脆弱性よりも深刻なリスクとなり、しかもセキュリティスタックの中に潜んでいます。

最新のAxonius「Trust Factor」レポートは、すべてのセキュリティ担当者が夜も眠れなくなるような厳しい現実を明らかにしています。4分の3の組織が、自分たちが信頼していないデータに基づいて重要なセキュリティ判断を下しているのです。これは単なる技術的な問題ではなく、現代のサイバーセキュリティの根幹が崩壊していることを意味します。

データがパッチ適用の優先順位付けから規制コンプライアンス報告まで、あらゆるセキュリティ判断を左右する時代において、信頼できないデータはセキュリティ体制全体に連鎖的な障害を引き起こします。信頼が低ければ、統制は高めなければなりません。そこで、KiteworksのプライベートデータネットワークやAIデータゲートウェイのようなソリューションが不可欠となります。これらのプラットフォームは、断片化し信頼できないデータの混乱を、セキュリティチームが本当に活用できる「唯一の信頼できる情報源」へと変革します。

これから必要なのは、ツールやレポートを増やすことではありません。根本原因である「データ信頼危機」に正面から向き合い、偽りの自信を本当の統制へと変えることです。

データセキュリティの断絶：統制なき自信

数字は、組織の過信ぶりを如実に示しています。Axoniusレポートによれば、大半のセキュリティリーダーが「準備万端」と答える一方で、75%は自社のデータを完全には信頼していません。この信頼欠如の主な原因は、誰もが身に覚えのあるものです。「データの不整合（36%）」「データの不完全性（34%）」「データの不正確さ（33%）」です。これらは些細な問題ではなく、どんなに高度なセキュリティツールも無力化する根本的な欠陥です。

ツールの乱立は問題をさらに深刻化させます。98%の組織が複数のセキュリティツールを使いこなしており、データの断片化が当たり前になっています。各ツールは独自のサイロで動作し、独自の言語を話し、独自の「真実」を生み出します。その結果、セキュリティチームは環境の保護よりも、矛盾するデータの整合に多くの時間を費やすことになります。

この断絶が現実世界にもたらす影響は「危険な遅延」として現れます。レポートによれば、81%の組織が重大な脆弱性の修正に24時間以上かかっています。攻撃者が発見から数時間で脆弱性を突く現代の脅威環境では、この遅れが管理可能なリスクを一気に大惨事へと変えてしまいます。

だからこそ、「統合された統制」の実現が不可欠です。Kiteworksのプライベートデータネットワークのようなソリューションは、サイロ化したシステム全体を一元管理し、複数のデータソースを突き合わせる必要を排除します。リアルタイムの修復機能やCISOダッシュボードによる包括的な可視化が、受け身の対応を能動的な防御へと変革します。

「準備できている」という認識と実際の能力とのギャップは、単なる測定の問題ではありません。セキュリティデータの収集・信頼・活用のあり方そのものを見直す必要がある構造的な課題です。

見過ごされがちなプライバシーリスク

AI導入の爆発的な拡大は、ほとんどの組織が対応できていない新たなプライバシーリスクを生み出しています。Kiteworksの調査によると、27%の組織でAIツールに流入するデータの30%以上が機密・個人情報を含んでいます。さらに深刻なのは、17%の組織が従業員がAIシステムにどんなデータを共有しているか把握できていないという事実です。

これらは抽象的なリスクではありません。顧客の個人識別情報（PII）、独自アルゴリズム、機密ビジネス戦略など、一度AIシステムに機密データが入れば、それは回収不能かつ恒久的に残ります。データは学習モデルやキャッシュされた応答、第三者システムにまで広がり、管理の及ばない場所で生き続けます。シャドーAIの利用やブラウザ拡張機能、認証情報の安易な共有は、従来のセキュリティツールでは検知も防止もできない見えない露出ポイントを生み出します。

Axoniusレポートでもこの懸念が強調されており、リーダーの47%が脆弱性対応時に顧客データ保護を最優先事項としています。しかし、ほとんどの組織は機密データが自社の管理下を離れるタイミングすら把握できておらず、防止する能力は言うまでもありません。

CISOの皆様へ：「リーダーの47%が顧客データ保護を最優先に掲げる今、必要なのはポリシーだけではありません。従業員が“生産性向上”のつもりで行動しても、機密データが決して管理外に出ないようにする技術が不可欠です。」

