投稿者 global-ai-media 
ChatGPTやMicrosoft Copilotなど、業務を支援するAIの導入が加速する一方で、企業には新たなセキュリティリスクへの対応が求められています。海外の最新動向を交え、日本企業が安全にAIを活用するための監視とガバナンスのあり方を解説します。
AIエージェントの監視という新たなセキュリティ要件
サイバーセキュリティ企業の米Exabeamが、同社の振る舞い分析機能の対象をChatGPTやMicrosoft Copilotといった「AIエージェント」にまで拡張したことが報じられました。同社のAI・プロダクト責任者が「デジタルワーカー（業務を担うAI）には、より綿密な監視が必要である」と指摘している通り、AIが人間の業務を代替・支援するようになるにつれて、その振る舞いをどう管理するかがグローバルな課題となっています。
これまでのセキュリティ対策は、主に「人間の従業員」や「社内のPC・サーバー」の振る舞いを監視するものでした。しかし、AIエージェントがユーザーの指示で自律的、あるいは半自律的に社内データにアクセスし、要約やデータ抽出を行うようになると、AI自身が意図せず情報漏洩の経路になったり、サイバー攻撃に悪用されたりするリスクが生じます。AIの操作ログやアクセス履歴を可視化し、異常な振る舞いを検知する仕組みの重要性が高まっているのです。
「シャドーAI」のリスクと日本企業の直面するジレンマ
日本国内の企業においても、AIを活用して業務効率化や新規サービス開発を進めたいというニーズは急速に高まっています。一方で、情報漏洩やコンプライアンス違反への強い警戒感から、生成AIの利用を「原則禁止」としている組織も少なくありません。
しかし、経営層やIT部門が利用を禁じても、現場の従業員が生産性を上げるために個人のスマートフォンや私用のクラウドアカウントでこっそりAIを利用する「シャドーAI」のリスクが常につきまといます。シャドーAIは企業側でログを追跡できないため、万が一機密情報や顧客データが入力されてしまった場合、被害の把握すら困難になります。単に禁止するのではなく、公式に安全なAI環境（エンタープライズ版のChatGPTやCopilotなど）を提供した上で、その利用状況を適切に監視・統制することが、現実的なリスク対応策と言えます。
日本の法規制・組織文化を踏まえたガバナンスの構築
日本企業がAI監視とガバナンスの仕組みを構築する際には、国内特有の法規制や商習慣への配慮が不可欠です。例えば、個人情報保護法に基づく個人データの取り扱いや、著作権法におけるAI学習のグレーゾーン、さらには取引先との機密保持契約（NDA）に抵触しないかといった法的リスクへの対応が求められます。
日本企業は品質やコンプライアンスに対して厳格な組織文化を持つことが多く、万が一のインシデント発生時には、ステークホルダーに対する高い説明責任（アカウンタビリティ）が求められます。「誰が、いつ、どのAIに対して、どのようなデータを入力したのか」を追跡できる仕組みを持っておくことは、単なるセキュリティ対策にとどまらず、企業としての信頼を守るための重要な証跡（監査ログ）となります。
日本企業のAI活用への示唆
本稿のまとめとして、日本企業がAI導入とリスク管理を進める上での実務的な示唆を以下に整理します。
1. 「禁止」から「監視とガードレール」への移行
AIの業務利用を完全に防ぐことはもはや不可能です。シャドーAIによる見えないリスクを抱えるより、利用を認可した上で、利用状況を可視化・監視するツールなどを活用し、安全に使うための枠組み（ガードレール）を設けるアプローチへ舵を切る必要があります。
2. デジタルワーカー特有のガイドライン策定
人間向けのセキュリティポリシーだけでなく、AIエージェントにどこまでの社内データへのアクセス権限を与えるか、出力結果をどう人間が検証（Human-in-the-Loop）するかといった、AI特有の運用ガイドラインを策定することが重要です。
3. 監視は「攻めのAI活用」のためのブレーキ
高性能なブレーキがあるからこそ、車は安全にスピードを出せます。ログの取得や異常検知といった監視の仕組みは、従業員を縛るものではなく、現場が安心してAIを活用し、業務効率化やイノベーションというアクセルを踏むための不可欠なインフラとして位置づけるべきです。