シャドーAIの可視化から始める、企業のAIガバナンス

生成AIは、すでに一部の専門部門だけが使うテクノロジーではありません。従業員は文章作成や情報収集にAIを利用し、開発者はコーディング支援ツールを活用しています。SaaSにはAI機能が組み込まれ、自社のアプリケーションにAIを実装するケースも増えています。さらに、企業内のデータへアクセスし、自律的に処理を実行するAIエージェントも登場しています。企業におけるAI活用の範囲は、IT部門やセキュリティ部門が一元的に承認・管理しているツールだけではなくなっています。

そこで問題になるのが、「シャドーAI」です。シャドーAIへの対応というと、未承認のAIサービスをブロックすることが最初に思い浮かぶかもしれません。しかし、AI利用を単純に禁止するだけでは問題は解決しません。まず必要なのは、企業の中で実際にどのようなAIが、誰に、どのように利用されているのかを知ることです。

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シャドーAIは、生成AIサービスだけではない

シャドーAIとは、IT部門やセキュリティ部門によって正式に承認、評価、監視されていないAIツール、サービス、インテグレーション、APIなどの利用を指します。典型的なのは、従業員が会社の承認を受けずに生成AIサービスを利用するケースです。しかし、現在のシャドーAIはそれだけではありません。ブラウザ拡張機能に搭載されたAI、SaaSアプリケーションに組み込まれたAI機能、開発者が利用するAI API、さらには社内で独自に開発されたAIアプリケーションやAIエージェントも、正式な評価や管理の対象になっていなければシャドーAIとなり得ます。こうしたAIの一部は、ユーザーが明確に「AIを使っている」と意識することなく、日常の業務プロセスに組み込まれている場合もあります。 

AIを禁止する前に、まず「見える」状態をつくる

まず、「企業内で利用されているAIの全体像」を把握する必要があります。どのAIサービスが使われているのか。誰が利用しているのか。どのようなデータへアクセスできるのか。そして、どこに潜在的なリスクが存在するのか。これらが見えなければ、セキュリティチームは適切なポリシーを設定することはできません。利用状況を把握した上で、承認済みサービスへの誘導、機密情報の送信制限、リスクの高いサービスのブロックなど、利用実態に応じた対策を選びます。この結果、すべてのAIを一律に禁止するのではなく、業務上必要なAIは適切なルールのもとで利用し、リスクの高い利用については制御するといった、より現実的なガバナンスが可能になります。これは、AI活用とセキュリティを対立させるのではなく、セキュリティによってAIを安全に活用できる環境をつくるという考え方です。

AIセキュリティで押さえるべき3つの領域

企業のAI利用を安全に管理していくためには、単にAIアプリケーションへのアクセスを許可・禁止するだけでは十分ではありません。AIがどのように利用され、どのような情報がやり取りされ、さらにAIがどのようなアクションを実行するのかまで考える必要があります。そのために重要になるのが、次の3つの領域です。 

1. シャドーAIを発見し、AIの利用状況を把握する

最初のステップは、企業内のAI利用状況を継続的に把握することです。誰が、どのAIを利用し、どのような情報をやりとりしているのか。その利用実態と業務上の必要性を確認し、管理対象や対策の優先順位を決めます。

2. プロンプトとレスポンスにガードレールを設ける

AIでは、アプリケーションへのアクセスを許可した時点でセキュリティ管理が完了するわけではありません。ユーザーがAIに入力するプロンプトには、社内情報や顧客情報、ソースコード、事業計画などが含まれる可能性があります。一方、AIが生成するレスポンスにも、機密情報や社内ポリシーに反する内容が含まれる可能性があります。そのため、AIセキュリティでは、プロンプトとレスポンスそのものにガードレールを適用するという考え方が重要になります。誰が利用しているのか、どのようなデータを扱っているのか、何をAIへ入力しようとしているのかといったコンテキストに基づき、適切なポリシーを適用することで、AIを業務で利用しながら機密情報の外部送信や漏洩などのリスクを低減できます。

3. AIアプリケーションとAIエージェントをランタイムで保護する

AI利用の範囲が広がるにつれて、守る対象もユーザーとAIとの会話だけではなくなります。自社で開発したAIアプリケーションやAIエージェントでは、AIが企業データへアクセスしたり、APIや外部システムと連携したり、場合によっては自律的にアクションを実行したりします。ここでは、AIが「何を入力されたか」だけでなく、実行時に何をしようとしているのかを把握し、必要に応じて制御することが重要になります。例えば、外部コンテンツに埋め込まれた不正な指示によって、AIエージェントが意図しないツール操作やデータ送信を行うリスクがあります。実行時にはプロンプトや応答に加え、ツールやAPIの呼び出しにも適切な制御を適用する必要があります。AIアプリケーションやエージェントをランタイムで監視・保護することで、AIの利用範囲が広がっても、企業として一貫したセキュリティポリシーを維持できます。

AIセキュリティを「点」で管理しない

もう一つ重要なのが、対策を追加する際に、可視性やポリシーの管理を分断しないことです。シャドーAIを発見する仕組みと、プロンプトを保護する仕組み、AIアプリケーションを守る仕組み、AIエージェントを監視する仕組みがそれぞれ分断されていれば、その間に新たな可視性やポリシー適用のギャップが生じます。AIの利用は、ユーザー、アプリケーション、データ、ネットワーク、エージェントへと横断的に広がっています。だからこそ、AIセキュリティにも、発見、可視化、ポリシー適用、ランタイム保護を一つのセキュリティ基盤で連携させるアプローチが求められます。

Cato AI Securityは、ユーザーが利用するAI、自社で構築するAIアプリケーション、そしてAIエージェントまでを対象に、AIの利用と保護を統合的に管理します。シャドーAIの発見から、プロンプトとレスポンスへのガードレール、AIアプリケーションとエージェントのランタイム保護までを一貫したセキュリティアーキテクチャで管理することで、セキュリティチームはAIの利用範囲が広がっても、可視化と制御を分断せず、継続的に管理できます。 

AI導入を止めるのではなく、安全に進めるために

AIを安全に活用するには、利用実態を把握し、リスクに応じたガードレールを適用することが出発点になります。可視化から実行時の保護までを継続的に管理することで、企業はAI活用の拡大とガバナンスを両立できます。

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Cato Networksのウェビナー 「AI変革を“守り”で加速する」 では、Cato AI Securityのデモを通じて、AI利用の可視化からガードレールの適用、ランタイム保護までを紹介します。さらに、MoonPay社によるAI導入のガバナンスの実践事例もご覧いただけます。

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