AI時代のプライバシーリスクは「これから来る」のではなく、すでに現実化し、従業員が新しいAIツールを使うたびに増大しています。

コンプライアンスの失敗：存在しない監査証跡

これらのレポートが明らかにしたコンプライアンスギャップは、すべてのコンプライアンス責任者やCISOにとって脅威です。週次の脆弱性や露出評価を実施している組織はわずか29%。大多数は古いリスクプロファイルのまま運用しており、厳格な監査には到底耐えられません。これはベストプラクティスの逸脱にとどまらず、継続的な監視と記録を義務付ける規制への根本的な違反です。

多くの組織が満たせていない具体的な要件を考えてみましょう：

• GDPR 第30条は詳細な処理記録を要求しますが、断片化したシステムでは対応できません
• CCPA の削除権は、データの所在が把握できなければ履行不可能です
• HIPAA の監査証跡は包括的な追跡を求めますが、サイロ化したツールでは実現できません

Kiteworksの調査はさらに危機感を強めます。2024年だけで米国で59件のAI関連規制が発行されたにもかかわらず、60%の企業が自社のAI利用実態を把握できていません。忘れ去られたアクセス権を持つゴーストユーザー、目的を失ったまま残る古い権限、データ分類の完全な欠如が、コンプライアンス違反の温床となっています。

解決には小手先の改善では不十分です。全データ接点を対象とした自動化された継続的監視、統合監査証跡、ポリシー強制が必要です。個々のツールが見える範囲だけでなく、すべてをカバーしなければなりません。

ツール乱立とデータ断片化：ガバナンスを脅かす静かな脅威

Axoniusの調査で98%の組織が複数のセキュリティツールを利用しているという事実は、皮肉なパラドックスを浮き彫りにしています。あらゆるリスクに備えようとした結果、組織はもはや統制不能な複雑性を生み出してしまいました。27%が「統合の課題」を最大の悩みと挙げており、本来セキュリティ強化のためのツールが、ガバナンスの障害となっています。

この断片化は3つの重大な失敗を招きます。第一に、データサイロがシステム横断的な脅威の相関分析を妨げます。第二に、異なるツールからの矛盾したデータが意思決定を麻痺させます。第三に、複数ツールの管理負荷が、本来迅速に適用すべきパッチや修正の遅延を招きます。

ツール乱立の隠れたコストは、運用効率の低下にとどまりません。各ツールが独自の資産インベントリ、脆弱性状況、修復履歴を管理することで、効果的なガバナンスに不可欠な「唯一の信頼できる情報源」が失われます。セキュリティチームは実際の脅威対応ではなく、データの整合作業に膨大な時間を浪費しています。

AI特有のセキュリティ死角

AI革命はセキュリティコントロールをはるかに凌駕しており、多くの組織は自分たちの露出度にすら気付いていません。Kiteworksの調査によれば、セキュリティの観点で「AI対応ができている」組織はわずか9%。一方で、従業員の52%が企業の統制を完全に回避する未承認OAuthアプリを積極的に利用しています。

リスクのスピードは加速しています。AI関連のセキュリティインシデントは前年比56%増加。しかしAxoniusレポートでは、36%の組織がデータプライバシーとセキュリティ懸念をAI導入の最大障壁としています。つまり、AIの恩恵を享受したい組織が、イノベーションとセキュリティの間で苦しい選択を迫られているのです。

AI学習データの汚染リスクは、恒久的なデータ露出という新たなカテゴリを生み出しています。機密データがAIの学習セットに入れば、モデルの重みやパラメータに組み込まれ、監査も消去も統制もできません。従来のデータ損失防止（DLP）ツールでは、この新たな脅威ベクトルに対応できません。

まさにこのギャップを埋めるために、AI特化型のセキュリティコントロールが必要です。Kiteworks AIデータゲートウェイは、安全なAI統合を阻む課題――未承認アップロードのブロック、機密データのスキャン、AI到達前のポリシー強制――を的確に解決します。

業界ごとのパラドックス：高リスク・低保護

両レポートの業界別調査は、各分野で危険な矛盾が広がっていることを示しています。Kiteworksの調査では、すべての業界でAIガバナンスが全く存在しない組織が2桁％に上ります。政府、医療、法律、テクノロジーといった最も機密性の高いデータを扱う業界ほど、リスク露出と保護策のギャップが深刻です。

Axoniusレポートはさらに別の側面を示します。継続的脅威露出管理（CTEM）フレームワークを導入している組織は58%のみ。つまり、半数近くが定期的な評価や受け身の対応に依存し、継続的な監視や能動的な修復には至っていません。

こうしたパラドックスが、大規模な情報漏洩の温床となっています：

• 医療業界は膨大なPHIをAIシステムで処理しながらガバナンスがほぼ皆無
• 金融業界は厳格な規制要件下でもセキュリティデータが断片化
• 政府機関は市民データ保護の義務があるにもかかわらず、ツール横断の可視性が不足
• 法律事務所は特権情報を扱いながら、他業界と同じ非セキュアAIツールを利用

戦略的ポジショニングまとめ：課題に即したソリューションの整合

両レポートの知見が重なり合い、セキュリティデータの信頼危機に対処する明確なロードマップが浮かび上がります。現代のプラットフォームがこれらの重要課題にどう対応すべきかを示します：

信頼と実行のギャップを埋める5ステップアクションプラン

不信から統制への道筋には体系的な変革が必要です。両レポートの知見をもとに、信頼と実行のギャップを埋める方法を紹介します：

1. データ信頼の監査 まずは可視性に対して徹底的に正直になりましょう。すべてのツール、データフロー、アクセスポイントをマッピングします。見えないものは守れず、検証できないものは信頼できません。75%の不信率を基準とし、「自社データは信頼できない」と仮定して取り組みましょう。
2. 統制の統合 98%の組織がツール乱立に悩む今、シンプル化は「選択肢」ではなく「必須」です。新たなサイロを増やすのではなく、ガバナンスを統合できるプラットフォームを選びましょう。ツールが増えるほど複雑性は指数関数的に増大します。ベスト・オブ・ブリードの点在ソリューションより、統合プラットフォームによる包括的カバーを目指しましょう。
3. AIエントリーポイントのガバナンス 未承認AIツールを使う従業員（52%）は、リスクを生み出そうとしているのではなく「生産性を上げたい」だけです。安全な代替手段を提供しましょう。未承認ツールをブロックし、すべてのアップロードを機密データスキャン、AIシステムへのデータフローを監視します。「安全な道筋」を「簡単な道筋」にしましょう。
4. コンプライアンスの自動化 週次評価のたびに火消し対応する必要はありません。継続的な監査証跡、自動分類、24時間365日稼働するポリシー強制を導入しましょう。1年で59件もの新AI規制が登場する時代、手作業のコンプライアンスは失敗のもとです。
5. 監督当局への備え 次の監査は「数か月後」ではなく、継続的コンプライアンスの世界では「常に進行中」です。意図ではなく「統制」を証明できるシステムを構築しましょう。監督当局が重視するのは、主張ではなく「証明できること」です。

結論：信頼こそが本当のサイバーレジリエンスの土台

AxoniusとKiteworksの両レポートは、不都合な真実で一致しています。組織が失敗するのは、セキュリティツールが足りないからではなく、それらのツールが提供するデータを信頼できないからです。セキュリティチームの4分の3が自社データを信頼できない状況では、どれだけ技術を追加しても根本的な欠陥は埋められません。

安全なAI導入、規制コンプライアンス、効果的なセキュリティ運用の未来は、「今まさに自社データが何をしているか証明できますか？」という問いに答えることから始まります。確信を持って答えられなければ、あなたも「信仰」で運用する75%の側にいることになります。

解決策はさらなる複雑化ではなく「統合された統制」です。希望的観測から確信へ、受け身の混乱から能動的なガバナンスへ、断片化した不信から統一された自信へ。これらの課題を解決する技術はすでに存在しますが、ツールを重ねる従来のやり方が失敗だったことを認める必要があります。

本当のサイバーレジリエンスは「信頼できるデータ」から始まります。すべての統制、ポリシー、セキュリティ判断はその土台の上に築かれます。セキュリティデータの信頼ギャップに取り組むべきかどうか――問われているのは「必要かどうか」ではなく、「攻撃者に先んじて取り組めるかどうか」です。

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を推進する方法
• 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